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因为从本质上来说，软件程序就是一组精确描述的书面指令——第一步、第二步、第三步——我们可以认为，虽然计算机能模仿那些基于显性知识的技能，但在处理与隐性知识相关的技能时，计算机就不在行了。你怎么能把那些难以描述的东西转换成一行行的代码，转换成刻板的、一步接着一步的算法指令呢？显性知识和隐性知识的界限一直模糊不清，人类许多与生俱来的才能是这两种知识的融合。但是，这种模糊融合好像恰恰指出了自动化的局限性，并且反过来证明了人类的独特之处。利维和默南指出了计算机无法完成的复杂任务，除了驾驶，他们认为还有教学和医疗诊断，这些任务混合了精神和肉体的活动，它们都需要隐性知识。
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谷歌汽车重新划分了人和计算机的界线。同之前人们在编程方面的突破相比，这次的划分更具有戏剧性、更决绝。这告诉我们，我们对自动化局限性的认识一直都有些不实际。我们并没有自己想象的那样特别。虽然在人类心理学领域，隐性知识和显性知识的区别存在一定价值，但它并不适用于自动化领域。
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未来世界
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不过，这并不意味着当今的计算机已经具备了隐性知识，或者它们已经可以像人类一样思考，或者在不久的将来，计算机将无所不能。不管是过去、现在还是将来，计算机都无法做到这一点。人工智能无法和人类的智慧比肩。人是一种思维生物，而计算机没有思维。但是，在执行某些高要求的任务时，人类需要诉诸脑力或体力劳动，计算机则可以通过其他方式达到相同的效果。当无人驾驶汽车在车流中左转弯时，它并不需要凭借直觉或技巧，只需要按照程序操作即可。虽然人和计算机采用的策略不同，但是实际结果是一样的。计算机凭借超越人的处理速度，按照指令运行，计算概率并收发数据，也就是说，计算机通过显性知识就能执行许多复杂的任务，而我们则需要通过隐性知识来完成这些任务。在某些情况下，我们认为某些人类技能是隐性的，但计算机也能凭借自身的独特优势具备这些技能，甚至比人类做得更好。在这个由计算机控制汽车的世界里，我们不需要交通灯或是停车标志。借助连续、高速的数据交换，即便是在最繁忙的十字路口，车辆也能顺利通行——就像现在计算机管理互联网上难以计数的数据包，使它们顺利地通过网上大大小小的通信通道一样。现如今，原来我们想都不敢想的事，靠微芯片上的电路全都成为可能。
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我们自认为某些认知技能是人类所独有的，其实并非如此。一旦计算机的运转速度足够快，它们就能复制人类的技能，就可以像人类一样识别图像，进行判断决策，吸取经验教训。1997年，IBM[4]的国际象棋超级电脑“深蓝”就给我们上了第一课。“深蓝”可以在5秒钟内评估10亿种可能的走法，最终打败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。而现在，谷歌智能汽车问世了，它每秒钟可以处理100万个环境读数，这又给我们上了一课。我们创造的许多智能产品其实并不需要大脑。受过高度训练的专业人员拥有的知识技能，也像驾驶员的左转弯技术一样，逃不出自动化的手掌。证据随处可见。现在，许多创造性的、分析性的工作中都有软件的身影。医生使用计算机诊断疾病；建筑师借助计算机设计建筑；律师通过计算机评估证据；音乐家用计算机模拟乐器，优化曲调；教师借助计算机辅导学生，批改试卷。计算机并没有完全取代这些职业，而是替代人类完成部分任务。并且，计算机正在改变这些职业的工作方式。
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实际上，并不是只有我们的职业正在遭遇计算机化，我们的业余爱好也是如此。随着智能手机、平板电脑以及其他小巧便携甚至可穿戴的计算机设备的普及，现如今，我们经常需要依靠软件来处理日常琐事，消磨时间。我们安装应用程序来帮助我们购物、做饭、锻炼甚至寻找配偶和养育子女。我们依照GPS的指示，从一个地方到另一个地方。我们通过社交网络维系友情，抒发情感。我们从推荐引擎上获取建议，决定看什么、读什么、听什么。我们向谷歌或苹果的Siri[5]求助，解答问题，解决困难。计算机正在成为万能的工具，我们借助它在世界中开展活动，理解物理世界和社会世界。想一想，当人们找不到他们的智能手机或是无法上网时，将是怎样一番情景。没有了数码产品作为辅助，人们会感到很无助。就像杜克大学的文学教授凯瑟琳·海尔斯在其2012年出版的书《我们如何思考》（How We Think）中写的那样，“当电脑出了故障或是网络连接无效时，我感到迷茫，失去了方向，我不能工作——事实上，我觉得我的双手好像被截掉了一样”。
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有时，我们对计算机的依赖令自己感到不安，但总的来说，我们对计算机还是抱着欢迎的态度。我们渴望庆祝、炫耀新发明的高科技产品和应用——不只是因为它们特别有用或是特别时髦。计算机自动化具有一股魔力。用iPhone（苹果手机）就能识别出酒吧音响设备里播放的歌曲，这是前几辈人无法想象的。看着一组颜色鲜艳的机器人毫不费力地组装太阳能板或喷气发动机，就像在欣赏优美的重金属芭蕾舞剧，每一个动作都精细到了毫米和微秒。据那些坐过谷歌无人驾驶汽车的人说，那种刺激感异乎寻常；地球生物的大脑处理起这种经历来很是困难。现如今，我们好像确实进入了一个美好新世界，在这个未来国度里，计算机和自动化将为我们服务，减轻我们的负担，满足我们的愿望，陪伴我们。硅谷的魔法师们向我们保证，很快我们会拥有机器人女仆和机器人司机。各式各样的东西将通过3D打印机打印出来，用遥控飞机直接送到我们家门口。《摩登家族》（The Jetsons）里的世界，或者至少是《霹雳游侠》（Knight Rider）里的世界正在冲我们招手。
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这一切让人敬畏不已，也让人颇为担心。相对于谷歌那造型独特、令人惊诧的无人驾驶的普锐斯来说，自动换挡简直是小巫见大巫，但是自动换挡技术是谷歌汽车诞生的前提，是全自动化驾驶这条漫漫长路上的一小步，我无法忘记变速杆从手中消失时的失望心情——或者负责任地说，我央求着淘汰变速杆以后的沮丧心情。如果说，自动换挡的便捷性就能给我带来缺失感，造成抽离感，那么就像一位劳动经济学家说的那样，坐在无人驾驶汽车里的乘客会是什么感受呢？
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充实工作的意义
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自动化的问题就在于，我们经常需要付出努力，但得到的结果却并不是我们想要的。要找到导致这个问题的原因，明白为什么我们急于接受自动化这笔交易，我们就需要先了解某种认知偏见——这是我们的思维漏洞，会歪曲我们的认知。在评估劳动和休闲的价值时，我们的大脑就会产生这种认知偏见。
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心理学教授米哈里·契克森米哈，在1990年出版了畅销书《生命的心流》（Flow）[6]，他描述了一种被称为“工作悖论”的现象。在20世纪80年代，米哈里同芝加哥大学的同事朱迪斯·勒菲弗进行了一次研究，第一次观察到了这种现象。他们从分布在芝加哥的5家公司招募了100名工人，其中包括蓝领工人和白领工人，既有技术类工人也有非技术类工人。他们给每名参与研究的工人发了一张电子纸（在当时，手机还是奢侈品），他们在电子纸里编写了程序，在每天的工作中，电子纸会随机响7次。每响一次，工人们就需要填写一份小问卷。在问卷中，他们需要描述正在进行的工作、面临的挑战、采用的技术以及他们的心理状态（按照动力、满意度、参与度、创造性等分类标明）。米哈里·契克森米哈将这种调查称为经验取样，其目的在于了解人们是如何度过工作和下班后的时间的，以及活动会对他们的“经验质量”造成怎样的影响。
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结果令人惊讶。相比休闲时段，在工作期间人们更高兴，他们因自己的工作而感到充实。在自由的时间里，他们更容易产生无聊和焦虑感。然而，他们并不喜欢工作。工作的时候，工人们表现出强烈的想下班的欲望，当他们下班以后，最让他们讨厌的就是回去工作。契克森米哈和勒菲弗写道：“确实存在这种矛盾，在工作的时候，人们有更多积极的情绪，但是并不能因此就说他们工作时更有做事的欲望。”这一研究表明，我们无法预测哪些活动会使我们感到满足，哪些活动会让我们心生不满。即使在做某些事情的过程中，我们也不能准确地判断这件事将对我们的精神产生怎样的影响。
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上述这些都是较为普遍的症状，属于一种常见的心理疾病，心理学家为其冠以了一个诗意的名字“错误需求”。我们容易对本不喜欢的事物产生欲望，容易对我们并不需要的东西产生好感。认知心理学家丹尼尔·吉尔伯特及提摩西·威尔逊经观察后发现：“当人们期待的事情并没有给他们带来快乐，反而那些不希望发生的事情使他们感到快乐时，人们很容易就会认为，他们其实对原本不希望发生的事情充满了渴望。”并且，大量研究结果表明，我们一直非常渴望那些不希望发生的事情，这让人感到沮丧。我们还可以从社会视角来解释人们对工作和休闲做出错误判断的原因。正如契克森米哈和勒菲弗在研究中发现的那样，大多数人都有过类似经历：人们会被社会的传统观念而不是他们自己的真实感受引导，在这个问题上，根深蒂固的社会观点是：相比于工作，人们更想休闲。研究人员总结道：“忽略事情的真实情况很可能会对人类的个体健康和社会的总体健康造成不良影响。”当人们按照这种歪曲的理解行事时，他们“更多地是去做那些缺乏积极体验的活动，而躲避那些会给他们带来大量积极的、强烈的体验的活动”。这不是美好生活的秘诀。
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并不是说同休闲活动相比，为了获得报酬而从事的工作在本质上更高尚。远非如此。许多工作都是无聊的、卑微的，而许多爱好和娱乐都能给人带来刺激感和满足感。但是，工作可以帮助我们规划时间，若是让我们自己计划，这段时间很可能就会被浪费掉。工作迫使我们参与一些活动，而这些活动通常会给人们带来最大的满足感。当我们沉浸在困难的任务中时，我们是最快乐的。这个任务有明确的目标，会刺激我们去运用并发挥自身的才智。用契克森米哈的话来说，当专注于自己的工作时，我们撇开了分散注意力的因素，摆脱了每天都来烦扰我们的焦虑和担忧情绪。我们的注意力通常没有固定的焦点，而现在全都聚焦在我们正在做的事情上。契克森米哈解释说：“不可避免地，你的每一个行为、动作和想法都具有连续性，你全身心投入其中，你正在最大限度地利用你的技能。”从加入合唱队到参加越野摩托车比赛，所有的努力都会带来这种深度专注。我们不一定必须通过赚取工资来享受“心流”。
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但是在工作以外的时间里，我们的行为准则会弱化，我们的思维会游移。我们可能很想结束一天的工作，这样就可以去消费，去找乐子，但大多数人挥霍了这些休闲时光。我们逃避繁重的工作，却很少能培养富有挑战性的爱好。相反，我们看电视、逛街、上Facebook（脸谱网）。我们变得懒惰。最后，我们感到无聊、焦躁。摆脱了外在的关注点，我们的注意力向内集中，我们最终把自己锁在艾默生所说的“自我意识”的监狱里。契克森米哈说：“即使是卑微的工作，也比自由的时间容易过。”因为工作拥有“内在”的目标和挑战，会鼓励我们“投入工作，集中精力，沉浸其中”。不过，我们狡猾的大脑并不想让我们相信这一点。如果有机会，我们还是渴望摆脱繁重的工作，让自己无所事事。
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被高估了的自动化
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我们醉心于自动化，这奇怪吗？自动化可以减少工作量，使我们的生活变得更轻松、更舒适、更方便，计算机和其他省力技术迎合了我们的需求，但也让我们错误地认为，我们能从辛苦的工作中解放出来。在工作场所，自动化注重提升速度和效率，而不是人们的幸福感——这是由利益的驱动性所决定的。自动化有效降低了工作的复杂性及挑战性，使人们摆脱了工作的困扰。自动化会将人类的职责缩小到一定的范围内，致使大部分的工作内容变成盯着电脑屏幕，或将数据输入到指定位置。即使是对受过专业训练的分析师或其他脑力劳动者来说，他们的工作也遭到了决策支持系统的围攻，这个系统将决策变成了数据处理程序。我们在日常生活中使用的应用程序和其他程序也具有类似的功能。它们承担了那些困难的、费时的任务，或是降低了任务的复杂程度，有了这些软件，我们不再需要技能，但也无法通过付出努力而获得成就感和满足感。通常情况下，自动化剥夺了我们的权利，使我们无法从事那些给我们带来自由感的事情。
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这并不是说自动化不好。自动化和它的前身机械化已经经历了几个世纪的发展，并且总的来说，我们周围的环境确实得到了很大的改善。随着自动化技术的应用越来越广，我们从辛苦的工作中解放出来，它鼓励我们去从事更有挑战性的、更让人有满足感的事情。但问题在于，我们无法对自动化进行理性思考，不能正确理解自动化的影响。我们不知道何时说“够了”，甚至不知道什么时候叫停。现在，无论是从经济层面还是人类情感的角度来看，自动化已经使驾驶室拥挤不堪了。人们很容易发现并量化将工作从人转给机器和电脑所带来的好处。商人计算资本投资金额，以硬通货来衡量自动化带来的利益：降低劳动力成本，提高生产力，加快产出和周转，提高利润。我们可以举出实际生活中计算机帮我们节省时间、避免麻烦的种种方式。并且，正是因为我们错误地认为休闲优于工作，希望享受轻松而不愿付出努力，我们才过高地估计了自动化的好处。
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我们很难确定自动化的成本。我们知道计算机淘汰了一些工种，造成了失业。但历史表明（并且大多数的经济学家也预测），就业率的下降只是暂时的，从长远来看，提高生产力的技术会带来新的职位，提高人们的生活水平。个人成本变得更模糊了。你如何计算因工作积极性和参与度下降而造成的损失？又如何衡量能动性降低、自主权削弱、技能退化给你带来的影响？你不能。这都是些模糊的、无形的东西，我们只有失去以后才能体会到它们的价值，即使这样，我们还是很难用具体的词汇来描述这些损失。然而，成本是真实存在的。我们做出选择，决定将哪些任务交给计算机去做，哪些留给自己，并不只是出于实际或经济方面的考量。这是道德的选择。这些选择决定了我们将过上什么样的生活，也决定了我们在这个世界将享有什么样的地位。自动化把一个最重要的问题摆在了我们面前：什么是人类？
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契克森米哈和勒菲弗在对人类日常生活进行的研究中还有其他发现。根据受试者的反馈，在所有的休闲活动中，流动感最强的活动是驾驶。
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[1]1磅≈0.45千克。——编者注
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[2]1英里≈1.61千米。——编者注
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[3]GPS，全球定位系统。——编者注
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[4]IBM，国际商业机器公司。——编者注
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