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这种自动化发展如今威胁的是办公室职员、服务人员和学者吗？我们现在处于智能机器的制约下，要面临第二波裁员潮了吗？相当多的观察者都惧怕这样一种发展——害怕这样的发展如今不会带来工业革命之后那种完美的结局，工业革命虽然毁灭了很多的工作，但也创造了更多新的工作。在机器代替手工生产的时候，人们还可以选择从事服务业和认知性的工作。但是机器现在已经深入人类职场，我们又该去何处另辟蹊径呢？这或许是接下来数十年最重要、最令人不安和最具挑战性的问题了。
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那些惧怕机器人的人应该认真听听菲利普·M.布里德拉夫的观点。布里德拉夫曾在美国空军负责无人机部队，执行在阿富汗、巴基斯坦以及其他国家的高风险飞行任务。其间，他共指挥了超过8 000架这种类型的飞行武器。人们或许认为，无人机会大幅减少空军的人员需求，毕竟它们不需要飞行员驾驶，但实际上远非如此。“我们的无人机最大的问题就是人员问题。”布里德拉夫如此描述说，“为保持一架无人机在空中24小时不间断飞行，需要几乎300个人员予以配合支持；相比之下，一架F–16战斗轰炸机的维护人员只有不到100人。”
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那么，起作用的是这个等式：更多的自动化=更多的工作职位？
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而那些对机器人的到来持欢迎态度的人应该去西班牙穆尔西亚省的圣哈维尔看看。埃尔·杜尔策的家族企业在那里种植生菜并利用机器人为其包装。机器将这些生菜倾倒在传送带上，传送带上的传感器会测量生菜的大小和密度。计算机在清楚了解其根部情况后会指挥切割刀具将其切除，然后这些生菜会被塑料缠裹起来完成打包。这条机器生产线每天能够处理40万颗生菜——也因此代替了大约400名辅助工人。这家企业的管理层之所以下定决心走这种昂贵的自动化道路，是因为他们在雇用足够多的工人这件事情上面临着越来越大的困难。而那些他们找到的雇员中，又会有人非常快速地放弃这样单调的工作。
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同样的事情正在全世界范围内发生。中国生产苹果手机的代工企业巨头富士康不久前宣布，为节约成本，将购置100万台机器人。在日本，数码相机巨头佳能曾计划于2015年在一些工厂完全利用机器人完成相机的组装，人只需要监督生产过程。相同的事情在大部分纺织工厂中早就成为现实了，就像一则行业笑话讲的那样：“一家现代化的纺织工厂只雇用了一个人和一条狗。雇用这个人是为了饲养这条狗，而雇用这条狗，是为了使这个人远离机器。”
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那么，起作用的是这个等式：更多的机器=更少的工作？
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答案是：上述两个等式都不对。因为技术进步带来的工作消失极不规律，而其带来的新工作也极不规律。一种职业是否受人尊敬或者被认为是高要求的，如今已经没有人们设想的那么重要了——随着智能机器的不断普及，人们更不会在意这些了。
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当前，甚至一些高薪的律师也在经历这种状况。他们的职业长期以来被视为可以与自动化对抗。他们的主要工作是审阅一千份甚至几千份文档，将它们整理成具有可信力并且可以在法庭上呈现的证据。这项工作可能持续数周，而律师的工时费是十分高昂的。现在，计算机正在阅读这些文档。在一个名为“预测性编码”的实验中，人们会找出一些标准的档案模式，然后让计算机程序从中学习一篇文章的哪些内容和特征是重要的。随后，计算机就可以独立地寻找合适的文档，然后由人做出评价，并且在必要的时候为机器提供进一步的学习材料用于更加精确的筛选。通过与一台计算机合作，一位优秀的法律专家可以在几天时间里“阅读”10万份文档，而这项工作之前需要大量律师一起完成。
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同样的事情也发生在医生群体中。一家大型医疗技术集团正在推销一种能够在肠道反射镜检查中替代麻醉师的系统。医生们当然会抗议，但是这种麻醉机器人已经在美国获得了应用许可，而且可能很快就能明显降低此类检查的费用。那么会不会更加危险呢？目前尚不清楚。
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我们过去一直秉承的信念，即认知性的、高要求的、高价值的职业将会经受住自动化的冲击，已被瓦解。2001年，科学家戴维·奥托带领团队撰写了一篇备受关注的论文，他们在论文中预测了哪些职业会成为自动化进程的牺牲品，哪些不会。他们具有说服力地将工作划分成例行性工作和非例行性工作，以及手工操作性工作和认知性工作。他们的预测结果有点令人意外：大部分例行性工作将会由计算机完成。
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但是例行性工作与非例行性工作的边界正在以迅猛的速度移动。2003年，奥托写道：“驾驶汽车穿越城市或者识别支票上的笔迹，这些并不会被视作例行性工作。”应该说，当时还没有计算机会运算得如此迅速。然而，两年后谷歌公司就展示了他们研发的自动驾驶汽车。那么利用计算机自动识别字迹呢？也不再是问题了。位于德国威斯巴登市的一家名为Vitronic的公司生产的摄像头正在当地的邮政机构完全自动化地识读邮包、信件或者支票上的手写地址，虽然这些摄像头在工作时会发出类似自行车运行时的嗡嗡声。
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来自牛津大学的两位研究人员卡尔·贝内迪克特·弗雷和迈克尔·奥斯博纳不久前回顾了自2003年上述研究以来技术进步如何改变了职业的未来前景。他们发现智能的语言识别程序可以精确到使呼叫中心用这些程序替换60%—80%的雇员；他们惊羡于机器人可以完全自主地攀爬到风车上，维护涡轮机；他们佩服那些医疗机器人，虽然它们还不能自己去做手术，但是对于外科医生而言它们的辅助意义非凡——下一代机器人或许就能做一些简单的操作，并且会比人类更加精准。他们还发现了用来写软件程序的软件程序，而且好用得足以使程序员们失业——程序员这个职业，是一个一直被认为不可替代的职业。
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面对这些新型计算机智能，还有哪些工作是需要由人来做的呢？弗雷和奥斯博纳得出的结论是，在就业市场上，敏感的、有同情心且感觉细腻的人类是有未来的。那些机器人最后要学会的能力就是人类的“社会知觉”“谈判艺术”以及“论证能力”。人类的“创造性”以及“变通性”同样突出。但是被弗雷和奥斯博纳视为尤其重要的，是人类“帮助其他人以及为其他人服务”的愿望和天赋。这些品质将人类塑造成社会智能的专家以及改编创作能手，而不是思想者或工匠。
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根据人类剩余优势的这些标准，两位研究者分析了702种职业，并计算出了计算机在接下来代替人类的概率。这是一份令人吃惊的清单，比如在那些100%确定将要消失的职业中，就有信贷顾问，因为计算机算法会比人更加精确且更加客观地确定一位顾客的信用情况，而人会受到一些无关紧要的细节，诸如客户的着装、说话方式或者发型等的影响。此外，还有载重汽车驾驶员、裁缝、出纳员、算术—技术助理、保险业务员、快餐馆厨师、矿工，令人吃惊的还有模特——因为计算机会“构造”更好的身体。服装连锁专卖店H&M就在其网站上展示了由计算机生成的一系列女性模特，这些女性模特拥有理想的身材，可以方便且随时改变其肤色和发色。
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仓库的雇员将会被机器人取代，因为机器人可以不知疲倦地全天候搬举150公斤重的集装箱；果品采摘员和芦笋雕刻师要为自动化的机械手臂让位；办公场所将在夜间由吸尘机器人打扫；自动化的药剂提取机将代替药剂师在柜台为病人提供服务。两位研究者认为一半的职业都处于危险之中。
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通读了这份清单的人，会感觉像是听到了未来的音乐，而不是现在熟悉的旋律：超市的收银台最终将成为少数例外，由女性收银员占据；而载重汽车的驾驶室里坐着的仍然是男性司机。但是目前的形势已经发生了巨大的变化。人们正大批地转行到服务行业，而人类的社会智能、手工操作能力和个人专注正是这类行业极其需要的品质。1980—2005年间，美国的服务行业在整个就业市场中所占的比例增长了大约30%，德国的情况与之相似。这是一个戏剧性的逆转，在此之前数十年，此类职业在整个就业市场中的比例都是在下降或者保持不变。
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我们正在经历已被证实的一种就业市场的结构性改变。智能将重新分配就业市场：计算机将利用在算法上可分解的任务承担那些定义明确的职业，而人类将承担那些模糊的、难以定义且复杂的工作（但是并不意味着这些工作就一定会得到好的报酬）。
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这份清单的另一部分是那些暂时被认为安全的职业：治疗医师、社会福利救助人员、营养顾问、牙医、心理学家、教师、运动健身教练、展览管理人、神职人员、护林员、护士、营销经理、董事会主席、乐队指挥、作曲家、环境工程师以及更多的其他职业。这些职业大都将对复杂情景的观察与创造力和对社会以及技术的敏锐感受联系起来。
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看到这份清单的人，不可避免地会形成这样的印象：智能革命将首先使市民阶层享有特权。未来前景明朗的职业看重对感性的教育，这种教育正在那些拥有更高待遇的市区——柏林的夏洛腾堡区和汉堡的布兰肯内泽区——展开。精英市民的感性将得到回报。
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但是又有多少人能够成为治疗医师、教师或者艺术家呢？会有足够多的职位吗？或者我们必须要发明全新的、复杂的服务性职业，让人类换取报酬和面包吗？如果是，又将是什么样的新职业呢？
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技术进步一直是把双刃剑。它会毁灭一些工作岗位，同时也能提高生产效率，使得商品更便宜，所有人的福祉也将因此增加。另外，它会使投资转向生产效率更高的行业中去，在那些行业中会产生要求更高的教育训练水平的新工作岗位。因此，一个具有决定性意义的问题就是：我们能够在“教育对抗技术”的赛跑中获胜吗？到目前为止我们可以，但是在未来就不敢保证了。可以想象，计算机很快就会挤压有创造力的、受过教育的、感性的和友善的人类的职业空间，那时人类就会输掉这场与技术对抗的赛跑。
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事实上已经有一种经验性的证据表明，这是有可能发生的。加拿大经济学家保罗·博德里正在论证，自2000年以来，对高技能型人才的需求正在下降。原本对于认知性有高要求的任务需求量应该随着高科技行业的发展而上升，但是博德里和同事们从数据中解读出来的情况是，在2000年这一年出现了一个时间节点：对高技能人才的需求提升并没有与技术进步相伴而来。虽然从中提取出深远的结论还为时尚早，数据量还不够充分，而且其他的相关解释还须进行核查，但是答案关系着我们是否还能保持一个以中产阶层为主的社会。
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无论如何，一种社会分裂正在显现：在有人道主义倾向的和感性的人类建立起对抗机器的堡垒的同时，出现了一个由专家组成的新阶层，他们与机器结成联盟，实现真正的高效率。
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