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自动化永远不会消灭人类工作机会

2016-5-23 19:18| 发布者: admin| 查看: 2250| 评论: 0

机器取代人类的证据并不充分,如果我们全身心投入,应该能适应全新的科技时代;人们需要把服务行业提升到个性化服务的全新水准,让机器难以企及

—Leonid Bershidsky

  人们现在普遍认为,技术进步(尤其是让机器更像人类的进步,比如机器人化和人工智能)正在让人们失去工作,将来还会毁掉更多就业机会。财富将积累到拥有这些机器的人手中,而不是现在所谓的中产阶级。不过,对人类来说还有个好消息:机器取代人类的证据并不充分,如果我们全身心投入,应该能够适应全新的科技时代。

  麻省理工学院(MIT)的埃里克?布林约尔松(Eric Brynjolfsson)和安德鲁?迈克菲(Andrew McAfee)把这种现象称为“大脱钩”:他们认为,生产力进步(主要由数字技术发展所带动)和由此产生的经济增长,将不再促进就业机会和员工收入的增长。

  迈克菲在接受《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)采访时说,“第二个机器时代的作用不同于第一个机器时代,尽管延续了物质丰富的长期趋势,但是不再有越来越大的劳动力需求。”

  下面的图表显示了这种趋势:

  然而,信息技术创新基金会(Information Technology and Innovation Foundation)负责人、经济学家罗伯特?阿特金森(Robert Atkinson)认为,“大脱钩”现象并未发生。他指出,就业人数的下降与劳动年龄人口保持同步。

  阿特金森写道,生产力和就业人数“从来都没有关联,就像缅因州的离婚率和人造黄油消费量(这两个指标总是同步变化)的关系一样”。他也给出了看起来很有说服力的证据。如果研究生产力和失业人数(而不是就业人数)之间的关系,可能会更有意义,但是两者之间只有勉强的负相关性。

  那么收入增长停滞呢?阿特金森的观点是,这也和生产力提高毫无关系。收入停止增长是因为各行各业间的不平等加剧,而不是因为科技消灭了中等收入职业人士的工作机会。“以职业篮球为例,收入差距的加大不是因为技术淘汰了中等技能的篮球选手,而是由于政治经济因素,比如引进自由球员,”阿特金森写道。

  处于收入分配顶端的人并不都是银行家或科技精英。在美国收入排名前1%的人当中,7%是律师,7%是医生,3%从事保险和房地产业务。布鲁金斯学会(Brookings Institution)研究员乔纳森?罗斯韦尔(Jonathan Rothwell)在最近发表的一篇文章中称,“在收入排名前1%的群体中,任职于牙科行业的人数是任职于软件行业人数的五倍。”科技颠覆不能解释1%最高收入群体的崛起和收入中位数增长的乏力。

  有人可能会说,即使科技现在还没有消灭就业机会或者降低收入,将来也可能如此,到时候机器会有足够的智能来履行人类的大多数职责。卡尔?贝内迪克特?弗雷(Carl Benedikt Frey)和迈克尔?奥斯本(Michael Osborne)在2013年的文章中提出了这个观点,认为美国有47%的工作岗位面临“计算机化”的威胁,涉及卡车驾驶和法务写作等各种领域。

  阿特金森对此的回应是,“机器人所有者”将获得所有自动化的经济收益,他们需要把钱花在某些方面,可能会希望花钱购买以人为本的产品:

  “全球生产力可能会提高50倍,人们会有买不完的东西。只要看看高收入者把钱花在什么地方就会明白:更美好的假期、更宽敞的房子、更多的餐馆美食、更多的娱乐活动,比如音乐会和戏剧。此外,如果我们变成有钱人,本身也会减少工作时间。”

  即使现在,高收入者也在教育、个性化服务、手工打造奢侈品和保险方面花费更多的收入。就连弗雷和奥斯本也认为,“说服”顾客的工作(像是销售保单)不会很快变得自动化,生产定制款家具或酿造小批量威士忌等工作也是如此。

  阿特金森的目的是说服监管机构和政策制定者,科技带动的生产力增长值得鼓励,不要为了保住人们的就业机会对此进行打压,在不断变化的经济环境中,实际上并不需要这些就业机会。这也许听起来像是早期的进化论观点:那些最终被取代的人该怎么办?看起来似乎矛盾的是,只有在政府投资培训人们从事过时职业的情况下,允许机器接管整个行业、让机器所有者致富的做法才不会扰乱社会安定。

  有些人需要生产机器所有者渴望拥有的各种手工艺品,有些人需要把服务行业提升到个性化服务的全新水准,让机器难以企及。还有些人需要提供机器永远难以企及的娱乐形式:芭蕾舞演员和古典音乐家也许会突然发现他们的专业有巨大的需求。

  这并不涉及到提供更多或更便宜的大学教育。根据欧盟委员会(European Commission)的统计,欧洲大约有40%的劳动力感到技能过剩,他们的教育程度超过了自身工作岗位的要求。这个涉及到为逐渐转变的需求格局匹配技能的问题,一方面是受到技术变革的影响,另一方面也是因为人类在机器的世界里需要感受人性的关怀。

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