大家都在担心，人工智能会把所有人的饭碗抢走。这种情景，其实早就不是头一遭了

那是1938年，大萧条的痛苦依然切切实实。美国的失业率大约为20%。每个人都在担心工作问题。

1930年，著名的英国经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯警告说，我们正“被一种新的疾病所困扰”，这种疾病叫做技术性失业。他写道，节省劳动力的进步“超越了我们找到新用途为劳动力的速度”。似乎到处都有例子。新机械正在改变工厂和农场。全国电话网络采用的机械转换正在消除对地方电话操作员的需求，这是20世纪初美国年轻女性最常见的工作之一。

那些让许多人的生活变得更加轻松的令人印象深刻的技术成就是否也在摧毁工作岗位，对经济造成破坏？为了理解这一切，麻省理工学院从1930年到1948年的校长、当时的领军科学家卡尔·T·康普顿在本刊的1938年12月号上撰文讨论了“技术性失业的幽灵”。

康普顿是这样开始的，我们应该如何思考关于技术性失业的辩论——“由于行业的过时或使用机器代替工人或提高他们的人均产出而导致的工作损失”？他接着提出了这样一个问题：“机器是不是从科学的阿拉丁神灯中跳出来的精灵，能够满足人类的每一个需要和欲望，或者它们是弗兰肯斯坦怪物，将会摧毁创造它们的人类？”康普顿表示他会采取一个更加实际的观点：“我只试图总结我所看到的情况。”

他的论文简洁地框定了关于工作和技术进步的辩论，这在今天对于人工智能的影响所引发的恐惧中仍然十分相关。最近在生成性AI、智能机器人和无人驾驶汽车方面的重大突破再次让许多人担心，先进技术将取代人类工作者，减少对劳动力的总体需求。一些硅谷的技术乐观主义者甚至推测，我们正走向一个不需要工作的未来，一切都可以由AI完成。

尽管今天的技术与1930年代的技术看起来完全不同，但康普顿的文章是一个有价值的提醒，告诉我们对工作未来的担忧并不是新鲜事，最好通过应用经济学的理解来解决，而不是召唤精灵和怪物。

不均衡的影响
康普顿在“整个行业”技术进步的后果与对个人的影响（往往是痛苦的）之间做出了明显的区分。对于“整个行业”而言，他得出的结论是“技术性失业是一个神话”。他认为，技术“创造了如此多的新行业”，并通过“降低生产成本使价格达到大量购买者能够承担的范围”，扩大了许多商品的市场。简而言之，技术进步总体上创造了更多的工作岗位。这个论点——以及它是否仍然成立——在AI时代仍然相关。

然后康普顿突然转换视角，承认对于一些工人和社区来说，“技术性失业可能是一个非常严重的社会问题，比如一个必须关闭的工厂所在的小镇，或者一个被新艺术所取代的行业。”即使那些同意“从长远来看”工作会回来的人也担心，“在短期内，被置换的工薪阶层必须养家糊口。”

这种分析调和了周围的现实——数百万人没有工作——与进步的承诺和创新的好处。康普顿是一位物理学家，他是富兰克林·罗斯福总统成立的科学咨询委员会的首任主席，他在1938年的论文中引用了该委员会1935年向总统提交的报告的一句话：“我们的国家健康、繁荣和乐趣在很大程度上依赖于科学的维持和未来改善，这一点没有知情者会否认。”

康普顿的断言，技术进步产生了净增加的就业，并非没有争议。根据1940年由领先的劳工记者路易斯·斯塔克在《纽约时报》上撰写的文章，康普顿在总统告诉国会“我们还没有找到一种方式来雇佣我们工业流程效率创造的剩余劳动力”后与罗斯福发生了“冲突”。

正如斯塔克解释的，问题在于“技术进步通过提高我们工业流程的效率，是否比它创造的工作更快地夺走工作。”斯塔克报道了最近收集的数据，显示新机器和生产流程在各个领域，包括雪茄、橡胶和纺织行业，带来的强劲生产力增长。理论上，正如康普顿所述，这意味着更多的商品以更低的价格，以及——再次理论上——对这些更便宜产品的更大需求，从而导致更多的工作。但如斯塔克所解释的，人们担心的是：生产力的增加多快能导致这些更低的价格和更大的需求？正如斯塔克所说，即使那些同意“从长远来看”工作会回来的人也担心，“在短期内，被置换的工薪阶层必须养家糊口。”

第二次世界大战很快意味着就业机会不再短缺。但是工作的担忧继续存在。事实上，尽管这几十年来随着经济状况的好转而起伏，但对技术性失业的焦虑从未消失。

自动化和人工智能
从1930年代到1960年代初，我们不仅可以从中汲取当前AI时代的教训。失业率很高。当时的一些领先思想家声称，自动化和快速的生产力增长将超过对劳动力的需求。1962年，《麻省理工科技评论》试图用罗伯特·索洛的一篇文章来驳斥这种恐慌，索洛是一位麻省理工学院的经济学家，他因解释技术在经济增长中的作用而在1987年获得诺贝尔奖，他去年底去世，享年99岁。

索洛在他的文章《不让我担心的问题》中嘲笑了自动化导致大规模失业的想法。他指出，1947年到1960年间的生产力增长约为每年3%。他写道：“这没什么可嚏嚏的，但也并不意味着革命。”没有巨大的生产力繁荣意味着没有证据显示第二次工业革命“威胁着灾难性的失业。”但就像康普顿一样，索洛也承认了快速技术变革的另一种问题：“某些特定类型的劳动……可能变得过时，并在市场上突然降低价格……人类的代价可能非常大。”

如今，恐慌是关于人工智能和其他先进数字技术的。就像1930年代和1960年代初一样，2010年代初也是一个失业率高的时期，这是因为经济正在努力从2007年至2009年的金跻危机中恢复过来。那也是一段令人印象深刻的新技术时期。智能手机突然无处不在。社交媒体开始流行。人们看到了无人驾驶汽车的雏形和人工智能的突破。这些进步是否与对劳动力的需求不旺有关？它们是否预示着一个无工作的未来？

再次，这场辩论在《麻省理工科技评论》的页面上展开。在我写的一篇题为《技术如何摧毁工作》的文章中，经济学家埃里克·布林约尔夫森和他的同事安德鲁·麦卡菲争辩说，技术变革比它创造的工作更快地消除了工作。这不仅仅是关于一个工厂关闭的问题。相反，先进的数字技术正在导致整个经济范围内的工作岗位流失，再次引发了技术性失业的幽灵。就像1930年代和1960年代初一样，2010年代初也是一个失业率高的时期。

很难确定总就业下降的单一原因——它可能只是经济增长缓慢的结果。但越来越明显的是，无论是在数据上还是在日常观察中，新技术都在改变需求中的工作类型——虽然这并不是什么新鲜事，但转变的范围令人不安，发生的速度也是如此。工业机器人已经消灭了像铁锈带这样的地区许多高薪的制造业工作，现在人工智能和其他数字技术正追赶文职和办公室工作——甚至，人们担心，还有卡车驾驶。2017年1月卸任前，巴拉克·奥巴马总统在告别演讲中谈到了“自动化的无情速度，使许多良好的中产阶级工作过时。”到那时，很明显需要重新思考康普顿的乐观主义。技术进步并未证明会导致就业增长的必然性，痛苦也不仅限于几个特定的地点和行业。

为什么马斯克是错的
在去年底与英国首相里希·苏纳克的一次采访中，埃隆·马斯克宣称，将来会有一个时候，“不需要任何工作”，这要归功于一个“可以做你想要的一切的AI魔术精灵。”马斯克补充说，因此，“我们不会有普遍的基本收入，我们将拥有普遍的高收入”——显然是在回答康普顿的修辞问题，即机器是否会是“能够满足人类的每一个需要和欲望的精灵。”

可能无法证明马斯克是错的，因为他没有给出他的乌托邦预测的时间表；无论如何，你怎么能反驳一个魔法精灵的力量呢？但是，关于工作终结的想法是在我们弄清楚如何最好地使用AI扩大经济并创造新工作时的一种分心。

像ChatGPT这样的生成性AI突破将可能改变经济和劳动市场。但没有令人信服的证据表明我们正走向一个无工作的未来。用索洛的话来说，当有问题要担心时，我们再担心。即使是高盛对生成性AI影响的乐观估计也将其对生产力增长的影响放在未来10年每年约1.5%。正如索洛可能会说的，这没什么可嚏嚏的，但它不会结束对工人的需求。高盛的报告计算出，大约三分之二的美国工作岗位“在一定程度上暴露于AI的某种程度的自动化。”然而，这个结论经常被误解——这并不意味着所有这些工作都将被取代。相反，正如高盛报告所指出的，大多数这些职位“只是部分暴露于自动化。”对于许多这些工人来说，AI将成为工作日的一部分，并不一定会导致裁员。关于工作终结的想法是在我们弄清楚如何最好地使用AI扩大经济并创造新工作时的一种分心。

一个关键的未知数是，即使现有的工作岗位消失，AI将创造多少新工作。估计这种工作创造是出了名的困难。但麻省理工学院的大卫·奥托和他的合作者最近计算出，2018年的60%的就业是在1940年之前不存在的工作类型中。创新创造了如此多的新工作的一个原因是，它提高了工人的生产力，增强了他们的能力，并扩展了他们完成新任务的潜力。坏消息是：这种工作创造被自动化的劳动破坏性影响所抵消，当它被用来简单地替换工人时。正如奥托和他的合著者所得出的结论，现在的关键问题之一是，“自动化相对于增强是否正在加速，正如许多研究人员和政策制定者所担心的那样。”

不平等概念
如何解决AI的不平等问题新的数字技术正在加剧不平等。这里是创造AI的科学家可以做出更好选择的方法。在过去的几十年里，公司通常使用AI和先进的自动化技术来削减工作岗位和降低成本。没有经济规则规定创新实际上会偏向于增强和创造工作而不是这种类型的自动化。但我们有一个选择：我们可以使用技术来简单地替换工人，或者我们可以使用它来扩展他们的技能和能力，从而促进经济增长和创造新工作。

康普顿1938年论文的一个持久优点是他的论点，即公司需要对限制任何技术过渡的痛苦负责。他的建议包括“社区的行业之间的合作，以将一家公司的裁员与另一家公司的新就业同步。”这在今天的全球经济中可能听起来过时。但其背后的情感仍然相关：“在这个问题上，和在其他每一个问题上，良好管理的基本标准是，主要动机不应该是快速利润，而应该是对公众的最佳最终服务。”

在AI公司获得前所未有的权力和财富的时候，它们也需要对技术如何影响工人承担更大的责任。召唤一个魔法精灵来解释不可避免的无工作未来是不够的。我们可以选择AI将如何定义工作的未来。