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第一个催化剂是人工智能算法的易复制性。硬件密集型革命的技术转型要获得动力，需要发明、设计原型，建造实体产品并出售和运送给最终用户。任何硬件想要获得小幅提升，都需要重复以前的流程，同时参与成本和社会摩擦会减慢每次微调被采纳的速度。这些流程、摩擦减缓了新技术的开发，延长了发展的时间，直到产品获得商业收益后才会被广泛使用。
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然而，许多提高生产力的人工智能产品只是数字算法，可在全球无限复制、零成本应用。应用后的更新和改进也是几乎无成本的。这些数字算法（人工智能机器人和自动驾驶汽车的硬件会有复制生产的成本，但底层软件没有）会很快推广，替代大量的白领工作。如今的大部分白领员工的职责是获取信息和处理信息，然后根据这些信息做出决策或提出建议。而人工智能算法恰好最擅长这一工作，可以全面且快速地完成人机替换。实际上人工智能机器人的销售情况只会越来越好。如果再把推广和改善的成本降低，人工智能推广应用会急速加快。
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第二个催化剂是风险投资业（VC）的诞生。VC指的是对高风险高潜力公司的早期投资，这一行业在20世纪70年代之前几乎不存在。前两次工业革命中，投资者和创新者只能依赖脆弱的、东拼西凑的筹资机制来开发自己的产品。通常他们的资金来源于自身财富、家族成员、富有的赞助人或银行贷款。这些都没有为高风险高潜力的革命性创新建立激励机制。缺乏风险融资，意味着许多好想法可能永远都无法实现，GPTs的推广应用也会很慢。
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如今，VC已是新技术商业化的一种常见投资方式。2017年，全球风险投资创造了1480亿美元的新纪录。(15) 同年，日本软银（Softbank）宣布成立1000亿美元的“愿景基金”（Vision Fund），而全球VC投资人工智能创业公司的金额也跃升到了152亿美元(16) ，跟2016年相比增长了141%。VC在坚持不懈地寻找好项目，以获得新的GPT（如人工智能）中每一美元生产力的回报。在未来10年中，VC会推动人工智能的快速应用和商业模式迭代，千方百计地探索这一技术可以做的每一件事。
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第三个催化剂是中国的影响力。人工智能会使现代中国首次有机会在推动和应用GPT方面与西方并肩而立。在工业化和电气化的时代，中国远远落后于西方国家，但到了互联网时代，在过去的5年时间里中国就赶上了互联网技术发展的进程，可以向全球输出人才，这一趋势大大加快了移动互联网的创新速度。在人工智能方面，中国的进步让全球将近五分之一人口的研究才能和创造力可以对人工智能的推广和应用有所贡献。中国雄心勃勃的企业家、独特的互联网生态系统与政府积极推动相结合，再加上中国向人工智能领域的进军，这些共同构成了之前GPTs中不存在的新催化剂。
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综上所述，我相信我们可以确定以下几件事：第一，在工业时代，新技术带来了长期就业机会增长和工资水平的增长；第二，新的GPTs依然很罕见且重要，应单独评估各个GPT对于就业的影响；第三，在被广泛认可的三个GPTs中，蒸汽动力和电气化同时推动了生产力和就业率提高，ICT提高了生产力却不一定增加就业；第四，人工智能也会是一种GPT，它偏重于技能，应用速度快（受到数字传播、风险投资和中国影响力的加持），这两个特性表明人工智能会对就业和收入分配产生不利影响。
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如果上述论据正确，那接下来的问题就很清楚了：哪些工作会受到冲击？情况究竟有多糟？
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人工智能的“可以”与“不可以”
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分析人工智能取代工作岗位，不能仅仅用传统“低技能”对比“高技能”的单一维度来分析。人工智能既会产生赢家，也会产生输家，这取决于具体工作内容。尽管人工智能可以在基于数据优化的少数工作中远胜人类，但它无法自然地与人类互动，肢体动作不像人类那么灵巧，也做不到创意地跨领域思考或其他一些需要复杂策略的工作（因为这些工作投入的要素和结果无法轻易量化）。下面我用两张图来解释一下，第一张分析体力劳动，第二张分析脑力劳动。
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就业风险评估图：体力劳动
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就业风险评估图：脑力劳动
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对于体力劳动来说，X轴左边是“低技能、结构化”，右边是“高技能、非结构化”。Y轴下边是“弱社交”，上边是“强社交”。脑力劳动图的Y轴与体力劳动一样（弱社交到强社交），但X轴不同：左侧是“优化型”，右侧是“创意或决策型”。如果脑力劳动的重点是将数据中可量化的变量最大化（例如设置最优保险费率或最大化退税），就归类为“优化型”的职业。
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这几条轴将两张图各分为四个象限：第三象限是“危险区”，第一象限是“安全区”，第二象限是“结合区”，第四象限是“慢变区”。工作内容主要落在“危险区”的工作（如卡车司机等）在未来几年面临着被取代的高风险。“安全区”的工作（如心理治疗师、理疗师等）在可预见的未来中不太可能被自动化。“结合区”和“慢变区”象限的界限并不太明确：尽管目前不会完全被取代，但工作任务的重组或技术的稳定进步，可能引起针对这些工作岗位的大范围裁员。
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在左上角的“结合区”中，大部分计算和体力性质的工作已经可以由机器完成，但关键的社交互动部分使它们难以完全自动化。所以，最可能产生的结果就是幕后优化工作由机器完成，但仍需要人类员工来做客户的社交接口，人类和机器形成共生关系。此类工作可能包括服务员、理财顾问甚至全科医生。这些工作消失的速度和比例取决于公司改造员工工作内容的灵活程度，以及客户对于与计算机互动心态的开放程度。
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落在“慢变区”的工作（如水暖工、建筑工人、美术设计师等）不依赖于人类的社交技能，而依赖灵活和巧妙的手工、创造性或适应非结构化环境的能力。这些仍是人工智能的短板。由于不断发展的技术会在未来几年中慢慢提升这些短板，所以此象限中工作消失的速度，更多地取决于人工智能能力的实际扩展。
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这两张图让我们对哪些类型的工作有被人工智能替代的风险有了基本的认识，但这对于整体经济层面的就业总量意味着什么呢？这时我们需要参考经济学家的研究。
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AI·未来 [:1700512296]
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经济学家的研究结果
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预测人工智能会引发的失业规模，已经成了全球经济学家和咨询公司的主流研究课题，使用不同的研究模型会得出不同结果。这些结果的数字有的大到令人恐惧，有的看起来还算安全。因为针对中国市场的优秀研究少之又少，因此我们在此主要介绍对美国的研究，然后通过这些结果来推导中国的情况。
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2013年，牛津大学两位研究人员的论文做出了一个可怕的预测：在未来10年或20年内，美国47%的工作可能实现自动化。(17) 论文的作者卡尔·本尼迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和麦克尔·奥斯本（Michael A.Osborne）请机器学习专家评估70种职业在未来几年实现自动化的可能性。之后，他们将此数据与机器学习的主要“工程瓶颈”清单（类似于指示上图“安全区”的特征）相结合，使用了一个概率模型来预测另外632种职业实现自动化的难易程度。结果显示，在未来几十年中，美国近一半的工作都处于“高风险”区。尽管两位作者反复提醒：该研究最重要的是评估哪些工作“在技术上可以”由机器执行，而不是实际的工作流失和失业规模。但一石激起千层浪，后续的媒体报道基本上没有说明这些重要细节，而是发出警告：“有半数的劳动者很快就会失去工作。”
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不过，2016年，经济合作与发展组织（OECD）的三名研究人员利用另一个模型，得出的预测似乎直接反驳了上述研究的结果：美国只有9%的工作面临自动化的高风险。(18) 两项研究的结果为何差距如此之大？原因是奥斯本和弗雷采用了“职业分析法”。这种分析模型请机器学习专家判断的是单一工作岗位可实现自动化的可行性。而OECD团队认为，被“自动化”的不是整个工作岗位，只是岗位职责中的一部分。OECD团队论证称，以岗位为最小单位的方法忽略了那些人类可以执行，但算法不能执行的许多任务，如与同事展开团队合作、与客户面谈等。对此，OECD团队提出了“工作任务分析法”，将每个工作岗位分解为许多不同的活动，然后看有多少活动可以自动化。在此模型中，报税人不仅是一个岗位，还拆分成了一系列可以自动化的任务（如审查收入文件、计算最大扣减等），以及一些不可自动化的任务（如会见新客户、向客户解释决定等）。之后，OECD团队使用概率模型找出“高风险”的工作比例（至少70%的岗位职责可自动化）。如上所述，他们发现在美国仅有9%的工作属于“高风险”类别。将同一模型用于其他20个OECD国家，高风险工作的比例范围也只是在6%（韩国）到12%（奥地利）。
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“工作任务分析法”基于岗位职责划分进行研究，这一方法得到了多数研究人员的认可。但不是所有人都同意OECD团队的乐观结论。2017年年初，普华永道的研究人员使用“工作任务分析法”得出了自己的估算：到21世纪30年代，美国38%的工作都存在被自动化的高度风险。(19)