布拉德福德·德隆
正在臨近的“機器人崛起”會否威脅到人類就業?對這個問題最充分的討論可以在麻省理工學院經濟學家大衛·奧托在2015年發表的論文《為何依然存在這么多職位》中找到,該論文以波蘭尼悖論(機器在某些特定領域擁有明顯優勢,但在另一些領域難以超越人類)為背景。邁克爾·波蘭尼這位20世紀的哲學家觀察到,鑒于“我們能知道的比我們已知道的更多”,所以我們不應認為技術可以復制人類知識本身的功能。電腦可以知道所有關于汽車的知識,并不意味著它就可以開車。
這種隱性知識和信息間的區別,直接關系到人類未來將做些什么以產生經濟價值的問題。從歷史上看人類執行任務可分為十大類。第一類利用自身身體移動物體;隨后是使用一個人的眼睛和手指來創造各種物質產品;第三類任務涉及將材料送入機器驅動的生產流程,然后指導機器運作。
在第五類和第六類中,人被從微處理器提升到軟件,執行核算與管控任務或促進通信和信息交換;第七類,人實際是在編寫軟件,將任務轉換為代碼;第八類,一個人將其他人相互聯系起來;第九類,人會充當其他人的鼓動者、管理者或仲裁者;第十類,人們批判性地思考復雜問題,然后設計出新穎的發明或解決方案。
在過去6000年中,人類逐漸卸下了第一類任務,首先是交給動物,然后是機器。在過去的300年中,第二類任務也被轉移到機器身上。在這兩種情況下,第三類到第六類的工作變得更普遍,工資也大為增長。
隨后我們開發出比人類更好執行第三類和第四類任務的機器,這就是為何即使制造業的生產力有所提高,但制造業占發達經濟體總就業比例在兩代人中不斷下降。這種趨勢加上貨幣政策制定者的過度反通脹熱情,成為近期美國和其他西方國家新法西斯主義興起的一個主因。
更糟糕的是,我們現在已經到達了機器人在執行第五類和第六類“軟件”任務時也優于人類的階段,尤其是在管理信息流時。盡管如此,在接下來的幾代人中,這一技術發展流程將自行找到解決方案,只為人類提供四類待辦事項:批判性思考、監督其他人類、提供人際聯系,將人類的各種奇思妙想轉化為機器可以理解的語言。
但問題在于,我們中只有很少數人能憑借自身創造力來創造真正的經濟價值。富人只能雇用數量有限的私人助理。許多鼓動者、管理者和爭端解決者已經沒有存在的必要。剩下的只有第八類:只要生計還是與有報酬的就業聯系在一起,維持一個中產階級社會的前景就將取決于對人際聯系的巨大需求。
在這里,波蘭尼悖論給了我們希望。提供“人際關系”的任務不僅是關于內在的情感和心理,還需要隱藏在社會和文化環境中的知識,而這些知識是無法被編成具體、常規的指令去讓計算機執行的。此外,技術的每一次進步都會創造出這類隱性知識可以發揮作用的新領域,即使在與新技術本身進行互動時,隱性知識也很重要。
汽車制造商使用工業機器人來安裝擋風玻璃,但更換擋風玻璃的售后工作,企業會雇用技師而非機器人。事實證明,拆除擋風玻璃、修整擋風玻璃框架以便更換,并將替換玻璃裝入框架的工作需要實時的適應性,而人類在這方面比任何現代機器人都經濟高效。換言之,自動化要求有完全受控的條件,但人類永遠無法完全控制整個環境。
有些人可能反駁說,人工智能應用程序可以發展出吸收“隱性知識”的能力。然而,即使機器學習算法可以把它們做出某些決定的原因回復我們,它們只能在受限環境領域中工作。它們為實現正常運作所需的各種特定條件使之變得脆弱且不牢靠,尤其是與人類的強大適應性對比時。
無論如何,如果“機器人崛起”代表著一種威脅。目前我們應該更少關注技術驅動型失業,更多關注技術在傳播虛假信息方面的作用。
(Copyright: Project Syndicate, 2019;編輯:許瑤)
