讨论这一问题时我们一直援引的经济理论表明，技术创新节省了人力，可以让工人转而从事附加值更高的工作：有了马匹和后来的拖拉机，农民就不需要再徒手耕种小块土地了，他们可以在更大面积的土地上进行作业。今天，大约占美国人口2%的农民不仅养活了另外98%的人口，还出口了大量农作物与食品。这一比例在100年前是根本无法想象的。

麻省理工学院的奥托提出了一个重要的观点：某项工作可以自动化并不意味着它必须自动化。在同一个行业，实际上也是在同一家公司内，是否自动化生产取决于劳动力成本：尼桑汽车公司在日本工厂使用的机器人就比在印度工厂要多，因为印度的劳动力成本低得多。2013年日本的失业率是4%，而美国是7.4%。同一年国际机器人联盟报道，在普通劳动力中，日本平均每10000名工人就有323个机器人，美国平均每10000名工人有152个机器人，10年前这个数字还是72.6。因此，宏观层面来看，日本劳动力中机器人所占比例比美国的两倍还要多，但是失业率仅相当于美国的一半。至少从这个例子来判断，我们很难得出机器人必然导致高失业率的结论。

但是日本经济与美国经济在很多方面都不尽相同。两个国家的民族多样性、人口密度、采掘行业(采矿、种植、渔业和能源业)和进出口比例都有很大的差距。日本的老龄化速度更快，并且很少接纳移民。两国之间迥异的文化环境决定了两国对待机器人的不同态度。仅仅拿日本的例子来断定机器人不会推高失业率未免过于草率。我们不难想象这样一种情况，正是因为有机器人作为“劳工后备军”，才维持了工资下行的压力：得知尼桑已经准备在工资足够高的时候采用机器人之后，印度汽车工人就很难组织起罢工了。

工厂

目前机器人在美国劳动力中的使用情况究竟如何？鉴于汽车行业在机器人利用上的领军地位，通过考察汽车行业就可以窥一斑而见全豹了。迄今为止，机器人的表现还是非常像机器工具，从事已经预先编程好的重复性工作：移动重物、喷漆上色或者在装配流水线上组装零部件。机器人通常是固定式的，机身很重，用于特殊目的，并且安装了保护人类的防护栏。

供应链

在供应链机器人系统里还可以看到另一个趋势，最明显的例子来自一家2012年被亚马逊收购的波士顿公司Kiva，现在叫亚马逊机器人公司。Kiva机器人是人机协作的完美典范：一方面，人类的视觉和大脑在模式识别上远远胜过机器人，人类双手的触觉、适应性、灵敏性也比现在的机器人抓手强很多。另一方面，机器人比人类更擅长从事重复性工作、移动重物和按预定模式跟踪地面的条码标签。所以Kiva机器人并不直接接触货物，而是把放有零售商品的整个架子从供货区运到仓储区，从仓储区再运到分拣打包区。工人不需要在大型配送中心内远距离走动，机器人也不需要从事视觉判断或小件抓取之类的高难度工作。

大趋势

对经济史的一种解读认为：当一项工作被机械化或自动化的方式取代，原来的从业者就会以新的方式重新就业。举一个著名的例子，在1970年美国1/3的工作女性从事的是文秘工作。随着个人电脑和文字处理软件的出现，文秘岗位的需要大幅减少，但是工作女性的总人数却增加了。

我们必须让机器人来接手工作。它们将从事我们一直从事的工作，并且将比我们做得更好。它们将从事我们根本不可能做的事情。它们还将从事我们甚至从未想过要做的事情。更进一步，机器人会为我们找到新的工作，这些工作将让我们更强大。它们将让我们专注于更加人性的事情。

学院派的机器人学家在表达他们观点的时候，通常也会加入这个阵营。佐治亚理工学院的亨里克·克里斯滕森(Henrik Christensen)在业内十分权威，尽管他不是劳工经济学家。他断言，从境外转移回美国的每1个制造业岗位(通常这种转移是机器人技术带来的)将会产生“13个相关领域的工作岗位”。机器人的优势——低成本、高精度，支持“打扫房间”之类的辛苦工作——让这个数字更为可信：即使产品是机器人生产的，这些产品的制造仍然需要有人参与的环节，如购买、记账、维修和营销。

然而就业问题并不仅仅是一个数量上的问题。弗兰克·利维和理查德·默南是研究信息技术对工作影响的劳工经济学家，他们指出，为了解释“介于人和计算机之间的新的劳动分工”，我们必须回答“四个根本问题”：

1.哪些工作上人类比计算机表现更出色？

2.哪些工作上计算机比人类表现出色？

3.在日益计算机化的世界里，还有哪些高薪工作是人类现在和将来都可以做的？

4.人们应该如何学习从事这种工作的技能？

给汽车车门安装把手的装配线工人被机器人替换下来以后，并不能填补护士行业的空缺，也没法去当机器人程序设计师、维修员，甚至是清洁工。也就是说，那些被机器人取代的工作虽然原来不见得有多体面，但它至少还是一份工作，而且重新就业也不是那么容易。雇主们经常把“技能差距”挂在嘴边，迫使学校和大学不断更新课程，这也是一种现实考量。

因为在经济领域里很少有什么东西是完全等价的，尤其是在就业领域，基于两点原因我们可以把机器人取代就业这个议题先搁置起来。

01

首先，机器人定义的不明确使这个问题更加复杂，任何与工具有关的或者任何人造的东西都有可能被归为机器人。

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其次，机器人取代人类就业的过程可能比大部分分析人士所预期的要长很多。在2013年年中，全美就业人数是14390万人，而同期失业人口是1176万人。稍微算一下就可以知道2013年中期的失业率是8%，经过技术调整之后官方失业率是7.6%。有几类人没有包含在这些数据里面，一是不再寻求就业的人；二是想要并且需要获得全职工作，但实际上从事兼职工作的人；三是退休人员，其中有一部分是被迫退休的。另一个群体是没有工作在领取残障金的人，每个月有1 400万人。残障申请比例从1996年以来几乎翻了一番，其中超过1/3的人填报的是背部疼痛和肢体问题，另外有1/5是心理疾病和发育障碍，但是这些残疾都难以确诊，可信度较低。

劳工经济学家戴维·奥托表示：“残疾是美国劳动力市场的一种难言之隐。直到最近，美国失业率保持在低位的一个原因就是，大量难以找到工作的人被排除在统计口径以外。”24在大量技术性失业（离岸外包、呼叫中心自动化、自助式零售）的同时，残疾人登记比率也翻了一倍，这就表明，正如布莱恩约弗森和麦卡菲所说的，新技术创造了财富和生产率，但是没有为它取代的职业提供足够多的就业机会。如果在失业大军里再加上700万残疾人(目前残疾人总数的一半)，官方失业率将达到12%，这在政治上非常危险——还没有包括不完全就业和提早退休的人员。

问题的复杂性还不止于此，某些有背部残疾或相关疾病的残障人士(有残疾证明的)可以和有抬举搬运能力的机器人协同工作，这种情况带来了一个棘手的问题：这些通常只有高中学历的残障者在人机协同关系中起到了什么作用？很快，这类问题会变得越来越紧迫。同时，我们也正在经历一场牵涉到数百万工人生存与生计的巨大试验。

摘自《机器人与人》，约翰·乔丹(John Jordan)著，中国人民大学出版社2018年6月出版。

《机器人与人》

约翰·乔丹(John Jordan)著

中国人民大学出版社

2018.6