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在美国最大的500家产业公司中，只有10%的打字员被文字处理器取代。由计算机充当机械大脑的机器人在美国已经接手了一些无聊而肮脏的工作，但很少有行业实现了机器人化。1982年，在美国的工厂中运转着6300个机器人，其中57%集中在四家公司：通用汽车、福特、克莱斯勒和国际商业机器公司（IBM）。 12 然而从20世纪80年代以来，越来越多的常规任务转而由计算机控制的机器完成。随着计算机变得更小、更便宜、功能更为强大，常规工作岗位开始收缩（图11）。然而，如今我们了解到，它的后果并非是像20世纪五六十年代的人们预测的那样的普遍性技术失业。自动化取代了一些岗位的工人，但也创造了一些新工作。机器人在重复的组装工作中取代了工人，但机器也需要一些能够编写程序、重编程序和偶尔修复程序的技术人员。机器人工程师和计算机软件工程师等职业是自动化的直接结果。因此，旧的工作衰落了，新的工作被催生出来。比如，自动航班预订系统的出现“淘汰了将每笔销售都记录在销售控制图上的严格的常规任务，也将使用可视显示板表示可用飞行空间的烦琐方法淘汰掉了”。 13 但它的另一个后果是销售功能的扩大。“‘办事员’这一头衔被‘销售代理’或‘服务代理’所取代。专家（预订信息）和专家助理这两种岗位履行的职能升级了。” 14
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图11 1980—2010年，计算机技术成本的下降和常规工作岗位的消失
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来源：C. B. Frey, T. Berger, and C. Chen, 2018, “Political Machinery: Did Robots Swing the 2016 U.S. Presidential Election?”, Oxford Review of Economic Policy 34 (3): 418–42; W. D. Nordhaus, 2007, “Two Centuries of Productivity Growth in Computing”, Journal of Economic History 67 (1): 128–59; N. Jaimovich and H. E. Siu, 2012, “Job Polarization and Jobless Recoveries” (Working Paper 18334, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA)。
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注释：本图展示了随着计算机化成本的收缩，常规工作岗位就业的收缩情况。这些点表示新的计算机技术出现的年份和成本。
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然而，若只关注个人工作的沉浮，就不可避免地会忽略掉许多工作的转变。其中的许多变化发生在一些职业的内部。比如秘书工作虽然并没有消失，但后来的秘书与20世纪70年代的秘书有很大的不同。在计算机革命之前，劳动统计局这样描述秘书工作：“秘书减少雇主们的常规工作，让他们能够处理更重要的事情。虽然大部分秘书只是打字、速记、接打电话，但不同的机构在这些事务上需要花费的时间有很大差别。” 15 当我们在21世纪头10年去看一看劳动统计局对同一份工作的描述时，就能明显体会到计算机时代的影响：“随着技术在整个美国的办公室持续发展，秘书的角色有了极大的变化。办公室自动化和组织重构使秘书工作的职责范围变得更广了。此前这些职责是由管理人员和专业人员承担的。现在，许多秘书为新员工提供培训和职业规划，使用网络做研究，学习操作新的办公技术。然而，秘书的核心职责没有变——履行和协调办公室的行政活动，确保信息能被传达给员工和客户。” 16 其他许多职位也发生了和秘书职位相似的改变。比如在20世纪70年代，美国的男男女女可以选择做银行柜员，只需要接受存款、支付提款就能挣得不错的工资。如上所述，这项工作并没有消失，但技能要求发生了很大的变化，需要不同种类的劳动者了。
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对劳动者来说，计算机化显然不像埃尼阿克刚出现时一些人预测的那样令人沮丧。虽然计算机接管了越来越多的常规工作，但在其他领域，劳动者仍保持着相对优势。经济学家戴维·奥托尔提出的“波兰尼悖论”（Polanyi’s paradox）可以提供一个解释。 17 迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）的著名论断恰当地总结了工程师们很难解决的一个关键自动化瓶颈：“我们知道的东西比我们能言说的更多。” 18 （我们将在第十二章更仔细地观察人工智能对波兰尼悖论的影响。）人类不断大量利用隐性知识，这些知识对我们来说很难表达和定义，用计算机代码也很难做出明确规定。我们可以将重复性的流水线任务与设计一辆新车、创作一首乐曲或发表一场激动人心的演讲进行对比，这种对比对理解波兰尼的观点很有帮助。我们很难定义一首好歌或一场好的演讲，因为不存在明确的规则。艺术家和其他专业创作者会不断打破规则，再重新定义。从自动化的角度来看，波兰尼的见解至关重要。因为这一见解意味着有许多任务能够依靠人类直觉来完成，但由于我们很难定义或描述它们的规则，所以它们很难自动化。对那些需要创造性思考、解决问题、进行判断和用常识来指导的活动来说，我们能做的只有默契地理解。但更重要的是，从经济的角度来看，波兰尼的观点也表明计算机是对一些人类技能的补充。计算机技术能完成诸如存储和处理信息等工作，让人类成为更高效的问题解决者、决策者和分析者。计算机化减少了在这些任务上的关键投入成本，人类使用计算机完成工作会更高效。 19 1970年，一位来自艾奥瓦州格林内尔（一个没有法律图书馆的小镇）的律师需要开车去另一个城市做法律研究。但在计算机时代，她可以把车停在车库，将她的文字处理器连接到万律数据库（Westlaw）。这个数据库提供了判例法、各州和联邦法规以及行政法的数字化记录。事实上，多数行业的业内人士都发现计算机增强了他们的技能。我们可以看看波士顿的心脏病医生斯蒂芬·萨尔茨（Stephen Saltz）的办公室的演变：
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2001年9月，萨尔茨医生给一位叫哈罗德的年迈男性病人做了超声心动图检查。哈罗德患有轻微心脏病，他的病情因为糖尿病而变得复杂。糖尿病会使心脏阻塞变得“沉默”，无法被标准测试检测到。20世纪70年代初，萨尔茨在波士顿的布列根医院受训，那时的超声心动机是一个像示波器一样的设备，只能提供很有限的心脏血流和瓣膜振动信息。随着时间的推移和计算机化的发展，超声心动机能够生成包括血液流动、阻塞和瓣膜渗漏等所有心脏运转方面的完整二维图像。萨尔茨通过观察图像发现，哈罗德的整个心脏前壁功能出现了问题。得知这一信息后，萨尔茨将哈罗德转介给一名外科医生，由外科医生进行搭桥手术或植入支架。这两个手术都有望增加哈罗德的生命长度，改善生活质量。计算机化的图像让萨尔茨做出了更好的诊断。 20
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随着工程师们不断扩展计算机的功能，技术进步向着越来越需要技能（比如需要解决复杂问题或创造性思考）的方向发展。这对高等教育提出了更高的要求。因为计算机已经接管了更单调乏味的任务。在1991年出版的经典书籍《国家的工作》（The Work of Nations）中，罗伯特·赖克（Robert Reich）调查了劳动力市场的转变，他发现可以把工作分成三大类。一个被他称为“符号分析师”（symbolic analyst）的新阶层出现了，他们正在从新经济中受益。 21 我们发现，这些符号分析师中有经理、工程师、律师、科学家、记者、咨询师和其他知识工作者。在计算机时代，他们都成了更高效的分析师。赖克认为，除了符号分析服务工作，还存在常规工作和面对面服务的工作。上文提到，常规工作已逐渐由计算机接管，面对面服务的工作却越来越丰富了。事实上，绝大多数美国人并不在技术行业或专门的服务业工作。直接受雇于软件公司、法律事务所或生物科技初创企业的人很少。但这些岗位仍然维持着许多人的生计。虽然相比于第二次工业革命时期烟雾弥漫的工业，如今的科技公司提供的非技术性岗位更少，但许多人间接受雇于科技公司，因为这些公司的员工需要由非技术性工作者提供的许多服务。美国的符号分析师们在当地购物时，他们就在支撑造型师、酒吧招待、服务员、出租车司机和商店店员的收入。这些工作也许不会见证生物科技和软件生产的技术奇迹，“但这就是大多数美国人的工作，他们的命运与将自己的时间售卖给出售可出口商品与服务的工作者们的可持续性息息相关”。 22
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如果波兰尼悖论是实现自动化的唯一障碍，那么剩下的绝大部分工作岗位将是符号分析师了。以计算机科学家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）的名字命名的莫拉维克悖论（Moravec’s paradox）为“为何仍有许多工作”的问题提供了第二种解释。这一悖论指出，计算机很难完成许多对人类来说很简单的任务，反过来，计算机能做很多人类认为极其困难的事情：“计算机在完成智力测试或玩跳棋时，比较容易达到成人水平；但在感知和行动能力方面，计算机很难甚至不可能具备一岁孩子的技能。” 23 一台计算机能轻松打败国际象棋世界冠军芒努斯·卡尔森（Magnus Carlsen），但它无法在比赛结束后清理棋子，将棋子归位。任何人类清洁工都能在感知能力、灵活度和移动性方面胜过由计算机控制的机器。如今的计算机在存储和处理信息等方面远超人类，但它们无法爬树、开门、清理桌上的咖啡杯或踢足球。对此有一个强有力的解释：数百万年间，我们无意识的感觉运动能力随着人类大脑不断进化，这就使得它们极难被模仿。从很小的时候起，人们就能走路、识别物体、操纵物体、理解复杂的语言。随便一个四岁小孩就能掌握这些基本能力，但让计算机掌握它们已被证明是最困难的工程问题之一。
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相比于波兰尼悖论，关键差别在于很多技能由于莫拉维克悖论而难以自动化，它们并未因计算机而变得更有价值。总而言之，这些工程瓶颈的长期存在解释了为何劳动力市场会按照既有模式去发展。随着计算机让符号分析师更富有，他们将会把占自己收入更高比例的部分用在那些难以自动化的个人服务上。但常规工作的自动化意味着留给高中毕业生们的就业机会越来越少，因此一大批工人从高效的自动化行业转移到了低效的服务行业中，比如去做看门人、园丁、保姆、招待员等。 24 遗憾的是，这就意味着数百万工人要转岗到生产率上限很低的工作中，因此他们的工资也要落后于符号分析师。即便如此，经济学家仍预计在技术发展已经停滞的领域工作的人工资会上涨，因为雇主们需支付更高的工资来避免工人们离职去寻找生产率和收入更高的工作。上文提到，在过去的30年中，没有大学文凭的人的工资一直在下降。换句话说，在他们的技能范围内可选的替代工作越来越少。2004年，麻省理工学院的两位经济学家弗兰克·利维（Frank Levy）和理查德·默南（Richard Murnane）与奥托尔一起，在其开创性著作《新劳动分工》（The New Division of Labor）中，最先阐述下面这种模式：
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随着计算机引导了经济增长，两种完全不同类型的工作的数量都增加了，它们的薪资水平也完全不同。看门人、自助餐厅工人、保安等贫穷劳动者从事的工作相对重要性有所提高。然而，在经理、医生、律师、工程师、老师和技术工人等工资分配更占优势的岗位方面，就业的增长要更大。它们有三个突出的事实：工资高；需要大量技能；从事这些工作的大部分人依赖电脑提高生产率。这种职业结构的中空化（也就是清洁工和经理越来越多）深受计算机化的影响。 25
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虽然他们的研究集中在美国，但他们观察到的两极化不只是美国的现象。如图12所示，在整个工业世界，中层岗位的中空化是劳动力市场的普遍特征。在顶层和底层，技能和收入分配都是推动就业不断增长的变量，它们使得大学毕业生和高中毕业生之间的差距日益扩大。
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图12 1993—2010年，16个欧洲国家的工作两极化情况
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来源：M. Goos, A. Manning, and A. Salomons, 2014, “Explaining Job Polarization: Routine-Biased Technological Change and Offshoring”, American Economic Review 104 (8): 2509–26。
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认知鸿沟
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人们发明“中产阶级”和“工人阶级”这样的术语是为了描述工业革命带来的深远变化。但到最近，这些词越来越成问题了。奥巴马总统第一次发表国情咨文时十次提到了“中产阶级”。相比之下，他只提过一次“工人阶级”，他称呼副总统约瑟夫·拜登为“从斯克兰顿来的工人阶级小孩”。 26 工业领域工作机会的消失意味着可被视作工人阶级的公民变得更少了。大部分受过高中教育的成年人不再去工厂工作了。没有了一个供年轻男女们进入的稳定的工人阶级群体。因此，这个词成了人们避免使用的贬义词。“中产阶级”现在则被用来指在非常富有和非常贫穷的人群之外的几乎每个人。 27
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当然，我们认为的“中产阶级”总是一个具有弹性的概念。在典型的工业化期间，它主要指工商业资产阶级。但在接下来的几个世纪里，中产阶级的范围扩大到了与工人阶级合并的程度。到了20世纪中期，焊接机操作员和其他蓝领工人的工作开始变得相对稳定且高薪。战后黄金年代工人阶级的处境与一个世纪前马克思和恩格斯所描述的大不相同，前者能够过上中产阶级生活。然而在机器人主导的世界，这些“蓝领贵族”的工作机会减少了。除了一些罕见的例外，只有受过大学教育的人才有资格成为中产阶级。赖克的符号分析师和其他人的区别在于，他们从事的所有工作几乎都需要大学学位。随着文员和蓝领工作从收入分配的中低层里消失，教育程度不超过高中的年轻人的就业前景与从高中辍学的人（而非上过大学的人）的就业前景更相似。因此，社会学家们主要用〔是否接受〕大学教育而非职业作为衡量80后的公民阶层的一个指标。 28
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有很多文献表明，教育强化了在新经济中发迹的那些人与受教育程度更低的同龄人之间的差距。当我们看工人们如何适应自动化时，这种模式变得更加明显了。那些具有分析型技能的人已经获得了不断增长的高薪工作，缺乏有价值技能的人则只能竞争那些非技术型的服务性工作，工资也越来越低。在战后的那些年，失业的流水线工人仍能找到需要类似技能的其他常规工作。但自从计算机革命以来，那些曾从事常规工作但后来失业的美国人找到新的常规工作的可能性大大降低了。 29 尤其是对于没有受过高等教育的生产工人来说，工作选择变得更少，这导致了他们在低技能工作上的连锁竞争。
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毫无疑问，随着机器操作员工作的枯竭，新的高技能型工作被创造了出来，因为需要程序员来设计数控机床。1985年第一次自动化浪潮席卷美国的汽车工厂时，《华尔街日报》刊载了劳伦斯·麦克祖加（Lawrence Maczuga）的故事。他当时37岁，在福特汽车公司位于密歇根州利沃尼亚的变速器工厂操作机器，并一直在夜校学习且获得了计算机科学学位。被自动化取代后，他放弃了流水线上的半技术性工作，转而去做制造部技术员——这是工厂里的“超级工作”之一。有一段时间，他考虑过放弃福特公司的工作去做一名程序员，但当福特公司公布计算机化生产的新计划之后，他接受了他的新角色。 30
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问题在于，麦克祖加的情况是特例而非普遍情况。很少有手工工人能获得计算机科学学位或接受大学教育。因此，当自动化使得对常规工作技能和体力的需求降低时，蓝领工人们发现他们的处境越来越弱势了。事实上，经济学家马蒂亚斯·科尔特斯（Matias Cortes）、尼尔·杰莫维奇（Nir Jaimovich）和亨利·西乌（Henry Siu）发现，没有受过大学教育的壮年男性是常规工作机会减少的主要受害者。其中很多人通过从事低收入的服务工作进行调整，这些工作包括准备食物的员工、园丁和安保人员。随着常规工作的减少，没有技能的男性更可能遭受压力甚至退出劳动力市场，而非发展得更好。 31
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