机器人时代，你的工作会消失吗？
【摘要】《未来的就业：究竟有多少职业会受到计算机的影响》中，通过数学和统计方面的一些方法，列出了702个职位受到计算机革命冲击影响的排名。他们将这些职业做了排名，排名第一的职位如果属于你现在所从事的工作，意味你可以高枕无忧，而如果排名第702名的工作，你最好现在赶紧去换个行当刷新一下自己的简历。
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文 / 花满楼（译），本文来源于微信公众号：创见（tech2ipo_editor)
在「摩尔定律」的影响下，科技水平目前正在呈现跨越式发展，尤其在计算机领域体现的尤其明显。毫无疑问，当数据在「云层」汇总，「机器学习」开始逐渐成熟，我们必然要迈入机器人时代。在这个时代中，我们将以全新的目光来审视四周，以及自身与机器之间的关系。社会的方方面面，人们的日常生活都将改头换面。本文针对即将到来的机器人时代，进行了全方面的总结和描述。从计算机技术的发展历程，讲到社会演变的各个层面，其所包含的内容全面且深刻。相信读完之后，你对世界的认识，对自己未来生活的定位都会有了全新的看法。
你好，机器人。我们来了！
从政府的秘密项目到如今电视柜中的游戏机
1992年，美苏双方达成共识，终止一切核试验项目。在此情况下，1996年美国政府开启了一个名叫「战略计算能力加速研发项目」。当时中断的核试验使得人们需要进行复杂的计算机推演，一方面出于安全的考虑，设计目前传统武器该如何逐步的削减下来；另外一方面也是出于对世界仍旧动荡不安的现状的认识，在不违反这次核试验中断协议的前提下利用强大的计算能力去开发新式武器。
无论是处于和平需要，又或者是为了武装自己，美国人都极为需要超级发达的计算机提供支持。为了做到这一点，刚才提到的ASCI（战略计算能力加速项目）所需要的计算能力已经超过了当时任何机器的极限。最后，一款名叫ASCIRed的超级电脑横空出世，它是世界上第一款能够每秒进行一万亿次计算的超级计算机。到了1997年，Red超级电脑开始运行起来的时候，它甚至能够进行每秒1.8万亿次的计算。这相当于在18后面加了11个0！直到2000年的年末，Red这台超级电脑一直稳坐着世界最强大的超级计算机的头号交椅。
喔对了，要跟你们说一下，我昨天的时候就运行了一次「Red」超级计算机。同学们肯定要问：真的假的！这么牛逼的超级计算机怎么可能让你轻易接触到？事实上我并不是真的触摸到实际的真机，而是拥有着和Red的运算能力完全一样的一款机器。它就是PS3.它于2005年由Sony发布，于2006年开始上市售卖。
然后，让我们看看Red和PS3之间的区别吧。Red这台超级计算机的大小应该仅次于一座网球场，使用的电力相当于供给800间房子，斥资高达5500万美金。那么PS3呢？它就安放在我家电视机的下方，连着最普通不过的电线。你只要花不到两百美金就能搞到一台。十年的时间，那个一秒钟运行1.8万亿次的计算机，只能由世界上最富有的政府手中打造，为了世界和平等非常宏大高远的目的而诞生出来的机器，演变成了一款年轻人在圣诞节的圣诞树下所期待的小小礼物。
摩尔定律
这十年的光阴背后所演变的力量，我们称之为「摩尔定律」。这其实并非一个真的定律，而是由一个叫做乔登·摩尔（GordonMoore）的人对于事物演变过程的一种观察和总结。
乔登·摩尔曾是计算机芯片公司Intel的创始人之一。直到1965年，摩尔发现了硅芯片在经过几年时间的研发后，其能力变得越发强大，而与之相关的价格却在持续不断的大幅下降。于是他发布了一篇论文，预测这样的趋势将会持续至少十年时间。这在现在听起来其实觉得是很保守的了。当时他的理论很快被发展成为一种更加准确的表示：每十八个月，计算机芯片的运算能力将翻倍，而价格将下降一半。这样的趋势目前已经维持了将近半个世纪。也正是因为这种趋势的存在，才使得我们拥有了客厅电视柜中的PS3.如果站在人类发展的历史长河中去审视这段时间，你会发现人类的发明创造从未以如此惊人的速度向前跃进。
机器学习正在向人类语言领域迈进
在计算机的运算能力呈现指数式爆炸发展，并且价格也变得越来越便宜的同时，人类在编程方面的能力也越来越棒。最明显的一个例子来自于2011年。那时候有一个由IBM牵头研发的项目，名字叫做「Watson」。这个项目背后的理念是打造出来一台能够理解普通语言的计算机，使得它能够参加电视上的猜谜竞赛活动！它不仅要和普通的参赛者进行较量，还要和猜谜游戏的纪录保持者一较高下，看看这款计算机是否能够击败他们！这不禁让人们想到了1997年IBM公司研发的DeepBlue超级电脑（「深蓝」），它在当年的国际象棋比赛中一举击败了世界冠军盖里·卡斯帕罗夫。不过这次的「Watson」计算机所面临的挑战可比1997年要严峻很多。因为这要将复杂的人类交流能力纳入到计算机模式匹配当中，所需要满足的要求比之前要多太多。国际象棋其实在超级强大的计算能力面前也许只是小儿科。而一款涉及人类语言和文化的猜谜游戏，这对于纯粹的计算能力来说真的容易做到吗？
它能否胜出？这个悬念牵动着无数人的心，无论是计算机领域，机器人，又或者是未来学，它们所指的核心都在于这次Watson超级电脑的表现。结果出来，Watson计算机赢了，以非常轻松的方式。尽管它的表现不是十全十美，比如它错误的认为多伦多是在美国，当问到一些具有双关语特征的词汇的时候，它会表意错误。不过，这一切都无所谓了。在为期两天的对抗竞赛中，它的得分已经超过了人类对手的佼佼者，其得分是人类最高分的三倍多！挫败的人类选手沮丧的说：「也许猜谜游戏是人类历史上第一个被电脑一脚踢出局，变得无用无趣的娱乐活动。并且我相信这并不是最后一个，这只是一个开始。」
Watson的表现实际上就充分显示出来了机器学习方面在最近这些年所获得的进展。在处理任务的过程中，机器用于在自我提升算法的过程中，涉及两方面的内容：其一是分析；其二是预测。而机器学习的各个环节都围绕着数据统计进行展开。通过不断的测试以及出错的频率，机器会很快的知道到底哪个答案的正确率是最高的。这听起来似乎有点儿不靠谱，难道仅仅是猜么？这样我们就不得不回到「摩尔定律」这个话题上，正是因为这个定律，计算机的运算能力得到了空前的进步，机器能够以超快的速度进行一轮又一轮的试错，在非常短的时间内，机器的分析能力就能够得到实质性的提升。
Google的翻译软件就是一个非常有力的例证。你登陆GoogleTranslate这个页面，在上面你可以打一些文字，然后就看到系统跳出选项，让你选择翻译的语言种类。这项翻译服务是在2006年推出的，不过一经推出就被人们视为「让人印象深刻的笑话」。说印象深刻，是因为没人想到真的有公司推出来机器语言翻译的服务，它竟然真的已经存在了！说是笑话，是因为翻译的精准度实在让人汗颜。但是如果你在那个时候就放弃使用GoogleTranslate，再也不关注它的发展，也许你就见证不了它在后面的日子里经过了怎样飞速的提升。现在最新版的Translate已经存在于智能手机的App上，你不仅仅可以打字，你还可以通过说话，系统通过你的语音进行翻译！
同时，这款App还能够通过智能手机的摄像头扫描文本将其翻译成另外一种语言。如果你同时知晓两种语言，那么GoogleTranslate的表现在你的眼中还是比较可笑的，介于糟糕和尴尬之间。但如果那是一种你完全不知道的语言，那么它所提供的服务真的是非常有价值的。想象一下你现在的手机可以随意的在匈牙利语与日本语之间转换，在马来语和依博语之间转换，这多么神奇啊！而且，更加关键的是，这项服务还都是免费的！
曾经，语言的翻译工作需要一大堆学者进行词汇的誊写和对比工作，如今机器学习的出现，使得这一进程大大加快。软件在两种平行的语言之间进行比对，主要就是通过数据来判定到底在B语言中的哪个句子最有可能对应上A语言的句子。于是，Translate凭借着计算机超强的运算能力，将数以海量级别的文本投射到数据库，使之找出不断完善自身的「对应」水平。也许有人会说这压根不是什么所谓的「学习」。确实，它这种通过数据统计，通过最高概率来「猜」正确答案的方式并不符合人们脑海中对学习的定义。但是从广义的角度上来看，比如「鉴于从某个具体的任务出发，结果正在不断的朝着更好的方向发展」，那么它就是机器学习。
从Asimo到Kiva
将这一切零零总总的串联起来，我们也就可以明白为什么现在这么多人都觉得另外一个全新的时代即将来临，计算机及其他相关科技将更加深层次的改变我们的日常生活。现在的计算机已经非常强大了，并且还很便宜，使得它能够大大普及，不仅如此，用来检测现实世界的传感器以及软件也呈现同样的趋势。来自麻省理工学院，专门研究数字科技领域的布莱恩乔福森这么说道：我们处在全新工业革命的边缘。各种类型的工作都将被计算机的超强能力所改写，这其中如果要特指具体哪些计算机能力的话，那么就是机器人。
多年以来，机器人技术发展的瓶颈一直都是：它们非常擅长做我们觉得复杂的事情，但是对于我们觉得非常容易的事情往往束手无策。
比如，它们精通于下象棋，但是却无法实现我们习以为常的感官功能。这种感官功能非常重要，很多科学家称之为SLAM，也就是「同步本地化及制图」的英文名称的首字母缩写。
用更加直白的语言来描述就是：一边观测着周围物理空间，一边知道该如何穿行其间。这两个「一边」其实是完全同步进行的，并且再搭配上非常好的记忆力。这种能力是目前很多机器人根本无法实现的。
一个下象棋的机器人可以将世界冠军打的落花流水，但是却没有办法实现一个一岁小婴儿所具有的感官功能。这不由得让人想起来2006年，本田公司向社会公开了一款他们所设计的用于医疗保健领域的机器人(见本文上方配图）。这个机器人的名字叫做Asimo，身高4英尺3英寸，全身洁白，面部带着一个黑色的面具，背部有一个金属背包。它看上去特别像迷你版的宇航员。在现场，只见Asimo正在向楼梯走去，一边走一边还将头部转向观众，好像是在说：「快来看看我那闪闪发亮的性感金属小屁股吧！」不过当它往上走了两个台阶之后就摔倒了。台下一片窃笑声。很明显，那个时候属于机器人的时代还未降临。
不过那个时候已经是9年前啦！摩尔定律仍然在冥冥中发挥着它自己的功力。新一代的机器人可不是供大家嬉笑的笑料。大家可以到网上看看由Amazon开发出来的全新一代Kiva机器人（见上图），它在亚马逊独有的「仓储中心」（FufillmentCentres）不断的组装或者拆卸着包裹。这些机器人矮小，动作迟缓。但是它们能够一时间举起来3000磅的物体，将一排货架一次性的运走。它们走的路径是提前编程设计好的，通过无线技术控制。它们对人不存在任何安全风险，只是坚定不移的执行着命令。机器人在劳动力所呈现出来的这种效率和强度，是人类根本无法企及的。曾经获得诺贝尔经济学奖的卫斯理·里昂提夫（WassilyLeontief）在1983年的时候就描述过这样一种未来，似乎我们已经逐渐实现了。他是这么说的：「人类在生产活动中所扮演的主导性的角色终将消失，正如农业中牲畜们的劳作逐渐被收割机所取代一样。」
那些需要机械化精准以及重复性劳动的工作现在已经全面自动化了。而科技研发人员正在从另外一个方面来提升机器人的性能和效率。这得从罗德尼·布鲁克斯的一个观察开始说起：
罗德尼·布鲁克斯（RodneyBrooks），曾经联合创办了iRobot，曾经发现了在如今高度自动化的线代工厂里面的这样一个被很多人忽视掉的现象：尽管工厂里面人很少，但是他们并非完全被取代。他们所做的工作还依然是重复性以及无意识的。比如生产着果酱罐头的流水线，机器能够非常精准的以同样的量将果酱灌注到每个罐头里面，然后拧上盖子，贴上标签。但是却需要一个人将空的果酱罐放到流水线的开端让其进行运转工作！为什么这一步没有被机器取代呢？因为装着这些罐子的纸箱子并不能很牢靠将它们从纸箱子里精准的放到传送带一个固定的位置上。这当然对于人来说非常简单，看到盒子里的罐头，然后取出来，放到传送带上，大功告成。但是传统的自动化流水线作业却对这样一个简单的任务无法胜任。因为罐头并不是每一次都精准的出现在相同的地点上的。
这是一个问题，并且非常具有代表性。如今很多观察家相信机器人技术也正在着手解决这类问题。台湾的富士康公司是世界上最大的消费电子的制造商。如果你拿着什么移动数字设备正在阅读本文的话，十有八九你的这个设备上的零件都是出自于它手。这家公司制造iPhone，iPad，iPod，Kindle，戴尔电脑的部分零件，以及诺基亚、摩托罗拉和微软的手机。它在全世界范围内雇佣了120万人，很多都是在中国。尽管人数众多，但是公司的创始人郭台铭却说出了他的另外一番壮志雄心：他即将购买并且在工厂中配置100个机器人！这在短期内似乎是实现不了的，但是这无疑告诉我们这样一个残酷的事实：那些需要重复性人力劳动的工作，不仅仅能在发达国家被机器取而代之，而是要发生在全世界各个国家，尤其是那些需要劳动性密集行业的发展中国家。
难道这就是机器人大军来袭的故事的全部内容吗？不，你还没有了解到另外一批即将被机器人颠覆的行业和人群。让我们先来读读下面美联社的这篇报道吧！
星期二，CUPERTINO,Calif.(AP)AppleInc.(AAPL)汇报了公司第一季度净利润达到了180.2亿美金。该公司之前的每股净利润是3.06美元。
这份营收报告超过了华尔街的预测。生产iPhone，iPad以及其他电子产品所产生的收入是746亿美金，同样也超出了华尔街的预测。曾经分析师估计这个数字应该是673.8亿美金。
本年度开始，Apple的股价下降了1%,而标准普尔500指数下降幅度超过了1%。在星期二交易日的最后几分钟，股价达到了109.14美金，在最近12个月的时间里上涨了39%。
这篇报道有什么特别之处呢？咱们不要看这些光鲜的数字，这篇报道的特别之处在于，它并非出自人类之手。它是由电脑写出来的。人们很难想象电脑竟然也能写新闻，这竟然成为了现实？！名叫AutomatedInsights的公司现在所开发的软件就写过美联社的报道。电脑将数据收集起来，将其汇编成新的文字和段落。虽然这个段文字工作的内容很简单，非常准确的定位在「直白地告诉读者Apple公司最近发生了些什么？」但是它最具有的意义在于：机器人时代的来临，不仅仅意味着那些蓝领工人即将面临下岗失业的风险，那些曾经安坐于办公室对着电脑敲敲打打的文员白领、律师、图书管理员以及金融分析师们也许都会面临被淘汰的命运。他们所做的工作同样也能够自动化。这是目前已经逐渐明朗的事实。
科技型失业
其实，计算机并不是最近才诞生的新兴事物，我们其实很早就已经进入了计算机时代。它免除了很多我们劳动上的苦役，使得生产力大大提升。然而接下来我们所面临的未来是会继续沿着这样的趋势发展的吗？数字科技微型化，以及伴随着摩尔定律的影响，我们在接下来的剧本也许会变得不太一样……
iPod取代了CD随身听，智能手机取代了曾经笨重的移动电话，甚至实现了桌面电脑和比基恩的功能，iPad将传统个人电脑的功能拓展到了更远的地方。这些创新确实非常好，受到了人们的狂热追捧，但是它们并不是延续了历史曾经出现的趋势，以机器来代替人工进行生产力的提升，而是给人们在工作中创造了很多「休闲时间」。
所给人们带来的生产力的提升已经在几十年前实现了。我们现在拥有更多更酷的数字设备，但是大部分只是用来娱乐我们，转移我们注意力的。它们对于生产力的提升毫无帮助，甚至会阻碍生产力。电灯泡改变了世界，Facebook只是让人们不停地在猫咪照片上点赞。摩尔定律确实让数字科技爆炸，但是去没有带来真正意义上生产力的革新。真正的革新是诸如电池的容量成一千倍的往上提升，这有赖于化学领域的科学进步，这可比把更多的线路塞到硅片中要难多了
其实乔登的这番话反映出来的是对「科技型失业」（Technologicalunemployment）的一些反思。凯尔斯（Keynes）创造了这个词，用来形容我们在通过技术手段不断经济化劳动力的同时，发现其技术带来给我们的优势以及速度太快，以至于我们还没有找到劳动力新的用途。这是技术革命演变过程中的一部分，在它高速演变的过程中，一部分工作会被蒸发掉，但这并不是永久的，只是暂时的现象。
虽然从理论上来说，如果一项技术的发展速度实在太快，以至于没有相关的工作来满足被「挤出」的这部分人群的工作需要。但是从历史上来看，似乎这种非常极端的情况还没有发生。
让我们说的更加清楚一些吧：工作的消失只是发生在个人身上，但并不会对整体经济构成影响。一个工作丢掉了，自然会有另外一份工作来填补上来。在1810年，美国的劳动力中有90%都是从事于农业，而如今100年过去，这个数字降低到了30%（如今这个数字不到2%）。这个数字的演变似乎足够能够说明具有破坏性的技术演进，如果但就这个数字来说的话似乎都能想象到失业大军低于社会所造成的巨大动荡，但是美国的经济结构的变化很好的缓冲了这一个巨变。所以，通过各种理论，以及历史经验中发生过的事实，我们似乎无需担心技术能够真正淘汰很多工作，让人们无路可走。
但还是会有很多人很不放心，如果我们都关注于自身的职位是否会在未来保留，而不去关注经济的整体形势，那么是不是对于每个人来说都更加具有一些现实意义呢？
为了解除人们内心的疑惑，牛津大学的两名经济学家卡尔·本尼迪克特·弗雷（CarlBenediktFrey）以及麦克尔·奥斯博（MichaelOsborne）在2013年发布的名为《未来的就业：究竟有多少职业会受到计算机的影响》中，通过数学和统计方面的一些方法，列出了702个职位受到计算机革命冲击影响的排名，其中包括了导游、足病医生、驯兽师、个人理财顾问等各种五花八门的职业。他们将这些职业做了排名，排名第一的职位如果属于你现在所从事的工作，意味你可以高枕无忧，而如果排名第702名的工作，你最好现在赶紧去换个行当刷新一下自己的简历。
机器有可能从各个方面取代人们的工作。这样的未来究竟值得不值得人们为此而担忧？随着智能化机器的快速普及和发展，人们该如何审视自己与机器之间的关系？又如何定位以及衡量自己在社会中的价值？希望通过最后一个章节，使得读者对上述这些问题都有一些自己的答案……
牛津大学的两名经济学家卡尔·本尼迪克特·弗雷（CarlBenediktFrey）以及麦克尔·奥斯博（MichaelOsborne）在2013年发布的名为《未来的就业：究竟有多少职业会受到计算机的影响》中，通过数学和统计方面的一些方法，列出了702个职位受到计算机革命冲击影响的排名，其中包括了导游、足病医生、驯兽师、个人理财顾问等各种五花八门的职业。他们将这些职业做了排名，排名第一的职位如果属于你现在所从事的工作，意味你可以高枕无忧，而如果排名第702名的工作，你最好现在赶紧去换个行当刷新一下自己的简历。
我知道你们都很好奇这些工作都是什么。
【排名前五位的是】
1、娱乐治疗师
2、对于机械、安装和维修的现场监督人员
3、负责应急事件的高层管理人员
4、心理健康及药物滥用方面的社工
5、听觉病矫治专家
【排名最后的五名是】
698.保险从业人员
699理工技术人员
700裁缝，手工匠人
701职称考试出题者，研究人员
702.电话营销人员
光从以上的排序来看，大家心里其实都会对未来的工作格局有了一个大致的轮廓：人与人的交流和评判工作仍然是需要人来完成的，日常性的工作则完全不需要。当然这其中的一些排名还是存在一些争议的，比如为什么编舞者排名13，物理学家和手术医生则排在他的后面，并列第十五位？为什么人类学家和考古学家在39位，还有作家和编辑为什么分别排在123位和140位？涉及到细节上大家还持有不同的看法，它所采取的方法也有点儿呆板单调，但是这并不妨碍我们从中看清楚机器人时代的到来对社会的分工产生的巨大影响。
弗雷和奥斯博在这篇论文中的结论是非常刺眼的，在接下来的20年时间里，将近47%的就业岗位都存在着被淘汰的风险当中，这也就意味着目前有47%的工作即将被机器取而代之。很有趣的一点，当然我们可不是在欢呼，就是这些被淘汰的工作中有大多数工作都是薪水不怎么理想的底层职位。在过去的几十年时间里我们已经见证了就业的两极分化，劳动力市场对于高端人才以及低端劳力的需求非常大，将中等收入的人逐渐挤出到上下两级。机器人时代的到来，会进一步让穷苦人群受到伤害，中等收入的人群会比之前过的好那么一点，而富人们会更加富有。
另外，未来的社会生产力会大幅度的提升。生产力指的是每个工人每小时的产出。这对于决定一个国家变得富有还是贫穷方面具有重要意义。GDP也许会更加引人注意，但是它也具有一定的误导性。当人群的数量扩大的时候，GDP就会上升。如果一国的国民数量不断增长，是可以出现上升的GDP和下降的生活质量这两种完全相反的趋势的。而生产力就能够更加准确的反映出来生活水平的变化趋势。不过，这也是过去的事儿了。自从1979年以来，一个普通的美国工人的收入就再也没怎么上涨过，甚至从1999年以后还有了下降的趋势，但是与此同时他的生产力却有了非常惊人的提升。这其中到底是什么因素在作祟不得而知。但是在麦咖啡和布莱恩乔福森的眼中，他们认为这种能够完全扭曲生产力和生活水平关系的力量就是生产力的自动化。
值得让人担忧的未来
这是一个值得让人担忧的未来，想象一下翘着二郎腿坐在未来的椅子上等着我们接驾的未来是什么样子吧！0.1%的人拥有机器，其他0.9%的人来监管这个机器的运行，而剩余99%的人要么干一些敲敲打打的边角工作，要么做一些非自动化的工作，要么就失业在家等着饿死。
这样一种让人感到惊惧的未来的预告片可以从Apple的营收报告中先睹为快。Apple的季度营收是历史上以及当前世界任何公司都无法比肩的：746亿美金收入，180亿美金的净利润。
Apple的老板蒂姆·库克自己都说这些数字实在太过夸张，让人难于理解。他这句算是说了句大实话。这家公司三个月内每个小时销售手机3万4千部iPhone。在1960年，世界上最赚钱的公司是GeneralMotors。如果换算成现在的购买力，那一年GM公司赚的76亿美金，但是它雇佣了60万人。如今世界上最赚钱的公司Apple雇佣的人数是92,600人。所以，也就是说曾经60万工人产生76亿的利润，如今92,600人产生了899亿美金，每个工人的利润贡献额上升了76.65倍。对了，请记得这是公司所有人拥有的净收入，刨去了工人已经获得的薪水。
从某种意义上来说，人们并不能说资本战胜了劳动力。这压根不存在什么竞争。如果这是一场拳击赛的话，因为被殴打的一方太过惨烈，裁判早就应该鸣哨终止这场比赛了！
说了这么多，未来到底是好还是坏呢？有了机器人，人们不用再下矿井牺牲自己的健康赚取微薄的收入，不用再跪在厕所的地板上去干清洁工作，更不用打着盹开着长途货运卡车，机器人将人们这些岗位取代后，我们可以去跳舞，去编织，去栽培，去讲故事，去发明另外的一个充满人类欲望和情感的市场。这是我对未来最为乐观的存在。但与此同时，资本推动着机器自动化使得社会的撕裂更加严重，两极分化等糟糕的社会状态只能依靠政府去调节和扭转。
那是地狱，同样亦是天堂。
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