(《東方早報·上海書評》，2012年3月25日)
在《超級魔鬼經濟學》這本暢銷書中，作者非常慶幸，同時又非常得意地講了一個關於馬車的故事。今天反感汽車尾氣的人可能會認為馬車這種純天然的交通工具更環保一點，但歷史上馬車其實是個環境災難。在沒有汽車的時代，馬車是城市交通的主力，越是發達的城市就越需要馬車。然而跟機器相比，馬是有自己的想法的，所以馬車其實很容易失控。不但如此，如果一匹馬垮倒在街頭，通常你唯一的辦法就是把它當場殺死，然後要等它的屍體腐爛以後才能被切塊清除。這一切都使得馬車造成的交通堵塞比今天汽車要嚴重得多。這還不算馬糞！紐約市曾在1898年召開國際會議研究馬糞問題，結論是根本沒辦法。
故事的結局皆大歡喜。當所有人都束手無策的時候，汽車和電車出來徹底解決了馬車帶來的所有問題。所以魔鬼經濟學家樂觀地告訴我們，也許將來會有新的技術出來，以意想不到的方式解決我們今天面臨的諸多危機。
他們說的一點不錯。在這本書出版不到三年之後，我們可以非常自信地說，至少城市交通堵塞問題，將會再一次被新技術解決。然而這並不是本文想說的重點。
我想說的是，品味馬車故事還有另外一個角度。20世紀初那個馬車時代，紐約市大約有20萬匹馬，相當於每17個人一匹馬。這些馬後來都哪裡去了？
被淘汰了。馬，是汽車這種新技術的犧牲品。現在又有一種新技術，叫做自動行駛汽車。而司機，將是這種新技術的犧牲品。
2009年之前，像電影《我，機器人》裡那樣會完全自動行駛的汽車還是科幻範疇。那時候最先進的智能汽車或者需要在路邊安裝特定的感應器，或者只能愚蠢地以車隊的形式跟隨前面一輛有人駕駛的車。然而2010年，紐約時報突然報道說 Google 正在測試一種真正的自動駕駛系統，這套系統被安裝在普通的豐田Prius上，使用攝像頭探測周圍環境，在加州的大街小巷行走自如。這樣的進步幾乎讓人不敢相信，然而根據《連線》的最新報道，這套系統已經做成了。
這些車可以在任何路況行駛，可以達到120公里的時速，可以識別交通信號，智能跟蹤判斷路上其它車輛和想要穿越馬路的行人，並以每秒20次的頻率預測這些物體未來的位置。如果臨道有輛車開得不好，智能車甚至知道怎麼躲避它。《連線》說，跟人類司機相比，智能車」能注意到更多信息，能對緊急情況做出更快反應，能對付更複雜的路線。它從不驚慌。它從不憤怒。它甚至從不眨眼。」我記得之前曾有報道，在整個超過20萬公里的測試中，這些智能車只出過一次輕微事故，而且還是人類司機代駕造成的。
一言以蔽之，自動駕駛系統不但能夠取代人類司機，而且應該取代人類司機。鑒於高達93%的碰撞事故都是人的原因導致，採用智能車可以大大減少交通事故。不但如此，既然人工智能可以更精確地控制汽車，公路上兩輛車之間的距離就可以在高速狀態下保持得更近，從而大大緩解交通擁擠。也許十年之後人們會發現讓人開車是一件非常不可理喻的事情 — 用Google自動駕駛項目的負責人話說，」The fact that you are still driving is a bug, not a feature.（你仍在開車這件事是個錯誤，而不是功能）」
我們可以設想一下這意味著什麼。這遠遠不僅僅是我們可以在路上睡覺或者發短信的問題。更重要的是，出租車將會大行其道。結合手機應用和定位系統，每個人都可以隨時隨地打到車。而且更智能化的打車系統還允許乘客順路的情況下拼車。這樣的效果就是車的」空載率」（也就是無效駕駛的比例，比如說把車開會家或者開到停車場）將會下降。這樣完成同樣的運載，公路上將會有更少的汽車。私家車有可能會大大減少。
但這還意味著而出租車司機將會成為歷史。作為消費者，我們歡迎這個變化，因為打車貴就貴在司機，想想租車有多便宜就知道。可是那些出租車司機，那些公共汽車司機，那些跑長途運輸的卡車司機，他們又該怎麼辦呢？
他們的職業將會像馬一樣被技術進步所淘汰。當然這也不是什麼新思想。十多年前我們發個傳呼，得打電話到尋呼台，然後會有一個真人接聽你的電話並幫你發。而現在我們直接發手機短信，那麼尋呼員就被淘汰。我們曾經必須去銀行取錢，而現在滿大街都是ATM，銀行就不再需要那麼多窗口服務員。這些事情並沒有那麼可怕，因為技術進步淘汰舊職業的同時也在創造新職業。比如說，30年前中國根本就沒有」程序員」這個現在相當普遍的職業。
但是這一輪進步和淘汰不像以往那麼簡單。在MIT的兩個經濟學家Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee的新書《與機器競賽》（Race Against the Machine）中，作者提出，以人工智能為代表的技術進步不但即將，而且正在導致大規模失業。
人們曾經認為開車是一個不可能被計算機掌握的技能，然而現在Google證明人工智能可以開得更好。翻譯將是另一個瀕危職業，因為2011年Lionbridge和IBM聯合推出的一個叫做 GeoFluent 的技術已經可以對網絡聊天信息進行非常準確的實時翻譯（包括中文！），至少對商業應用來說，自動翻譯已經成熟了。與此同時，IBM的超級計算機Watson，對人類語言知識的分析已經到了可以在傳統提問遊戲電視節目Jeopardy!中擊敗人類選手的程度。所有這些進步都是基於模式識別和複雜信息交流這兩個基本技術的突破。如果你用過新iPhone中的Siri，你應該對這種技術已經有所體會。
所以現在就不僅僅是司機和接線員的問題了，傳統上的」高端」職業也會被淘汰。美國一個放射科醫師需要十三年的專業訓練，他可以拿到超過30萬美元的高年薪，可是現在最新的模式識別軟件可以做絕大多數他能做的事情，所需花費不到百分之一。打大的商業官司，往往需要僱傭一整個團隊的律師去分析有時候高達上百萬份相關文件，花費上百萬美元。而2011年紐約時報報道，現在這些事情都可以讓一個叫做Blackstone Discovery的軟件去做，它使得一個律師可以完成以前500個律師的工作，而且對比表明人類律師的準確率只有它的60%。
使用美國的經濟數據，技術進步減少就業這個事實是可以觀測到的。最明顯的事實就是經濟在增長，而就業機會和工資收入卻在不增反退。如果只看GDP的話，甚至可以說經濟衰退早在2009年6月就結束了，此後連續7個季度的GDP增長率是2.6%，這已經達到過去30年平均增長率的75%。現在美國公司利潤是在歷史最高水平。到2010年，公司在設備和軟件上的投資水平已經恢復到了歷史頂點的95%。可是現在美國失業率卻仍然保持在9.1%。可以說與二十世紀初經濟大蕭條後的恢復相比，現在的經濟恢復唯一欠缺的就是就業。
經濟增長的真正驅動是提高生產率，也就是每個工人每小時能夠創造的產值，而不是就業人數的增加。一個越來越明顯的狀況就是，財富是被少數人通過操縱資本、機器設備和軟件創造出來。十九世紀大部分時間內生產率的增長速度是每年1%，而過去十年則是2.5%，2010年更達到了4%。為什麼現在生產率提高這麼快？經濟學家們的意見相當一致：這是因為IT。是自動化在提高生產率。
而以技術為驅動的經濟增長，受益者不是普通人。按經濟學家Ed Woff的計算，美國從1983年到2009年所增加的全部財富，都被只佔人口比例20%的富人拿走了。而且這還不夠，富人順便還拿走了一部分原本普通人的財富，以至於剩下這80%的人的總財富是減少的。過去十年美國工作年齡家庭的收入中位數，從六萬多美元下降到了五萬五千美元。富人並沒有使用什麼陰謀詭計進行強行掠奪，他們的方法甚至可能是不自覺的：現在生產率提高了，根本不需要花錢請那麼多人來工作，機器就可以幹這些事情 — 而機器在我手裡。
IT是一個只需要很少的人就能創造很大財富的技術。現在人人都在談論Facebook上市，有人對它估值一千億美元，可是這個公司總只有3000個員工。Twitter只有300人。維基百科只有57人。這些人可能還沒有壟斷全球信息市場，比如中國就需要有自己的Facebook，有自己的微博，有自己的百科。我不知道這些中國公司能多僱傭多少人，但是不管怎麼算，我們都不需要一百個能貼大頭貼的社交網站。可以說，這些加起來最多幾萬人已經解決了大部分人的上網需求。也許有成百上千倍的家長希望自己的孩子將來能去Facebook工作，但這個世界可能根本不需要把程序員總數再增加十倍。
《與機器競賽》這本書指出，在於機器進行的這場比賽中，有三類贏家和三類輸家。高技術工人將是贏家，而低學歷者將是輸家，因為機器人將會迅速取代他們的工作。但是這裡的」高技術」其實已經不好定義，傳統上我們認為律師和放射科醫生屬於高技術，而現在他們也將被取代。在這個問題上諾貝爾獎得主Paul Krugman有一個更悲觀的看法，他在一篇博客中寫到，在IT技術的衝擊下，也許更多的高等教育已經意義不大 — 統計表明過去十幾年大學學位給人帶來的工資附加值已經不增長了。
超級明星是贏家，第二名及其他所有人都是輸家。劉翔最火的時候，所有要用到體育明星的廣告都想找劉翔。對比之下，也許史冬鵬的速度可以達到劉翔的99%，但他能接到的廣告個數？0。這是因為信息技術可以把超級明星生產的產品無限放大，把普通市場變成勝者通吃的市場。
資本是贏家，勞動者是輸家。在勞資市場上，資方的議價能力被顯著增強。統計表明經濟衰退以來企業用於購買軟硬件設備的投資增長了26%，而人力成本卻根本沒有增長。美國商務部統計，現在企業利潤占GDP比重正處在五十年來最高點，而與此同時勞動者獲得的工資和各種補貼則是五十年來最低點。
此書兩位作者很想給讀者許諾一個光明的未來，所以他們提出了一點建議。首先，現在人工智能的長項是模式識別這樣相對比較重複的工作，而機器還不擅長的則是解決問題的能力、靈感和創造性。對此作者建議我們應該學點藝術，學點創新，學點領導力，學點企業家精神。其次，與其跟機器競爭，不如帶著機器一起跟別人競爭，未來屬於那些善於利用機器的人。最後，既然第二名沒有意義，我們可以開闢各種細分市場，在一個新的小領域內當第一名。這其實是個」不佔一帥就占一怪」的策略，也許足球踢不好的人應該改踢室內足球？
Thomas Friedman顯然特別支持這些建議。他在今年一月份的一篇專欄中說，Average is Over，普通已經沒戲了。在人工智能的代，那些擁有普通的技能，做著普通的工作，拿著普通的工資，過著普通的生活的普通人，必將被自動化淘汰 — 就算人工智能還不能淘汰你，中國工人也會淘汰你。可是怎麼才能讓一個普通人變得不普通？Friedman肯定沒讀過前面Krugman的博客，因為他給的答案是上大學。
其實以上這些建議根本解決不了就業危機。世界任何時候都不需要一億個電影演員，或者三億個科學家，或者十五億個企業家。每次我去剃頭，遇到的理髮師都愛調侃我頭髮怎麼這麼密。我經常對自己說好好享受理髮師的抱怨吧，也許將來她們都會被不說話的機器人取代。可是到時候這些理髮師怎麼辦呢？也許其中有人會成為專門為我這種頭大加頭髮密集者的細分市場設計髮型的藝術家？這樣的藝術家能賺到錢麼？
就算是對那些排在社會前面20%的人，那些跑贏了機器的人來說，高失業率也是個壞消息。有一個著名的故事說，亨利福特二世領著汽車公會主席參觀一個現代化的汽車廠。福特自得地跟工會主席開玩笑：」你打算怎麼讓這些機器人給你交會費呢？」是啊，你們不是罷工麼，你們不是要高工資高福利麼？這回我全換機器人你還能怎麼辦？但工會主席毫不遲疑：」你打算怎麼讓它們買汽車呢？」如果80%的人都沒錢，你們20%的生產力再強也沒用。
有一種說法認為中國過去三十年的經濟增長主要靠的就是廉價勞動力。這種說法等於說中國在跟人工智能競爭。如果這就是中國的經濟模式，那麼本文要說的就是中國即將輸給機器人。事實上，富士康正在用機器人取代工人。現在富士康已經有一萬個機器人，明年將增加到三十萬個，三年內將增加到一百萬個。這些機器人每台的成本是14萬元，它們24小時不間斷工作，而且絕對不會自殺。郭台銘說：」富士康的年輕人將重新學習操控機器人軟件、應用和維修，變為機器人的應用工程師和軟件工程師，通過操作機器人的手和關節來完成生產。」他沒說到底有百分之幾的工人可以變成工程師。其實富士康的工會主席 — 如果富士康真有工會的話 — 也可以問問郭台銘他打算把機器人生產出來的iPhone賣給誰。
有句諺語說如果馬有投票權，世界上不會有汽車。而事實是就算馬有投票權，它們還是會被汽車淘汰。生產力進步不可違。現在這個過程中的大失業，已經成為一個明顯的威脅。縱觀最近西方對這個問題的討論，不管是本書，Krugman，Friedman還是《經濟學人》的評論，結論基本上都可以用」此題無解」來概括。也許這就是市場經濟的本質缺陷。也許馬克思說的是對的：世界上的總工資買不起世界上的總產品。也許只有共產主義才是人工智能的朋友。