麻省理工學院物理系終身教授邁克斯·泰格馬克從14歲起，就開始關注科技對人類未來的影響，人工智能的突飛猛進，更是加劇了他的擔憂，所以在其45歲，創立了人工智能界的非營利性組織“未來生命研究所”，致力於用科技改善人類的未來。
他的著作《生命3.0：人工智能時代，人類的進化與重生》表達了人類生命已經走過了1.0生物階段和2.0文化階段，接下來將進入能自我設計的3.0科技階段的觀點。
澎湃新聞（www.thepaper.cn）經授權摘取了“工作與工資”一節內容，其中提到了一些有趣的概念，如“數字化雅典”，數字經濟中的“超級明星”等。
人工智能會如何通過變革就業市場來影響勞動者呢？如果我們在用自動化促進經濟繁榮發展的同時，能搞清楚如何做才不會剝奪人們的收入和生活目標，那麼，我們就能創造出一個人人都可享有閒暇和空前富足的美好未來。在這一點上思考得最多、最深入的人，莫過於經濟學家埃裡克·布萊恩約弗森了，他也是我在麻省理工學院的同事。雖然他總是梳洗整潔，衣著考究，但他其實是冰島裔。我常常忍不住想，布萊恩約弗森或許是為了融入我們學校的商學院，前不久才刮掉了滿臉“維京人”式的狂野紅鬍子。無論如何，他自己肯定沒有“刮掉鬍子”的瘋狂想法。
布萊恩約弗森把自己對就業市場的樂觀預期稱為“數字化雅典”（DigitalAthens）。古代雅典公民之所以能擁有悠閒的生活，享受民主、藝術和遊戲，主要是因為他們蓄養奴隸來做苦工。那麼，為何不用人工智能來代替奴隸，創造出一個人人都有權享受的數字化烏托邦呢？在布萊恩約弗森的心目中，人工智能驅動的經濟不僅可以消除憂愁和苦差，創造出富足的物質生活，讓每個人都能得到自己想要的東西，它還能提供許多美妙的新產品和新服務，滿足今天的消費者尚未意識到的需求。
技術加劇不平等的3個方面
如果每個人的時薪都逐年增長，每個想要更多閒暇的人都可以在逐漸減少工作時間的同時持續提升生活質量，那麼，我們就能在未來的某一天實現布萊恩約弗森所說的“數字化雅典”。從圖一中我們可以看到，這正是美國從第二次世界大戰到20世紀70年代中期這段時間內所發生的事情：儘管存在收入不均，但收入的總體體量在變大，使得每個人分到的蛋糕也變得越來越大。不過接下來，發生了一些改變，布萊恩約弗森是第一個注意到這件事的人：從圖一中可以看到，雖然經濟水平正在持續增長，平均收入持續提升，但過去40年中的收益都進入了富人的口袋，主要是頂端1%的富人，而底端90%窮人的收入停滯增長。
這種不平等的加劇在財富上的表現更加明顯。對美國社會底層90%的家庭來說，2012年的平均財富是85000美元，與25年前一模一樣，而頂端1%的家庭在這段時間內的財富即使經過通脹調整之後，還是翻了一倍多，達到了1400萬美元。從全球的角度來看，情況更糟。2013年，全球最窮的一半人口（約36億人口）的財富加總起來，只相當於世界最富有的8個人的財富總額。這個統計數據不僅暴露了底層人民的貧困與脆弱，也暴露了頂端富豪令人歎為觀止的財富。在我們2015年的波多黎各會議上，布萊恩約弗森告訴參會的人工智能研究者，他認為人工智能和自動化技術的進步會不斷將總體經濟的蛋糕做大，但並沒有哪條經濟規律規定每個人或者說大部分人會從中受益。
儘管大多數經濟學家都同意不平等現象正在加劇，但這個趨勢是否會繼續下去？如果會的話，又是為什麼？有趣的是，在這個問題上，經濟學家們各執一詞。政治譜系上位於左翼的人通常認為，主要的原因是全球化和某些經濟政策，比如對富人減稅。但布萊恩約弗森和他在麻省理工學院的合作者安德魯·麥卡菲認為另有原因，那就是技術。具體而言，他們認為數字技術從三個不同的方面加劇了不平等的程度。
圖一：1920—2015年，美國家庭收入的變化趨勢
注：這張圖展示了在整個20世紀經濟極大地提高了每個群體的平均收入，以及不同群體分別獲益的份額。20世紀70年代以前，無論貧富，人們的生活都在變好。而在那之後，大多數收益都進入了頂端1%的富人的口袋，而底端90%的人幾乎沒有任何改善。圖中的數據經過了通脹調整，以2017年的美元表示。
第一，技術用需要更多技能的新職業取代舊職業，這有益於受過良好教育的人：從20世紀70年代中期開始，碩士學位持有者的薪水增長了約25%，而高中輟學者的平均工資降低了30%。
第二，布萊恩約弗森和他的合作者認為，從2000年開始，在公司的收入中，越來越大的份額進入了那些擁有公司而不是為公司辛勤工作的人的口袋裡。此外，只要自動化技術持續發展，我們還會看到，機器擁有者分走的蛋糕會越來越大。這種“資本壓倒勞動力”的趨勢對持續增長的數字經濟來說至關重要；數字經濟的概念是由技術預言家尼古拉斯·尼葛洛龐帝（Nicholas Negroponte）提出的，他認為數字經濟是移動的比特，而不是移動的原子。如今，從書本到電影，再到稅務籌備工具，一切都被電子化了，在全世界任何地方多賣出一套這些東西的成本幾乎為零，而且不用僱用新員工。這使得收益的大部分進入了投資者而不是勞動者的口袋，這也解釋了，為什麼儘管底特律“三巨頭”1990 年的總收益與硅谷“三巨頭”在2014 年的總收益幾乎相等，但後者的員工數比前者少9倍，並且股市上的市值是前者的30倍。
第三，布萊恩約弗森和他的合作者認為，數字經濟通常會讓“超級明星”而不是普通人受益。《哈利·波特》的作者J。 K。 羅琳是第一個成為億萬富翁的作家，她比莎士比亞富有多了， 因為她的故事能以文字、電影和遊戲等各種形式在數十億人口中以極低的成本傳播。同樣地，斯科特·庫克（Scott Cook）在稅務籌劃軟件TurboTax上賺了10億美元，而TurboTax 與人類稅務籌劃員不一樣，它能以下載的形式售賣。由於大多數人只願意購買排名最高的前10個稅務籌劃軟件，並且願意花的錢少之又少，因此，市場上的“超級明星”席位極其有限。這意味著，如果全世界的父母都試圖把自己的孩子培養成下一個J。 K。羅琳、吉賽爾·邦辰、馬特·達蒙、克里斯蒂亞諾·羅納爾多、奧普拉·溫弗瑞或埃隆·馬斯克，那麼，幾乎沒有孩子會覺得這種就業策略是可行的。
給孩子們的就業建議
那麼，我們應該給孩子們什麼樣的就業建議呢？我鼓勵我的孩子去做那些機器目前不擅長，並且在不遠的未來也似乎很難被自動化的工作。
近期，在對“哪些工作會被機器取代”的一項預測中，有人提出了一些在職業教育之前應瞭解的職業問題。這些問題十分有用。比如：
這份工作是否需要與人交互，並使用社交商？
這份工作是否涉及創造性，並能使你想出聰明的解決辦法？
這份工作是否需要你在不可預料的環境中工作？
在回答這些問題時，得到的肯定答案越多，你的就業選擇可能會越好。這意味著，相對安全的選擇包括教師、護士、醫生、牙醫、科學家、企業家、程序員、工程師、律師、社會工作者、神職人員、藝術家、美髮師和按摩師。
相比之下，那些高度重複、結構化以及可預測的工作看起來過不了多久就會被機器自動化。計算機和工業機器人早在很久以前就已經取代了這類工作中最簡單的那部分。持續進步的技術正在不斷消滅更多類似的工作，從電話銷售員到倉管員、收銀員、火車司機、烘焙師和廚師。接下來，就是卡車、公交車、出租車和Uber/Lyft司機等。還有更多職業，包括律師助理、信用分析師、信貸員、會計師和稅務員等，雖然這些工作不屬於即將被完全消滅的工作之列，但大多數工作任務都將被自動化，因此所需的人數會越來越少。
但是，避開自動化並不是唯一的職業挑戰。在這個全球化的數字時代，立志成為職業作家、電影人、演員、運動員或時尚設計師是有風險的，原因是：雖然這些職業並不會很快面臨來自機器的激烈競爭，但根據之前提到的“超級明星”理論，他們會遇到全球各地其他人的嚴酷競爭，因此，鮮有人能脫穎而出，獲得最終的成功。
在許多情況下，站在整個領域的層面給出就業建議是短視和不夠有針對性的。許多工作並不會完全被消滅，只不過它們的許多任務會被自動化取代。比如，如果你想進入醫療行業，最好別當分析醫療影像的放射科醫生，因為他們會被IBM的沃森取代，但可以成為那些分析放射影像、與病人討論分析結果並決定治療方案的醫生；如果你想進入金融行業，別做那些用算法來分析數據的定量分析師，也就是“寬客”，因為他們很容易被軟件取代，而要成為那些利用定量分析結果來做戰略投資決策的基金管理者；如果你想進入法律行業，不要成為那些為了證據開示而審閱成堆文件的法務助理，因為他們的工作很容易被自動化，而要成為那些為客戶提供諮詢服務並在法庭上陳情激辯的律師。
到目前為止，我們已經探討了個人在人工智能時代如何才能在就業市場上獲得最大的成功。那麼，政府應該做些什麼來幫助人們獲得職業成功呢？比如，什麼樣的教育系統才能幫助人們在人工智能迅速進步的情況下，做好充分的就業準備？我們目前採用的模型，也就是先上一二十年學，然後在一個專業領域工作40年，還能奏效嗎？或者說，是否應該讓人們先工作幾年，然後回到學校裡待一年，接著工作更長時間，如此往復？這種模式會不會好一點呢？又或者，是否應該讓繼續教育（可以在網上進行）成為每份職業必有的標準部分呢？
此外，什麼樣的經濟政策最能幫助我們創造出新的好職業？ 安德魯·麥卡菲認為，許多政策或許都能幫上忙，包括加大科研、教育和基礎設施方面的投資，促進移民、鼓勵創業等。麥卡菲覺得，“《經濟學原理》的教材十分清楚，但沒有人按此執行”，至少在美國沒有。
人類最後會全體失業嗎？
如果人工智能始終保持進步的勢頭，將越來越多的工作自動化，那會發生什麼事呢？許多人對就業形勢十分樂觀。他們認為，在一些職業被自動化的同時，另一些更好的新工作會被創造出來。畢竟，過去也發生過類似的事情。在工業革命時期，盧德分子也曾對技術性失業感到憂心忡忡。然而，還有一些人對就業形勢十分悲觀。他們認為，這一次和以前不一樣， 空前龐大的人群不僅會失去工作， 甚至會失去再就業的機會。
這些悲觀主義者聲稱，在自由市場中，工資是由供需關係來決定的。如果便宜的機器勞動力的供給持續增長，將進一步壓低人類勞動力的工資，甚至低到最低生活標準之下。由於一份工作的市場價格等於完成這份工作的最低成本，不管是由人來完成，還是其他東西來完成，所以在過去，只要能把某種職業外包給收入更低的國家或者成本更低的機器，人們的工資就會降低。在工業革命時期，我們學會了用機器來取代肌肉，人們逐漸轉向了那些薪水更高、使用更多腦力的工作。最終，藍領職業被白領職業取代。而現在，我們正在逐漸學習如何用機器來取代我們的腦力勞動。如果我們真的做到了，那還有什麼工作會留給我們呢？
圖二：2015 年，美國1.49億勞動人口的職業分佈
注：這張餅形圖表明瞭2015年美國1.49億勞動者在從事什麼職業。這裡的職業按照美國勞工統計局的標準，按照普及程度，總共劃分為535個種類。所有超過100萬人的職業都進行了標記。一直到第21位，才出現第一個由計算機技術延伸而來的新職業。這張圖是根據費德里科·皮斯托諾（Federico Pistono）的分析而繪製的。
一些職業樂觀主義者認為，在體力職業和腦力職業之後，會出現一波新的職業，這就是創造力職業。但職業悲觀主義者卻反駁說，創造力只是另一種腦力勞動而已，因此最終也會被人工智能所掌握。還有一些職業樂觀主義者認為，新技術會創造出一波超出我們想象的新職業。畢竟，在工業革命時期，有誰能想象到，他們的後代有一天會當上網頁設計師和Uber司機呢？但職業悲觀主義者反駁說，這只是一廂情願的想法，缺少經驗數據的支持。職業悲觀主義者指出，一個世紀前或者早在計算機革命發生之前的人也可以說同樣的話，預測說今天大部分職業都會是嶄新的、前所未有的，超出前人想象，並且是由技術促成的。這種預測是非常不準確的，如圖二所示，今天大部分職業早在一個世紀前就已經存在了，如果把它們根據其提供的就業崗位數進行排序的話，一直要到列表中的第21位，我們才會遇到一個新職業：軟件工程師，而他們在美國就業市場中所佔的比例不足1%。
圖三
這裡，讓我們再回頭看一看圖三，就會對事態有一個更好的理解。圖三展示了“人類能力地形圖”，其中，海拔代表機器執行各種任務的難度，而正在上升的海平面表示機器當前可以完成的事情。就業市場中的主要趨勢並不是“我們正在轉向完全嶄新的職業”，而是“我們正在湧入圖三中尚未被技術的潮水淹沒的地方”。圖二表明，這個結果形成的並不是一座孤島，而是複雜的群島。其中的小島和環礁就是那些機器還無法完成，但人類卻很容易做到的事情。這不僅包括軟件開發等高科技職業，還包括一系列需要超凡靈巧性和社交技能的各種低科技職業，比如按摩師和演員。人工智能是否會在智力上迅速超越人類，最後只留給我們一些低科技含量的職業？我的一個朋友最近開玩笑說，人類最後的職業，或許會迴歸人類歷史上的第一種職業：賣淫。後來，他把這個笑話講給一個日本機器人學家聽，這位機器人學家立刻反駁道：“才不是呢，機器人在這種事情上游刃有餘！”
日本機器人
職業悲觀主義者聲稱，終點是顯而易見的：整個群島都將被海水淹沒，不會再有任何用人比用機器更便宜的工作存在。蘇格蘭裔美國籍經濟學家格雷戈裡·克拉克（Gregory Clark）指出，我們可以從我們的好朋友——馬身上窺見未來的蹤影。
請想象一下，1900年，兩匹馬凝視著早期的汽車，思考著它們的未來。
“我很擔心技術性失業。”
“嘶嘶，別做個盧德分子。在蒸汽機取代我們在工業中的地位、火車取代我們拉貨車的工作時，我們的祖先也說過同樣的話。但今天，我們的就業崗位不減反增，而且，這些崗位比過去更好，我寧願拉一輛輕巧的四輪馬車，也不願整天原地打轉，只為了驅動一臺愚蠢的礦井抽水機。”
“但是，如果內燃機真的騰飛了呢？”
“我肯定，一定會有超出我們想象的新工作給我們來做。過去一直都是這樣的，就像輪子和犁發明的時候一樣。”
嗚呼！馬兒的那些“超乎想象”的新工作從未降臨。那些沒有實用價值的馬兒被屠殺殆盡，導致馬匹數量驟減，從1915年的2 600萬匹降低到1960年的300萬匹。既然機械式的“肌肉”讓馬匹成為無用之物，那麼，機械“智能”是否會讓同樣的事降臨到人類頭上？
如今電銷行業也面臨著革命，AI電銷機器人橫空出世，80%的電銷從業人員未來面臨著失業，5M-AI電銷機器人自從推出以後，席捲了電銷團隊，尤其是在裝修行業，裝修公司紛紛換上5M-AI電銷機器人取代傳統電銷團隊，5M-AI電銷機器人憑藉強大的語義識別技術，深度學習算法，NLP-自然語言理解多輪智能對話，上下語義理解，不僅讓公司電銷效率提升了1500%！也同時讓電銷成本降低了1000%！傳統電銷人員看到如此強大的AI又會作何感想呢？
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