如果我是生活在 1900 年的一位未来学家，拥有预见未来的能力，我会对当时的劳动大军说：“你们中约有 40% 的人在农场工作（ 1810 年这一比例曾超过 80%），还有 20% 的人在工厂里工作，但我预测，到 2023 年，制造业从业人员的比例将下降 50% 以上（降至 7.8%），而在农场工作的人的比例将下降 95% 以上（降至不到 1.4% ）。”
我还可以继续说：“不过，你们大可不必担心，因为就业岗位实际上会变多而非减少。新增的就业岗位将超过被淘汰的岗位数量。” 如果他们接着问我：“都有哪些新工作 ？”我只能诚实地回答：“我也不知道——它们尚未被发明出来。而且，它们将出现在目前还不存在的行业中。”这个显然不是一个令人满意的答案，但它恰恰说明了为什么自动化会引发政治焦虑。
如果我真的有先见之明，我会在 1990 年告诉人们，不久就会出现运营网站与移动应用程序、数据分析和在线销售等新工作。但他们可能完全不明白我在说什么。
事实上，尽管许多类别的岗位数量大幅减少，但无论是从绝对数量还是比例来看，工作岗位的数量都在显著增长，就业净增长是长期以来的总体趋势。然而，以斯坦福大学教授埃里克·布林约尔松为代表的著名经济学家预测，即将到来的基于AI的自动化浪潮将成为就业杀手。
第一次浪潮通常被称为“去技能化”（Deskilling）。过去，工匠需要花费数年时间才能掌握制鞋所需的各种技能，但是当流水线机器取代了大部分人类工作后，工人只需要花更短的时间学会操作机器就能得到一份工作。这意味着劳动力成本下降，鞋子变得更加便宜，但同时也意味着高薪工作被低薪工作取代。
第二次浪潮是“技能提升”（Upskilling）。技能提升通常出现在简单重复性工作被机器取代之后，它引入了比之前需要具备更多技能才可以掌握的技术。例如，早期的制鞋机器是手动操作的压机，工匠不需要接受正式培训就可以操作，而今天像 FitMyFoot 这样的公司则在使用 3D 打印设备为每个客户定制完美贴合脚形的鞋子。因此，FitMyFoot 的生产不再依赖大量低技能工人，而是依赖少数掌握计算机科学和 3D 打印机操作技能的人才。这样的趋势往往意味着用数量较少但薪酬较高的岗位来取代低薪岗位。
即将到来的第三次浪潮可以称为“无需技能”（Nonskilling）。随着越来越多的任务落入 AI 和机器人的能力范围，将会出现一系列无需技能的转变。AI 驱动的创新之所以与以前的技术创新不同，是因为它在更大范围内可以替代人类。AI通常可以完全接管任务，对人类技能的需求消失了。这种转变不仅是出于成本原因，还因为在许多领域，AI 实际上可以比它所取代的人类做得更好。例如，无人驾驶汽车的 AI 系统比人类驾驶员的操作安全得多，而且 AI 永远不会醉酒、困倦或分心。
同时，区分任务和职业是很重要的。在某些情况下（不是全部），当某些任务被完全自动化时，相应的工作岗位可以被安排完成另一组不同的任务——实质上是所需技能的要求提升了。这种效应很快在艺术界发生，随着DALL-E 2、Midjourney 和 Stable Diffusion 等AI生成图形的技术的进步，现在的平面设计师花在亲自绘制艺术作品上的时间可能会减少，他们可能会花更多时间与客户一起头脑风暴，以及筛选或修改 AI 生成的作品。
从长远来看，自动化带来的经济利益将推动 AI 接管越来越多的任务。在其他条件不变的情况下，购买机器或 AI 软件比支付长期的人工成本要便宜得多。机器可以作为一次性购买的资产，而员工工资意味着长期的成本支出，而且工人还有一系列其他需求是雇主必须满足的。因此，只要有可能提高自动化程度，企业就有动力这样做。随着 AI 的技能水平接近人类，不久之后甚至可能超越人类，需要未经强化的人类执行的任务将越来越少。在我们与 AI 更充分地融合之前，这预示着工人群体将面临重大冲击。
当奇点更近，未来的商业、工作、健康与生活都将被重构。
我们将如何工作和生活？人和AI的关系会是怎样的？我们需要做哪些准备……或许，我们可以从《奇点更近》一书中，找到答案。
