与机器赛跑？别做梦了

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2015年电影《机械姬》中具有独立思考能力的智能机器人伊娃的觉醒与反击，引来了社会各界对人工智能AI的热议。而今年年初谷歌的 Alphago 4:1大胜韩国围棋9段选手李世石后，人们顿然发现原来科幻小说中的场景已经开始在现实中发生，棋盘上唯一的1胜成为了最后的遮羞布。

今天，机器不光在正面的抗衡中胜出，也在正面的心智抗衡中胜出。谷歌的无人驾驶汽车早已开上了公路且测试过程中仅出现一次事故，工厂开始越来越多的购买机器，郭台铭富士康的百万机器人计划虽然还未实现，但智能生产线的雏形已渐渐浮现。

《与机器赛跑》一书中，布林约尔松和麦卡菲汇集了一系列数据、案例和论证，证明了技术进步正在加速进行，而这种趋势对技能、薪酬和就业机会都有深层影响。具体表现在以下3个方面。

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1、高技能VS低技能工人

技术变革提高了对高技能劳动力的需求，同时减少甚至消除了对低技能劳动力的需求，大量的工厂自动化就属于这类情况。例行的重活累活交给了机器，更复杂的编程、管理和营销决策等仍保留在人类手里。

这是很容易论证的一个现象。经济学家调查发现过去40年里，教育最多和最少的工人之间收入分歧日益加剧。更重要的是高学历工人的薪酬提高的同时，高学历的工人供给也在增长，而不是按照经济学的理论当供给增加时价格会下降。这两点确凿无疑的表明，高技能劳动力的市场需求在不断增长，且快于高学历工人的培养速度。

2、超级明星VS平凡群众

技术能够将一个普通市场变成超级明星式市场。在没有淘宝之前，一家商店的服装款式不管有多么的新潮诱人，也只能辐射周边几公里的居民。而现在，早已可以借助互联网渠道面对成千上万的海量顾客。

数字音乐时代之前，最优秀的歌手可以让一座音乐大厅人满为患，但一年下来也只能接触上万名听众。然而当音乐可以录制下来并以极低的边际成本分销传播之后，少数最顶尖的表演者可以把持每一个市场绝大部分的收入，流行乐坛的Lady Gaga是最典型的代表。

研究表明1%收入最高者的收入增长速度比其他最高收入者都要快。美国1%收入最高的家庭，掌握了自2002年以来经济发展带来的65%的好处。0.01%最顶尖的家庭，其收入在全国收入中所占的份额，1995年与2007年相比翻了一倍以上。

3、资本VS劳力

人力资本在资本总量中的比重日益降低。自经济衰退结束以来，设备和软件的实际支出飙升了26%，而员工薪资总支出基本持平。

劳动力在美国国内生产总值所占比重的趋势线在1974年到1983年间基本持平，但自那以后就一直在下降。

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《与机器赛跑》是一本非常薄的书，但像打在人脸上的一记巴掌，令人清醒。美国在08年次贷经济危机后，虽然企业利润、GDP都慢慢恢复并且经济环境也已经是一片大好，但是就业率永远不见好转。为什么？经济学家学家的答案是周期论，经济衰退之后仍需要漫长的恢复期，渐渐的会好的。还有的答案是停滞论，认为技术创新的步伐放缓了。

然而以上的都不是，作者通过论证告诉我们技术非但没有停滞，相反技术仍在高速发展。只是因为技术发展带来生产率的提高，导致企业对用人需求的下降。1960年美国最大的企业通用汽车有近60万雇员，而现今市值更高的苹果的员工加上海外的工作者也不足10万，更不用说正在慢慢崛起的社交巨头Facebook了，市值3156亿美元，员工才仅仅1万多人。

在与机器直接对抗的过程中，人类肯定会输，因为人类需要吃饭，需要睡觉，需要休息，非理性有情感需求，对重复性劳动会感到厌倦。所以作者建议我们不妨将思路转换一下，不再想着机器赛跑，而是与机器合作，一起共舞。

棋盘实验表明，人类中的业余爱好者+机器+出色程序的组合，它胜过了强大的机器，也胜过了人类中的高手+机器+低劣程序的组合。如果Alphago再配上一名普通的棋手，5:0横扫李世石这个结果相信大部分人都不会有异议，诡异输掉的第4局暴露了电脑过于迷恋概率算法的缺陷。

美国最成功的视频网站Netflix通过基于用户习惯的分析，将大数据分析深入到电影的创作环节中，塑造了风靡一时的美剧《纸牌屋》。然而Netflix的工作人员告诉我们，不应该迷恋大数据迷恋计算机。

如果说电视剧评分9分是精品的话，大数据可以让我们脱离低分6分以下的风险，却也会带我们按部就班的走向平庸的绝大多数7-8分之间。计算机可以在每一个细分环节做到精确的分析和统计，但在全局观和创造性方面仍不如人类。

我们可以发现，人类仍可以在直觉创造的心智能力，情感理解的社交能力，与计算机强大的分析能力和逐步强大的模式识别能力相配合，一起协同工作。

聚焦于组织形式的创新应变，聚焦于高技能人才的培养锻炼，聚焦于更多创新性企业家精神的根植，会是我们日后更好的选择。不要再想着与机器赛跑了，但也不要惧怕机器将取代一切，至少现在来看我们仍然各有所长。