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机器人抢走人类饭碗?没你想象的那么快

2017-09-18 10:22:52

作者:James Surowiecki     责编:孙维维

如果关于机器人主导未来的预言成真,我们对经济的其它担忧将会消失。

去年,日本软银公司在东京开了一家手机店,配备的销售助理全都是名为Pepper的人形机器人。据软银描述,他们“亲切、可爱且令人惊奇”。每个Pepper都装备了三个多向轮,一个防碰撞系统,多个传感器,一对手臂以及一个能让顾客输入信息的胸式平板电脑。Pepper可以“表达自己的情绪”,并且可以利用一个3D相机和两个高清摄像头“去识别动作,分辨与其对话者的面部情绪”。

据称,这种能说话的机器人能识别快乐、悲伤、愤怒和惊讶,还能确定一个人处于一种好的还是坏的情绪状态。Pepper的工程师们认为这些能力可以使“他”成为一个理想的私人助理或是销售人员。果然,现在有超过1万名Pepper在软银的店铺、必胜客、邮轮,住家和其它一些地方工作。

在一个焦虑较少的世界,Pepper看上去就像是一个可爱的高科技新奇事物。但对很多权威专家和预言家来说,他是某些更加严重的事情的征兆:越来越多的人类工人将被淘汰,而天真的Pepper的图片伴随着无数文章出现,写着不变的主题:“机器人将会抢走你的工作”。

在过去几年里,人们开始普遍认为,机器人技术和人工智能的巨大进步让我们走上了未来失业的道路。引用一本很有影响力的书的标题,我们生活于“第二次机器革命”时代。这本书由麻省理工研究人员Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee所著。书中表示,所有种类的日常工作——包括生产、销售、记账以及食物准备工作都在以稳健的步伐实现自动化,甚至一些复杂的分析工作都会在不久的将来被自动化代替。

例如,一项被广泛引用的,牛津大学在2013年所做的一项研究发现,在未来20年里,美国几乎一半的工作岗位将会完全自动化。我们被告知,这种结局不可避免:机器人正在前进,而人类劳动正在退步。

鉴于科技公司最近在机器人技术和人工智能领域所取得的惊人进步,这种对自动化的焦虑是可以理解的。人工智能现在能够战胜围棋大师,吓退得州扑克冠军,还能安全地驾驶一辆汽车。我们正处在自动化规模和范围迈出最重要一步的边缘,这种理念无疑与硅谷最为普遍的感觉相一致,就是我们正生活在一个空前的加速创新时代。

一些科技领袖,包括Y Combinator的山姆·奥尔特曼和特斯拉的埃隆·马斯克,都非常确信这个失业的未来即将到来——并且,他们很可能因担心发生混乱,正苦思冥想如何在一个工作很少的世界建立一个社会安全网。因此,才有硅谷突然对所谓的“全民基本收入(Universal Basic Income)”概念的热情,这是一种自动付给每个公民的固定津贴,让人们在失去工作之后还有收入继续生活。

这个划时代的关于自动化和永久失业的故事充满戏剧性,但实际上并没有多少证据证明这个故事正在发生。

想象你是一架旧塞斯纳飞机的飞行员。你正在恶劣的天气里飞行,你看不到地平线,一个狂燥的、失去方向感的乘客大喊着:“你正在撞向地面!”你会怎么做?毫无疑问:你相信你的仪器——你的高度表,你的罗盘,你的人造地平线——提供你真正的方向,并继续飞行。

再想象你是一名经济学家。一个惊慌失措的软件工程师警告说,他的发明将会把所有人都投入一个没有工作的世界。与此同时,你知道一些统计工具可以派上用场,以核对这种预测是否靠谱。如果自动化正在改变美国经济,那么两件事情可以肯定:一是总生产率将会大幅上升,二是就业机会将比过去更难找到。

生产率衡量人类劳动力每小时的经济产出量。由于自动化使企业可以用更少的人力生产更多的产品,大量的自动化就能推动更高的生产率增长。然而在事实上,过去十年来的生产率增长,按历史标准来看,是非常低的。

1947到1973年是美国经济的鼎盛时期,劳动生产率以年均近3%的速度增长。自2007年以来,增长率为1.2%左右,是二战以来的最低水平。在过去两年中,生产率仅增长了0.6个百分点——而这两年正是对自动化的焦虑飙升的年份。正如McAfee所说,“面对我们讲的这个关于令人惊叹的技术进步的故事,低生产率确实又下滑了。”

现在,生产率增长放缓的原因之一很可能是由于人类劳动力从工厂转到服务业岗位(从历史上看,服务业岗位生产效率一直低于工厂岗位生产率)。但即使是在自动化和机器人技术已经被采用几十年的制造业,近来生产率的增长也尤其微不足道。

就业市场也没有出现早期的“机器人启示录”(robopocalypse)迹象。失业率低于5%,许多州的雇主都在抱怨劳动力短缺,而不是劳动力过剩。数百万美国人在经济大衰退后退出劳动力市场,而现在他们正在回来找工作。

更引人注目的是,随着劳动力市场的改善,普通工人的工资也在上涨。诚然,按历史标准衡量,工资涨幅并不高,但增速快于通货膨胀和生产率增长。如果人类的工人正在被快速淘汰,这种情况就不会发生。

如果自动化真的在重塑就业市场,你会看到很多经济学家所说的“工作流失”,因为人们在失去工作后,会不断地换公司、转行业。但我们看到的恰恰相反。根据信息技术和创新基金会的Robert Atkinson和John Wu最近的一篇论文所说,“美国的工作流失水平目前处于历史最低水平。”

2000年以来,我们见证了互联网走向主流,以及人工智能的崛起,而自2000年至今,“流失”的程度仅为1950年至2000年间的38%。这些数据恰好与美国平均工作任期统计数据相一致,而且,这一数据一直在延长,而不是缩短。换句话说,这并非一个非常混乱的时期,对大多数美国劳动者来说,这其实是一段惊人的稳定期。如今的平均工作任期与我们认为的“工作稳定的顶峰”时代——二十世纪50年代差不多。

这并不是说自动化和人工智能对经济没有重要影响,但这种影响远比末日预测所宣扬的更为细微和有限。例如,一项涵盖17个国家,关于机器人在制造、农业和公用事业方面的影响的研究,发现机器人确实减少了低技能工人的工作时间,但并没有减少人类工作的总时间,而且它们实际上提高了人类工人的工资。

换句话说,自动化可能会影响人类工作的种类,而目前很难看出它会带来一个没有工作的世界。事实上,McAfee在他的早期公开声明里说,“如果让我全部再重来一次的话,我将更加重视技术导致经济结构变化的方式,更少注重岗位、岗位、岗位。重要的问题不是纯粹的失业,而是可就业岗位间的转换。”

McAfee指出,零售和运输业都是自动化可能产生重大影响的领域。然而,即使是在这些行业,失业人数也没有许多新闻所说的那么可怕。

高盛(Goldman Sachs)刚刚发布了一份报告,预测自动驾驶汽车最终可能每年吃掉30万个工作岗位。但该公司认为,这种状况在未来25年内不会发生,因为25年对于经济产生适应性绰绰有余。

与此同时,经济合作与发展组织(OECD)最近的一项研究预测,在21个不同国家的就业岗位中,有9%面临来自自动化的严重威胁。这是个相当大的数字,但不是世界末日。

当然,还有很多更可怕的预测,比如牛津大学的研究。但是经过更仔细的调查可以发现,这些预测倾向于这样的假设:如果一份工作可以实现自动化,那么它很快就会实现全面自动化。这实际上高估了自动化在各领域应用的速度和范围。

历史表明,该过程远没有那些预测所说的那么快。据劳工部预测,在未来10年,出纳员的数量将减少8%。但请注意,是8%,不是50%。并且是在本应该取代他们的机器人首次亮相45年之后。而从更广泛的角度来看,Bessen发现,1950年的人口普查列出了271个职业,到2010年只有电梯操作员已经被自动化淘汰。

正如未来学家彼得·诺瓦克(Peter Nowak)所说的那样,我们现在的创新速度正在以指数级速度递增。然而,经济证据却讲述了一个不同的故事。正如经济政策研究所(Economic Policy Institute)的劳伦斯•米塞尔(Lawrence Mishel)和乔希•比文斯(Josh Bivens)最近发表的一篇论文所说,“在过去10年左右的时间,广义上来说,自动化实际上一直在放缓。”而就在最近,微芯片的发展速度已经开始落后于摩尔定律所限定的时间表。

关于这个历史时刻的特殊之处在于,我们同时害怕两种相互矛盾的未来。

一方面,我们被告知机器人要来抢我们的饭碗,机器人卓越的生产力将会改造各个行业。如果这种情况发生,经济增长将会飙升,整个社会将会比现在更加富裕。但与此同时,我们也被告知,我们正处于一个长期停滞的时代,经济注定要缓慢增长,工资停滞不前。在这个世界上,我们需要担心我们将如何支撑人口老龄化和支付日益增长的医疗费用,因为我们在未来不会比现在更富有。这两种未来都是可能的,但不可能同时实现。对机器人的崛起和长期停滞的担忧是没有任何意义的。然而,这正是许多聪明人正在做的。

我们对自动化的焦虑的讽刺之处在于,如果关于机器人主导未来的预言成真,我们对经济的其它担忧将会消失。例如,埃森哲(Accenture)最近的一项研究表明,普遍定义的人工智能的实施,可以将美国GDP年增长率提高2个百分点(达到4.6%)。这样的增长率会让我们更容易处理诸如社会保障、医疗保险和不断上涨的医疗保健费用等问题。这将导致更广泛的工资增长。虽然这将使如何分配经济蛋糕的问题复杂化,但分配一个日益增长的蛋糕总比分配一个日渐缩小的蛋糕容易。

本研究设想的未来似乎还非常遥远。可以肯定的是,以往对自动化的担忧已经被证明是错误的,但这并不意味着未来会一直如此, 一直以来的所有这些预言的正反馈循环指数增长可能在某一天突然出现。但考虑到小公司正在投资新技术的方式,以及经济的慢速增长,不容易看出我们将如何在短期内实现这一目标。从这个意义上说,我们所面临的问题并不是机器人即将到来,而是他们还很遥远。

本文由张珂编译,第一财经获授权转载自“社创号”微信公众号

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