和机器赛跑的人

　　近一段时间，价廉物美的“中国工厂”似乎有些褪色。许多人认为，中国劳动力成本的上升不可忽视，一些跨国公司正将制造环节转移到东南亚，甚至回流美国。波士顿咨询集团的一份报告预测，今后五年间，美国将新增２００万至３００万个工作岗位。报告主笔哈罗德•西尔金指出：“大约１０年前，我们开始外包器械、计算机等占美国制造业相当比例的诸多产品。现在情况正在改变，因为中国正快速涨薪，而美国劳动生产率是中国的４倍。”在他看来，某些商品在美国制造可能更为经济，这一“临界点”已开始显现。

　　如果这一趋势真的成立，罗伯特•索洛的理论恰逢其时：经济增长不是靠更加勤奋地工作，而是靠更加智慧地工作。这位诺贝尔经济学奖获得者认为，使用新科技或新的生产技巧，就能创造出新价值，而无需增加劳动力和资本投入。

　　事实上，不仅美国公司，连中国公司也在思考人与机器到底谁更有效率。

　　一直以“半自动化”（以部分人工替代生产线）自豪的比亚迪，正在革自己的命。据其发布的中报，公司持续减员，在职人数较半年前减少1.3万人。除了宏观经济环境的影响，公司提高了部分生产线的自动化程序，从而降低了人员需求。

　　而另一家制造业巨头富士康，更是在大规模引入机器人。在去年7月深圳富士康员工联欢晚会上，CEO郭台铭表示，在未来三年内，在其装配线上将增加100万件工业机器人。他不止一次强调，希望人不再被机器控制，而是人来控制机器，把单调重复的工作交给机器人，将员工解放出来。

　　按照法兰克福的国际机器人联合会给出的数据，中国制造商于2011年购买先进工业机器人的数量跃升了50%，达到22600件。他们还预测，两年内中国将超过日本成为世界最大的机器人市场。

　　机器真的会取代工人吗？

　　这个问题不仅存在于科幻小说里，它也越来越成为一个现实问题。麻省理工学院经济学家布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和麦卡菲（Andrew McAfee）在其新书《与机器赛跑》（Race Against The Machine）中探讨了这个问题。他们认为，人工智能革命对白领工作的影响，就如机器人对蓝领工作的影响。近年来人工智能的进化速度，让许多人震惊。该书着重提到了Google的无人驾驶汽车和IBM的实时翻译。

　　2004年，经济学家Frank Levy和Richard Murnane在《新的劳动分工》一书中认为，有很多工作是不可能被机器取代的。比如驾车、复杂沟通等等。和算术不同，这些工作不是执行现有规则，而是规则不明确的领域，机器是不可能完成的。

　　而仅仅六七年后，2011年10月，Google 的自动汽车已累计行驶 30万公里，途经都市、高速路和山路。今年上半年，内华达州的机动车驾驶管理处甚至给Google无人驾驶汽车颁发了车牌。当然，Google说这个项目至少还要十年才能商用。

　　Google的解决思路，是直面模式识别的挑战。自驾汽车系统的核心是车顶上的激光测距仪(Velodyne 63-beam)，自驾汽车会把激光测到的数据和高分辨率的地图相结合，做出不同的数据模型，以便汽车能够识别障碍。汽车的前后保险杠上还有四个雷达，用于探测周边情况；后视镜的附近有一个摄像机，以检测交通灯情况……汽车能够将实时数据和记录的数据进行比较，这有助于它将行人和路旁的物体分辨开来。

　　这些信息收集和处理工作显然需要巨大的运算能力。而这正是我们这个时代的特点。看看如今的智能手机，双核还没流行，四核又来了。《和机器赛跑》的两位作者认为，摩尔定律构成了技术进步的先绝条件。指数级翻倍的运算能力，将创造过去无法想象的奇迹。

　　Levy和Murnane曾认为，复杂沟通，比如翻译，也是机器不可能完成的任务。但他们实在太小看机器了。2011年1月，Lionbridge公司宣布，GeoFluent这项和IBM合作开发的技术，能把写下的文字迅速而精确地翻译成另一种语言。一家公司参与了测试，他们把中文和西班牙文的在线提问，发给GeoFluent，这机器迅速翻成英文，传给讲英文的客服人员。再将回答翻译后返回给客户。大约90%的测试者认为，这些自动翻译的信息是有用的。所以，就商业用途而言，自动翻译已经够用了。

　　《和机器赛跑》的作者指出，IT相关的技术创新，将会改变制造、物流、零售、媒体、金融、法律、医药、研发、管理、市场营销以及每一个经济部门和商业功能。以零售而言，现在越来越多的美国公司正用更少的人力来提供更多的产品。虚拟服务员正在取代客服代表，自动售货机减少了收银员，而顾客们越来越多地从触摸屏，而不是服务员那里获取信息。网上商店改变了多少消费者的习惯，让人们无需服务员的帮助也能购买各种产品。

　　从19世纪到20世纪，一轮又一轮的自动化浪潮消灭了许多部门和岗位，企业家们又发现了新的机会，重新安置工人，人们通过学习必要的技能来适应新工作。美国有数百万人离开了农业，但有更大规模的人口在制造业和服务业找到了工作。在新的IT智能时代，作者认为，人们的技能和组织必须更加努力变化，才能帮助越来越多的人群应对技术性失业。

　　当中国的劳动力非常便宜时，我们尚可以用人力来替代部分机器的工作。随着人力成本的上升，中国势必也得面对人与机器的取舍难题。或许企业可以选择机器而淘汰工人，但作为社会整体，恐怕不得不未雨绸缪，思考如何才能改变政策和组织结构，以创造更多的新部门和新岗位。