布拉德福德·德隆

正在臨近的“機器人崛起”會否威脅到人類就業(yè)？對這個問題最充分的討論可以在麻省理工學院經(jīng)濟學家大衛(wèi)·奧托在2015年發(fā)表的論文《為何依然存在這么多職位》中找到，該論文以波蘭尼悖論（機器在某些特定領域擁有明顯優(yōu)勢，但在另一些領域難以超越人類）為背景。邁克爾·波蘭尼這位20世紀的哲學家觀察到，鑒于“我們能知道的比我們已知道的更多”，所以我們不應認為技術可以復制人類知識本身的功能。電腦可以知道所有關于汽車的知識，并不意味著它就可以開車。

這種隱性知識和信息間的區(qū)別，直接關系到人類未來將做些什么以產(chǎn)生經(jīng)濟價值的問題。從歷史上看人類執(zhí)行任務可分為十大類。第一類利用自身身體移動物體；隨后是使用一個人的眼睛和手指來創(chuàng)造各種物質產(chǎn)品；第三類任務涉及將材料送入機器驅動的生產(chǎn)流程，然后指導機器運作。

在第五類和第六類中，人被從微處理器提升到軟件，執(zhí)行核算與管控任務或促進通信和信息交換；第七類，人實際是在編寫軟件，將任務轉換為代碼；第八類，一個人將其他人相互聯(lián)系起來；第九類，人會充當其他人的鼓動者、管理者或仲裁者；第十類，人們批判性地思考復雜問題，然后設計出新穎的發(fā)明或解決方案。

在過去6000年中，人類逐漸卸下了第一類任務，首先是交給動物，然后是機器。在過去的300年中，第二類任務也被轉移到機器身上。在這兩種情況下，第三類到第六類的工作變得更普遍，工資也大為增長。

隨后我們開發(fā)出比人類更好執(zhí)行第三類和第四類任務的機器，這就是為何即使制造業(yè)的生產(chǎn)力有所提高，但制造業(yè)占發(fā)達經(jīng)濟體總就業(yè)比例在兩代人中不斷下降。這種趨勢加上貨幣政策制定者的過度反通脹熱情，成為近期美國和其他西方國家新法西斯主義興起的一個主因。

更糟糕的是，我們現(xiàn)在已經(jīng)到達了機器人在執(zhí)行第五類和第六類“軟件”任務時也優(yōu)于人類的階段，尤其是在管理信息流時。盡管如此，在接下來的幾代人中，這一技術發(fā)展流程將自行找到解決方案，只為人類提供四類待辦事項：批判性思考、監(jiān)督其他人類、提供人際聯(lián)系，將人類的各種奇思妙想轉化為機器可以理解的語言。

但問題在于，我們中只有很少數(shù)人能憑借自身創(chuàng)造力來創(chuàng)造真正的經(jīng)濟價值。富人只能雇用數(shù)量有限的私人助理。許多鼓動者、管理者和爭端解決者已經(jīng)沒有存在的必要。剩下的只有第八類：只要生計還是與有報酬的就業(yè)聯(lián)系在一起，維持一個中產(chǎn)階級社會的前景就將取決于對人際聯(lián)系的巨大需求。

在這里，波蘭尼悖論給了我們希望。提供“人際關系”的任務不僅是關于內在的情感和心理，還需要隱藏在社會和文化環(huán)境中的知識，而這些知識是無法被編成具體、常規(guī)的指令去讓計算機執(zhí)行的。此外，技術的每一次進步都會創(chuàng)造出這類隱性知識可以發(fā)揮作用的新領域，即使在與新技術本身進行互動時，隱性知識也很重要。

汽車制造商使用工業(yè)機器人來安裝擋風玻璃，但更換擋風玻璃的售后工作，企業(yè)會雇用技師而非機器人。事實證明，拆除擋風玻璃、修整擋風玻璃框架以便更換，并將替換玻璃裝入框架的工作需要實時的適應性，而人類在這方面比任何現(xiàn)代機器人都經(jīng)濟高效。換言之，自動化要求有完全受控的條件，但人類永遠無法完全控制整個環(huán)境。

有些人可能反駁說，人工智能應用程序可以發(fā)展出吸收“隱性知識”的能力。然而，即使機器學習算法可以把它們做出某些決定的原因回復我們，它們只能在受限環(huán)境領域中工作。它們?yōu)閷崿F(xiàn)正常運作所需的各種特定條件使之變得脆弱且不牢靠，尤其是與人類的強大適應性對比時。

無論如何，如果“機器人崛起”代表著一種威脅。目前我們應該更少關注技術驅動型失業(yè)，更多關注技術在傳播虛假信息方面的作用。

（Copyright： Project Syndicate， 2019；編輯：許瑤）