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　　騰訊財經(jīng)最近啟用機器人寫了一篇新聞稿，引起了業(yè)內(nèi)的一片驚呼。沒過幾天，一個新的媒體“無界”也宣布要做“智能新媒體”。但這在美國卻不算新鮮事了，好幾家報紙在其新媒體業(yè)務里啟用了機器人。

　　技術，正在滲透到我們一直認為屬于人類的工作中。帕夫立克曾經(jīng)就評估技術變革考察了個體、信息產(chǎn)品、組織結(jié)構(gòu)、文明社會四個維度，分別給出了正面影響和負面影響。其中，在個體這個維度，帕夫立克認為，有一點負面影響是存在的——更少的工作機會。

　　但就這個結(jié)論而言，其實是有些爭議的。胡斯在《高科技無產(chǎn)階級的形成》一書中提到，機器人生產(chǎn)汽車一定是極高效率的，卻又造成大量的汽車工人失業(yè)，那么買車的消費力將會降低。這種警惕在技術的不斷發(fā)展中被證明是一種“杞人憂天”。流水線越來越自動化，但汽車的購買并沒有見得減少，反而大幅增加。在她看來，科技發(fā)展并沒有讓整體就業(yè)率下降多少——至少沒有證據(jù)表明。很多工種消失了，但同時也有很多工種出現(xiàn)了。

　　但《與機器賽跑》的作者布林約爾松和麥卡菲則不這樣認為。他們用一些經(jīng)濟指標來說明這個負面影響可能是真實存在的。09年6月大衰退結(jié)束后，GDP平均增長2.6%，比1948年到2007年的平均速度快75%，美國企業(yè)的利潤創(chuàng)下新高；2010年，設備和軟件領域的投資恢復到了歷史峰值的95%——這一切，都說明經(jīng)濟在向好，然而，美國的失業(yè)率依然維持在9.1%，比形勢最糟糕時略降了不到1個百分點。兩位作者用“沒讓人重返職場的經(jīng)濟”來形容這個讓很多人都困惑不已的現(xiàn)象——經(jīng)濟復蘇并向好，失業(yè)率卻依然居高不下。

　　凱恩斯、德魯克、諾貝爾經(jīng)濟學獎得主列昂季耶夫都提出過“工作終結(jié)論”。列昂季耶夫用馬匹在工作中基本徹底消失來比喻人類在工作中慢慢會走向沒落；福特在《未來之光》一書中則認為，機器將完成大部分人類的工作，而這些被替代掉的人，將無法找到新的工作；里夫金拋出了“去工人化”的論調(diào)，成千上百萬的人跟不上技術的步伐，于是產(chǎn)生失業(yè)。

　　貫穿于本書的，是一個很古老的棋盤故事：國際象棋的發(fā)明者得到了國王的一個獎勵允諾——第一格放一粒大米，第二格放兩粒，第三格放四粒，以此類推，每一格的大米數(shù)是前一格的兩倍。在棋盤的上半場，大米堆并不是很離譜，在經(jīng)過32次平方后，國王需要給發(fā)明家40億粒大米，大抵上就是一大片耕地的水平。但到了棋盤的下半場之后，這些大米堆起來會比珠穆朗瑪峰還要高。下半場帶來的加速增長，將遠遠超過線性增長，徹底顛覆掉我們的期待。

　　我們有沒有來到下半場？本書作者給出了肯定的答案。1958年，美國經(jīng)濟分析局將“信息技術”列入了商業(yè)投資類別，作者認為這可以算成起始年。根據(jù)摩爾定律，每18個月，集成晶管數(shù)量翻倍。國際象棋到達第32個格子標志著上半場結(jié)束進入下半場。而晶體管數(shù)量翻32倍，也就是過去了48年——2006年。嗯，2006年，被本書作者們認為，標志著我們進入了棋盤下半場。已經(jīng)出現(xiàn)了一些例子，比如在2004年，一本名為《勞動新分工》的書還認為汽車是無法自動化的，但2010年，谷歌無人駕駛汽車出現(xiàn)了；2011年，沃森計算機在《危險邊緣》智力問答節(jié)目中，戰(zhàn)勝了兩位最出色的人類參賽者。人類對手在比賽最后一道題的書面回答后補充了一句話：“我，歡迎我們的新霸主，電腦”。

　　這也就是為什么汽車工業(yè)例子在今天信息時代并不適用的根本原因。汽車工業(yè)還是在棋盤上半場，指數(shù)增長和線性增長差別并不是太大。一旦跨入下半場，早年勒德分子們的擔憂，真得會成為現(xiàn)實。2011年，一家科技公司利用電腦，以不到10萬美元價格，幫忙分析了150萬份法律文件，不僅快，而且好。這項工作通常要500人才能完成，而且差錯率極大。電腦，淘汰了那五百個崗位；富士康在2011年宣布要在三年內(nèi)購入100萬臺機器人，取代大部分的人類員工；更宏觀的數(shù)據(jù)顯示，1995年的GDP中，每100萬美元需要聘用2.08人從事“銷售及相關”職業(yè)，2002年，這個數(shù)字跌到了1.79人。

　　看來人類在和機器的賽跑中必敗無疑了，不過本書作者還是在最后一章給出了一點希望。他們假設一家公司有52個人，每個人只有一項簡單任務，如果將這些任務用不同方式排列組合，將得出52!這個數(shù)字（這個數(shù)字極其恐怖的大，超過了后半場里的大米粒數(shù)，大致相當于銀河系所有原子的總和）。換而言之，組合爆炸是勝過指數(shù)趨勢的數(shù)學函數(shù)，我們需要利用我們的聰明才智，進行組合式創(chuàng)新，才能在賽跑中保持領先。

　　不過，實話講，作者們在第四章頗有些語焉不詳。這也不奇怪。指數(shù)增長已是既定事實，組合創(chuàng)新，還有待開發(fā)。我們和機器的賽跑，最終會贏嗎？