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在很长一段时间内，劳动者的处境并不好，但即使是那种时期也总归结束了。本书的主题不是说当前的经济趋势一定会永远持续下去。相反，我们有充足的理由对人工智能将引起生产率复苏持乐观态度。这种复苏除了会让我们平均变得更富有，还会部分抵消取代技术给劳动力带来的负面影响。然而历史经验表明，这一过程可能需要几年甚至几十年。尽管我们有可能正处于使能技术的浪尖，这些技术可以更广泛地让劳动者重返岗位。即使我们假设人工智能会催生巨大的新行业（就像一个世纪前的汽车业那样，亨利·福特发明的流水线将复杂的操作分解成简单的任务，让一个只有小学五年级教育水平的人都能完成这些任务），但除非中产阶级拥有合适的技能，不然这些技术就无法明显减轻他们的痛苦。三十多年来，技术变革创造了工作，但很少创造不需要大学学历的新工作。对那些在自动化时代之前就涌入工厂的人来说，在一个技术日益复杂的世界找到新工作的可能性并不高。
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催生了庞大的中产阶级的那种经济秩序已经与建基于其上的中产阶级政治一起衰退了。在大衰退发生前，信贷补贴掩盖了自动化施加给中等收入家庭的压力，也抵消了没有受过大学教育的工人们工资下降的影响，消费基本没有受到影响。房地产繁荣带来了大量建筑业工作机会，部分地抵消了制造业的失业。这种情况一直持续到房地产泡沫破裂。 61 换句话说，经济衰退揭露了中产阶级工资逐渐下降的事实，而中产阶级工资的下降为最近民粹主义的兴起提供了解释。
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展望未来，我们会发现自动化的赢家和输家之间的差距可能继续扩大。下一波浪潮不仅会影响制造业工作，还会影响运输、零售、物流和建筑行业的许多非技术型工作。因此，虽然我们有充分的理由对长期形势保持乐观，但这种乐观的前提是我们成功处理了短期动态。在自动化浪潮中失败的人会有充足的理由反对自动化，如果他们真这么干了，我们在看待短期影响的时候就不能脱离长期情况。鉴于长期以来人们一直抵制那些威胁人们技能的技术，加上最近人们对全球化的抵制，我们不能将自动化视作生活中不可阻挡的事实。的确，如今的人们与19世纪的卢德主义者不同，前者已经见证了20世纪的技术是如何让每个人变得更富有的。在20世纪前四分之三的时间里，随着机械化的发展，各阶层的人们工资都上涨了。然而，如果在未来几年里技术没能让所有人的生活都变得更好，我们就不能想当然地认为技术变革能被广泛接受。今天人们的期望比在恩格斯式停顿时期要更高。人们有投票的权利，也已经在要求改变。
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没有哪项单一的政策能解决自动化带来的所有社会挑战。遗憾的是，为一系列复杂的问题提出看似简单的解决方案，可能会在短期内赢得选举，但是我们迟早要面对现实。温和的保守派和自由派面临着一种微妙的平衡，因为夸大了自动化的影响可能会引发对大规模失业的担忧，并导致错误的政策回应、民粹主义政党的兴起，还可能引发对技术的强烈反抗。但与此同时，政府如果掩盖自动化的社会代价，则又会降低自身的公信力。有很长一段时间，政府选择忽视全球化的代价，重点关注它的好处。那些好处确实十分可观，但主流政治没有处理好个人和社会的成本，最终因此失去了可信度。政府必须避免在自动化方面犯同样的错误，目前风险也已经高得不能再高了。
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一些读者可能仍会认为我们正在进入一个机器取代所有工作的新时代。我们当然无法判断这是否会成真，但从目前来看，没有任何迹象表明这次的情况与此前的技术革命有什么不同：现在的发展轨迹看起来和典型工业化时期的情况极为相似，我们都知道后来发生了什么。然而，即使我们假设这一次有所不同，这仍然意味着未来的挑战发生在政治经济学领域而非技术领域。在一个技术创造了很少的就业机会却创造了巨大财富的世界，主要的挑战在于财富的分配。本书最后想说的是，无论技术在未来如何发展，都要靠我们来塑造它对社会和经济造成的影响。
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注释
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1 参见D. S. Landes, 1969, The Unbound Prometheus: Technological Change and Development in Western Europe from 1750 to the Present (Cambridge: Cambridge University Press), 4。
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2 A. H. Hansen, 1939, “Economic Progress and Declining Population Growth,” American Economic Review 29 (1): 10–11.
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3 R. J. Gordon, 2016, The Rise and Fall of American Growth: The U.S. Standard of Living Since the Civil War (Princeton, NJ: Princeton University Press).
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4 Landes, 1969, The Unbound Prometheus, 4.
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5 F. Fukuyama, 2014, Political Order and Political Decay: From the Industrial Revolution to the Globalization of Democracy (New York: Farrar, Straus and Giroux), 450.
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6 关于工人理性地反抗取代技术，参见A. Korinek and J. E. Stiglitz, 2017, “Artificial Intelligence and Its Implications for Income Distribution and Unemployment” (Working Paper 24174, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA)。
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7 A. Greif and M. Iyigun, 2013, “Social Organizations, Violence, and Modern Growth,” American Economic Review 103 (3): 534–38.
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8 引自A. Greif and M.Iyigun, 2012, “Social Institutions, Violence and Innovations: Did the Old Poor Law Matter?” (Working paper, Stanford University, Stanford, CA), 4。
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9 马尔萨斯写道：“为了减轻普通人经常遭受的痛苦，英国颁布了济贫法。然而，济贫法也许稍稍减轻了个人的不幸，却造成了更大范围的不幸……英国的济贫法往往通过这两种方式使穷人的境况变得更糟。它们的第一个明显的倾向是增加人口而不增加供养更多人口的食物……其次，济贫所收容的人一般不能说是最有价值的社会成员，但他们的食物消费却会减少更为勤劳、更有价值的社会成员本应享有的食物份额，因而同样也会迫使更多的人依赖救济为生。”（[1798] 2013, An Essay on the Principle of Population, 55 and 62–63, Digireads.com, Kindle.）同样，李嘉图认为：“济贫法有着直接而明确的倾向，这种倾向与那些显而易见的原则是相悖的。与立法机关的善良意图相反，它不仅不能改善贫民的生活状况，还会让穷人和富人的状况都恶化……自从经过马尔萨斯先生精辟的充分说明以来，济贫法的上述有害趋势已不再成谜了。每一个同情贫民的人必然都殷切地希望将其废除。”（[1817] 1911, The Principles of Political Economy and Taxation. Reprint. London: Dent, 33）
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10 关于杰出的技术和普通的技术，参见D. Acemoglu and P. Restrepo, 2018a, “Artificial Intelligence, Automation and Work” (Working Paper 24196, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA)。
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11 达龙·阿西莫格鲁和帕斯夸尔·雷斯特雷波在分析劳动力需求的来源时发现，制造业工人的更替可以在很大程度上解释工资和生产率之间的脱钩。这一进程始于20世纪80年代，从世纪之交以来有所加强。更重要的是，我们需要记住以前也曾发生类似的情况。与今天类似，在19世纪中叶的美国，机器取代现有工作的速度比新技术在新活动中恢复劳动力的速度更快。参见D. Acemoglu and P. Restrepo, forthcoming, “Automation and New Tasks: The Implications of the Task Content of Production for Labor Demand,” Journal of Economic Perspectives。作者们的数据无法追溯到1850年以前，但是（正如第五章所指出的）英国在19世纪早期经历了类似的模式，当时纺织机械大规模取代手工艺人。
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12 N. Eberstadt, 2016, Men without Work: America’s Invisible Crisis (Conshohocken, PA: Templeton Press).
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13 C. B. Frey and M. A. Osborne, 2017, “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?,” Technological Forecasting and Social Change 114
:254–80.
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14 R. Bowley, 2017, “The Fastest-Growing Jobs in the U.S. Based on LinkedIn Data,” LinkedIn Official Blog, December 7, https://blog.linkedin.com/2017/december/7/the-fastest-growing-jobs-in-the-u-s-based-on-linkedin-data.
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15 S. Murthy, 2014, “Top 10 Job Titles That Didn’t Exist 5 Years Ago (Infographic),” LinkedIn Talent Blog, January 6, https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/2014/01/top-10-job-titles-that-didnt-exist-5-years-ago-infographic.
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16 M. Berg, 1976, “The Machinery Question,” PhD diss., University of Oxford, 2.
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17 L. Summers, 2017, “Robots Are Wealth Creators and Taxing Them Is Illogical,” Financial Times, March 5.
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18 C. Goldin and L. Katz, 2008, The Race between Technology and Education (Cambridge, MA: Harvard University Press), 1–2.
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19 G. J. Duncan and R. J. Murnane, eds., 2011. Whither Opportunity? Rising Inequality, Schools, and Children’s Life Chances (New York: Russell Sage Foundation).
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