找一份工作，努力上班，做好自己的事情，獲得工資。數(shù)百年來，每一個人都把這當作常識，這也是文明的基石之一。理論上，每個人都必須為社會貢獻一些有價值的東西，從而自己換取食物和住房等寶貴資源。

但如果這一切都改變了呢?如果技術(shù)、機器人和人工智能(AI)的進步使人類成為運行人類社會不必要的部分呢?

這取決于你的看法，畢竟這個概念是令人興奮或恐懼的。對于許多人來說，兩種感覺交織在一起。

但無論你對這一問題的個人意見如何，工作自動化 —— 用機器人和AI替代人力勞動是現(xiàn)實，我們將面臨移動機器人(MR)和機器學習(ML)的重大進步，以及模式識別算法機器人的快速發(fā)展，這意味著機器人在人力方面的工作將會比我們更快，且毫無爭議。最近的技術(shù)進步，如谷歌的無人駕駛汽車，像Siri和Cortana這樣的虛擬助手以及日本的醫(yī)療保健機器人，獲得沙特國籍的機器人等，這些技術(shù)例子的出發(fā)點都是處理很多人認為只有人類能做的工作。那么機器人還能做什么呢?

工作自動化對人類工作的風險

普華永道(PWC)對這一主題的最新研究，提供了迄今為止最為溫和的結(jié)果：到21世紀30年代早期，大約30%的人類工作都會遭遇被自動化替代的高風險(甚至有70%的可能性或更多)。(本研究集中在英國，所有提及的結(jié)果主要表現(xiàn)為英國)

在所有行業(yè)和產(chǎn)業(yè)中，我們可以觀察到更多的模式來評估在不久的將來工作自動化中哪些職位有風險。一般來說，低技術(shù)、低教育和低工資的工作最容易受到工作自動化的影響。然而，絕大多數(shù)的職位都集中在四個關(guān)鍵行業(yè)，占英國就業(yè)比重的36%。這些行業(yè)是：

運輸和倉儲，56%或95萬個工作崗位處于風險中。

制造業(yè)，46%或122萬個工作崗位處于風險中。

批發(fā)和零售業(yè)，有44%或225個工作崗位處于風險中。

行政和后勤服務(wù)，有37%或109個工作崗位處于風險中。

為什么是這些行業(yè)呢?因為，決定一個工作崗位是否被視為工作自動化高風險或低風險的主要因素是工作所需任務(wù)的組成。

由許多常規(guī)和手動任務(wù)組成的工作比其它工作更有可能導(dǎo)致工作自動化。背后的原因不難理解：機器人不會像人類一樣疲勞，也不會在法律上或身體上需要休息或下班。從純粹的效率角度來看，沒有一個人可以與每天24小時、每周7天、每年365天工作的機器相競爭。此外，技術(shù)常規(guī)方面是我們期待的一切 —— 任何精心設(shè)計的硬件或軟件都會在給出正確指示時完成我們想要的工作。如果沒有，我們可能會抱怨。因此，機器除了可以承受理論上不斷勞動之外，還能夠日復(fù)一日地產(chǎn)生完全相同、高質(zhì)量的結(jié)果。

可以發(fā)現(xiàn)上述所有四個主要行業(yè)主要由常規(guī)和手工作業(yè)組成，使得它們最易受到工作自動化的影響。盡管廢水和污水管理行業(yè)比前面提到的行業(yè)要小得多(僅雇傭0.6%的人)，但由于其嚴重依賴手工和日常工作，而且其中許多是不利于人類健康的，因此風險就業(yè)比例最高達62%。

另一方面，高度依賴社交和文字技能的工作，如教育和醫(yī)療、社會工作，面臨的工作自動化風險要低得多，分別占8%和17%。這應(yīng)該也是很容易理解的，因為我們認為更自然的是，與其他人類產(chǎn)生共鳴，而不是機器人，意味著涉及大量社交互動的工作目前相對來說面臨工作自動化時比較安全。盡管取得了一些令人難以置信的進步，機器和AI能夠閱讀、書寫和理解文字，但達到人類能力的水平，還有很長一段路要走。

當然，工作自動化不僅會帶來失業(yè)，還會創(chuàng)造就業(yè)機會，特別是在機器人和AI領(lǐng)域。估計到2030年， 5%的就業(yè)崗位是當前不存在的，雖然這并不能抵消我們前面提到的30%的就業(yè)損失，但確實顯示了在正確的行業(yè)上，工作自動化可以創(chuàng)造工作。

BBC 基于劍橋大學研究者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的數(shù)據(jù)體系分析了 365 中職業(yè)在未來的“被淘汰概率”。以下是部分具體職業(yè)的被取代概率。

電話推銷員：被取代概率99.0%

打字員： 被取代概率98.5%

會計： 被取代概率97.6%

保險業(yè)務(wù)員： 被取代概率97.0%

銀行職員： 被取代概率：96.8%

政府職員： 被取代概率：96.8%

接線員： 被取代概率：96.5%

前臺： 被取代概率：95.6%

客服： 被取代概率：91.0%

人事： 被取代概率：89.7%

保安 被取代概率：89.3%

房地產(chǎn)經(jīng)紀人：被取代概率：86%

工人： 被取代概率：80%-60%

廚師：被取代概率：73.4%

IT工程師： 被取代概率：58.3%

圖書管理員： 被取代概率：51.9%

攝影師： 被取代概率：50.3%

演員、藝人：被取代概率：37.4%

化妝師： 被取代概率：36.9%

寫手、翻譯：被取代概率：32.7%

理發(fā)師： 被取代概率：32.7%

運動員： 被取代概率：28.3%

警察： 被取代概率：22.4%

程序員：被取代概率：8.5%

記者：被取代概率：8.4%

保姆：被取代概率：8.0%

健身教練： 被取代概率：7.5%

藝術(shù)家、音樂家、科學家：被取代概率分別為：3.8%、4.5%、6.2%

律師、法官：被取代概率：3.5%

牙醫(yī)、理療師： 被取代概率：2.1%

建筑師：被取代概率：1.8%

公關(guān)：被取代概率：1.4%

心理醫(yī)生：被取代概率：0.7%

教師：被取代概率：0.4%

酒店管理者：被取代概率：0.4%

不同國家工作自動化的差異

英國實際上是會受到工作自動化影響最小的國家之一。對德國和美國的估計顯示，他們的工作自動化比例分別高達35%和38%。在具有更激進結(jié)果的研究中，認為高達47%的美國工作面臨工作自動化的風險。

這有一些因素，主要是行業(yè)間工作分配的差異和這些行業(yè)內(nèi)任務(wù)組成的差異。

例如在美國，金融和保險業(yè)的勞動人口與英國大致相同。不過，英國的金融工作者更多地集中在倫敦，而且許多在國際市場上工作，需要更高的教育水平，而且被描述為具有更復(fù)雜和更困難的角色，因此不易于工作自動化。

美國財務(wù)專業(yè)人員在全國范圍內(nèi)更加普及，更有可能與當?shù)仄髽I(yè)合作，不需要盡可能多的教育，并且將角色描述為更簡單、更常規(guī) —— 因此可能遭受工作自動化。

對于德國來說，制造業(yè)中的工人比例明顯高于英國，比英國高出11%。不僅如此，德國在工作中不太依賴“中層管理”，工人在人力和常規(guī)任務(wù)的集中度較高 —— 最有可能自動化的任務(wù)。

不過，英國并不是自動化風險最低的國家。21%的日本勞動力的處于工作自動化風險中，盡管在零售和制造業(yè)中工作的人口比例較高。值得注意的是，日本的批發(fā)和零售行業(yè)只有25%的工作處于風險中，而英國的為44%。

這主要是由于文化和工作倫理方面存在很大的差異，其中普通工人技術(shù)比英國同行要高得多，在手工和日常工作中的工作時間要少一些，組織和規(guī)劃等常規(guī)管理任務(wù)也是如此。這適用于其他每個行業(yè)，由于日本工人需求較高，每個行業(yè)與英國相比，自動化程度要低得多。唯一的例外是施工，研究認為2%的工作處于工作自動化的風險中。

雖然所有這些研究都將統(tǒng)計數(shù)據(jù)和調(diào)查結(jié)果基于20世紀30年代初被替代工作的預(yù)測，但是在一些地方已經(jīng)發(fā)生了工作自動化，這是一個持續(xù)的過程。自2008年金融危機以來，44%的員工人數(shù)已經(jīng)下降，通過工作自動化來填補空白。

最近印度跨國公司Infosys證實，他們通過工作自動化方式替代了11,000名員工，生產(chǎn)力還有所提高，首席執(zhí)行官Vishal Sikka表示打算一直繼續(xù)下去，Infosys將繼續(xù)擁抱數(shù)字化未來及其帶來的可能性。

未來生活在工作自動化中

人力被機器人取代的想法并不是才出現(xiàn)的。在19世紀初期，隨著紡織工業(yè)越來越依賴機械，許多手織織工在機械化下喪失工作，導(dǎo)致了勒德分子的抗議活動，一些工人砸毀了正在取代他們的機器。

轉(zhuǎn)變不能說是順利的，但如果我們假設(shè)歷史將重演這個例子，那么可以估計工作初期損失很大，但隨著時間的推移，就業(yè)回升到幾乎相同的水平，以及財富水平總體增加。

但是假設(shè)完全不同的情況產(chǎn)生同樣的結(jié)果，這是愚蠢的。機器人開始接受比以往體力和智力要求更高的任務(wù)，隨著技術(shù)的進步比以往任何時候都更加快速，并且持續(xù)加速 —— 導(dǎo)致職業(yè)自動化將會持續(xù)影響就業(yè) —— 甚至可能是永久性的。

工作自動化的挑戰(zhàn)

當然，工作自動化在成為廣泛的實踐之前，仍然存在著許多挑戰(zhàn)，并不是每個人都同意應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

值得注意的是，所有工作自動化的研究主要集中在技術(shù)可行性上。還存在一些其他經(jīng)濟、法律和監(jiān)管因素，即使在技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)之后也可能延遲工作自動化的傳播。

首先，成本。幾乎在所有技術(shù)進步和發(fā)明的情況下，技術(shù)發(fā)明和經(jīng)濟上可供出售用于商業(yè)或企業(yè)用途之間，都有一段時間。

當工作自動化技術(shù)首先成為現(xiàn)實時，機器人和AI的成本 —— 以及其能源、機器人維護以及AI安全性和更新的成本，將與人力的更新以及相應(yīng)的生產(chǎn)力進行比較。

許多公司可能會看到低成本的人力勞工是一個更有吸引力的選擇，而不是投資于尚未在工作場所證明自己的昂貴新技術(shù)。

然而，隨著新技術(shù)的成本下降，經(jīng)濟制約因素將隨著時間的推移變得越來越少。可能只有少數(shù)幾家公司會最早采用這項技術(shù)，但由于這些技術(shù)在這些工作場所的效率提高，成本下降，其他公司也將迅速采取行動。

然而，法律和監(jiān)管方面的限制仍將適用，即使克服經(jīng)濟障礙，這些限制仍將持續(xù)存在。

已經(jīng)提出了“機器人稅”的想法，以增加大量使用工作自動化公司的所得稅稅率，或者根據(jù)其產(chǎn)生的收入為每個機器人分配“工資”，就像人力和稅收一樣，工資與普通工人相同。這些想法將阻止公司迅速用機器人代替整個勞動力，稅收中的錢再投資用于那些成為工作自動化的受害者。

批評家稱這個想法是“創(chuàng)新稅”，旨在阻止進步，由于擔心變革，并指出，相比不含這種稅的國家，任何施加機器人稅的國家將會更難以吸引企業(yè)經(jīng)營工廠。 “機器人”個稅尤其吸引了這樣一些人的批評，他們認為我們已經(jīng)使用的機器(如電腦)和機器人之間定義太模糊，機器是更大的技術(shù)過程的一部分 —— 對機器人征稅將是對技術(shù)進程征稅，這將是前所未有的。

其他提出的解決方案是為政府投入更多的職業(yè)教育和培訓(xùn)。也許最有爭議的解決方案是引入全民基本收入(UBI)，將少量的錢給予每個人，不管就業(yè)狀況或財富，以確保即使沒有工作的人仍然有辦法生存，并為經(jīng)濟提供生存所需的消費。

這引起了人們的廣泛批評，理由是實際負擔能力對鼓勵就業(yè)的負面影響，也有很多人單純強烈反對“不做任何事情”的想法，無論其意圖或結(jié)果如何。 UBI已經(jīng)在幾個國家，如芬蘭、荷蘭、美國、加拿大和巴西等地被試用。這些試驗背后的確切細節(jié)和方法有很大差異，因此，這些試驗產(chǎn)生的結(jié)果和數(shù)據(jù)也可能會有所不同，但是一旦這些試驗結(jié)束并得到分析，我們將會更加集中精力回答 UBI的可行性。

總結(jié)

并不是每一項關(guān)于工作自動化的研究都得出了相同的結(jié)論，每項研究都留下了很大的不確定性空間，技術(shù)進步速度變得如此之快，這是很難預(yù)測的。經(jīng)合組織的研究得出結(jié)論，只有10%的工作面臨著工作自動化的高風險，而且工作自動化只會在職業(yè)中占有特定的任務(wù)和職責，很少有專業(yè)本身。他們的研究表明，工作自動化將支持人類工作，且不會顛覆他們。然而，必須指出的是，經(jīng)合組織的研究結(jié)果是這個話題的異常值，也是唯一一個得出這樣結(jié)論的機構(gòu)。所有這些研究共有的一個判斷是，對于未來被機器人領(lǐng)先一步的人類就業(yè)者而言，教育和培訓(xùn)將變得更加重要。

有一件事是可以肯定的，在未來的工作中，想從機器人和AI手中搶飯碗，知識是關(guān)鍵。