近年，许多人对人工智能报以热烈的期待，但在笔者看来，人工智能可能带来人类整体就业机会和财富总量的减少。人工智能正在把数量巨大的、对智能要求不高的工作机器化、电脑化，以前以为没有风险的复杂脑力劳动也面临被电脑取代的严峻威胁。

　　人工智能很可能在不远的将来造成海量失业和大规模的两极分化，而这两种新状况将导致西方现在尚存的橄榄形社会结构向着金字塔形退化。

　　近年，人工智能的话题是越来越火，许多人都报以热烈的期待，但在笔者看来，与前两次创造了大量就业和财富的工业革命性质不同，现在的第三次工业革命可能带来人类整体就业机会和财富总量的减少。

　　其根本原因是：前两次工业革命的实质是去智能化，让复杂的工作变简单，从而同时创造了大量的就业机会和消费人群。现在的第三次工业革命（或按有些定义来说，是第四次智能化工业革命）的实质正好相反——它正在把数量巨大的、对智能要求不高的工作机器化、电脑化。剩下的工作则被分化到要求身体灵巧度的体力劳动和要求高度智力的脑力劳动两个极端；位居中间的、极大数量的不要求很高身体灵巧度的体力劳动和不是太复杂的脑力劳动被大量自动化。

　　数字革命因此很可能在不远的将来造成海量失业和大规模的两极分化，而这两种新状况将导致西方现在尚存的橄榄形社会结构向着金字塔形退化。

三次工业革命的异同

　　大家都知道，第一次工业革命肇始于蒸汽机的发明。它让人类的劳动脱离了体力和畜力。然后才是各种机器。这一期间的发明创造大都有一个共同的特征，也是成功的诀窍，就是它们在去智能化。以前只有艺人能做的复杂劳动，被工业化拆解成数十上百个小步骤，每一个步骤都相当简单。于是，差不多是个人就可以完成这样的工作，从而提供了海量的就业机会，同时造就了海量的消费群体。

　　大规模工业生产同时创造了大量的廉价商品和大量的廉价商品购买者。这次革命损害的是少数手工艺者的利益，带来的是多数的资本家、发明家，尤其是提供不太复杂的劳动的大量工人们的利益。

　　到第二次工业革命时代，这个基本特征并没有改变。各种各样的电器创造了大量的不是太复杂的就业机会和消费群体：蓝领+白领。创造彩电、冰箱、洗衣机、空调和没有联网的电脑的年代，是人类那些可以转化为生产力/消费力的想象力的最近一次大爆发。互联网则不是，其原因下面会详解。

　　在这两次革命中，工资收入的上升和消费品价格的下降并行，创造了现代的“中产阶级”。事实上，普通劳动者是头两次工业革命时代最大的获益者。蒸汽机革命的最大受益者是工人阶级。电器革命的最大受益者是普通白领。这种受益者具有生产者和消费者的双重身份。

　　第一次工业革命以前，农民是绝大多数。革命以后，工人变成最大的就业群体，但从未成为绝大多数。第二次工业革命以后，工人数量开始萎缩，白领成为最大就业群体，其中又分上中下。第三次工业革命开始以来，白领的下层就是职员阶层，随农民群体、工人群体之后开始迅速萎缩。现在的最新形势是，中等干部群体也开始萎缩。

　　美国加州的湾区硅谷就是最典型的例子，那里就只剩下两个主要的就业集团。居于主导地位的是工程师集团。他们几乎个个都有博士硕士学位，都是领高薪的高级干部。在那样的高科技公司里，没有高级学位的其他工作人员，只是零头。勤杂工作基本上都被外包了出去。在高科技公司之外，居于从属地位的就是各种为他们服务的服务行业。从政府行政部门开始，直到外包的清洁/保安公司、大小商店、旅店、餐馆、旅行社等。

　　在硅谷基本上没有制造业，也没有中产阶层。附属于它们的基本都是外包的制造业，比如苹果公司设计的电脑、手机的制造。基本在海外，至少也是在美国比较落后的州。

　　在美国的各州和海外一样，都在经历迅速的自动化过程，越来越少的人生产越来越多的东西，或同样多的东西由越来越少的人生产，各项服务都在尽其所能地自动化。先是机器、机器人排挤工人，然后是电脑排挤中下层白领。只剩下站在电脑背后、有能力操控电脑的高端白领是人生赢家。已经有人把这类人称之为超级人类（Super Human），甚至神人（Deus Home）。

　　这里的赢家不是指使用电脑的人，而是指设计电脑和为电脑编制重要软件的人。那些在IT相关行业的工程师级别以下的从业人员，可算作不输不赢。其它行业的工程师级别以下的人，大体上都是输家。

　　一直以来，有一个技术进步主义的教条，它说的是：技术进步的确会消灭一些旧的职业岗位，但它一定会创造出更多的、更好的新职业新岗位，技术进步的总效应总是正面的。有一个词专门形容这种状况，叫做“破坏性创新”（Destructive Innovation）。

汽车是个被人反复念叨的经典例子

　　比如：汽车的发明消灭了马车夫，但是创造了汽车司机。汽车与马车功能类似，但效率更高。汽车司机比马车夫的工作条件更好。以前只有很少的人能拥有马车。现在差不多家家都可以拥有汽车。所以，这个变革给人类带来了更多的财富和更多的就业，是个只赢不输的结果。

　　但将来的技术进步能一直这样只赢不输吗？如果赢家不及输家多，那问题的实质就会变成“创新性破坏”（Innovative Destruction）。

16个主要欧盟国家，1979年至2012年的部分行业变动情况。

互联网时代的工作岗位为什么会大量消失？

　　这个时期出现了前两次工业革命时期没有出现的新现象，就是新的发明创造层出不穷，但是却没有带来大规模的就业群体和消费群体的增加。在IT行业无疑是出现了新的就业和消费群体，但他们的出现是以更大范围的就业群体和消费群体的消失为代价的。其表现就是，全球的尤其是西方发达国家的GDP、就业人口、消费能力的增长都日趋缓慢，甚至完全停滞。

　　笔者以为，和前两次工业革命时代的国际环境不同，在东方已经发展起来以后，如今的世界市场已经整体饱和，生产规模无法再扩大。某样产品生产效率的提高，只能导致同样的产品数量用更少的人生产，从而导致该部门的就业数绝对减少。遵循尽可能降价竞售的市场利润平均化规律，效率提高必然导致价格的降低。同样的产品数量，还会表现为GDP产出的缩减，两项叠加，从而导致人类消费能力的缩减。

被电脑取代的职业

　　有一个流传已久的企业家的格言，叫做：一切节省归根到底都是对劳动力的节省。这句话在劳动力不足的年代，听起来谁都不难受。但在劳动力过剩的今天，可就是有大大的违和感了。

　　我们现在开始举证：

　　现在法国药店里的配药已经全部自动化。药店工作人员告诉我，后面的药库里还是需要一个人，他的唯一任务就是：当配药机器的备用槽中快出现空缺时，把新的药盒放进去。至于药品临近出缺以后的补充预订，电脑已经可以完全包办。

　　飞机的订票系统，现在全球都已经智能化，网络化。可以说已经没有飞机票是通过什么售票窗口由人卖出去的了。旅行社代售也是通过同样的智能订票系统，顶多是他们能有一点格外的折扣。火车票地铁票公共汽车票等也在迅速地进入无人售票的阶段。现有的有人售票处大部分都面临在不远的将来被裁撤的命运。现在连纸质票都已经过时，你可以用手机上的机票照片扫二维码过关。

　　坐落在波士顿的Rethink Robotics公司开发的Baxter通用机器人不用编程，已经可以自主学习。只要师傅领着它做一遍，它就可以记住动作要点。只要人再教它一遍即可学会新的动作。价格2.2万$一台，相当于美国工人半年的工资，这个价码当然很亲老板。

　　现在有个新词，叫做“工厂车间的无灯制造环境”（lights-out manufacturing environment）。这个词的意思是：整个车间都是机器人，各种传感器也根本不用在可见光的范围内工作，因此灯光多余，可以全部关闭。如果这种工作环境扩大到可观的规模，是不是会让人类细思恐极？

瘆得慌……

　　根据摩尔定律，电脑的计算能力不断上升，价格不断下降，软件则越来越精巧智慧。而人的工资总是越涨越高。工资越高，工资涨得越快，工作越简单，被机器人取代的风险就越大。这是一个宿命似的彼涨此消的过程，面向未来，人类普通劳动者好像没有胜算呀！

大数据+机器学习

　　近几年人工智能又出现了一个飞跃，就是大数据+机器学习，或者说依赖大数据的机器学习，而且是深度的学习。这个学习的深度可以比普通人所能达到的深得太多，在某一方面，达到人类顶尖水平。

　　先举个中国人绝对关注的围棋例子。大家都知道，2016年春天谷歌的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石时所执行的深度学习，与电商根据你过去买的货品向你推荐类似商品的学习完全不在一个量级上。因为围棋的变化极为繁复，牵扯到战略战术、大局观、局部作战和繁琐的细节收官。对手高智商，还无休止地与你做对，AlphaGo是在学习了无数历史棋局，经过策略网络和价值网络再加蒙特卡洛搜索树多方协助，共同努力，才最终得到超过人类九段棋手的战斗能力。

　　这种深度学习在某一具体的方面，已经取得足可媲美甚至超越人类的成就。而且它能够以人类无法比拟的速度继续进化升级，只要接近了人类的能力，就可以很快地超过人类。人类要负责的，只是为它搭建一个学习的框架，而且这个框架经过修改，就有可能适应各种不同的课题。

　　相信大家也都知道，就在2016-2017的新年期间，改名Master的AlphaGo升级版重出江湖，数日之内，打遍中日韩棋手60连胜无一败绩。至少在快棋方面，已经把人类彻底打服。AlphaGo2.0与柯洁的决战，马上就要开始。普遍预测：人类的胜率是0。

　　下围棋哪里可能限制得住开发了AlphaGo和其升级版Master的英国公司DeepMind的雄心，它已经和NHS（英国皇家医疗服务系统）签5年合约，接管它的医疗数据库。5年之后，已经录入随时更新海量医学知识的DeepMind的系统经过对该数据的深入学习，会达到什么水平，与人比如何？与AlphaGo/Master比如何？是不是很值得期待？

　　IBM具有庞大信息库的超级计算机“沃森”（Waston）已经开始成为临床医生不可或缺的助理。它不仅有海量的生物医学信息，而且可以进行人机对话。再过些年头，积累了足够的资历，它很可能就可以独自挂牌或为主行医了。

　　IBM的沃森先生可不是仅仅在学做医生，它也在学做律师呢。据报道，它两天可以看57万份法律文件。其与日俱增的大数据搜寻能力在寻找案例、专利、准备文书等方面，拥有人类完全不可比拟的速度，已经造成和必将造成更多的法律辅助行业从业人员的失业。

　　连编程工作都可以逐步电脑化——不是人用电脑编，而是电脑帮人编。数据库可以为编程者提供大量的已经编好的程序片段。以至于很多时候，程序员只需把这些片段像积木似地拼接起来，再加以润饰，就可以完成既定任务。

　　再经过一些年头的学习，电脑完全可能自行拼接片段，编出可以运行并完成新任务的程序，这将会是大部分普通程序员的噩梦。如果算法学会了自行拟定新的更强大的任务，自行寻找途径去完成它，它可以不依赖人类而自行进化，那科幻片中整个人类的大噩梦会不会就要开始了？

　　驾驶汽车毫无疑问是一项复杂脑力劳动，眼看着这个难关数年之内就可能被人工智能全面攻克。开车不再用人，是一个伟大的梦想，可以给人类带来极多利益。比如降低碳排放、减少各种污染、减少交通事故、减少交通拥堵等。但也会带来一系列负面影响，其中最大的影响恐怕就是不再需要司机和汽车拥有量的大幅降低，会造成大量的失业。自动驾驶汽车普及的一天，很可能就是人类GDP总量和就业人口总量开始下降的一天。

　　“随着机器学习和人工神经网络的兴起，越来越多的算法独立演进，改善自己，从自己的错误中学习。它们分析了人脑无法容纳的天文数字体量的数据，并学会那些脱离了人类思维的识别模式和策略。种子算法最初可能是由人类开发的，但是随着它的发展，它遵循自己的路径，它去的那些地方人类没有去过，没有人可以追随。”

　　不知是过于聪明的还是过于愚蠢，人类正在努力训练机器来取代自己。语音识别、语言翻译、图像识别、人脸识别等领域都是这样。

　　结论是：依靠可以获取的规模日益庞大的大数据，加上日益强大又日益廉价的计算能力，通过深入学习的方法，一大批原来以为完全不可能电脑化的复杂认知任务，现在正被逐批地电脑化。以前以为没有风险的复杂脑力劳动也面临被电脑取代的严峻威胁。

互联网时代的GDP为什么会大量消失？

　　关于免费经济新哲学。

　　免费的经济，就是不是用钱来计算的经济。免费经济的最杰出代表不是慈善事业，而是Linux。Linux的精神不止是免费，还有自由开放。英文free就有这两层意思。自由开放是说源代码完全公开，没有版权，任何人都可以免费使用和自由修改增加，这修改增加的部分依然要遵守免费、自由开放两个原则。

　　这似乎不符合“人总是要谋私利的”这个人类社会经济运行的基本定律。可是事实是，Linux系统不仅在社会上站住了脚，且已经对以Windows为代表的传统商业模式产生了巨大的压力，在服务器方面，它甚至占据了超过半壁江山。

　　那么谁为Linux的研发提供经费呢？是以Google为代表的各大商业公司。他们出钱发展基础系统，研制应用程序，再和另行研发的不再免费的相关硬件、维护服务等一起打包出售。这样就绕出了免费的陷阱，提供了一个和Windows系统完全不同的免费自由精神。

　　为什么工作还在，钱却没了？

　　在现实中，Linux的免费和自由原则并没有得到彻底的贯彻。但是，由于几家大公司的带头，这个免费、开放的精神泛滥于Linux体系占统治地位的互联网和智能手机世界。

　　在这个方向做得最成功的当属谷歌，因为谷歌提供的各项主要服务几乎全都是免费的。举其大宗者：看家本领搜寻、YOUTUBE、GPS、连30G以下的云盘，都是100%免费的，它的经费来源主要是广告，但你甚至都注意不到广告在什么地方。这样它能不所向披靡吗？

　　数码成果可以无限制、无成本地复制分享。就是要想收费，也很容易被绕过或被破解。破解之后，还总有人向网上免费投放，这是与以前任何商品的不同之处。有人认为，它们根本就不是商品：资讯产品就应当和阳光、空气一样，由全人类免费分享。

　　如果当初Linux没有提出免费、开放的原则，和微软Windows一样，收费才能使用，那基于Linux上开发出来的软件也都有成本，都必须付费才能使用。这样就会和其它产业一样，建立起一个长长的价值增长链条，从业人员和其它行业一样，都会有正常的收入，国家自然也会有相应的税收，近年来的GDP增速迟滞至少就会有所改善。当然也有代价，就是互联网、物联网的发展会迟缓一些，人们得到的实际好处会少一些，慢一些，但发展自然会更稳健一些。

　　最终的事实可能证明，免费的Linux数字经济因太廉价而无法产生价值链无法收税，这不是一件好事情，也会造成系列不利影响，其中一些还很严重，比如网络媒体生存艰难。

　　GDP的实短路与虚短路

　　近些年来GDP增长减速，可能跟很大一部分GDP已经被互联网经济用虚的和实的两种方式短路掉密切相关。

　　实短路的意思是：这项商品真的就没有了，比如手机取代了家用手电筒，GDP自然也没有了。虚短路说的是，这项服务其实还在，但是没有GDP产生，比如免费的GPS。

　　实短路的最大实例之一：智能手机的成功。一方面它整合了太多的硬件功能，从录音、录像、照相、放音、放像、电话、互联网、GPS、重力平衡等传感器、双向摄像头、LED光源一应俱全。另一方面就是它秉承Linux的免费精神，提供了不计其数的免费软件，把前面各种硬件的功能无所不用其极地发掘殆尽。

　　它用区区2000元人民币以下的硬件价格，就包揽了几乎人们可以想象得到的所有多媒体+GPS，乃至再加手电筒、闹钟等等功能。限于体积，它所缺的硬件似乎仅限大音箱、大屏幕。

　　虚短路的最大实例之一：国内人民重大的娱乐项目——追看网上免费小说。这些小说通常在收费网站上发表，在那里订阅是要收费的。网络作家也只能靠在极少量的收费网站上首发文章获取收益。但毫无例外，任何一篇被追捧的小说发表之后不超过1个小时，就有人把它抄出来放到不计其数的免费网站上。

　　虚短路另一个更重大的实例是GPS找路服务。几年前，还有Tomtom这样的商家在提供质量不错的有偿服务。近些年来，由于谷歌提供的免费GPS服务质量足够好，其它同行者就只好先后歇业。这是野蛮粗暴倾销性商业竞争的典型实例。但在互联网服务领域，没有这样的王法，或者说最大的王法就是免费。如此弱者肉就理所当然地被强者食。

　　职业对电脑化的前景有怎样的敏感度？

　　笔者最近一两个月浏览了大量关于智能机器对就业的冲击的文章、报告和书籍。发现Carl Benedikt Frey和Michael A. Osborne 在2013年9月发表的报告拥有无可动摇的原创地位。该报告题为“THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?”（未来的就业：职业对电脑化的前景有怎样的敏感度？），长达72页，也许是第一部也是唯一一部试图认真地量化电脑化对就业市场的影响的著作。

　　该论文提到人工智能发展的三大难关：

　　一、感知和操控能力。以理发师为例，涉及对头型的微妙感知。然后是人的肢体灵巧度，尤其是手指灵巧度，最后是对狭窄工作空间的适应度。

　　二、创新智力，比如文学艺术科学研究发明创造美工设计。而科学技术发明创造能力，应当是人工智能“取代人类”路上的主要拦路虎。

　　三、社交智力，如谈判、说服、照顾、情感等。这个方向其实很可能是人类可以长期保留的最大一块地盘。已经有一个很好的词来描绘这种电脑很可能无法掌握的人类独门技能——情商。电脑至今是完全没有情商的，科幻作品中的相关描写都纯属虚构。

　　关于西方与中国的国内和国际地缘政治

　　本文已经论证，人工智能不加约束的发展很可能将导致海量失业和严重的两极分化，从而使西方在二战后好不容易达成的橄榄形社会向金字塔型退化。这种退化会有非常糟糕的政治后果。去年以来的英国退欧、美国特朗普当选和现今法国大选的乱象都有这种社会结构退化的深刻背景。这个背景的继续发展完全可能导致只能在橄榄形社会中正常运行的西式民主制度的崩盘。

　　中国由于尚处发展中，现有金字塔型社会还会向橄榄形演进一段时间。因此可能赢得宝贵的时间差。

　　人工智能不加约束的发展也会在国际上加剧两极分化，那个众所周知的数字鸿沟会越挖越深。全球化的确让东方与西方之间的差距大为缩小，但东方+西方而成的“北方”与南方之间的差距并没有明显缩小。不过中国在这场地缘世局演变中也许会是赢家。

　　后劳动时代猜想

　　将来发达社会的基本结构很可能就是：一小撮有能力操控电脑和其它新科技（比如生物基因工程，纳米科技……）的知识分子，加上一大批由他们操控的电脑和机器人、自动系统居于社会的顶端。然后是比他们本身人数还多许多的、为他们服务的人群。最后就是逐步增长，从15%、20%、30%一直增长到50%以上的无业人群。

　　继农业时代之后，是工业时代，再之后是服务业占多数的后工业时代。但是这三个时代有一个共同的特征，就是都属于劳动时代。劳动人口，始终都占着成年人口的绝大多数。不从事劳动的劳动年龄人口始终只占成年人口的极少数。下一个时代的劳动力市场的特征，我们是不是可以概括为后劳动时代？

　　在无数科幻电影中出现了无数次的电脑统治人类场景，相信就是会有也还相当遥远。但超级人类在电脑+机器人的协助下统治人类的场景，离我们恐怕就相当的近了。像我们这群新中国成立后的一代，都很有机会在暮年目睹这个时代的来临。我们的儿女一代，那就更是必定恭临其盛或在劫难逃。他们是有机会加入超级人类的行列，还是会成为超级人类的附庸劳动者，还是更糟糕地沦为无用人口，就看他们的天赋、努力和机遇，还有就是人类的各个群体和整体，对这些变迁矢量加权以后的综合应对效果了。