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第十三章 人工智能与劳动力 马失业的那一天（第2页）

2017年春，我对微软英国子公司的访问就为我提供了这样一个机会。当时，我们接待首相特蕾莎·梅来微软参观。我和英国微软首席执行官辛迪·罗斯站在一起，屏住呼吸，看着一个年轻的工程师把HoloLens戴到首相头上。首相轻松地完成了一次使用该设备识别复杂机械故障的增强现实演示，让我们长出了一口气（事实证明，熟练掌握HoloLens的应用远比为英国脱欧制定谈判策略容易）。

演示结束后，梅首相摘下套头装置，转向我们的工程师并询问他的具体工作。他骄傲地回答：“我是一名前瞻技术顾问。我帮助客户设想如何利用增强现实等新技术并在公司内部使用它。”

“前瞻技术顾问，”首相重复道，“这是我从未听说过的工作。”

未来将会出现许多新的工作，它们的名称对今天的我们来说是陌生的。我们的朋友，或者我们孩子的朋友，会在聚会上侃侃而谈，描述他们作为人脸识别专家、增强现实建筑师和物联网数据分析师所承担的角色。就像过去几代人的情况一样，有时我们也会觉得需要一本更新的字典来理解他们描述的东西。

最终，每个人都希望对这些新工作有一个准确的预测。但不幸的是，正如往事难以追忆，未来也并不可期。没有人能够做到洞悉未来。

这一点在2016年秋我们与德国总理默克尔会面时表现得尤为明显。默克尔在她柏林总理府的办公室里接见了萨提亚和我。这座使用玻璃和抛光钢材建造的大楼于2001年投入使用，附近就是古色古香的德国国会大厦，其历史可以一直追溯到19世纪末，堪称是德意志民族的象征。

在德国战后著名总理康拉德·阿登纳的肖像俯视下，一名口译员加入我们，也在会议桌旁落座。我们很快意识到，她的德语和英语非常好，外交职业素养更是出色。默克尔的英语讲得很好，不像我们只会说几个德语词，不过有些对话的技术性很强，有一位翻译在场自然是好处多多。后来，萨提亚谈到了人工智能及其发展方向，指出人工智能在语言翻译上有很强的能力。当他说到人工智能将很快取代人工翻译时，他停了一下，意识到自己有点口不择言，便转向翻译说道：“对不起。”

那位翻译一副见怪不怪的样子。“不必，”她平静地回答道，“20年前，就有一位IBM的人跟我说过同样的话，而现在我还在这里。”

这段对话说明了一个重要的问题。准确预测人工智能会取代什么是一回事，但估计以计算机为基础的替代品何时到来则是另一回事。我在微软工作已有14个世纪，这期间工程领导者对计算机发展方向的判断基本都是准确的，令我钦佩不已，但他们对时间的预测则远不是那么靠谱。如果这里面有什么经验教训需要汲取，那就是人们往往过于乐观，预测变革到来的时间往往早于现实发展，就像比尔·盖茨所说的那样：“我们总是高估未来两年的变化，低估未来10年的变革。”

这种现象并非现代才有。汽车第一次赢得媒体的广泛关注是在1888年。当时，奔驰汽车发明人卡尔·本茨的妻子伯莎·本茨拿着丈夫的发明成果，向媒体展示了汽车的巨大潜力——她自己开车行驶了60英里，成功抵达母亲的住所。但是如果看一张1905年，也就是17年后拍摄于纽约百老汇的照片，你会看到这条街仍然是马和二轮马车的天下，一辆汽车也没有。对新技术来说，发展成熟到被广泛采用的程度是需要时间的。然而，15年后的1920年在同一个十字路口拍摄的照片显示，街道上挤满了汽车和有轨电车，一匹马都看不见了。

新技术的扩散很少是匀速进行的。起初，媒体炒作超过了实际取得的进步，技术开发者必须有一点耐心和毅力来保持清醒的头脑和健康的心态。然后，技术达到一个转折点，通常需要汇集几项不同的开发成果，而且要有人能把它们整合在一起，使得总体产品体验比以前更具吸引力。史蒂夫·乔布斯于2007年成功发布iPhone就证明了这一点。这款手机面世之时，移动电话和手持个人数字助理，也就是PDA，均已经发展了10年。但iPhone在触摸屏上取得的技术进步，以及乔布斯以简约设计集成一切的愿景，终于引发全球智能手机的爆炸式增长。

人工智能既有相似之处，又有不同。我们有充分的理由相信，在许多人工智能的应用场景上，我们都在接近一个飞跃点，比如让电脑负责在驾车点餐窗口接受订单。但更复杂的任务，那些一旦出错就可能导致伤害或死亡的任务，例如无人驾驶汽车，就需要更长的时间。因此，我们可能不会看到整个经济体或某项科技一次转型成功，而是不同部门发生连续的波浪式变革。这可能是未来二三十年科技和社会变革的一个重要特征。

这就使得考虑这些变革对就业和经济的累积影响变得更加重要。我们应该乐观还是悲观地看待未来？如果历史能够提供任何借鉴，我们应该同时保持两种心态。

以2017年麦肯锡全球研究所关于汽车转型的研究为例。报告估计，“从1910年到1950年，汽车的引入为美国净增690万个新就业岗位”。根据研究，在这40年中，经济从马匹向汽车的转型创造了10倍于它所摧毁的就业机会。这些新的工作岗位全部来自汽车服务以及使用机动车进行运输和送货的新职业。这样听起来，我们有充分的理由表示乐观。

也有相反的观点可供参考。美国商务部人口普查局曾于1933年，也就是大萧条期间发布报告指出，从马匹到汽车的转型是“导致当前经济形势的主要影响因素之一”，影响了整个国家。

转型的另一面

我们如何解释这种截然对立的结论？某种意义上说，它们都是对的。从长远来看，车到山前必有路，事情总有办法解决。40年后，经济已经实现有效转型，汽车与战后经济增长一样，进入全面发展的快车道。但在这一转型期刚刚走完20年的时候，经济确实因此陷入了困境。

站在21世纪的高度回顾历史，很难想象从马到汽车的转型曾经造成过如此负面的影响。但是，美国商务部人口普查局这个一直全凭数据说话的机构，却用它捕捉到的一段重要甚至极具戏剧性的历史记录，为我们分析今天的行业大势，提供了极富参考意义的真知灼见。

1933年，人口普查局一位名叫泽尔默·佩蒂的农业统计学家开始投身数据研究工作。佩蒂最开始在佐治亚州种植水果，后来在那里加入普查局，担任实地调查员。虽然他有一个哲学方向的大学学位，但他却走上了数据统计的道路，最终成为掌握农业“交集”的大师。这个“交集”，也就是今天我们所说的大数据。佩蒂撰写了115份研究报告，最终以农业普查负责人的身份退休。成就他一生事业的关键，就在于美国的普查人员不仅统计全国的人口数量，还把马的数量也计算得清清楚楚。

佩蒂曾经撰写过一份关于消防马的近亲的报告，题目是“农场马”。尽管充斥着大量数字，但这份报告仍然不失为是对大萧条的一次精彩解读，就像2003年百老汇音乐剧《魔法坏女巫》对1939年经典电影《绿野仙踪》的重构一样。报告分析了许多导致大萧条的事件。

故事开始于引进汽车之前马在美国经济中占据的异乎寻常的核心地位。正如一位历史学家评论的那样：“1870年，美国的每个家庭都直接或间接依赖马匹。”在全国范围内，每五个人就拥有一匹马。因为一匹马一般每天消耗的卡路里是一个人的10倍，所以农民对“为马种粮”看得比“为人种粮”还重要。

佩蒂继续分析普查局的海量数据，记录了采用内燃机之后发生的事情。1920年至1930年，在汽车、卡车和农用机械三者的合力作用下，全国马匹数量急剧减少，从1920年普查时记录的1980万匹减少到10年后的1350万匹。几乎下降了13。随着马的数量减少，对马饲料的需求也随之减少，主要是干草、燕麦和玉米。

结果显而易见，农民肯定会转向种植人，而不是马，所需要的农作物。实际情况也正是如此。佩蒂报告称，农民拿出原来专门用于养马的1800万英亩土地，改种棉花、小麦和烟草。这些农作物大量涌入市场，压低了价格。随着农产品价格的下跌，农民的收入也缩水了。农民从这三种农作物中获得的总收入从1919年的49亿美元下降到1929年的26亿美元，到1932年甚至仅为8.57亿美元。当然，导致20世纪30年代初农民收入下降还有别的因素，但马数量的减少毫无疑问确实造成了间接但却严酷的影响。

很快，全国的农村家庭发现农场的抵押贷款还不起了，农业银行开始没收人们抵押的财产。要没收的抵押财产越来越多，银行根本处理不过来，很快它们就有了自己的问题，无法偿还它们欠大银行的债务，而那些大银行占据整个国家的金融核心地位。此外，佩蒂还发现，城市的许多工作岗位都依赖农业产业，如包装、制造业和农业机械。农业的恶化逐渐传染了整个国家。到1933年，不仅马失业了，还有将近1300万人也丢掉了工作，占全国劳动力的14。

应对冲击：需要政府和公共部门的创新

当我们思索人工智能对就业的影响时，我们应该从近一个世纪前的历史中吸取哪些教训呢？不可避免地，我们必须做好准备，迎接宛如过山车一般的大幅波动。我们完全有理由预期，向人工智能时代的过渡会像向汽车时代的过渡一样，造成巨大的动荡。工作类役马的消亡说明，新技术会产生难以预测但非常重要的间接经济效应。另一个不可避免的结论是，就像20世纪一样，新的过渡和转型不仅需要科技部门的创新，而且需要政府和公共部门的创新。例如，大萧条就导致了两项创新：政府付给农民钱，要求他们不要过度生产某些农作物，以及通过存款保险和加强监管来确保银行业的健康无虞。

虽然我们无法预测都有哪些领域需要新的公共创新，但我们应该假设这些需求肯定会出现。在这种背景下，我们最大的担忧或许不是技术创新如此之快，而是政府行动如此之慢。在政治僵局和两极分化的时代，民主政府能应对新的需求和危机吗？不管人们的政治立场偏左还是偏右，这都是我们这个时代最重要的问题之一。

通过这个故事，我们还可以总结出另一层重要意义。文化价值观和更广泛的社会选择也会对科技进化产生影响。对于今天的我们来说，汽车取代马匹似乎是不可避免的，长远来看，这一说法自然有充足的道理。但正如一位作者指出的，许多具体的发展并非不可避免。她指出：“畜力的汰换采取了一种特殊的形式，其根源在于世纪之交做出的关于能源消费的文化选择。”美国在20世纪初发生的进步运动倡导提高城市的效率、卫生和安全，不仅刺激了汽车的快速普及——彼时的汽车俨然是造福社会的代名词，而且也使马车旅行为越来越多的人所拒绝，因为马匹在上述三大领域都造成了很多问题，城市居民对此心知肚明。

现在的情况也是如此，所以将自动化和人工智能的推广使用等科技趋势的发展完全归因于科技和经济的驱动是错误的。个人、公司乃至国家都会根据文化价值观做出选择，这些文化价值观体现在方方面面，从个人的消费偏好到导致新的法律法规的更广泛的政治走势，而且全世界不同地方的文化价值观也会有很大差异。

历史上的这次转型带给我们的最后一个收获，可能是最令人鼓舞的。对于意义深远的科技变革，我们不可能预测它会造成哪些间接的负面影响，同理，我们也无法预知它又将造成哪些间接的积极影响，带给我们多少意外的惊喜，例如，创造今天不存在的新的就业机会。

以汽车在纽约等地的直接和间接影响为例。到1917年，比消防马在布鲁克林最后谢幕那一天还要早5年，纽约市就已成为全国汽车销售的中心。在百老汇大街销售马车和马具的店铺被销售轮胎和电池的器材商店取代。在美国马匹交易所曾经矗立的地方，奔驰、福特和通用汽车拥有的高大办公楼拔地而起。修车行、停车场、加油站和出租车公司都在竭力招揽新的、技术娴熟的人才来填补它们的职位空缺，支持美国人对汽车日渐加深的迷恋。

上面这些直接影响，似乎还不是那么令人惊讶。更让人觉得不可思议的是，有些新兴产业的兴起，即使是事后来看，乍一看也和汽车完全风马牛不相及。

一个很好的例子就是这个行业的迅速增长带动了消费信贷的发展。到1924年，有75%的汽车是通过分期付款模式购买的。汽车分期付款很快就占到了全国零售分期付款信贷的一半以上。和现在一样，汽车成为家庭购房之后第二昂贵的财产。人们需要借钱来买车。一位经济历史学家指出：“分期付款信贷和汽车互为因果，成就彼此。”

这就引出一个有趣的问题。当纽约人看到第一辆汽车行驶在美国金融之都的大街上时，有多少人能预见到这项发明会在金融行业创造新的就业机会？从内燃机到消费信贷的发展路径是间接的，经过很长时间才逐步铺就，而且在很大程度上还得益于其间出现的其他发明和业务流程，例如亨利·福特的装配流水线使大规模生产成为可能，进而让汽车更加便宜，用途更加广泛。

同样，汽车还改变了广告业。当人们乘坐汽车以每小时30英里或更高的速度旅行时，“广告牌必须一眼就能看清楚，否则也就不用看清楚了”。这就催生了企业标志的产生，无论出现在哪里，都能马上被人一眼认出来。当然，早年那些购买汽车的用户有没有想到他们还会为麦迪逊大街的新工作做出贡献呢？这一点值得怀疑。

对于科技，人们已经有了新的认知，既令人鼓舞，又足够清醒。科技将使我们更富有成效，让我们摆脱看似无聊的日常琐事，创造出令人兴奋的，被下一代人视为理所当然的新公司和新工作。未来将是一个有决心（和财力）发展新技能和冒险创建新公司的人获得奖励的时代。但是，就像汽车也会产生消极的经济影响，消防马的文化就此消亡一样，我们在这个过程中无疑会遭受挫折，失去一些重要的东西。但是，那些希望放慢科技发展步伐，或希望彻底避免其负面影响的人可能要失望了，问题的关键不是阻止和逃避，而是高度重视培养个人和社会的适应能力，借此在新的机遇和挑战之间取得平衡。

从很多方面来说，这都不是什么新的解决之道。自从第一次工业革命开始以来，人们一直在适应新技术及其对就业的影响。不过，退后一步，想一想我们需要满足哪些要求，才能让世世代代的人都保持这种适应能力，也还是很有用的。这对我们自己的产品和微软的未来又意味着什么呢？关于这个问题，我们思考的结论是，成功总是需要人们掌握四种技能：学习新的课题和领域，分析和解决新的问题，与他人交流想法和分享信息，以及成为团队的一员进行有效协作。

驾驭人工智能，创造新的科技，帮助人们在所有这些领域更好地工作，这是我们的一大目标。如果我们能够做到这一点，那么我们就将为世人提供一种不断成长进步的能力，不仅能够应对下一波变革的冲击，更能从中获益。从这个角度来看，也许我们不仅需要给乐观主义留一点空间，更要保有一点信心，要相信人类的创造力能够找到新的途径，让明天的科技造福人类，惠及苍生。

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