試想一下，如果明天有70%的美國人被解雇，他們會(huì )去干什么呢？

　　如果像這樣有一半以上的勞動(dòng)力被炒魷魚(yú)，這個(gè)經(jīng)濟體恐怕也會(huì )不復存在吧？但是19世紀初工業(yè)革命時(shí)期，勞工們就曾像這樣被慢慢解雇。200年前，70%的美國勞力在農場(chǎng)工作?，F在，自動(dòng)化技術(shù)搶走了99%的工作，機器取代了他們（和他們的農用畜力）。但是，被解職的勞力并沒(méi)有閑下來(lái)。自動(dòng)化技術(shù)反而在新的領(lǐng)域創(chuàng )造出上億的工作崗位。原來(lái)的農民現在加入了工人大軍，在工廠(chǎng)生產(chǎn)農具、汽車(chē)和其他工業(yè)產(chǎn)品。從那時(shí)起，一波一波的新崗位相繼涌現——設備維修、膠印、食品化學(xué)、攝影、網(wǎng)頁(yè)設計——每一項都植根于先前的自動(dòng)化技術(shù)。今天我們大部分人的工作都是19世紀農民根本無(wú)法想象的。

　　也許我們很難想象到了本世紀末，今天70%的工作可能會(huì )被自動(dòng)化技術(shù)取代。是的，親愛(ài)的讀者朋友，你們的飯碗也會(huì )被機器搶走。換句話(huà)說(shuō)，機器人取而代之只是時(shí)間問(wèn)題罷了。這場(chǎng)巨變是由第二波自動(dòng)化革命引領(lǐng)的，其核心是廉價(jià)的傳感器和人工識別、機器學(xué)習、分布式智能技術(shù)。這種深層次的自動(dòng)化將觸及從體力勞動(dòng)到腦力勞動(dòng)的所有崗位。

　　首先，對已經(jīng)實(shí)現自動(dòng)化的工業(yè)部門(mén)，機器會(huì )進(jìn)一步鞏固它們的地位。機器人會(huì )取代組裝流水線(xiàn)上的工人，然后再取代倉庫里的工人。高速機器人能舉起150磅的重量并全天候工作，它們可以搬運箱子，對箱子進(jìn)行分類(lèi)，然后裝上卡車(chē)。機器人還將繼續進(jìn)軍蔬菜水果采摘業(yè)，直到把人類(lèi)全部擠出普通農場(chǎng)。藥店后臺有一位發(fā)藥機器人就夠了，而藥劑師只要關(guān)注病人的咨詢(xún)就好了。接下來(lái)，打掃辦公室和學(xué)校這種需要多些技巧的工作也會(huì )被夜班機器人搶走，它們可以從打掃門(mén)窗干起，最終學(xué)會(huì )打掃廁所。高速長(cháng)途貨運則會(huì )由固定在駕駛室的機器人完成。

　　機器人還將繼續進(jìn)軍白領(lǐng)工作。我們的很多機器上都已經(jīng)有了人工智能，只不過(guò)我們沒(méi)有意識到。以美國敘述科學(xué)公司（本刊20.05期曾介紹過(guò)）的一款軟件為例：這種軟件可以根據比賽情況撰寫(xiě)體育賽事新聞，或者根據網(wǎng)絡(luò )上點(diǎn)點(diǎn)滴滴的文字簡(jiǎn)報公司股票每天的表現。任何文書(shū)工作都可以由機器人勝任，包括醫學(xué)領(lǐng)域的許多工作。即便在那些不能簡(jiǎn)單用文書(shū)概括的醫學(xué)行當，比如外科手術(shù)，機器人的身影也越來(lái)越多。任何有關(guān)海量信息處理的死板日常工作都可以自動(dòng)化。無(wú)論你是醫生、律師，還是建筑師、記者，甚至是程序員也一樣：機器人革命是大勢所趨。

　　革命已經(jīng)開(kāi)始。

　　我們走到這一歷史轉折點(diǎn)的原因就在于：機器開(kāi)始變得聰明了。

　　對于智能機器人應該長(cháng)什么樣，有什么舉動(dòng)，我們已經(jīng)有了先入為主的想法；這種想法會(huì )讓我們對周?chē)呀?jīng)發(fā)生的事情熟視無(wú)睹。認為人工飛行也要像鳥(niǎo)類(lèi)飛行一樣扇動(dòng)翅膀是沒(méi)道理的；同樣地，認為人工智能就是跟人類(lèi)一樣也是無(wú)稽之談。機器人想問(wèn)題的方法是不一樣的。如果要想了解人工智能已經(jīng)在生活中滲透到了什么程度，我們就要摒棄機器人應該跟人一樣的想法。

　　巴克斯特是重識機器人公司革命性的新型機器人。它是由前麻省理工學(xué)院教授羅德尼·布魯克斯設計的。布魯克斯此前曾發(fā)明了“屋霸”真空吸塵機器人系列產(chǎn)品，這次的巴克斯特是對開(kāi)發(fā)新一代工業(yè)機器人的早期嘗試，旨在讓機器人與人類(lèi)肩并肩工作。巴克斯特看上去很一般。它跟其他工業(yè)機器人一樣，有粗大的手臂和顯示屏，從事重復性工作。但是巴克斯特有三點(diǎn)重大不同。

　　首先，他可以環(huán)顧四周，而且能轉動(dòng)腦袋上的卡通眼，讓別人知道它在看哪里。它能夠察覺(jué)到有人在旁邊干活，自己會(huì )避讓?zhuān)粫?huì )傷著(zhù)他們。工人們也能看得出來(lái)巴克斯特有沒(méi)有看到他們。以前的工業(yè)機器人是做不到這一點(diǎn)的，所以那些機器人必須跟人類(lèi)分隔開(kāi)來(lái)。典型的做法就是用鏈子圍出隔離帶，或者用玻璃罩子罩起來(lái)；把那些機器人放在身邊太危險，它們真的是“旁若無(wú)人”啊。這種必要的隔離阻礙了機器人向小商店的推廣，對小商店而言，隔離機器人的做法不太現實(shí)。理想狀態(tài)下，工人們應該可以與機器人交換生產(chǎn)材料，并且可以全天隨時(shí)手動(dòng)調整機器人。如果把機器人隔離起來(lái)，上面這些需要就都很難實(shí)現。但是巴克斯特是有“意識”的。利用強制反饋技術(shù)，巴克斯特知道自己會(huì )不會(huì )跟別人或者別的機器人撞上，它是很有“禮貌”的。你可以把它接到墻壁的插座上去，跟它一起在車(chē)庫干活。

　　第二，人人都有能力訓練巴克斯特。比起其他工業(yè)機器人，巴克斯特不夠快、不夠強、操作也不夠精確，但是它夠聰明。你只需要抓住它的手臂，引導他正確地做一遍動(dòng)作就可以訓練好它。這是一種“看我做一遍的”傳授方法。巴克斯特能夠學(xué)會(huì )一套流程，然后把它重復出來(lái)。任何工人都會(huì )做這樣演示；哪怕你不識字也可以。以前，即便是對機器人的工作任務(wù)進(jìn)行微乎其微的調整，也需要有受過(guò)良好教育的工程師和熟練的程序員來(lái)編寫(xiě)上千行代碼，（并且調試成功）。在那種情況下，代碼需要成批地加載到機器人身上，代碼量大，而且不能頻繁加載，因為機器人在工作中不能進(jìn)行重新編碼。這就導致傳統工業(yè)機器人的開(kāi)銷(xiāo)主要花在操作使用上，而不在硬件設備上。購買(mǎi)一臺工業(yè)機器人需要十萬(wàn)多美元，但是整個(gè)使用期的編程、訓練和維護要燒掉4倍于購價(jià)的錢(qián)。隨著(zhù)使用，開(kāi)銷(xiāo)會(huì )越來(lái)越大，工業(yè)機器人的平均開(kāi)銷(xiāo)要達到50萬(wàn)美元以上。

　　第三點(diǎn)不同在于巴克斯特很便宜，22000美元的售價(jià)與“前輩”的50萬(wàn)美元賬單形成了鮮明對比。那些批量編程的主流機器人就好比機器人世界的大型計算機，而巴克斯特就好比個(gè)人電腦。機器人發(fā)燒友對巴克斯特恐怕不屑一顧，它不夠正統，缺少機器人的關(guān)鍵功能，比如亞毫米級的工作精度。但巴克斯特不是大型計算機，更像是個(gè)人電腦，人們可以隨時(shí)跟它直接交流，不用等專(zhuān)家來(lái)幫忙；也可以用巴克斯特來(lái)做一些瑣事，甚至是無(wú)聊的屁事。即便是小制造商也能買(mǎi)得起巴克斯特，你可以用它來(lái)包裝商品、根據需要給產(chǎn)品噴漆或者控制3-D打印機。你也可以用巴克斯特來(lái)裝備一個(gè)小型工廠(chǎng)來(lái)生產(chǎn)iPhone。

　　巴克斯特誕生于波士頓查爾斯河畔的一座百年老磚樓中。1895年的時(shí)候，這座樓曾是新興世界制造業(yè)中心的圣地。大樓甚至擁有獨立的發(fā)電機。100年以來(lái)，大樓高墻里的工廠(chǎng)改變了我們周?chē)氖澜纭，F如今，有鑒于巴克斯特的性能和即將來(lái)臨的超級機器工人浪潮，布魯克斯猜測，這些機器人會(huì )給制造業(yè)帶來(lái)超越上一次革命的巨變?？粗?zhù)辦公室窗外的老工業(yè)區，他說(shuō)，“現在我們頭腦中的制造業(yè)就是‘中國制造’。但是當機器人參與進(jìn)來(lái)以后，制造成本會(huì )大幅縮水，而運輸成本將成為一件產(chǎn)品的主要成本。這時(shí)，把工廠(chǎng)建在市場(chǎng)附近會(huì )更節約成本。最終本地經(jīng)銷(xiāo)的工廠(chǎng)會(huì )形成網(wǎng)絡(luò )，所有的產(chǎn)品需求都可以在5英里以?xún)日业截浽础?/p>

　　這一切設想對于制造業(yè)可能是可行的，但是世界上還有許多人的工作是服務(wù)性的。我讓布魯克斯給我設想一下本地的麥當勞，看看他設計的機器人可以勝任哪些工作。但是，他拒絕做這樣的猜測，布魯克斯認為大概還需要30年的時(shí)間機器人才能給我們做飯。“在一個(gè)快餐店，你不會(huì )長(cháng)時(shí)間重復一個(gè)動(dòng)作，在工作中你會(huì )不斷調整自己的做法。對于這種情況，你需要一個(gè)有針對性的解決方案。我們的賣(mài)點(diǎn)不是針對各種情況的特性。我們想要構建一種通用機器，其他工人可以根據需要的自行設定，然后跟機器人一起工作。”一旦我們可以跟身邊的機器人相互協(xié)作，人機雙方的工作就會(huì )不可避免地融合在一起；然后我們以前的工作就會(huì )有機器人來(lái)做，而我們自己則會(huì )有新的工作，那是一些我們現在想象不到的工作。

　　為了便于理解機器人是如何拿走我們飯碗的，現在我們把人機關(guān)系分為四類(lèi)，如圖所示：

　　上下兩行分別代表我們現有的工作或新工作，這些工作將由機器人接手，左右兩列分別代表（最初看來(lái)）屬于人的工作或屬于機器的工作。

　　首先來(lái)看區域A：這些工作人類(lèi)可以做，但機器人做的更好。如果人類(lèi)愿意花費大量勞力，是可以紡出棉布的；但是自動(dòng)織布機可以織出更完美的布，而且一英里布只需幾分錢(qián)?，F在想要去買(mǎi)手工布的唯一理由就是你想要保留一些人為的缺陷。但是當你開(kāi)車(chē)開(kāi)到每小時(shí)70英里的時(shí)候，你不會(huì )希望你的車(chē)犯毛病——所以在造車(chē)過(guò)程中，我們覺(jué)得越少人碰我們的車(chē)越好。

　　但是事情并不是這么簡(jiǎn)單的，我們總覺(jué)得計算機和機器人不太可靠。所以即使它們在理論上已經(jīng)能夠完成一些簡(jiǎn)單工作，我們也不會(huì )立即給予認可；甚至對他們已經(jīng)真正完成過(guò)的一些任務(wù)，我們也要進(jìn)行監督和干涉。自動(dòng)駕駛儀就是一種電子腦，它可以獨立駕駛787噴氣飛機，但我們還是一反正常邏輯，把人類(lèi)飛行員放在駕駛艙里監督自動(dòng)駕駛儀，為了“以防萬(wàn)一”。20世紀90年代，電腦估價(jià)已經(jīng)全面取代了人工評估抵押貸款。許多報稅工作都已經(jīng)由電腦來(lái)完成。還有日常X光檢查和審判前的證據收集。以上這些工作，以前都是由領(lǐng)高薪的聰明人來(lái)干。對于機器人生產(chǎn)產(chǎn)品，我們已經(jīng)完全地認可了；不久我們將會(huì )接受機器人的智能和服務(wù)。

　　再來(lái)看區域B：這些工作人類(lèi)不能做，但機器人能做。一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：沒(méi)有任何輔助，人類(lèi)很難做出一枚黃銅螺絲釘，但是自動(dòng)化技術(shù)可以在一個(gè)小時(shí)內生產(chǎn)出1000個(gè)一模一樣的螺絲釘。沒(méi)有自動(dòng)化技術(shù)，我們不可能做出電腦芯片。做一塊電腦芯片需要一定的精度、控制和極高的注意力，而我們的肉體不具備這些條件。同樣的，無(wú)論教育程度如何，沒(méi)有人可以迅速搜索世界上的所有網(wǎng)頁(yè)，從中找出自己想要的一頁(yè)，比如找出昨天加德滿(mǎn)都的雞蛋價(jià)格；就算是一群人來(lái)搜索也不行。每當你點(diǎn)擊搜索按鈕的時(shí)候，你都是在指揮機器人干活，做一些我們人類(lèi)沒(méi)法獨立完成的工作。

　　盡管對機器人搶走人類(lèi)飯碗的抱怨占據了各大頭條，但是機器人和自動(dòng)化也帶給我們極大的好處：一些我們不能做的工作需要由它們來(lái)完成。我們沒(méi)有計算機輔助檢測(CAT)設備那種注意力，不可能一個(gè)平方毫米一個(gè)平方毫米地掃描搜索癌細胞。我們沒(méi)有毫秒級的反射速度來(lái)把融化的玻璃吹成瓶狀。我們也沒(méi)有萬(wàn)無(wú)一失的記憶力，不可能記住美國職業(yè)棒球聯(lián)賽上的每一個(gè)球，更別說(shuō)還要立刻計算出下一個(gè)球的概率。

　　我們并沒(méi)有把“好工作”交給機器人。多數情況下，我們把自己不干的活兒交給機器人。這些活兒如果機器人不做就沒(méi)有人做了。

　　現在我們來(lái)看區域C：這些新工作是自動(dòng)化的產(chǎn)物，其中一些工作我們自己都不曾想到。機器人代替人類(lèi)的最偉大之處就在于：在機器人和計算智能的幫助下，我們能夠做一些150年前從未想象過(guò)的工作。我們能穿過(guò)肚臍切除腸道腫瘤，能對我們的婚禮進(jìn)行錄像，能在火星上開(kāi)車(chē)，也能讓遠方的朋友把圖案隔空發(fā)送過(guò)來(lái)，然后在紡織品上打印出來(lái)。我們現在所做的上百萬(wàn)種新鮮事可能會(huì )把1850年的農民嚇得眼花繚亂，這些事情有時(shí)還能換來(lái)報酬。這種轉變不僅僅是一個(gè)從難到易的過(guò)程。這些夢(mèng)想的實(shí)現主要依賴(lài)于完成這些任務(wù)的機器，依賴(lài)于它們本身的能力，是機器給我們創(chuàng )造了工作機會(huì )。

　　遠在我們發(fā)明了汽車(chē)、空調、平板顯示器和動(dòng)畫(huà)片之前，比如古羅馬時(shí)代，那時(shí)的人們根本想象不到舒舒服服地吹著(zhù)空調、看著(zhù)動(dòng)畫(huà)片、坐著(zhù)車(chē)去雅典是什么樣子。兩百年前，上海沒(méi)有一個(gè)人會(huì )跟你說(shuō)他要先買(mǎi)個(gè)平板電腦，方便自己跟遠方的朋友聊天兒，過(guò)后再去搞家里下水道。第一人稱(chēng)射擊游戲中狡猾的人工智能讓上百萬(wàn)的青少年萌生了成為職業(yè)游戲設計師的沖動(dòng)，而維多利亞時(shí)代的男孩子們壓根兒就不會(huì )想到這兒。這些真實(shí)的例子都說(shuō)明了一個(gè)問(wèn)題：是我們的發(fā)明讓我們有了工作。自動(dòng)化進(jìn)程中每一點(diǎn)成功都催生了新的職業(yè)——而在自動(dòng)化取得進(jìn)步之前，我們根根想象不出這些工作。

　　需要特別指出的一點(diǎn)是，自動(dòng)化技術(shù)創(chuàng )造出來(lái)的大部分新工作只能由其他自動(dòng)化技術(shù)來(lái)完成。當我們有了Google這樣的搜索引擎，我們又開(kāi)始交給它上千條新任務(wù)。谷歌，你能告訴我我的手機在哪兒?jiǎn)?？谷歌，你能領(lǐng)抑郁癥病人去找賣(mài)藥的醫生嗎？谷歌，你能預測下一次病毒性傳染病什么時(shí)候爆發(fā)嗎？技術(shù)進(jìn)步是一視同仁的，它給人類(lèi)和機器都創(chuàng )造了機遇與選擇。

　　可以肯定，2050年最賺錢(qián)的行業(yè)是建立在一些現在尚未發(fā)明的自動(dòng)化技術(shù)和機器上的。也就是說(shuō)，我們現在無(wú)法預見(jiàn)這些行業(yè)，因為催生這些行業(yè)的機器和技術(shù)還尚未出現。機器人會(huì )創(chuàng )造出我們想象不到的工作。

　　最后，我們來(lái)看區域D：這些工作在一開(kāi)始只有人類(lèi)可以完成。一件人類(lèi)可以做到但機器人（至少在很長(cháng)一段時(shí)間內）做不到的事情就是，猜猜人類(lèi)到底要做什么。這句話(huà)不是一個(gè)文字游戲；我們的欲求來(lái)源于我們先前的發(fā)明，這樣說(shuō)起來(lái)，判斷人類(lèi)想要做什么就是一個(gè)循環(huán)問(wèn)題。

　　當機器人和自動(dòng)化技術(shù)接手我們大多數的基礎工作以后，我們的糧食，衣服和居住問(wèn)題就可以比較輕松地解決。然后，我們才有時(shí)間來(lái)思考，“人類(lèi)是什么？”工業(yè)化不僅延長(cháng)了人類(lèi)的平均壽命，它還讓許多人意識到，人類(lèi)可以是芭蕾舞演員、專(zhuān)業(yè)音樂(lè )家、數學(xué)家、運動(dòng)員、時(shí)尚設計師、瑜伽大師、同人小說(shuō)家，或者是其他名片上標注的職稱(chēng)。在機器的幫助下，我們勝任了這些角色；但顯然，隨著(zhù)時(shí)光的流逝，機器又會(huì )把這些工作做的更好。接著(zhù)，我們又重新出發(fā)，再次思索“人類(lèi)應該做什么？”這個(gè)問(wèn)題，找出更多的答案；而機器人又要經(jīng)過(guò)幾代才能回答這一問(wèn)題。

　　盡管大部分工作都是由機器人完成的，但后工業(yè)時(shí)代的經(jīng)濟會(huì )繼續擴張，因為我們未來(lái)的工作中，有一部分就是尋找、創(chuàng )造和完成新的事情；當然，這些事情隨后又會(huì )成為機器人手中的重復性工作。在未來(lái)幾年間，機器人駕駛汽車(chē)和卡車(chē)會(huì )變得很普遍，這種自動(dòng)化會(huì )催生新的行業(yè)——線(xiàn)路優(yōu)化，線(xiàn)路優(yōu)化員通過(guò)調整交通系統來(lái)優(yōu)化能量和時(shí)間的消耗。機器人手術(shù)將要普及，如何保持機器無(wú)菌狀態(tài)會(huì )成為一項亟需的新技術(shù)。自動(dòng)追蹤自己所有的活動(dòng)也會(huì )變得習以為常，到那時(shí)，我們需要新一代專(zhuān)業(yè)分析師來(lái)幫我們解讀這些數據。當然了，我們還需要一大批機器人保姆，保證我們的個(gè)人機器人能正常運作。這每一項新工作隨后又會(huì )被機器人接手。

　　巴克斯特的后代已經(jīng)呼之欲出，到了我們人手一個(gè)個(gè)人機器人的時(shí)候，真正的革命就會(huì )爆發(fā)。比如你經(jīng)營(yíng)一家小型有機農場(chǎng)。埋在土里的監測網(wǎng)就好比機器監工，在它的指揮下，機器工作隊完成所有除草、防蟲(chóng)和收獲工作。而你自己可以今天去研究一下要種哪種復古番茄；明天去更新一下個(gè)性標簽。其他可以編程的工作都由機器人負責。

　　現在，一切看起來(lái)都是那么不可思議：我們無(wú)法想象機器人能把一堆東西組合成一份禮物，或者生產(chǎn)割草機配件，又或者給我們的新廚房做一些東西。我們無(wú)法想象自己的侄子侄女在車(chē)庫里跟十幾個(gè)機器人玩兒。我們也無(wú)法想象自己的孩子可以設計小家電，定制一批液氮甜點(diǎn)機賣(mài)給中國的百萬(wàn)富翁。但是個(gè)人自動(dòng)化機器人把一切變?yōu)榭赡堋?/p>

　　每個(gè)人都有機會(huì )得到自己的機器人，但僅僅擁有機器人是不能保證成功的。只有那些在管理優(yōu)化機器人上開(kāi)拓，在訓練機器人完成任務(wù)上創(chuàng )新的人才會(huì )成功。制造工廠(chǎng)的地域集中也是取得成功的關(guān)鍵因素，不是出于勞動(dòng)力成本的考慮，而是因為人們的專(zhuān)業(yè)技能因地域而有所不同。人與機器人形成一種共生關(guān)系。人類(lèi)的任務(wù)就是不斷給機器人分派工作——這是一項永無(wú)止境的工作。所以最起碼，我們總有一項工作可做。

　　在未來(lái)幾年，我們與機器人的關(guān)系會(huì )變得更加復雜，但是一種普遍的模式已經(jīng)出現。無(wú)論你現在的工作是什么，薪水如何，你都會(huì )一遍一遍地經(jīng)歷機器人替代人類(lèi)的這七個(gè)階段。

　　1.我的工作，機器人/電腦不可能做得來(lái)。

　　[過(guò)一段時(shí)間]

　　2.好吧，它能做很多事情，但不是所有事情。

　　[過(guò)一段時(shí)間]

　　3.好吧，所有我做的事情它都能做，但機器總是會(huì )壞，所以還是需要我。

　　[過(guò)一段時(shí)間]

　　 4.好吧，對于固定工作，它都可以準確無(wú)誤地完成，但是需要我教給它新的工作。

　　[過(guò)一段時(shí)間]

　　 5.好吧，原來(lái)我那些無(wú)聊活兒都交給它做了，為什么呢？因為那些都不是人干的活兒。

　　[過(guò)一段時(shí)間]

　　 6.哇，我原來(lái)那些工作都交給機器人了，但我的新工作更有意思，薪水更多。

　　[過(guò)一段時(shí)間]

　　 7.我很高興現在我做的這些事，機器人/電腦不可能做得來(lái)。

　　我們不是要與機器為敵。如果我們跟機器比，我們會(huì )輸。我們要與機器并肩作戰。將來(lái)你的薪酬高低取決于你跟機器人協(xié)作的好壞程度。90%的同事會(huì )是從未見(jiàn)過(guò)的機器，而沒(méi)有它們，大多數事情你都做不了。你做的事和它們做的事不再是截然不同的。你不會(huì )覺(jué)得自己做得事情是一份工作，至少一開(kāi)始不會(huì )，因為所有無(wú)聊的事情都是機器人做的。

　　我們應該讓機器人接手。它們可以去做我們正在做的事，做得比我們更好。它們可以去做我們做不了的事。它們可以去做我們從未想過(guò)要去做的事。同時(shí)，機器人可以幫我們給自己找到新工作，擴展我們存在的價(jià)值。機器人讓我們有精力專(zhuān)注于怎樣活得更像個(gè)人。

　　把活兒給機器人干吧！讓機器人幫我們放飛夢(mèng)想，去找尋更新、更有意義的工作吧！