人工智能將創造更多好工作
人類2.0：在矽穀探索科技未來 作者：皮埃羅?斯加魯菲 投票推薦 加入書簽 留言反饋
對機器會取代人們的工作，皮埃羅一如既往地持樂觀態度。他堅持認為，機器在淘汰一部分工作的同時，會創造更多更好的新工作。以前的每一次工業革命都是如此，這一次也不例外。
中國政府正大力推進“中國製造2025”行動計劃，加快人機智能交互、工業機器人等的應用，皮埃羅認為這是明智之舉，也是中國經濟蛻變的關鍵。麵對全球老齡化社會的到來，他甚至擔心“人工智能的時代不能盡快到來”。唯一需要思考的是，未來的很多工作會被重新定義，你又該如何準備？ 人工智能將創造更多好工作
人們害怕人工智能還有一個重要的原因：機器人在搶走我們的工作。然而，重申一次，人工智能隻是一種技術。人們一直都在害怕技術，曆史已經一次次證明這種擔心是多餘的。每一次新技術出現伊始，都會引起人們的恐慌，之後卻會證明，相比失去的工作，新技術創造了更多的新工作。這背後的一般規律是：技術提高了勞動生產率，增加了社會產品和積累，進而會開辟新的生產和服務部門，最終增加了就業。
德勤的經濟學家們研究了英格蘭和威爾士1871年至今的經濟數據，結果顯示，相比技術淘汰的工作，技術一直都在創造更多的新工作。
為什麽機器總會背上“搶走工作”的惡名？2008~2012年，西方國家遭遇了一個世紀以來最嚴重的經濟危機，這種情況下，自動化很容易成為替罪羊，尤其人工智能在公眾眼中的形象一直不怎麽友好。
可以肯定的是，人工智能一定會在下一次經濟危機中再次成為替罪羊。但是，細想一下，2008年的經濟危機是由銀行引起的，2000年的互聯網泡沫是由華爾街的投機者引起的，1991年的經濟衰退是由高利率、龐大的財政赤字以及1987年的股災引起的，1989年的儲蓄和貸款危機以及石油價格的紊亂是由1990年入侵伊拉克引起的……沒有一次危機是由自動化引起的。但是，媒體每一次都會將危機後的失業問題歸咎於自動化。每一次當有人失業時，人們的第一反應總是責備機器，理由要麽是“機器為什麽沒有失業”，要麽是“機器搶走了人們的工作”。
2013年，牛津大學的卡爾·貝尼迪克特·弗雷（carl benedikt frey）和麥克爾·奧斯本（michael osborne）發表了《職業的未來》的著名研究，他們聲稱，未來20年裏，約有47%的職業將會被機器取代。這個結論一直被媒體爭相引用，加劇了人們對機器搶走自己工作的擔憂。然而，最新的諸多研究顯示，這個結論根本站不住腳。
人們總是很容易被不了解的事情嚇到。遺憾的是，詹姆斯·巴特（james barrat）的《我們最後的發明：人工智能與人類時代的終結》[1]以及馬丁·福特（martin ford）的《機器人時代：技術、工作與經濟的未來》[2]一書論調悲觀，內容談不上有多少科學依據，卻因為迎合了人們的恐懼心理而成為暢銷書。隻有很少一部分人會讀埃裏克·布林約爾鬆（erik brynijolfsson）和安德魯·邁克菲（andrew mdfee）2012年寫的《與機器賽跑》[3]以及2014年兩人再度合作的《第二次機器時代》。[4]
2015年，很多研究和報道都已在重新表述這樣的觀點：機器會淘汰一部分工作，但同時會創造更多的新工作。比如，美國自動化促進協會發表了一份名為《機器人將成為美國提升生產率和增加工作的動能》[5]的白皮書，闡述了美國的製造業企業是如何在增加機器人的同時增加就業的。美國的製造業已經持續下滑了很長一段時間，但在2010~2013年，美國的製造業新增了646 000份新工作，這個數據還是在經濟危機中期，也就是機器人行業繁榮的中期。
一份機器人經濟學的研究報告[6]顯示，2009年底~2014年底，大量部署機器人的公司創造了超過一百萬份的新工作。
2015年底，麥肯錫發布了一份名為《工作環境自動化的四個基本方麵》的報告，結論是，“隨著體力及知識性工作的自動化程度不斷提升，至少從短期來看，很多工作會被重新定義而不是被直接替代”。
矽穀知名的企業家傑瑞·卡普蘭（jerry kan）曾經寫過一本《人工智能時代》[7]的書。2015年12月，《紐約時報》（the new york times）記者約翰·馬爾科夫（john markoff）采訪傑瑞·卡普蘭時問他，近期關於機器人將增加就業的報道是否讓他改變了觀點，傑瑞承認確實如此（整個采訪視頻將發布在https://.parc）。《福布斯》（forbes）專欄作家約翰·塔姆尼（john tamny）2015年也發表了《為什麽機器人將成為世界曆史上最大的工作創造者》的文章。
對機器人會讓自己失業產生憂慮還有一個原因：想象哪些工作未來會被技術淘汰總是比較簡單，而想象技術將創造哪些新工作總是比較困難。因此，人們很容易誇大前者而低估後者。
1950年，沒有人能想到未來成千上萬的人會成為軟件工程師，沒人能想象一個軟件工程師的薪水竟然會比工廠裏工人的更高。1950年，沒有人能想象我們現在已在討論物聯網、虛擬現實等，他們也根本無法想象物聯網會在今天創造新的就業機會。同樣的道理，如今的人們也很難想象出來未來50年甚至20年會出現的新工作。但如同電腦一樣，你至少可以猜到，未來機器人的研發設計、維修和保養都會變成很多工作機會。
不僅是技術的發展在不斷淘汰舊工作和創造新工作，社會的改變也會創造新工作。比如，50年前根本不存在體育館教練，今天幾乎每個城市都有體育館；50年前也不存在瑜伽教練，現在這個職業越來越多。50年前鮮少有人能預測到當人們的壽命延長了，也想過更健康、更好的生活了，僅這一點就會創造出很多新工作。誰能想到我們今天會有各種專業的健康專家、各種細分的醫療保健產品提供者？
確實，今天的很多工作明天都會消失。美國勞工部發布的一項研究稱，現在65%的兒童長大後，他們的工作都是今天尚不存在的。我並不覺得這有什麽問題，當然，對那些沒受過教育、失去工作後也沒有能力再學習新技能的中老年人來說是個問題，政府需要想辦法為這些人提供生活保障。但總體來說，他們的孩子會有更好的工作。
一份“更好的工作”有多重要？蓋洛普公司的首席執行官吉姆·克利夫頓（jim clifton）2011年出版了一本名為《未來工作之戰》（英文書名ing jobs war，中文版暫無）的書，他在書中調查了普通人最想要的東西，排名第一的願望就是“一份更好的工作”。這個願望比民主、和平、安全、錢甚至食物的排名都要高。
在一些特定情況下，猜測哪些工作會消失並不難，比如收銀員、保險商、零售商、旅行社、餐廳服務員等都會像書店和照相館一樣越來越少。但是，每一個失去工作的人都可以開始做一份機器沒辦法做好的工作。
德勤研究發現，一般來說，危險且技術含量低的工作減少了，這有什麽不對嗎？一些新工作被創造出來往往是由於人們更有錢了。比如，人們會買更多的電器，也會在娛樂上花更多的錢，這就意味著電器和娛樂產業會增加就業。同時，人們會買更多的食物和衣服，它們因為勞動生產率的提高變得更便宜了。德勤的經濟學家們研究了英格蘭和威爾士1871年至今的經濟數據後發現，人均擁有美發師和理發師的數量增加了6倍。重申一次，如果人們賺的錢更多了，同時好的商品和服務的價格下降了，人們就會在新的“奢侈品”上花更多的錢，這會創造更多的工作。也就是說，由於更高的收入和更低的物價，因自動化失去的工作可以在其他領域找回來。 擁抱機器人時代
對中國來說，中國政府就在不遺餘力地推動機器人產業，推動製造業向智能製造轉變。這是因為，中國經濟已不能再繼續像過去30年那樣發展下去。中國製造麵臨著可以提供“更便宜”產品的國家的競爭，如越南、印度尼西亞等。當然，中國如此之大，發展速度如此之快，預測它的未來變得很困難。可以肯定的是，中國的經濟模式將是獨特且不可複製的。比如，中國製造業會向德國、日本和美國等國家學習，汲取它們發展中的成功經驗，但它會在這個基礎上形成自己特有的製造業模式。
問題是，中國仍然有很多的窮人，政府在鼓勵“機器換人”的時候需要引入新的社會保障體係來照顧那些暫時失業的人。然而，改變勢必發生，因為，隻要中國還是維持現在的出口型、自動化程度偏低的經濟模式，這個國家就會一直需要成千上萬的窮人。世界上每個依賴產品製造和出口的國家都需要大量的窮人，因為他們可以為很少的錢拚命工作，這些國家主要打的是價格戰，一旦喪失產品的價格優勢，國內經濟就會受到衝擊。
經濟發展需要大量機器。比如德國和日本，這兩個國家分別是世界第三和第四的經濟體。他們人均擁有的機器人數量比其他任何國家都高，大量的機器人使得他們的產品自動化程度非常高，可以允許他們給工人們發很高的薪水，還能保持產品的競爭力。他們擁有大量高端的機器人，可以生產其他國家想都不敢想的複雜、昂貴的設備。機器人在德國和日本還創造了很多工作，德國的失業率是歐洲最低的，日本的失業率則是亞洲最低的。
反之，再以意大利為例，它傳統上比較成功的是手工製品，尤其是時裝和跑車，眾所周知的時裝大牌有範思哲（versace）、楚薩迪（trussardi）和阿瑪尼（armani）等，名牌跑車有法拉利和蘭博基尼等。但是，這些產業創造了很少的工作崗位，產品的品質雖然非常好，卻因為太貴了，很難用自動化擴大產能。結果，盡管意大利製造了世界上最獨特的產品，它依然是歐洲失業率最高的國家之一。
另外，我們需要機器人做很多特定的工作。想一下為我們提供基本生活服務的人們所處的惡劣的工作環境，從挖煤到清除日本福島的核泄漏，再到拆除一枚自殺式炸彈或清除地雷，想象一下這些事情如果都需要人工來完成，沒有機器人的世界將是多麽可怕。如果完全沒有機器，所有事情都由人工完成，那樣的世界真是糟糕，那會是一個充滿了大量窮人，不斷需要為資源和市場而戰爭的世界，是一個戰爭與饑荒的世界。
將來，如果我們想要控製氣候變化，我們就需要生產更多的核能，意味著我們需要更多的核電站。如果用人工來檢查核電站的日常運轉無疑非常困難、昂貴和危險，但機器人就可以一天24小時做這樣的工作。
在某種程度上，機器人可以幫助我們拯救地球，因為它們可以幫助我們建造更加安全和便宜的核電站。而如果大量用清潔的核能替代化石燃料，地球上的碳排放無疑將大大降低。
我覺得媒體宣傳給機器人帶來不少負麵影響，大家印象中的機器人似乎總是以醜陋嚇人的大怪獸的麵目出現。媒體應該告訴公眾的是，未來某一天，每家每戶都會有迷你型的小機器人來幫忙做家務，比如可以幫我們清理衛生間管道的小機器人。這種小機器人可以直接鑽到衛生間的水管內部，幹脆利落地清除堵塞，你再也不用打家政公司的電話了。當然，現在這些機器人的價格都還比較貴，但至少這些功能都可以實現了！
很多家庭機器人已不斷被研發出來，2011年美國加州推出世界上第一款家用量產機器人露娜（luna），它可以幫助人們做一些日常工作，如遛狗。2014年，麻省理工學院研發的迷你型家用機器人吉波（jibo）可以幫人們訂餐。2014年，日本軟銀研發的陪伴機器人“胡椒”（pepper）號稱能夠通過判斷人類的麵部表情和語調跟人們聊天。我希望這些機器人能不斷完善，可以幫助老人、殘疾人或特別忙的人。如果媒體上出現的更多是這些簡單實用的機器人應用，人們應該就不會那麽害怕機器人了。
再比如，可穿戴機器人可以幫助人們搬運過重的行李。哈佛大學生物設計實驗室創始人康納·沃爾什（conor walsh）設計了“機械護甲”，一種軍人也可以穿戴的機器人，它可以幫助軍人輕易搬起非常重的物體，這樣的技術還可以用來幫助那些胳膊或腿有殘疾的人（康複機器人）。沃爾什的機器人大大提升了原有的可穿戴機器人技術，它被稱為“外骨骼”，因為是用柔韌的材料製造的，非常輕便舒適，並且能隨著人體的動作而協調地移動。當然，如果要真的投入使用，這種機器人的電池技術還有待提升。然而，相比2000年加州大學伯克利分校研製出的第一個“外骨骼”，即伯克利下肢外骨骼係統（berkeley lower extremity exoskeleton，bleex），如今的可穿戴機器人技術已經有了很大的進步。將這種技術用於醫療領域的創業者比比皆是，比如猶他州的sarcos、以色列的rewalk robotics以及英國的medexo robotics等。
2016年，ibm宣布其“沃森”將和日本軟銀的“胡椒”機器人合作，共同分析組成我們世界的海量數據、圖像和視頻。ibm的認知計算能力和“胡椒”親和的溝通能力結合，會產生更好的應用。比如，“胡椒”有望再創良好的人工客服體驗，它被設計成能友好回答諸如“我需要在這裏排隊嗎？”“這幢政府辦公樓裏具體是誰負責解決我的問題？”“我把手表忘到飛機上了，現在該怎麽辦？”等問題的機器人。得益於機器助理水平的不斷進步，我們跟客服又能對話互動了。 老齡化社會先於機器人而至
我為什麽認為人工智能的時代不會很快到來？這是因為，我們有一些很快就需要，整個社會卻還沒有準備好的工作。照顧老人就是首先要擔心的。看一下世界銀行最新的統計數據就會發現，幾乎沒有一個國家的人口增速是在增長的，大部分都在下滑，歐洲大部分國家的人口數量沒有下滑隻是因為非洲移民的增加。
少生、晚生孩子已經成了一種普遍的趨勢，最終的人口數量將必然取決於這兩個因素，這也意味著大部分老人隻有很少的或者沒有子女可以照顧他們。中國目前獨生子女的一代就已經遇到了這個問題。此外，社會上對子女責任的態度也在逐漸轉變，當老人的平均壽命在60歲時，要求子女照顧他們最後的時光是合情合理的，但現在人們的壽命都可以延長到90歲甚至100歲，再要求他們的子女、孫子（女）照顧他們這麽多年似乎有些不公平。最終，老人注定要孤單度過最後的人生旅程。
21世紀最大的社會革命將是“老人潮”的到來。在西方世界，1950~1960年是“嬰兒潮”時期，該時期出生的人大致從比爾·克林頓（bill clinton，出生於1946年）一直到巴拉克·奧巴馬（barack obama，出生於1961年），他們都被稱為“嬰兒潮一代”。現在依然有很多人在討論人口“爆炸”問題，殊不知實際的問題卻將是人口“崩潰”。
如果大家都害怕機器人，那麽，誰來照顧那些正日益老去的龐大人群？大部分老人根本沒有能力承受人工看護的費用，如果想要雇一名7x24小時服務的護士，費用實在太高了。解決方案就是機器人，機器人可以為你購物、打掃房間、提醒你按時吃藥以及檢查血壓等，甚至還能在你感到孤獨的時候陪伴你。機器人可以不分日夜地為你做這些事情，沒有假期也不會生病，而且隻需在購買時一次付款即可，你在這個星球上的最後一個朋友很有可能會是機器人。
我害怕人工智能還不能在短時間內發展得這麽好，而我們卻很快需要麵臨老年化的社會“大災難”。
讓機器人照顧你的健康並不一定比人差。美國的醫療保健行業更多是一門生意。如果你生病了，醫生們會變得更富有。你隻能相信醫生，但他的薪水、豪車、海邊別墅以及國外度假等全部來自你的醫療費用。大部分醫生都是誠實的，但我覺得醫療體係的薪酬製度最終還是會影響到他們的決定。美國政府在醫療保健上花了3萬億美元，它一定是“大生意”，卻不一定是“大健康”。
有時候我寧願相信機器也不願相信人類，機器可不會因你生病而變得更富有，機器可以根據病人身體的最新數據給他們開真正需要的藥，機器也可以馬上知道最新的醫學研究報告……而且，機器會平等地向每個人提供完全一樣的醫療保健，不管你是貧窮還是富有，不管你是歐洲人還是中國人，美國人還是阿拉伯人。
除了逼近“社會老年潮”外，貧窮問題依然在世界上泛濫。
我們希望世界上所有人都像西方國家的人們一樣富有，然而，任何一個富有的社會都需要窮人。窮人做了大部分能使社會運轉的苦差事。這些差事基本上都是地位卑微且薪水極低，富人們根本不願意做的工作。比如，我們需要美國的窮人來整理垃圾、清理公共衛生間和寫字樓的玻璃等。如果所有人都變得富有了，沒人願意做這些工作了，怎麽辦？
我希望我們能在50年或更短的時間內解決貧窮問題，但這也就意味著我們隻有50年的時間來發明能勝任窮人工作的機器人。 未來工作的核心能力是什麽
美國勞工部發布的研究稱，現在65%的小學兒童長大後，他們的工作都是今天尚不存在的。問題是，這一代該如何為未來需要的工作做準備？
未來的工作更多將是人和機器一起完成的，機器擅長儲存大量數據和信息，但它們不擅長將信息轉換成知識。因此，我有兩個一般性的建議可以給年輕人（同時也給那些害怕失去現在工作的人）。第一個建議就是知識。知識顯然並不等於信息，“知識”是關於羅斯福總統解決過大蕭條問題的經曆，以及這意味著什麽。“知識”是關於喬治·沃克·布什總統發起了兩次戰爭的故事，以及這又意味著什麽。而“信息”隻是機器所記錄的所有美國總統的名字。
再比如，機器在將德語翻譯成英語上已經做得越來越好了，因為有越來越多的德語書被翻譯成了英文。機器可以從大量的數據中學習如何翻譯，但如果明天我們發現了一種全新的語言怎麽辦？我們在蒙古發現了大量用從未見過的文字寫成的書，機器顯然對此一籌莫展，而人類的專家卻可以嚐試用已有的知識來破譯這種新的語言，會試圖找出這種語言背後的邏輯。一個翻譯機器甚至連什麽是語言都不知道，隻不過是一個數據分析的工具罷了。
僅有知識也不夠，因為未來的工作不僅要求你是知識的理解者和應用者，還要求你同時是知識的整合者和創造者。
很多傳統的工作根據你學校裏學到的知識和老板教給你的經驗就可以持續很長一段時間，但未來更多的工作會要求你一直不斷地在學習新的技術，理解和掌握新的變化，需要不斷更新技能，甚至參與到工作的重新建構中去，並不斷創造新的知識。
正如之前談到大數據時代需要“大數據思維”時提到的，未來的創新能力和解決問題的能力將更多需要跨學科的方法，需要理解、融合多種知識的能力。“t”形人才將越來越受歡迎，即既有廣博的知識麵，又有較深的專業知識，集深和博於一身的人才。
第二個建議就是情境。人類對特定的情境有強大的理解能力，這也是機器所遠不能及的。如果我問你：“圖書館在哪裏？”你可能會回答“圖書館已經關門了”，或者“圖書館沒有你想讀的那本雜誌”，又或者“圖書館在這個時間段人超級多”。這些不同的答案都是根據問話人特定的情境來做出回答的。
雖然機器也在情境化上不斷提升，現在的很多應用都需要知道你所在的位置，眾包地圖waze甚至知道實時的交談堵塞情況。但它們在理解情境上的能力還遠遠不及人類，我們可以聽一個人說6個小時的話，然後將這6個小時轉換成一個特定的情境，機器可能隻能聽幾個句子，然後就茫然了。
簡單來說，如果你隻是像機器一樣處理你現在的工作，那很快你也會被一台機器取代。如果你現在的工作需要你調用很多知識和常識，需要你不斷靈活理解和處理特定的情境，當機器取代你的工作時你會得到晉升。
想一下我們需要高薪聘請人類來工作的最簡單的情況，即機器無法勝任時。如果機器卡機了或者因為大樓停電機器沒法正常運轉了，人類就需要馬上接手處理，這類人將是非常有價值的。所以，最簡單的是，如果你擔心機器搶走你的工作，那就想一想你能否成為當機器搞不定時可以迅速接手處理的那個人。
[1] 英文書名為our final invention：artifical intelligence and the end of the human era，電子工業出版社，2016年8月出版。
[2] 英文書名為rise of the robots：technology and the threat of a jobless future，電子工業出版社，2014年9月出版。
[3] 英文書名為race aganist the machine，電子工業出版社，2014年9月出版。
[4] 英文書名為the second machire age work progress，and prosperity in a time of brilliant，電子工業出版社，2014年9月出版。
[5] .a3automate.org/docs/a3whitepaper.pdf.
[6] http://robotenomics/2015/09/16/study-robots-are-not-taking-jobs/.
[7] 英文書名為humans need not apply：a guide to wealth and work in the age of atifical intelli-gence，浙江人民出版社，2016年4月出版。
中國政府正大力推進“中國製造2025”行動計劃，加快人機智能交互、工業機器人等的應用，皮埃羅認為這是明智之舉，也是中國經濟蛻變的關鍵。麵對全球老齡化社會的到來，他甚至擔心“人工智能的時代不能盡快到來”。唯一需要思考的是，未來的很多工作會被重新定義，你又該如何準備？ 人工智能將創造更多好工作
人們害怕人工智能還有一個重要的原因：機器人在搶走我們的工作。然而，重申一次，人工智能隻是一種技術。人們一直都在害怕技術，曆史已經一次次證明這種擔心是多餘的。每一次新技術出現伊始，都會引起人們的恐慌，之後卻會證明，相比失去的工作，新技術創造了更多的新工作。這背後的一般規律是：技術提高了勞動生產率，增加了社會產品和積累，進而會開辟新的生產和服務部門，最終增加了就業。
德勤的經濟學家們研究了英格蘭和威爾士1871年至今的經濟數據，結果顯示，相比技術淘汰的工作，技術一直都在創造更多的新工作。
為什麽機器總會背上“搶走工作”的惡名？2008~2012年，西方國家遭遇了一個世紀以來最嚴重的經濟危機，這種情況下，自動化很容易成為替罪羊，尤其人工智能在公眾眼中的形象一直不怎麽友好。
可以肯定的是，人工智能一定會在下一次經濟危機中再次成為替罪羊。但是，細想一下，2008年的經濟危機是由銀行引起的，2000年的互聯網泡沫是由華爾街的投機者引起的，1991年的經濟衰退是由高利率、龐大的財政赤字以及1987年的股災引起的，1989年的儲蓄和貸款危機以及石油價格的紊亂是由1990年入侵伊拉克引起的……沒有一次危機是由自動化引起的。但是，媒體每一次都會將危機後的失業問題歸咎於自動化。每一次當有人失業時，人們的第一反應總是責備機器，理由要麽是“機器為什麽沒有失業”，要麽是“機器搶走了人們的工作”。
2013年，牛津大學的卡爾·貝尼迪克特·弗雷（carl benedikt frey）和麥克爾·奧斯本（michael osborne）發表了《職業的未來》的著名研究，他們聲稱，未來20年裏，約有47%的職業將會被機器取代。這個結論一直被媒體爭相引用，加劇了人們對機器搶走自己工作的擔憂。然而，最新的諸多研究顯示，這個結論根本站不住腳。
人們總是很容易被不了解的事情嚇到。遺憾的是，詹姆斯·巴特（james barrat）的《我們最後的發明：人工智能與人類時代的終結》[1]以及馬丁·福特（martin ford）的《機器人時代：技術、工作與經濟的未來》[2]一書論調悲觀，內容談不上有多少科學依據，卻因為迎合了人們的恐懼心理而成為暢銷書。隻有很少一部分人會讀埃裏克·布林約爾鬆（erik brynijolfsson）和安德魯·邁克菲（andrew mdfee）2012年寫的《與機器賽跑》[3]以及2014年兩人再度合作的《第二次機器時代》。[4]
2015年，很多研究和報道都已在重新表述這樣的觀點：機器會淘汰一部分工作，但同時會創造更多的新工作。比如，美國自動化促進協會發表了一份名為《機器人將成為美國提升生產率和增加工作的動能》[5]的白皮書，闡述了美國的製造業企業是如何在增加機器人的同時增加就業的。美國的製造業已經持續下滑了很長一段時間，但在2010~2013年，美國的製造業新增了646 000份新工作，這個數據還是在經濟危機中期，也就是機器人行業繁榮的中期。
一份機器人經濟學的研究報告[6]顯示，2009年底~2014年底，大量部署機器人的公司創造了超過一百萬份的新工作。
2015年底，麥肯錫發布了一份名為《工作環境自動化的四個基本方麵》的報告，結論是，“隨著體力及知識性工作的自動化程度不斷提升，至少從短期來看，很多工作會被重新定義而不是被直接替代”。
矽穀知名的企業家傑瑞·卡普蘭（jerry kan）曾經寫過一本《人工智能時代》[7]的書。2015年12月，《紐約時報》（the new york times）記者約翰·馬爾科夫（john markoff）采訪傑瑞·卡普蘭時問他，近期關於機器人將增加就業的報道是否讓他改變了觀點，傑瑞承認確實如此（整個采訪視頻將發布在https://.parc）。《福布斯》（forbes）專欄作家約翰·塔姆尼（john tamny）2015年也發表了《為什麽機器人將成為世界曆史上最大的工作創造者》的文章。
對機器人會讓自己失業產生憂慮還有一個原因：想象哪些工作未來會被技術淘汰總是比較簡單，而想象技術將創造哪些新工作總是比較困難。因此，人們很容易誇大前者而低估後者。
1950年，沒有人能想到未來成千上萬的人會成為軟件工程師，沒人能想象一個軟件工程師的薪水竟然會比工廠裏工人的更高。1950年，沒有人能想象我們現在已在討論物聯網、虛擬現實等，他們也根本無法想象物聯網會在今天創造新的就業機會。同樣的道理，如今的人們也很難想象出來未來50年甚至20年會出現的新工作。但如同電腦一樣，你至少可以猜到，未來機器人的研發設計、維修和保養都會變成很多工作機會。
不僅是技術的發展在不斷淘汰舊工作和創造新工作，社會的改變也會創造新工作。比如，50年前根本不存在體育館教練，今天幾乎每個城市都有體育館；50年前也不存在瑜伽教練，現在這個職業越來越多。50年前鮮少有人能預測到當人們的壽命延長了，也想過更健康、更好的生活了，僅這一點就會創造出很多新工作。誰能想到我們今天會有各種專業的健康專家、各種細分的醫療保健產品提供者？
確實，今天的很多工作明天都會消失。美國勞工部發布的一項研究稱，現在65%的兒童長大後，他們的工作都是今天尚不存在的。我並不覺得這有什麽問題，當然，對那些沒受過教育、失去工作後也沒有能力再學習新技能的中老年人來說是個問題，政府需要想辦法為這些人提供生活保障。但總體來說，他們的孩子會有更好的工作。
一份“更好的工作”有多重要？蓋洛普公司的首席執行官吉姆·克利夫頓（jim clifton）2011年出版了一本名為《未來工作之戰》（英文書名ing jobs war，中文版暫無）的書，他在書中調查了普通人最想要的東西，排名第一的願望就是“一份更好的工作”。這個願望比民主、和平、安全、錢甚至食物的排名都要高。
在一些特定情況下，猜測哪些工作會消失並不難，比如收銀員、保險商、零售商、旅行社、餐廳服務員等都會像書店和照相館一樣越來越少。但是，每一個失去工作的人都可以開始做一份機器沒辦法做好的工作。
德勤研究發現，一般來說，危險且技術含量低的工作減少了，這有什麽不對嗎？一些新工作被創造出來往往是由於人們更有錢了。比如，人們會買更多的電器，也會在娛樂上花更多的錢，這就意味著電器和娛樂產業會增加就業。同時，人們會買更多的食物和衣服，它們因為勞動生產率的提高變得更便宜了。德勤的經濟學家們研究了英格蘭和威爾士1871年至今的經濟數據後發現，人均擁有美發師和理發師的數量增加了6倍。重申一次，如果人們賺的錢更多了，同時好的商品和服務的價格下降了，人們就會在新的“奢侈品”上花更多的錢，這會創造更多的工作。也就是說，由於更高的收入和更低的物價，因自動化失去的工作可以在其他領域找回來。 擁抱機器人時代
對中國來說，中國政府就在不遺餘力地推動機器人產業，推動製造業向智能製造轉變。這是因為，中國經濟已不能再繼續像過去30年那樣發展下去。中國製造麵臨著可以提供“更便宜”產品的國家的競爭，如越南、印度尼西亞等。當然，中國如此之大，發展速度如此之快，預測它的未來變得很困難。可以肯定的是，中國的經濟模式將是獨特且不可複製的。比如，中國製造業會向德國、日本和美國等國家學習，汲取它們發展中的成功經驗，但它會在這個基礎上形成自己特有的製造業模式。
問題是，中國仍然有很多的窮人，政府在鼓勵“機器換人”的時候需要引入新的社會保障體係來照顧那些暫時失業的人。然而，改變勢必發生，因為，隻要中國還是維持現在的出口型、自動化程度偏低的經濟模式，這個國家就會一直需要成千上萬的窮人。世界上每個依賴產品製造和出口的國家都需要大量的窮人，因為他們可以為很少的錢拚命工作，這些國家主要打的是價格戰，一旦喪失產品的價格優勢，國內經濟就會受到衝擊。
經濟發展需要大量機器。比如德國和日本，這兩個國家分別是世界第三和第四的經濟體。他們人均擁有的機器人數量比其他任何國家都高，大量的機器人使得他們的產品自動化程度非常高，可以允許他們給工人們發很高的薪水，還能保持產品的競爭力。他們擁有大量高端的機器人，可以生產其他國家想都不敢想的複雜、昂貴的設備。機器人在德國和日本還創造了很多工作，德國的失業率是歐洲最低的，日本的失業率則是亞洲最低的。
反之，再以意大利為例，它傳統上比較成功的是手工製品，尤其是時裝和跑車，眾所周知的時裝大牌有範思哲（versace）、楚薩迪（trussardi）和阿瑪尼（armani）等，名牌跑車有法拉利和蘭博基尼等。但是，這些產業創造了很少的工作崗位，產品的品質雖然非常好，卻因為太貴了，很難用自動化擴大產能。結果，盡管意大利製造了世界上最獨特的產品，它依然是歐洲失業率最高的國家之一。
另外，我們需要機器人做很多特定的工作。想一下為我們提供基本生活服務的人們所處的惡劣的工作環境，從挖煤到清除日本福島的核泄漏，再到拆除一枚自殺式炸彈或清除地雷，想象一下這些事情如果都需要人工來完成，沒有機器人的世界將是多麽可怕。如果完全沒有機器，所有事情都由人工完成，那樣的世界真是糟糕，那會是一個充滿了大量窮人，不斷需要為資源和市場而戰爭的世界，是一個戰爭與饑荒的世界。
將來，如果我們想要控製氣候變化，我們就需要生產更多的核能，意味著我們需要更多的核電站。如果用人工來檢查核電站的日常運轉無疑非常困難、昂貴和危險，但機器人就可以一天24小時做這樣的工作。
在某種程度上，機器人可以幫助我們拯救地球，因為它們可以幫助我們建造更加安全和便宜的核電站。而如果大量用清潔的核能替代化石燃料，地球上的碳排放無疑將大大降低。
我覺得媒體宣傳給機器人帶來不少負麵影響，大家印象中的機器人似乎總是以醜陋嚇人的大怪獸的麵目出現。媒體應該告訴公眾的是，未來某一天，每家每戶都會有迷你型的小機器人來幫忙做家務，比如可以幫我們清理衛生間管道的小機器人。這種小機器人可以直接鑽到衛生間的水管內部，幹脆利落地清除堵塞，你再也不用打家政公司的電話了。當然，現在這些機器人的價格都還比較貴，但至少這些功能都可以實現了！
很多家庭機器人已不斷被研發出來，2011年美國加州推出世界上第一款家用量產機器人露娜（luna），它可以幫助人們做一些日常工作，如遛狗。2014年，麻省理工學院研發的迷你型家用機器人吉波（jibo）可以幫人們訂餐。2014年，日本軟銀研發的陪伴機器人“胡椒”（pepper）號稱能夠通過判斷人類的麵部表情和語調跟人們聊天。我希望這些機器人能不斷完善，可以幫助老人、殘疾人或特別忙的人。如果媒體上出現的更多是這些簡單實用的機器人應用，人們應該就不會那麽害怕機器人了。
再比如，可穿戴機器人可以幫助人們搬運過重的行李。哈佛大學生物設計實驗室創始人康納·沃爾什（conor walsh）設計了“機械護甲”，一種軍人也可以穿戴的機器人，它可以幫助軍人輕易搬起非常重的物體，這樣的技術還可以用來幫助那些胳膊或腿有殘疾的人（康複機器人）。沃爾什的機器人大大提升了原有的可穿戴機器人技術，它被稱為“外骨骼”，因為是用柔韌的材料製造的，非常輕便舒適，並且能隨著人體的動作而協調地移動。當然，如果要真的投入使用，這種機器人的電池技術還有待提升。然而，相比2000年加州大學伯克利分校研製出的第一個“外骨骼”，即伯克利下肢外骨骼係統（berkeley lower extremity exoskeleton，bleex），如今的可穿戴機器人技術已經有了很大的進步。將這種技術用於醫療領域的創業者比比皆是，比如猶他州的sarcos、以色列的rewalk robotics以及英國的medexo robotics等。
2016年，ibm宣布其“沃森”將和日本軟銀的“胡椒”機器人合作，共同分析組成我們世界的海量數據、圖像和視頻。ibm的認知計算能力和“胡椒”親和的溝通能力結合，會產生更好的應用。比如，“胡椒”有望再創良好的人工客服體驗，它被設計成能友好回答諸如“我需要在這裏排隊嗎？”“這幢政府辦公樓裏具體是誰負責解決我的問題？”“我把手表忘到飛機上了，現在該怎麽辦？”等問題的機器人。得益於機器助理水平的不斷進步，我們跟客服又能對話互動了。 老齡化社會先於機器人而至
我為什麽認為人工智能的時代不會很快到來？這是因為，我們有一些很快就需要，整個社會卻還沒有準備好的工作。照顧老人就是首先要擔心的。看一下世界銀行最新的統計數據就會發現，幾乎沒有一個國家的人口增速是在增長的，大部分都在下滑，歐洲大部分國家的人口數量沒有下滑隻是因為非洲移民的增加。
少生、晚生孩子已經成了一種普遍的趨勢，最終的人口數量將必然取決於這兩個因素，這也意味著大部分老人隻有很少的或者沒有子女可以照顧他們。中國目前獨生子女的一代就已經遇到了這個問題。此外，社會上對子女責任的態度也在逐漸轉變，當老人的平均壽命在60歲時，要求子女照顧他們最後的時光是合情合理的，但現在人們的壽命都可以延長到90歲甚至100歲，再要求他們的子女、孫子（女）照顧他們這麽多年似乎有些不公平。最終，老人注定要孤單度過最後的人生旅程。
21世紀最大的社會革命將是“老人潮”的到來。在西方世界，1950~1960年是“嬰兒潮”時期，該時期出生的人大致從比爾·克林頓（bill clinton，出生於1946年）一直到巴拉克·奧巴馬（barack obama，出生於1961年），他們都被稱為“嬰兒潮一代”。現在依然有很多人在討論人口“爆炸”問題，殊不知實際的問題卻將是人口“崩潰”。
如果大家都害怕機器人，那麽，誰來照顧那些正日益老去的龐大人群？大部分老人根本沒有能力承受人工看護的費用，如果想要雇一名7x24小時服務的護士，費用實在太高了。解決方案就是機器人，機器人可以為你購物、打掃房間、提醒你按時吃藥以及檢查血壓等，甚至還能在你感到孤獨的時候陪伴你。機器人可以不分日夜地為你做這些事情，沒有假期也不會生病，而且隻需在購買時一次付款即可，你在這個星球上的最後一個朋友很有可能會是機器人。
我害怕人工智能還不能在短時間內發展得這麽好，而我們卻很快需要麵臨老年化的社會“大災難”。
讓機器人照顧你的健康並不一定比人差。美國的醫療保健行業更多是一門生意。如果你生病了，醫生們會變得更富有。你隻能相信醫生，但他的薪水、豪車、海邊別墅以及國外度假等全部來自你的醫療費用。大部分醫生都是誠實的，但我覺得醫療體係的薪酬製度最終還是會影響到他們的決定。美國政府在醫療保健上花了3萬億美元，它一定是“大生意”，卻不一定是“大健康”。
有時候我寧願相信機器也不願相信人類，機器可不會因你生病而變得更富有，機器可以根據病人身體的最新數據給他們開真正需要的藥，機器也可以馬上知道最新的醫學研究報告……而且，機器會平等地向每個人提供完全一樣的醫療保健，不管你是貧窮還是富有，不管你是歐洲人還是中國人，美國人還是阿拉伯人。
除了逼近“社會老年潮”外，貧窮問題依然在世界上泛濫。
我們希望世界上所有人都像西方國家的人們一樣富有，然而，任何一個富有的社會都需要窮人。窮人做了大部分能使社會運轉的苦差事。這些差事基本上都是地位卑微且薪水極低，富人們根本不願意做的工作。比如，我們需要美國的窮人來整理垃圾、清理公共衛生間和寫字樓的玻璃等。如果所有人都變得富有了，沒人願意做這些工作了，怎麽辦？
我希望我們能在50年或更短的時間內解決貧窮問題，但這也就意味著我們隻有50年的時間來發明能勝任窮人工作的機器人。 未來工作的核心能力是什麽
美國勞工部發布的研究稱，現在65%的小學兒童長大後，他們的工作都是今天尚不存在的。問題是，這一代該如何為未來需要的工作做準備？
未來的工作更多將是人和機器一起完成的，機器擅長儲存大量數據和信息，但它們不擅長將信息轉換成知識。因此，我有兩個一般性的建議可以給年輕人（同時也給那些害怕失去現在工作的人）。第一個建議就是知識。知識顯然並不等於信息，“知識”是關於羅斯福總統解決過大蕭條問題的經曆，以及這意味著什麽。“知識”是關於喬治·沃克·布什總統發起了兩次戰爭的故事，以及這又意味著什麽。而“信息”隻是機器所記錄的所有美國總統的名字。
再比如，機器在將德語翻譯成英語上已經做得越來越好了，因為有越來越多的德語書被翻譯成了英文。機器可以從大量的數據中學習如何翻譯，但如果明天我們發現了一種全新的語言怎麽辦？我們在蒙古發現了大量用從未見過的文字寫成的書，機器顯然對此一籌莫展，而人類的專家卻可以嚐試用已有的知識來破譯這種新的語言，會試圖找出這種語言背後的邏輯。一個翻譯機器甚至連什麽是語言都不知道，隻不過是一個數據分析的工具罷了。
僅有知識也不夠，因為未來的工作不僅要求你是知識的理解者和應用者，還要求你同時是知識的整合者和創造者。
很多傳統的工作根據你學校裏學到的知識和老板教給你的經驗就可以持續很長一段時間，但未來更多的工作會要求你一直不斷地在學習新的技術，理解和掌握新的變化，需要不斷更新技能，甚至參與到工作的重新建構中去，並不斷創造新的知識。
正如之前談到大數據時代需要“大數據思維”時提到的，未來的創新能力和解決問題的能力將更多需要跨學科的方法，需要理解、融合多種知識的能力。“t”形人才將越來越受歡迎，即既有廣博的知識麵，又有較深的專業知識，集深和博於一身的人才。
第二個建議就是情境。人類對特定的情境有強大的理解能力，這也是機器所遠不能及的。如果我問你：“圖書館在哪裏？”你可能會回答“圖書館已經關門了”，或者“圖書館沒有你想讀的那本雜誌”，又或者“圖書館在這個時間段人超級多”。這些不同的答案都是根據問話人特定的情境來做出回答的。
雖然機器也在情境化上不斷提升，現在的很多應用都需要知道你所在的位置，眾包地圖waze甚至知道實時的交談堵塞情況。但它們在理解情境上的能力還遠遠不及人類，我們可以聽一個人說6個小時的話，然後將這6個小時轉換成一個特定的情境，機器可能隻能聽幾個句子，然後就茫然了。
簡單來說，如果你隻是像機器一樣處理你現在的工作，那很快你也會被一台機器取代。如果你現在的工作需要你調用很多知識和常識，需要你不斷靈活理解和處理特定的情境，當機器取代你的工作時你會得到晉升。
想一下我們需要高薪聘請人類來工作的最簡單的情況，即機器無法勝任時。如果機器卡機了或者因為大樓停電機器沒法正常運轉了，人類就需要馬上接手處理，這類人將是非常有價值的。所以，最簡單的是，如果你擔心機器搶走你的工作，那就想一想你能否成為當機器搞不定時可以迅速接手處理的那個人。
[1] 英文書名為our final invention：artifical intelligence and the end of the human era，電子工業出版社，2016年8月出版。
[2] 英文書名為rise of the robots：technology and the threat of a jobless future，電子工業出版社，2014年9月出版。
[3] 英文書名為race aganist the machine，電子工業出版社，2014年9月出版。
[4] 英文書名為the second machire age work progress，and prosperity in a time of brilliant，電子工業出版社，2014年9月出版。
[5] .a3automate.org/docs/a3whitepaper.pdf.
[6] http://robotenomics/2015/09/16/study-robots-are-not-taking-jobs/.
[7] 英文書名為humans need not apply：a guide to wealth and work in the age of atifical intelli-gence，浙江人民出版社，2016年4月出版。