導語：人工智能革命對白領職業產生的影響，正如機器技術對藍領職業的影響。

　　1952年，美國作家庫爾特•馮內古特發表了他的第一部小說《自動鋼琴》。在小說中，馮內古特預見到，也許有一天，工業會設計出稀奇古怪而不實用的玩意兒，以極為繁復而迂回的方法去完成實際上或看起來可以容易做到事情。《自動鋼琴》描述了一個反面烏托邦，在那里機器已經取代了腦力勞動和體力勞動，一臺大計算機做出所有決策。幾個經理和工程師仍被雇傭來充當它們的新主人。但是，大多數人生活在家里，把時間花費在不必要的工作、看電視以及“像兔子那樣繁殖”上。

　　這也是美國社會評論家杰里米•里夫金，1995年出版的《工作的終結（The End of Work）》的主旨。雖然之前也有類似書籍出版，但里夫金預言了人類社會正步入新的階段——屆時參與生產商品或提供服務的勞動者需求量將日益減少。“在之后的幾年里，”他寫道：“更復雜的軟件技術將使人類文明更接近于一個幾乎不需要人力的世界。”如今，計算機正做著許多過去只由人來完成的事情，在科幻小說里才出現的事情已經在現實中發生：智能電腦開始能在車流中自動駕駛，能高效地翻譯人類語言，還能擊敗智力節目里的最佳人類選手。

　　這些例子都證明，數字技術正在快速地掌握原本只屬于人類的技能。該現象從深度和廣度上都深刻影響了經濟。雖然大多數影響是積極的：數字革新將提高效率、降低商品價格（甚至到免費），以及增加經濟總量。但數字革新也改變了經濟總量分配的方式，而對處于中層的工作者來說，情況并不樂觀。隨著技術繼續領跑，更多的人將被甩開。技術進步會對數百萬人的薪資和就業造成傷害。人工智能革命對白領職業產生的影響，正如機器技術對藍領職業的影響。

　　5億個工作崗位消失

　　在19世紀前葉的英國，機械織布機的廣泛使用，造成了眾多有技術的紡織業者失業。為此一大批工人誓與機器抗爭到底。許多工廠及其中的機器被手搖紡織織工焚毀。坊間盛傳，內德•盧德（Ned Ludd）將軍或盧德王率先砸碎了兩臺紡織機，開啟了破壞機器之先河，于是才有了這一場暴動。而事實上，此人與生活在舍伍德森林的羅賓漢一樣是虛構的人物。不過，這位傳說中的盧德先生，卻給了后世人一個描述反對科技進步人士的專門稱謂——盧德分子。

　　技術革命不僅僅是淘汰了紡織工人，一個世紀以前農業工人也曾面臨相同的處境。1900年，近一半的成年人在田地間工作。因為有了拖拉機、聯合收割機、作物種植機等各式各樣的機械化農具，現今的從業人口中，從事農業的只占2%多一點。

　　然后技術的力量延伸到城市，1945年，當超過1.5萬名曼哈頓電梯操作工人和維修工人罷工之際，紐約航空公司干脆關門停業。商業整整停頓了一個工作周，紐約城市長不得不強烈呼吁罷工者返回工作崗位。然而如今，跟專業打字員和接線員這類的工作一樣，電梯操作工人成為自動化發展的又一個代價。

　　而今在過去的30年中，伴隨著數字革命，眾多只需要中等技能就能完成的工作，比如說打字員、票務代理、銀行出納員以及許多在生產線上的工作，都遭遇了和當年織布工一樣的命運，而這些工作都曾是20世紀的中產階層賴以生存的基礎。

　　工業革命剛開始時機器逐漸地替代體力勞動的工人和騾馬，淘汰舊工作，但也創造新崗位。數字革命會不會也創造出新的工作崗位呢？馬丁•福特，一位來自硅谷的軟件企業家，在其2009年出版的著作《未來之光：自動化、技術發展和未來的經濟》（The Lights in the Tunnel）一書中提到，由技術帶來的新工種，比如網絡程序員、手機銷售員、風力渦輪機技師等，只是就業率中極其微小的一部分。

　　技術確實會催生新的工作，但歷史告訴我們，它還能讓工作消失，而且相當快！福特指出，超過5億個工作崗位，或多或少都能夠由一個運行在計算機上的軟件代替。10年之內，這其中的很多崗位很有可能銷聲匿跡。

　　知識型員工的就業浩劫

　　在此之前，最容易受機器影響的主要是重復性的日常工作。但是，隨著處理能力的指數級上升和數字化信息（即所謂的“大數據”）的日漸普及，計算機完成復雜任務的能力也正在日漸提高。在這種情況下，使用計算機比使用人力更加劃算，更加有效。據牛津大學專家的一項最新研究顯示，在今后20年中，47%的現有工作可能會實現自動化。

　　現在的情況是，自動化不只對重復性的勞動造成沖擊，而是在需要認知能力和創造力的任務中也有不錯的表現。計算機輔助自動化、計算機網絡、人工智能（包括機器學習、語言翻譯、人工語音、圖像識別軟件）等技術開始使很多工作崗位變得完全過時了。看起來，人工智能威脅到以腦力為生的中產階級的臨界點已經觸手可及了，知識型員工現在處在風暴中心。已有的創新——無論是無人駕駛汽車還是具有人工智能的家居產品——可能會“消滅”一大批至今還尚未受到影響的工作。數以千計的銀行雇員和旅行社職員被認為毫無用處，接下來是教師、研究人員和作家。

　　由于數據分析、商業思考和決策制定軟件可提供更有效、更廉價的勞動力，即使專業人士在這場就業浩劫面前也難以幸免。模式識別技術正把大量高薪崗位擠出就業市場。律師事務所使用計算機搜索大量的法律簡報和先例。金融公司使用計算機監控新聞提要，并通過他們搜集的信息進行金融決策。醫院使用機器人來做微創手術。在辨識欺詐或者診斷疾病方面，由于計算機能對大量的金融或者生物計量數據進行比較，因而它們的判斷經常比一大幫會計或者醫生所作出的判斷還要準確。

　　放射科醫生在經歷了13年的教育培訓后，可在美國年入30萬美元，而他們將首當其沖。不僅是因為腫瘤切片和X光片的掃描工作正以1/10的成本外包給印度實驗室。真正的威脅在于最新的模式識別軟件將能以1/100的成本完成大部分工作。

　　律師也同樣身處險境，因為某些聰明的算法也能夠翻查案例，評估現實問題并歸納出結論。機器已證明自己能夠勝任司法分析工作，其成本與人力相比不值一提——而且它們通常能比人類做得更徹底。

　　那么不久的將來什么職業炙手可熱呢？未來學家與商業心理學家預測，未來，世界將分成懂技術的與不懂技術的。如果你不懂創新技術，就去給自己找些計算機不能做的，不過什么是計算機不能做的呢？是娛樂、體育、關懷還是個人服務？■