試想一下，如果明天有70%的美國人被解雇，他們會去干什么呢？

　　如果像這樣有一半以上的勞動力被炒魷魚，這個經濟體恐怕也會不復存在吧？但是19世紀初工業(yè)革命時期，勞工們就曾像這樣被慢慢解雇。200年前，70%的美國勞力在農場工作?，F在，自動化技術搶走了99%的工作，機器取代了他們（和他們的農用畜力）。但是，被解職的勞力并沒有閑下來。自動化技術反而在新的領域創(chuàng)造出上億的工作崗位。原來的農民現在加入了工人大軍，在工廠生產農具、汽車和其他工業(yè)產品。從那時起，一波一波的新崗位相繼涌現——設備維修、膠印、食品化學、攝影、網頁設計——每一項都植根于先前的自動化技術。今天我們大部分人的工作都是19世紀農民根本無法想象的。

　　也許我們很難想象到了本世紀末，今天70%的工作可能會被自動化技術取代。是的，親愛的讀者朋友，你們的飯碗也會被機器搶走。換句話說，機器人取而代之只是時間問題罷了。這場巨變是由第二波自動化革命引領的，其核心是廉價的傳感器和人工識別、機器學習、分布式智能技術。這種深層次的自動化將觸及從體力勞動到腦力勞動的所有崗位。

　　首先，對已經實現自動化的工業(yè)部門，機器會進一步鞏固它們的地位。機器人會取代組裝流水線上的工人，然后再取代倉庫里的工人。高速機器人能舉起150磅的重量并全天候工作，它們可以搬運箱子，對箱子進行分類，然后裝上卡車。機器人還將繼續(xù)進軍蔬菜水果采摘業(yè)，直到把人類全部擠出普通農場。藥店后臺有一位發(fā)藥機器人就夠了，而藥劑師只要關注病人的咨詢就好了。接下來，打掃辦公室和學校這種需要多些技巧的工作也會被夜班機器人搶走，它們可以從打掃門窗干起，最終學會打掃廁所。高速長途貨運則會由固定在駕駛室的機器人完成。

　　機器人還將繼續(xù)進軍白領工作。我們的很多機器上都已經有了人工智能，只不過我們沒有意識到。以美國敘述科學公司（本刊20.05期曾介紹過）的一款軟件為例：這種軟件可以根據比賽情況撰寫體育賽事新聞，或者根據網絡上點點滴滴的文字簡報公司股票每天的表現。任何文書工作都可以由機器人勝任，包括醫(yī)學領域的許多工作。即便在那些不能簡單用文書概括的醫(yī)學行當，比如外科手術，機器人的身影也越來越多。任何有關海量信息處理的死板日常工作都可以自動化。無論你是醫(yī)生、律師，還是建筑師、記者，甚至是程序員也一樣：機器人革命是大勢所趨。

　　革命已經開始。

　　我們走到這一歷史轉折點的原因就在于：機器開始變得聰明了。

　　對于智能機器人應該長什么樣，有什么舉動，我們已經有了先入為主的想法；這種想法會讓我們對周圍已經發(fā)生的事情熟視無睹。認為人工飛行也要像鳥類飛行一樣扇動翅膀是沒道理的；同樣地，認為人工智能就是跟人類一樣也是無稽之談。機器人想問題的方法是不一樣的。如果要想了解人工智能已經在生活中滲透到了什么程度，我們就要摒棄機器人應該跟人一樣的想法。

　　巴克斯特是重識機器人公司革命性的新型機器人。它是由前麻省理工學院教授羅德尼·布魯克斯設計的。布魯克斯此前曾發(fā)明了“屋霸”真空吸塵機器人系列產品，這次的巴克斯特是對開發(fā)新一代工業(yè)機器人的早期嘗試，旨在讓機器人與人類肩并肩工作。巴克斯特看上去很一般。它跟其他工業(yè)機器人一樣，有粗大的手臂和顯示屏，從事重復性工作。但是巴克斯特有三點重大不同。

　　首先，他可以環(huán)顧四周，而且能轉動腦袋上的卡通眼，讓別人知道它在看哪里。它能夠察覺到有人在旁邊干活，自己會避讓，不會傷著他們。工人們也能看得出來巴克斯特有沒有看到他們。以前的工業(yè)機器人是做不到這一點的，所以那些機器人必須跟人類分隔開來。典型的做法就是用鏈子圍出隔離帶，或者用玻璃罩子罩起來；把那些機器人放在身邊太危險，它們真的是“旁若無人”啊。這種必要的隔離阻礙了機器人向小商店的推廣，對小商店而言，隔離機器人的做法不太現實。理想狀態(tài)下，工人們應該可以與機器人交換生產材料，并且可以全天隨時手動調整機器人。如果把機器人隔離起來，上面這些需要就都很難實現。但是巴克斯特是有“意識”的。利用強制反饋技術，巴克斯特知道自己會不會跟別人或者別的機器人撞上，它是很有“禮貌”的。你可以把它接到墻壁的插座上去，跟它一起在車庫干活。

　　第二，人人都有能力訓練巴克斯特。比起其他工業(yè)機器人，巴克斯特不夠快、不夠強、操作也不夠精確，但是它夠聰明。你只需要抓住它的手臂，引導他正確地做一遍動作就可以訓練好它。這是一種“看我做一遍的”傳授方法。巴克斯特能夠學會一套流程，然后把它重復出來。任何工人都會做這樣演示；哪怕你不識字也可以。以前，即便是對機器人的工作任務進行微乎其微的調整，也需要有受過良好教育的工程師和熟練的程序員來編寫上千行代碼，（并且調試成功）。在那種情況下，代碼需要成批地加載到機器人身上，代碼量大，而且不能頻繁加載，因為機器人在工作中不能進行重新編碼。這就導致傳統(tǒng)工業(yè)機器人的開銷主要花在操作使用上，而不在硬件設備上。購買一臺工業(yè)機器人需要十萬多美元，但是整個使用期的編程、訓練和維護要燒掉4倍于購價的錢。隨著使用，開銷會越來越大，工業(yè)機器人的平均開銷要達到50萬美元以上。

　　第三點不同在于巴克斯特很便宜，22000美元的售價與“前輩”的50萬美元賬單形成了鮮明對比。那些批量編程的主流機器人就好比機器人世界的大型計算機，而巴克斯特就好比個人電腦。機器人發(fā)燒友對巴克斯特恐怕不屑一顧，它不夠正統(tǒng)，缺少機器人的關鍵功能，比如亞毫米級的工作精度。但巴克斯特不是大型計算機，更像是個人電腦，人們可以隨時跟它直接交流，不用等專家來幫忙；也可以用巴克斯特來做一些瑣事，甚至是無聊的屁事。即便是小制造商也能買得起巴克斯特，你可以用它來包裝商品、根據需要給產品噴漆或者控制3-D打印機。你也可以用巴克斯特來裝備一個小型工廠來生產iPhone。

　　巴克斯特誕生于波士頓查爾斯河畔的一座百年老磚樓中。1895年的時候，這座樓曾是新興世界制造業(yè)中心的圣地。大樓甚至擁有獨立的發(fā)電機。100年以來，大樓高墻里的工廠改變了我們周圍的世界?，F如今，有鑒于巴克斯特的性能和即將來臨的超級機器工人浪潮，布魯克斯猜測，這些機器人會給制造業(yè)帶來超越上一次革命的巨變?？粗k公室窗外的老工業(yè)區(qū)，他說，“現在我們頭腦中的制造業(yè)就是‘中國制造’。但是當機器人參與進來以后，制造成本會大幅縮水，而運輸成本將成為一件產品的主要成本。這時，把工廠建在市場附近會更節(jié)約成本。最終本地經銷的工廠會形成網絡，所有的產品需求都可以在5英里以內找到貨源。

　　這一切設想對于制造業(yè)可能是可行的，但是世界上還有許多人的工作是服務性的。我讓布魯克斯給我設想一下本地的麥當勞，看看他設計的機器人可以勝任哪些工作。但是，他拒絕做這樣的猜測，布魯克斯認為大概還需要30年的時間機器人才能給我們做飯。“在一個快餐店，你不會長時間重復一個動作，在工作中你會不斷調整自己的做法。對于這種情況，你需要一個有針對性的解決方案。我們的賣點不是針對各種情況的特性。我們想要構建一種通用機器，其他工人可以根據需要的自行設定，然后跟機器人一起工作。”一旦我們可以跟身邊的機器人相互協(xié)作，人機雙方的工作就會不可避免地融合在一起；然后我們以前的工作就會有機器人來做，而我們自己則會有新的工作，那是一些我們現在想象不到的工作。

　　為了便于理解機器人是如何拿走我們飯碗的，現在我們把人機關系分為四類，如圖所示：

　　上下兩行分別代表我們現有的工作或新工作，這些工作將由機器人接手，左右兩列分別代表（最初看來）屬于人的工作或屬于機器的工作。

　　首先來看區(qū)域A：這些工作人類可以做，但機器人做的更好。如果人類愿意花費大量勞力，是可以紡出棉布的；但是自動織布機可以織出更完美的布，而且一英里布只需幾分錢。現在想要去買手工布的唯一理由就是你想要保留一些人為的缺陷。但是當你開車開到每小時70英里的時候，你不會希望你的車犯毛病——所以在造車過程中，我們覺得越少人碰我們的車越好。

　　但是事情并不是這么簡單的，我們總覺得計算機和機器人不太可靠。所以即使它們在理論上已經能夠完成一些簡單工作，我們也不會立即給予認可；甚至對他們已經真正完成過的一些任務，我們也要進行監(jiān)督和干涉。自動駕駛儀就是一種電子腦，它可以獨立駕駛787噴氣飛機，但我們還是一反正常邏輯，把人類飛行員放在駕駛艙里監(jiān)督自動駕駛儀，為了“以防萬一”。20世紀90年代，電腦估價已經全面取代了人工評估抵押貸款。許多報稅工作都已經由電腦來完成。還有日常X光檢查和審判前的證據收集。以上這些工作，以前都是由領高薪的聰明人來干。對于機器人生產產品，我們已經完全地認可了；不久我們將會接受機器人的智能和服務。

　　再來看區(qū)域B：這些工作人類不能做，但機器人能做。一個簡單的例子：沒有任何輔助，人類很難做出一枚黃銅螺絲釘，但是自動化技術可以在一個小時內生產出1000個一模一樣的螺絲釘。沒有自動化技術，我們不可能做出電腦芯片。做一塊電腦芯片需要一定的精度、控制和極高的注意力，而我們的肉體不具備這些條件。同樣的，無論教育程度如何，沒有人可以迅速搜索世界上的所有網頁，從中找出自己想要的一頁，比如找出昨天加德滿都的雞蛋價格；就算是一群人來搜索也不行。每當你點擊搜索按鈕的時候，你都是在指揮機器人干活，做一些我們人類沒法獨立完成的工作。

　　盡管對機器人搶走人類飯碗的抱怨占據了各大頭條，但是機器人和自動化也帶給我們極大的好處：一些我們不能做的工作需要由它們來完成。我們沒有計算機輔助檢測(CAT)設備那種注意力，不可能一個平方毫米一個平方毫米地掃描搜索癌細胞。我們沒有毫秒級的反射速度來把融化的玻璃吹成瓶狀。我們也沒有萬無一失的記憶力，不可能記住美國職業(yè)棒球聯(lián)賽上的每一個球，更別說還要立刻計算出下一個球的概率。

　　我們并沒有把“好工作”交給機器人。多數情況下，我們把自己不干的活兒交給機器人。這些活兒如果機器人不做就沒有人做了。

　　現在我們來看區(qū)域C：這些新工作是自動化的產物，其中一些工作我們自己都不曾想到。機器人代替人類的最偉大之處就在于：在機器人和計算智能的幫助下，我們能夠做一些150年前從未想象過的工作。我們能穿過肚臍切除腸道腫瘤，能對我們的婚禮進行錄像，能在火星上開車，也能讓遠方的朋友把圖案隔空發(fā)送過來，然后在紡織品上打印出來。我們現在所做的上百萬種新鮮事可能會把1850年的農民嚇得眼花繚亂，這些事情有時還能換來報酬。這種轉變不僅僅是一個從難到易的過程。這些夢想的實現主要依賴于完成這些任務的機器，依賴于它們本身的能力，是機器給我們創(chuàng)造了工作機會。

　　遠在我們發(fā)明了汽車、空調、平板顯示器和動畫片之前，比如古羅馬時代，那時的人們根本想象不到舒舒服服地吹著空調、看著動畫片、坐著車去雅典是什么樣子。兩百年前，上海沒有一個人會跟你說他要先買個平板電腦，方便自己跟遠方的朋友聊天兒，過后再去搞家里下水道。第一人稱射擊游戲中狡猾的人工智能讓上百萬的青少年萌生了成為職業(yè)游戲設計師的沖動，而維多利亞時代的男孩子們壓根兒就不會想到這兒。這些真實的例子都說明了一個問題：是我們的發(fā)明讓我們有了工作。自動化進程中每一點成功都催生了新的職業(yè)——而在自動化取得進步之前，我們根根想象不出這些工作。

　　需要特別指出的一點是，自動化技術創(chuàng)造出來的大部分新工作只能由其他自動化技術來完成。當我們有了Google這樣的搜索引擎，我們又開始交給它上千條新任務。谷歌，你能告訴我我的手機在哪兒嗎？谷歌，你能領抑郁癥病人去找賣藥的醫(yī)生嗎？谷歌，你能預測下一次病毒性傳染病什么時候爆發(fā)嗎？技術進步是一視同仁的，它給人類和機器都創(chuàng)造了機遇與選擇。

　　可以肯定，2050年最賺錢的行業(yè)是建立在一些現在尚未發(fā)明的自動化技術和機器上的。也就是說，我們現在無法預見這些行業(yè)，因為催生這些行業(yè)的機器和技術還尚未出現。機器人會創(chuàng)造出我們想象不到的工作。

　　最后，我們來看區(qū)域D：這些工作在一開始只有人類可以完成。一件人類可以做到但機器人（至少在很長一段時間內）做不到的事情就是，猜猜人類到底要做什么。這句話不是一個文字游戲；我們的欲求來源于我們先前的發(fā)明，這樣說起來，判斷人類想要做什么就是一個循環(huán)問題。

　　當機器人和自動化技術接手我們大多數的基礎工作以后，我們的糧食，衣服和居住問題就可以比較輕松地解決。然后，我們才有時間來思考，“人類是什么？”工業(yè)化不僅延長了人類的平均壽命，它還讓許多人意識到，人類可以是芭蕾舞演員、專業(yè)音樂家、數學家、運動員、時尚設計師、瑜伽大師、同人小說家，或者是其他名片上標注的職稱。在機器的幫助下，我們勝任了這些角色；但顯然，隨著時光的流逝，機器又會把這些工作做的更好。接著，我們又重新出發(fā)，再次思索“人類應該做什么？”這個問題，找出更多的答案；而機器人又要經過幾代才能回答這一問題。

　　盡管大部分工作都是由機器人完成的，但后工業(yè)時代的經濟會繼續(xù)擴張，因為我們未來的工作中，有一部分就是尋找、創(chuàng)造和完成新的事情；當然，這些事情隨后又會成為機器人手中的重復性工作。在未來幾年間，機器人駕駛汽車和卡車會變得很普遍，這種自動化會催生新的行業(yè)——線路優(yōu)化，線路優(yōu)化員通過調整交通系統(tǒng)來優(yōu)化能量和時間的消耗。機器人手術將要普及，如何保持機器無菌狀態(tài)會成為一項亟需的新技術。自動追蹤自己所有的活動也會變得習以為常，到那時，我們需要新一代專業(yè)分析師來幫我們解讀這些數據。當然了，我們還需要一大批機器人保姆，保證我們的個人機器人能正常運作。這每一項新工作隨后又會被機器人接手。

　　巴克斯特的后代已經呼之欲出，到了我們人手一個個人機器人的時候，真正的革命就會爆發(fā)。比如你經營一家小型有機農場。埋在土里的監(jiān)測網就好比機器監(jiān)工，在它的指揮下，機器工作隊完成所有除草、防蟲和收獲工作。而你自己可以今天去研究一下要種哪種復古番茄；明天去更新一下個性標簽。其他可以編程的工作都由機器人負責。

　　現在，一切看起來都是那么不可思議：我們無法想象機器人能把一堆東西組合成一份禮物，或者生產割草機配件，又或者給我們的新廚房做一些東西。我們無法想象自己的侄子侄女在車庫里跟十幾個機器人玩兒。我們也無法想象自己的孩子可以設計小家電，定制一批液氮甜點機賣給中國的百萬富翁。但是個人自動化機器人把一切變?yōu)榭赡堋?/p>

　　每個人都有機會得到自己的機器人，但僅僅擁有機器人是不能保證成功的。只有那些在管理優(yōu)化機器人上開拓，在訓練機器人完成任務上創(chuàng)新的人才會成功。制造工廠的地域集中也是取得成功的關鍵因素，不是出于勞動力成本的考慮，而是因為人們的專業(yè)技能因地域而有所不同。人與機器人形成一種共生關系。人類的任務就是不斷給機器人分派工作——這是一項永無止境的工作。所以最起碼，我們總有一項工作可做。

　　在未來幾年，我們與機器人的關系會變得更加復雜，但是一種普遍的模式已經出現。無論你現在的工作是什么，薪水如何，你都會一遍一遍地經歷機器人替代人類的這七個階段。

　　1.我的工作，機器人/電腦不可能做得來。

　　[過一段時間]

　　2.好吧，它能做很多事情，但不是所有事情。

　　[過一段時間]

　　3.好吧，所有我做的事情它都能做，但機器總是會壞，所以還是需要我。

　　[過一段時間]

　　 4.好吧，對于固定工作，它都可以準確無誤地完成，但是需要我教給它新的工作。

　　[過一段時間]

　　 5.好吧，原來我那些無聊活兒都交給它做了，為什么呢？因為那些都不是人干的活兒。

　　[過一段時間]

　　 6.哇，我原來那些工作都交給機器人了，但我的新工作更有意思，薪水更多。

　　[過一段時間]

　　 7.我很高興現在我做的這些事，機器人/電腦不可能做得來。

　　我們不是要與機器為敵。如果我們跟機器比，我們會輸。我們要與機器并肩作戰(zhàn)。將來你的薪酬高低取決于你跟機器人協(xié)作的好壞程度。90%的同事會是從未見過的機器，而沒有它們，大多數事情你都做不了。你做的事和它們做的事不再是截然不同的。你不會覺得自己做得事情是一份工作，至少一開始不會，因為所有無聊的事情都是機器人做的。

　　我們應該讓機器人接手。它們可以去做我們正在做的事，做得比我們更好。它們可以去做我們做不了的事。它們可以去做我們從未想過要去做的事。同時，機器人可以幫我們給自己找到新工作，擴展我們存在的價值。機器人讓我們有精力專注于怎樣活得更像個人。

　　把活兒給機器人干吧！讓機器人幫我們放飛夢想，去找尋更新、更有意義的工作吧！