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《经济学人》助力读者关注时事，为实现这样的目标提供见解、视角及指导。花点时间阅读以下选自我们一篇文章的摘录，你会发现《经济学人》所提供的分析有多么不可或缺：

就业冲击

自动化与焦虑

更智能的机器会否导致大规模失业？

在旧金山的办公室里，Enlitic公司的首席执行官伊戈尔·巴拉尼（Igor Barani）在屏幕上调出一些医学扫描影像。Enlitic是把深度学习（deep learning）应用于医学的众多创业公司之一，首先从分析X光及CT扫描影像入手。这项技术显然可以用在这里。深度学习技术因在特定形式的图像识别上具有超凡的能力而名声大振，这方面也有大量已标记的训练数据可供使用，而且它在让医疗更精准高效方面具有极大的潜力。

巴拉尼博士（曾为肿瘤学家）指着某位病人肺部三个不同角度的CT影像。屏幕上的红色光斑闪烁，这是Enlitic的深度学习系统正在检查对比所见影像究竟是血管、无害伪影还是恶性肺部结节。系统最后突出显示了某一特征以供进一步检查。三位放射科专家曾合力与Enlitic系统比试，在分级恶性肿瘤方面，Enlitic系统的准确度高出50%，且假阴性率（即癌症漏诊率）为零，而人类专家的漏诊率则为7%。通过分析X光影像检测手腕骨折的另一Enlitic系统同样轻松打败了人类专家。该公司的技术目前正在澳大利亚各地的40家诊所进行测试。

由于深度学习及其他形式人工智能技术的发展，目前由训练有素的白领劳动者从事的工作可能会被自动化取代，上述能提供专家级影像诊断意见的计算机系统仅仅是其中一例。体力工作可由机器代劳，这是人们早已熟悉的概念；如今，愈加智能的机器甚至可以完成脑力劳动者的工作。专家表示，工作性质为体力还是脑力劳动并不能决定这份工作会否会被自动化，是不是常规性工作才是决定因素。机器已经能够从事多种形式的常规性体力劳动，现在还可以完成一些常规的认知型任务。所以，吴恩达表示，如今一名资深专业放射科医师被机器取代的可能性比他自己的行政助理还要大：“她要处理那么多不同的事情，我想短期内不会有机器能自动化处理她所有的工作。”

那么，哪些工作最容易受到冲击呢？在2013年发表的一项备受关注的研究中，卡尔·本尼迪克特·弗雷（Carl Benedikt Frey）和迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）审视了702种职业被计算机取代的可能性，发现美国47%就业者的工作极可能被自动化。他们特别警告说，运输物流（如出租车和货运司机）和办公辅助（如前台接待员及保安）的大部分岗位“很可能被计算机资本所取代”，销售及服务业从业员（如收银员、柜台及租赁店员、电话推销员、会计人员）同样是被计算机取代的高危人群。其结论认为“机器学习近期的发展将在不久的未来威胁到许多行业中的相当一部分职位。”之后的同类研究得出英国的数字是劳动人口的35%（有更多人在受自动化威胁较低的创意领域工作），日本的数字则为49%。

经济学家们已开始担心出现“工作两极化”现象，即中等技术职位（如制造业职位）减少，但低技术及高技术职位增多。实际上，就业大军中有两类从事非常规性工作的群体：一端是高收入高技能就业者（如建筑师及高级经理人），另一端是低收入低技能就业者（如清洁工和快餐店员工）。多个西方国家的工资中位数停滞不前，被视为是自动化已经造成影响的例证——不过其中离岸外包的影响有多大也很难计算，因为这把许多常规性工作（包括制造业及呼叫中心的岗位）转移到了薪酬较低的发展中国家。圣路易斯联邦储备银行（Federal Reserve Bank of St Louis）公布的数据显示，在美国，非常规性脑力工作及非常规性体力工作的就业人数自上世纪80年代以来持续上升，而常规性工作的就业人数则基本持平（见图表）。随着越来越多工作实现自动化，这一趋势似乎会延续下去。

而这仅仅是开端。“我们看到的只是冰山一角。没有哪份文职工作稳如磐石。” 斯坦福大学以研发自动驾驶汽车著称的人工智能专家塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）教授说道。斯坦福大学另一位学者杰里·卡普兰（Jerry Kaplan）声称，如今的自动化进程“才不管你的领子是什么颜色”。他著有《人工智能时代》（Humans Need Not Apply）一书，预测劳动力市场将产生剧变。最悲观的要数软件企业家及畅销书《机器人的崛起》（Rise of the Robots）的作者马丁·福特（Martin Ford）。他警告“失业前景”的威胁，指出大部分工作可以分解成机器愈发能胜任的一系列常规性任务。

在此前的自动化浪潮中，劳动者可选择从一个行业的常规工作转投另一行业的常规工作。但现在，企业用以改善营销和客服工作的“大数据”技术也为其提供了用于训练机器学习系统的原材料，使得越来越多人力的工作都可由机器完成。在海量法律文件中搜寻资料时，电子查询软件（E-discovery）比人类文员或律师助理要快得多。某些类型的新闻报道撰写也正实现自动化，例如市场报告及比赛综述。

然而，之前也有人预言自动化将使人们失业，这可以追溯到工业革命时期。当时的纺织工人，尤其是卢德派分子（Luddites），抗议机器及蒸汽机会摧毁他们的生计。当时一份小册子上写道：“人类史无前例地创制出这么些取巧的工具来抛弃穷人劳工。”之后，类似的恐慌分别在上世纪20、30、40年代爆发。1928年《纽约时报》一篇文章标题赫然写道《机器迈进，人手成闲》（March of the machine makes idle hands），30年代时约翰·梅纳德·凯恩斯（JohnMaynard Keynes） 创造了“技术性失业”（technological unemployment）一词，到了40年代，《纽约时报》称此种忧虑再现是“旧事重提”。

随着计算机开始出现在办公室，机器人出现在工厂车间，上世纪60年代，美国总统约翰·肯尼迪宣布当时国内主要挑战是“在自动化……逐渐取代人力的时代保持充分就业”。1964年，被冠以“三重革命特设委员会”之名的一群诺贝尔奖得主向当时的美国总统林登·约翰逊（Lyndon Johnson）发出一份备忘录，提醒他小心“计算机及自动自调节机器结合”将触发一场革命。他们表示，生产会因此步入新时代，“人类劳动力需求将逐步减低”，并威胁社会，导致其分裂为高技能精英和低技能底层人群两极。80年代，个人电脑的出现更是引发人们对于职位可能流失的连番争论。

然而，在过去，科技最终创造的职位总是比破坏的要多。那是因为自动化的实际运作方式，麻省理工学院的经济学家大卫·奥特尔（David Autor）解释道。某一特定任务实现自动化后，效率提升或成本下降，完成与该任务相关但未被自动化的其他工作的人力需求也随之增加。

纺织业有大量这样的历史实例，波士顿大学法学院的经济学家詹姆斯·贝森（James Bessen）说道。在工业革命期间，越来越多的纺织工序实现自动化，令工人转而专注于机器无法完成的事情上，比如操作一台机器及照管多台机器，让它们平稳运转。这使产出呈爆发性增长。在19世纪，美国一位纺织工人每小时粗布产量增加至原来的50倍，而生产每码布料所需的劳动力则下降了98%。这使布料价格降低，需求随之上升，继而为纺织工人创造更多的就业机会：1830年至1900年间纺织工数量翻了两番。换言之，科技逐渐改变了纺织工人的工作性质及其所需的技能，而非完全取代了人力。

只聘人类

人工智能本身也将创造出一些新职位。自动驾驶汽车也许需要远程操作员应付意外情况，或要随车人员下车敲门递送包裹。打造、训练企业聊天机器人和人工智能客服以及为其编写对话都需要人类完成，据说人工智能企业正忙着聘请诗人。这些机器人及系统需要经常更新维护，就像今天的网站一样。无论人工智能变得多先进，在某些工作领域，人类总是更胜一筹，特别是涉及同理心或社交互动的工作。医生、治疗师、发型师及私人教练都属于这个类别。咨询公司德勤对英国劳动力市场的一项分析显示了过去二十年就业倾向的深刻变化，“关爱型”职位日益增多：护理助理、助教、护工的人数分别增加了909%、 580%、168%。

如果只关注职位流失，那是没有把握“自动化影响劳动力需求的核心经济原理”，奥特尔指出：自动化提高了那些必须人力完成的工作的价值。他表示，担忧自动化将引致大规模失业的观点最终陷入了经济学家所说的“劳动总量固定”的谬论。“这一概念认为社会只存在有限的工作，如果其中一部分被自动化，人类可做的工作就会变少，但这完全是错误的。”他说。那些发声警告技术性失业的人“实际是忽视了自动化引发的经济反应”，贝森说道。

但这次会不一样吗？正如福特在《机器人的崛起》一书中指出的，这一次，自动化的冲击涉及面更广：两个世纪前，并非所有行业受到影响，但如今各行各业都在使用计算机。他认为，在之前的自动化浪潮中，劳动者可以从一种常规性工作转换到另一种常规性工作；但这次，许多就业者需要从常规性低技能工作转换至非常规性高技能工作，才能避免自动化冲击。帮助劳动者更快获得新技能因而变得更重要。奥特尔说，但至今，“没有什么证据”显示人工智能对就业有任何显著不同的新影响。莫基尔则表示，虽然大家都对人工智能心存疑虑，但更多的职位是被海外廉价劳动力取代的。

另一区别是，农业向工业的转移往往需时数十年，而部署软件则快得多。谷歌开发出智能回复功能（Smart Reply），数月之后便有数百万用户使用。即便如此，大部分公司应用新技术的行动往往较慢，很多是出于非技术性原因。例如，Enlitic及其他开发医药领域人工智能系统的公司必须与复杂的法规及分散的市场角力，尤其是在美国（所以很多创业公司选择在别处测试技术）。改变流程、出台标准、人们学习新技能，这一切都需要时间。贝森观察发现，“发明和应用之间的区别是关键，但这往往被忽略。”

还有一种担忧是，新兴的高科技行业与之前相比，劳力密集程度降低了，对此又怎么看？弗雷引用其去年参与撰写的论文，指出美国仅有0.5%的劳动者受雇于2000年后出现的行业。他说：“科技创造的职位可能越来越少，被自动化的职位却越来越多。”一个常被引用的例子是照片分享应用 Instagram。2012年被Facebook以十亿美元收购时，Instagram拥有数千万用户，而仅有13名员工。一度有14.5万名员工的摄影器材公司柯达则大约在同一时期破产。但这样的比较具有误导性，马克·安德森（Marc Andreessen）表示。击溃柯达的不是Instagram，而是智能手机，并且与柯达公司或是传统摄影产品行业相比，智能手机产业及其周边生态系统雇用的人数要多得多。

这次会不一样吗？

那么谁是对的？是认为这次与以往不同，机器真的会抢走所有人饭碗的悲观主义者（多为科技界人士），还是坚称科技最终创造的职位会多过所破坏职位的乐观主义者（多为经济学家和历史学家）？事实可能介乎两者之间。人工智能不会造成大规模失业，但和以往科技变革一样将加速目前计算机带来的自动化趋势，破坏劳动力市场，劳动者则要比以往更快地学习新技能。贝森预言将出现的是“艰难过渡”而非“历史剧变”。虽然众说纷纭，但大家在应对办法上存在共识：企业和政府需要创造条件方便就业者学习新技能并按需转换工作。万一悲观主义者猜对了，人工智能的冲击将比乐观主义者的估计更迅猛、更剧烈，这一方法也会是最佳的防御。

《经济学人》可为应对那些塑造我们未来的力量提供有力指引——包括那些会对你的事业产生影响的力量。从商业到政治、再到科学与技术，我们的分析会赋予读者洞察力，助他们保持领先。人工智能将如何影响你的职业生涯？你的学位是否真的足以支撑你闯荡职场？从《经济学人》中不仅可寻觅到这些问题的答案，还会获益更多。

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