在上世纪八十年代后半叶，分别以以爱德华·普雷斯科特（Edward Prescott，2004年诺贝经济学奖得主）和劳伦斯·萨默斯（Lawrence Summers，前美国财长、前哈佛大学校长）为代表的两派经济学家开展了一场辩论。普雷斯科特认为经济增长和衰落的循环大体上是由于技术带来的冲击，而萨默斯的认为这种看法是得不到证实的投机的猜想。
经济转轨中的“技术冲击”模型以不同的形式反复出现，无论何时都能应对关于经济循环的争论。
如今，技术冲击在发达经济体中已经渗透至人工智能与就业形势的关系中，谷歌的塞巴斯蒂安·特龙等人工智能的热情拥护者为那些对技术在就业市场的影响持悲观态度的经济学家提供了支撑依据。
牛津马丁学院的Frey和Osborne在2013年发布的研究中表示“根据我们的预测，美国约47%的工作岗位有被机器替代的风险”，并且那些高薪的和需要较高教育程度的工作在一段时间内还没有类似的风险。但问题在于，这段时间会有多长呢？
直率地说，试图一口气预测到二十年后的未来更像是科幻小说而非现实。因此本文会着眼于已经临近的未来趋势。
在普雷斯科特和萨默斯的争论已经经历了整整一代人之后，生产力仍然是焦点话题。萨默斯在最近的讨论中提到了一个有趣的异常之处：除了蓝领职业由于自动化的发展而从美国经济中大量减少以外，生产力的提高并不显著，反而较为微弱。
官方和坊间流传的数据都表明，如果人们留心技术带来的生活质量提升，其在企业效率上的聚集效应便会被放大。而这正是使我关注这个话题的原因。
这样潜意识具备触发作用，使人们开始去对比伦敦庞德街上皇室百货公司的人工收银台和附近塞恩斯伯里超市里装模作样的的机器人收银台的高效作业。
我刚开始接触这个问题时，我还不了解2015年莱斯特大学所做的研究。研究中发现，机器人收银会使人们潜意识中攻击性的行为发展成为入店行窃，从而对超市造成大量损失。
在机器人收银发明之初，有人断言自动收银会使购物者节省不必要的50万个小时的排队时间，而现实却令人大失所望。
澳大利亚矿业巨头使用机器人来节约人力的尝试深受小故障的困扰，产量随之降低于是便很快不再使用这种技术。
如果仔细地观察便不难发现，大多最懂行的技术公司在人工智能方面的研发费用显示出，我们将其粗略定义为用于“用机器节约劳动力”的“硬自动化”没有像人们通常设想的那样占据那么大的份额。
Salesforce公司最近发布了Einstein这个产品，用于帮助销售人员出色地完成发送给目标客户的邮件。SAP开发的HANA将人工智能用于帮助用户更好地检测出不当的交易。Enlitic公司承诺使用算法帮助刚入行的医生更好更准确地检查X光片，而不是替代医生的工作。Affectiva希望使用深度学习工具帮助那些缺乏同情心的人能够在情感上更为丰富。诸如此类。
其中有两个相互作用的准则：“数字bicephaly”的说法——即大脑中某个半球不能够做出准确估计这种对于人类较难的行为，而在需要的情况下可以对其进行拓展；以及“认知外骨骼”，——这是一个与Flynn的“新认知工具”观点有关的概念，Flynn发现通过“新认知工具”可以观测到智商的增量。
然而这并非恩格尔巴特和科兹威尔设计出来的机器与人类共生的乌托邦。
实际上，这种具有两面性的前景较为强调人与机器（伪人工智能）的工作环境和能力的平均水平。因此在这一点上有两种看法。
首先，许多人想到自动化会联想到流水线作业的思维模式，但实际上“自动化”和其他现代管理方式一样更为温和和普遍。所有现代化的公司都越来越多地使用供应链管理（SCM）、客户响应管理（CRM）以及企业资源规划（ERP）系统以便实现更多自动化的功能。比起其导致的人力资源冗余，通过自动化提高的人类生产力才是主要的动力。但问题在于只有12%的公司对他们的自动化程序表示满意。高德纳公司发现75%的ERP应用没有成功。事实上，美国SAP用户组高管Thomas Wailgum曾估测出成功应用ERP的比率在7%左右。
目前有限的成果使得创新商业模式的实践更为困难也更容易失败，而最常见的原因则是“不当的个人使用”。普利司通曾起诉IBM要求赔偿六千万的损失，在诸如此类由不当的应用引起的诉讼案中，个人对自动化工具的协调不当成为首要问题。经过大量的观察，试图绕过人类输入的问题而不是去提高输入质量已成为典型的失误之处。
随之而来的问题可能不是如何将人力转移，而是如何恰当地将人力嵌入其中。
第二点则是关于出现缺口的职业。光是美国就存在着580万这样的缺口。乔治华盛顿大学的Tara Sinclair作为主要作者最近发表了一篇报告，报告中显示美国有四分之一的招聘职位出现空缺，而在加拿大和德国等其他富裕国家，这个空缺比率约为五分之一。报告中将这种技能与人力需求的不匹配与全球生产力增长的疲软状况相联系，从而阐释了人力冗余与人工智能这个话题的另一个方面。
持续影响企业的自动化进展的因素中，除了个人的不当应用，技能的不平衡也加剧了失业而放大了效率导向技术的作用。并且，最强劲的动力既不是没有技能的人也不是技能极强的人，而是那些处于就业曲线中部的人。
基于当下的情况，我们可以合理地推测出，鉴于自动化工具的实际成效和企业之间存在的鸿沟，超越人类的人工智能带来的大规模的人力冗余还只是处于想象，至少在近期是如此。
更可能出现的情况是，中间层人工智能系统的普及应用使中等技能水平的员工能够更好地填补职位缺口，更好地参与到企业的自动化进程中，并且寻求更优的商业模型和方法。
随着虚拟现实和机器的迭代计算的高超技术，食品学家可以完成更多的研究，护士可以为病人进行种类更多的化验，时尚设计从业者可以更有效地采购纺织物。
随着人们对这种趋势的感受越来越敏锐，商业模型变得更灵活，就业市场也更为广阔。在这样的前景下，生产力将可能会提高，职位与个人能力会更加匹配，以人为主体的人工智能的全新发展为就业市场的带来的新面貌，这种面貌是与源于超人工智能的兴起的反乌托邦预言完全不同的。
作者：Bright Simons MPedigree董事长
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翻译：达沃斯博客翻译小组 徐嘉莹
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