36氪领读 我们都将活到100岁我们的生活和工作怎么办？-亚洲ca88官方网站

  36氪专门为读书设立了【36氪领读】栏目，筛选一些值得读的书，并提供一些书摘。希望你手边有一本称心的书，让读书这场运动继续下去。

  长寿带来的最大改变就是，它会颠覆我们对人生阶段的理解。过往的人生我们严格按照受教育、工作和退休三阶段的人生模式，这种模式在我们活到100岁这个背景下将不再有效，更多的人生阶段将出现，人生阶段交叉反复也将成为常态。也就是说，老年并不等同于退休和等死，老年将成为全新的学习、创造、娱乐的新阶段。

  我们目前已经指出，很多人会更加长寿。为了支付长寿人生中的各项支出，他们的工作年限会更长。在这个更长的工作生涯中，就业形势将发生戏剧性的变化，要做出正确的职业选择，从而为更长寿的人生提供资金支持，我们应该了解这一转变的就业背景。

  这立即引出了更加长寿带来的一个主体问题。温斯顿·丘吉尔（Winston Churchill）说过一句很有哲思的话：“向前看永远都是明智的，但高瞻远瞩总是困难的。”我们很难对未来做出预测，越是遥远的未来，不确定性也越大。在百岁人生中，不确定性的范围大大增加。

  回顾过去的100年，今天的百岁老人已在他们的一生中阅尽千帆：两次世界大战，战争拼杀从骑兵转向了核武器；俄国革命和的兴衰；第一次全球化浪潮的结束和第二次全球化浪潮的涌现；旧中国的没落和后来新中国的崛起，电力、广播电视的出现。

  早期的福特T型车（Model T）；第一次商业飞行；并还有第一次载人月球飞行以及互联网的兴起。在家居方面，他们会看到自动洗衣机的出现，广泛采用的室内管道以及吸尘器，更不用说拉链和胸罩的引进了！

  稍稍回顾一下这些变化，我们就知道，预测100年后的百岁老人所能看到的发展，明显是荒谬不可行的。处理这种不确定性是长寿人生的重要组成部分。假设变革的步伐依旧，更加长寿的人经历的变化将比过去的人多得多。

  正如许多技术专家声称的那样，变革的步伐正在加快，他们会更加深刻地体会到变革。实际上，对那些更加长寿又注定要工作60年的人来说，他们的工作对象、工作类型和工作方式都将出现重大变化。

  但是，对未来就业形势做出具体的预测是愚蠢的，通过汲取过去的经验，考虑当前力量的轨迹，我们大家可以得出一些远见卓识。

  对于那些一定长寿的人来说，与未来工作有关的远见是至关重要的。在思考未来可能出现的行业时，我们第一步通过最广的镜头对未来的就业形势进行探索，然后来检视一个正在发展中的现象—智慧城市（smart city），最后详细查看工作和技术和迅速转型的劳动力市场中可能的赢家和输家。

  我们从行业格局变化问题开始。图3.1所示为美国就业形势在过去100年间的变化。1910年，1/3的劳动力是农民或农场工人，但现在从事这些职业的人只占劳动人口的1%。再加上劳工和家政服务从业者，他们在1910年占美国就业人口的一半。

  到2000年，就业形势发生了巨大变化，其中一半的美国就业岗位变成了办公室工作：专业技术人员、文职人员和管理人员。展望未来，随信息技术兴起，机器人技术和AI加快速度进行发展，环境问题日渐突出以及人口老龄化的影响，经济会做出一定的反应，就业形势会发生更多的转变。

  在应对原始经济供需矛盾时，一个经济体的结构会随时间演变发生巨大变化。一些行业会急剧萎缩。例如农业部门，农业在1869年占美国GDP（国内生产总值）近40%，到2013年只有1%。这是由于技术上的改进，特别是机械和化肥方面的进步，使得农业生产力明显提高，潜在供应量也大大提高。

  但是，人口虽然增加了，他们对食品的需求与收入的增长并不成比例，所以供给大于需求造成了食品价格下降。价格下降的结果是农业生产总值大幅度下滑，大量农业工人失业。

  其他行业则大面积上涨。与农业相比，服务业在经济中的份额从1929年的40%上升到2013年的65%左右。这是因为，随着生活越来越富裕，人们就需要更加多的服务。休闲行业的发展就很好地体现了这一点。

  20世纪，随着休闲时间的增加，休闲产业发展迅速，电影院、体育俱乐部和健身中心等设施的数量大幅度提升。然而，与生产率大幅度提高的农业部门不同，休闲行业的生产力往往不会增加—一个瑜伽教练或美发师的生产力怎么会大幅度提高呢？

  需求持续不断的增加，生产力却没有相应地提高，服务价格因此上涨，吸引了更多的劳动力进入该行业。价格持续上涨，就业和产出增加，大幅度的提升了服务业在国内生产总值中的份额。

  这种演变是历史常数，但正因为这是一个常数，新一代百岁老人会经历更多的转型和更替。未来会如何转变？我们的工作会是什么？

  人口对就业的影响是我们要考虑的因素之一。随着人口增长，人口会对经济产生重大影响。老年人口更多创造的需求效应，行业和市场行情报价会做出回应。

  所以，比如说，专注于长寿和生物工程的医学研究会成为重要的增长部门，服务部门将转向医疗和服务供应。

  环境和可持续问题也将对价格、资源以及不一样的行业的相对规模产生重大影响。我们正处于能源供应大幅度转变的节点，如果能源继续短缺，能源价格持续上涨，那么能源创造和资源节约方面将出现重大创新。

  食品供应也也许会出现激进创新，特别是将基因工程和解决健康问题相结合的创新。日益加深的水资源短缺问题将改变定价，水资源丰缺、供应和循环利用的商业重要性增加。

  同样，对环境可持续性和二氧化碳排放的担忧也可能会引起碳税的出现。这反过来又会导致价值的大幅度转变，新产业、新企业和新技术的兴起。因为减排，计算机采集和碳替代会成为数十亿的产业。

  大量的行业变革会出现，人们在掌握的技能和可能的工作地点方面更灵活。人们的工作对象也会出现重大变化。耶鲁大学的理查德·福斯特（Richard Foster）计算出，在20世纪20年代，标准普尔500指数（S&P 500）公司的平均寿命是67年，到2013年已经减少到了15年。

  回望过去，1984年富时100指数（FTSE 100）榜上的100家英国企业中，只有30家仍在今天的指数榜上。新行业出现涨落，新公司接管成为主导力量。

  所以出生在1945年的杰克在选择应聘公司时变化不多。我们大家可以预测，1998年出生的简，会看到她所在公司和部门的诸多变化，她也不可避免地会为多家不同的公司工作。

  几位评论家还预测，人们工作的公司类型会发生巨大变化。如图3.1所示，随着大型现代公司的兴起，办公室就业出现了大幅增长。

  这些公司可以提供了具有系统结构的规模经济，并展现了经济的持久特征。有些人将这类公司视为组织时代的恐龙，并预测他们将屈服于出现在他们周边的小而灵活的公司。

  有一些信号表明，这可能是真的。技术使得工人之间的协调变得容易，小规模公司具备拥有大规模的公司难以具备的灵活性。支持这种观点的论据是：随技术的逐步发展，例如3D打印技术的兴起，大规模的公司的众多规模优势将消失。

  在撰写本文时，我们大家都认为，没有证据可以证明这一点。例如联合利华和百事可乐这样的大公司有扩大和调动能力，使他们几乎能够将产品交付到世界各个角落，我们大家都认为未来仍会如此。

  其他公司，例如谷歌和罗氏制药（Roche pharmaceuticals），它们有上十亿美元的研究预算，并且具备吸引世界上最聪明的人来开发下一代技术或药物的能力。

  然而，大公司虽然会继续存在，但毫无疑问，它们的结构会发生改变。在未来的企业格局中，大规模的公司将慢慢的变多地被小企业和初创企业ECO所围绕。这些由员工更少但通常更专业的企业组成的生态系统将成为增长点。

  事实上，一些最有趣的工作可能就出现在这些生态系统中。这已是一个明显的事实，因为像三星和安谋控股（ARM）这样的公司已建立了很复杂的联盟生态系统，使他们可以与数百家企业合作，提供尖端的技术和先进的服务。

  2在制药行业，有重大意义和影响的基础研究往往来自关注点非常狭隘的小型专业公司，这一些企业有时只专门研究一个特定的领域。此类公司数量增加，还可以参与竞争，因为技术减少了参与此类研究的障碍。

  我们期望这些小公司ECO能够蒸蒸日上，变得更有价值。这些领导者可能是为了将其发展成未来的大公司才创立了这些小企业，也有另外的领导者是因为对要解决的挑战充满激情才创办了这些企业。

  这些ECO的兴起将提供各种各样的就业机会。大规模的公司的规模和管理机会任旧存在，但增长更多的，将是更小企业单位更加集中和灵活的就业。

  在想到简可能的百岁人生时，ECO模式的灵活性使得某些阶段的自我雇用成为可能。将个人与想要购买个人技能的公司联系起来的技术，正慢慢的变全球化，越来越便宜和先进。

  这些连接平台正在涌现，对“零工经济”（gig economy）和“共享经济”（sharing economy）的评论慢慢的变多。技术变革降低了信息成本，使买卖双方可以更容易地找到对方，通过独立来源确定彼此的可靠性和质量也更加容易。

  零工经济是指，慢慢的变多的人不通过全职或兼职工作获得收入，而是通过完成多个连续买家的一系列具体任务获得佣金。

  现在能够最终靠Upwork（一个在线自由职业网站）等平台销售你的技能，或者在InnoCentive（创新中心，一家开放式、创新型研究公司）或Kaggle（一个数据建模和数据分析竞赛平台）上做出创造性贡献，吸引顶尖的项目工作，获得投资或奖项。

  这些平台会慢慢的重要，因为大型企业正日渐寻求小团队或个人洞察力和创新能力的帮助，而小团队则寻求相互联系，以建立规模和扩大影响范围。

  公司会用奖金来吸引感兴趣的个人和团队，与他们在某个具体项目上进行合作或购买，就像优步公司（Uber）买走了卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon）的机器人团队一样。

  跟零工经济类似，作为商业实体的共享经济提供了灵活的收入来源。以最高调的爱彼迎（Airbnb）为例，个人可以通过租赁闲置房间有效地获得收入。

  除了提供收入来源，我们预计这些生态系统也将有助于人们更好地协调工作、休闲和家庭。随着人们在小型和集中的团队中工作更加灵活，他们把热情投入了自己正在做的事情，所以工作和休闲之间的障碍就会被削弱。

  同样有趣的是，在工业化兴起之前，生产主要是在将工作和休闲融为一体的家庭中进行。从工厂至办公室的兴起不可避免地导致了工作和休闲更为正式的分离。在期盼的同时，我们看到新兴工作生态系统有了更多的机会可以削弱这种分离，使工作和生活再次融合。

  不只是你的工作对象会改变，你的工作地点也会改变。我们目前正在目睹人类历史上最令人惊叹的移民浪潮，这是人口从农村到城市的迁移。

  2010年，全球有36亿人居住在城市。到2050年，这个数字预计将达到63亿，相当于每个星期有140万人流向城市。3生活在城市，尤其是生活在智慧城市，会变得逐渐重要，而且这种重要性似乎会继续增加。

  为什么人们会大量向城市迁移？毕竟，互联网带来的美好前景是，距离将变得不重要，人们可以生活在任何他们想要生活的地方。

  事实上，距离可能变得不重要，但是“靠近”却会变得越来越重要。向城市迁移的一部分原因是，在世界新兴市场，人们从农村和农业转向城市和工业。

  但这不是人口迁移的唯一原因。在发达经济体中，人们也正在向城市转移，这反映了靠近创意和高技能越来越重要。

  所以当一些工业城市衰退时，例如底特律，其他智慧城市也正在蓬勃发展，例如旧金山、西雅图和波士顿，它们的人口也在增加。这些智慧城市正成为拥有想法和高技能人群的交汇点，这些人希望接近其他拥有高技能的人士。

  他们知道，创新正在以更快的速度发展，他们希望靠近其他聪明的人来推动彼此的发展，互相挑战。这些集群最初由大学和专科学院毕业的学生团体组成。

  一旦这些高技能的群体成立，企业就会自然而然地向他们倾斜，因此更多这样的员工会搬到这一地区，因为这里的就业机会和工资比其他地方更高。这些集群就成了人才向往之地。换句话说，规模的收益越来越大，经济学家称之为“密集市场效应”。

  伦敦是集群现象的另一个例子。到2014年，全市高技能人口规模达140万，到2019年，估计将达到180万。4作为首都，伦敦一直对商界和政界有着吸引力，反过来又吸引了律师和金融专业人士。

  这在历史上是强大的集群效应。然而，伦敦除了是主要的商业中心，还是一个吸引世界各地创意人才的全球设计中心。这表明，不仅仅是信息技术行业有能力聚集聪明人和创意。

  随着创意的经济价值增加，我们可以预测，更多的集群会出现，这些集群会出现在任何人想要互相提供创意、互相支持和建立初创企业生态系统的地方。

  这些创意集群的中心往往是世界级的大学。在硅谷，斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州理工学院是创意集群的中心；在波士顿，麻省理工学院和哈佛大学是创意集群的中心。

  伦敦的创意集群中心与世界上两所顶尖的设计学院—皇家艺术学院（Royal College of Art）和中央圣马丁艺术与设计学院（Central St Martins）有着密切联系。

  随着这些集群发展壮大，它们急剧增长的人才库吸引了公司的到来。在伦敦，国王十字区（Kings Cross）100万平方英尺（92903平方米）的谷歌校园距离圣马丁中央火车站（Central St Martins）只有很短的步行路程，该校园人数至少会增长到4500人。

  这对智慧城市高技能工人的就业机会可能会有很大的影响。事实上，根据加州大学伯克利分校恩里科·莫雷蒂（Enrico Moretti）的说法，每一个智慧型岗位都创造了另外五个就业机会。5有些工作的技术要求很高，例如律师、会计师和顾问。

  其他的是低薪职业，如园丁、手工制造者、咖啡师或瑜伽教练。按照这个速度，智慧城市将比老制造业中心更适宜创造就业机会。

  智慧城市的重要性日益提高也受到一些社会现象的驱动。近几十年来，被社会学家称为选型交配（assortative mating）的现象显著增多。换句话说，相比过去，现在的婚姻伙伴在教育和收入方面的情况更加相似。这一效应也在推动城市的发展。

  对于这些拥有高技能的伴侣来说，给两个人找到有趣的工作比给一个人找到同样的工作困难得多。6过去，丈夫工作，妻子做家庭主妇，小镇是对传统家庭更有吸引力的地方。

  但是当两个人都想找到完美的工作时，住在一个小城镇就会让生活变得艰难。大城市开始更具魅力，因为那里机会更多。事实上，大城市对于还没有伴侣的人来说也很有吸引力。

  想象一下你要找人约会，想找到满足你越来越长的伴侣条件清单的那个完美对象，你能在一个小镇找到这个人吗？也许可以，但多半不能。

  如果你想和具有类似职业和收入潜力的人约会，那么你更可能前往城市。密集市场效应也体现在约会这件事上。这是一个浪漫的想法。

  我们可以期待的是，这些智慧城市会在工作场所灵活化方面起到引领示范作用。技术创新将使人能够更加灵活地选择工作时间和地点，人们会因此选择在家工作或利用虚拟技术工作。

  人们可以更容易地进行匹配，例如人与工作之间的匹配，或者兴趣相似者之间的匹配，进入就业市场也因此更加容易。人们可以用更低的成本更加轻松地沟通，因此更多的人会在虚拟或全球团队中工作。这也可以使人更好地协调个人问题，人们会因此学习如何创建居民技能和观念相似的大型社区。

  “办公室”概念可能会变得传统，并且昂贵得可笑。事实上，联合利华的主管在测量二氧化碳的生成地点和时间时发现，让人们进入大型中央办公室工作生成了巨大的碳足迹。

  这个因素和其他因素会驱动更多的人在家里、当地中心或共享社区中心工作。一方面，低成本技术，例如全息图和虚拟会议，会为之提供支持。

  在管理人员能够更加熟练地管理虚拟员工并鼓励员工在家里工作后，这将成为一种常态。然而，转移到基于家庭的虚拟工作，始终要权衡相关度。

  人类的历史是技术不断进步的历史。尽管在1899年，美国专利局（the Office of Patents）专员查尔斯·迪尤尔（Charles Duell）已经说过，“所有可以发明的东西都已被发明出来了”，但很明显的是，知识仍然在进步。

  如果每一代人都像前一代一样聪明，并且继承了前一代人的知识库，那么通过探索和结合不同的知识，创造新的见解，我们这个世界还能在技术上取得进步。艾萨克·牛顿（Isaac Newton）精辟地总结道：“我们站在巨人的肩膀上。”

  然而，新技术意味着旧职业的终结，也通常意味着新任务和新角色的创造。人们在这个时候很清楚，有一些工作要被丢掉，但他们还没有意识到，有哪些工作会被创造出来。

  这样的担忧情绪在世界各地高涨。我们在机器人和人工智能领域取得显著的技术创新，在60年的职业生涯中，简能否找到工作？

  硅谷企业家马丁·福特（Martin Ford）在他发人深省的分析中表示：“对就业的整体威胁是，随着创造性破坏的展开，受到冲击的主要是传统领域的劳动密集型企业，例如零售和商品准备，但创造会生成根本不需要雇用那么多人的新企业和新行业。”

  10用麻省理工学院埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）两位教授的话来说就是：“计算机和其他先进数字技术正逐渐取代脑力劳动……就像蒸汽机及其后继者代替人工劳动一样。”

  1965年，英特尔公司的杰弗里·摩尔（Geoffrey E. Moore）推测，半导体的处理能力大致会每两年翻一番，这个预测到目前为止都非常准确。由于这个指数级增长，“第二机器时代”的支持者认为，我们现在正处于“棋盘的后一半”。

  这个提法与一个寓言中的印度国王有关。玩腻了现有一切消遣的国王向他的子民提出了一个挑战—找到一种更好玩的娱乐方式。当有人提出了一种早期的象棋时，国王非常高兴地为发明者提供他想要的任何东西。

  发明者要求国王给他大米：第一个方格上有1粒粮食，第二个方格上有2粒，第三个方格上有4粒，第四个方格上有8粒，以此类推。换句话说，与计算能力每两年翻一番一样，每移动一格，米粒的数量就翻了一番。

  在寓言中，国王很快意识到，他没有足够的米粒来迎接挑战，在填满第30个棋盘格之前，也就是后一半棋盘开始之前，他的米粒就会被耗尽。

  为了满足发明者的要求，国王必须提供大约18.5×1021粒大米，其体积比珠穆朗玛峰还要大。棋盘第一格有1粒大米，第33格的大米数量是43亿粒。

  杰弗里·摩尔的定律显然与之相似。早在1981年，比尔·盖茨就表示，640KB（千字节）的电脑内存对于任何人来说都是够用的；30年以后，电脑不仅有强大的处理能力，而且未来两年的增长会远远大于过去增长的总和。

  从第32格到第35格，计算机处理能力的增加值是前32个棋盘格处理能力总和的4倍。换句话说，如果摩尔定律继续生效（后续会进一步讨论），计算能力将在未来8年翻四番，并超过嵌入无人驾驶汽车中的技术水平。

  这一非凡现象将有怎样的影响？对机器人和人工智能的讨论不可避免地带有科幻味道，而且似乎会使人迅速想到《终结者》（Terminator）般的场景，或像《银翼杀手》（Bladerunner）那样，使人产生对意识本质形而上学的思考。

  在考虑这些辩论时，我们要做到有所依据，首先要考虑科技已经对劳动力市场造成了什么影响。从此，我们可以很容易地看出这么多的评论家担心人们会在未来失业的原因。

  图3.2显示了一种被称为工作中空的现象。虽然这是美国的数据，但其他发达国家的情况也与之相似。数据显示的是低技能职业到高技能职业的就业百分比变化。

  从1979年起，技术工人和技术水平较低的就业率均有所增加，但中等技工就业率则有所下降。劳动力市场已经中空，提供的就业机会多为高技能和低技能岗位，而不是中等技能水平的工作岗位。

  要了解这种情况发生的原因，我们要把工作视为一系列任务。麻省理工学院经济学家戴维·奥托（David Autor）及其合著者的办法是构建2×2职业分类法：工作所需的认知程度或操作技能水平以及定义工作为常规或非常规的任务情况。

  12奥托所说的“常规”并不是指容易或无聊，而是指可以用一套精确的说明描述任务的执行方法。银行柜员做的就是常规的认知任务，装配线上的分拣员是执行常规操作任务的一个例子。

  被技术大量替代的是那些涉及常规任务的工作。由于常规任务能够最终靠一组特定的指令进行描述，因此可以将这些指令编入计算机和机器人程序，交给计算机和机器人去执行。

  看看大部分的亚马逊仓库就知道了，机器人将存货从货架搬给亚马逊包装工，同时向中央系统即时发送哪些产品被订购了的数据流。这个过程在不断进行，不需要人为的干预或决策。机器学习和传感器精度技术的快速发展使之成为可能。

  劳动力市场中空化出现的原因是：许多只需要中等技能的工作都是常规认知工作或常规操作工作。基本上，技术能够以更低的成本替代人力完成这些工作。

  但这不是故事的唯一部分。要理解人们对技术如何塑造未来就业格局的争论，我们有必要考虑同时发生的其他事情。

  技术在代替人类去做中等技能水平工作的同时，也起着和高技能人员相辅相成的作用。软件和计算机是技能和受教育水平较高的人员占据的行业，所以当它们取代中等技术岗位时，也提高了高技能人员的生产力，高技能人员的收入也随之提高。

  随着这些高技能人员收入增加，他们对低技能者生产的服务需求也提高了。这些替代、补充和需求效应的净效应是劳动力市场的中空化。

  这里描述的是前一半棋盘，我们现在开始进入后一半棋盘，计算能力在后一半棋盘增长显著，人们因而担心中空化的范围会越来越大。

  目前，简单常规任务的执行已被技术替代，对计算能力发展的限制减少了工作机会的流失。开车属于常规任务，只不过它的指令列表很长而且很复杂。

  随着与低成本计算能力大幅增长相关创新的出现，现在开发无人驾驶汽车成了可能。当无人驾驶汽车成真时，物流业大量工作岗位会受到威胁。

  诊断医疗状况同样是一项常规任务，它的执行需要知识和模式识别技能的支撑。目前，计算机还未能执行此项任务。然而，在后一半棋盘，这种情况会发生改变。

  由IBM（国际商务机器公司）研发的著名超级计算机沃森（Watson）正在进行肿瘤诊断。随着计算能力的提高，劳动力市场在加速中空化。

  技术创新不再是高技能劳动力的补充，而是开始取而代之。最近一项经济研究的证据表明，这种情况正在发生。这些研究发现，对高技能劳动力需求的长期增长在2000年开始逆转。

  13在一个引人注目的研究中，牛津大学学者卡尔·弗雷（Carl Frey）和迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）预计，在未来几十年，美国总共有47%（6000万个）的工作岗位会受到这些因素的影响。

  这些问题都很复杂，但是期待长寿的人必须早早下注，选择一条他们要走的路。我们对他们有什么建议？未来的工作将是什么样？

  从技术角度来看，未来工作问题的关键就在于对人工智能和机器人取代人力劳动的限制。在撰写本文时，人们广泛认同某些技能和能力是人类独一无二的，而且它们（目前）不能被人工智能或机器人复制或替代。戴维·奥托和他的合著者指出了人的两种独特技能。

  其中一种是与解决复杂问题相关的技能，此类技能依赖于专业知识、归纳推理或沟通能力。苹果公司的iPhone（苹果手机）就是一个极佳的例子。

  iPhone和iPad（苹果平板电脑）的主要制造者是位于中国深圳的富士康，其制造成本约为售价的5%—7%，苹果公司每台手机的利润都在30%—60%。

  此外，富士康每名员工创造的价值在2000美元左右，而在苹果公司，每名员工创造的价值超过了64万美元。价值创造在于创新，而不在于制造。第二种独特技能与人际交往和情景适应有关，这往往更多地和人工角色有关。

  第一种技能的核心是波拉尼悖论（Polyanis Paradox），它指的是化学家和哲学家迈克尔·波拉尼（Michael Polyani）发表的一个评论，即：“我们知道的，比我们可言说的更多。”

  换句话说，人类知识的一大部分都是隐藏的，因此不能以指令的形式写下来，所以无法被人工智能和机器人技术复制。

  15第二种技能与莫拉维克悖论（Moravecs Paradox）有关，它指出：“让计算机进行智力测试或执行检查程序时达到成年人的水平并不困难，但是让它们有一岁小孩般的感知和行动能力则非常困难，这几乎是不可能的。”

  因此，一个机器人可以轻松地执行复杂的分析任务，但捡杯子和爬楼梯对于它来说则困难得多。

  然而一些技术专家认为，机器人很快就能赶上人类的优势地位。云机器人（Cloud Robotics）和深度学习的快速发展可以弥补人机性能之间的差距。

  联网机器人通过云网络可以获得其他机器人学到的知识，云机器人技术的发展可使机器以指数级别的速度进行学习，其速度当然远远超过人类的学习速度。

  技术试图模仿人类通过经验联系进行归纳推理的方式进行深度学习，并可能再次通过云网络利用其他机器人得到的经验。

  从经济的角度来看，问题不仅仅是“取而代之”，劳动力供应也是问题之一。关键的人口因素会对就业格局的劳动力供应造成重大影响，对于发达国家来说尤其如此。这些人口因素包括人口减少和婴儿潮一代的退休。

  在许多发达国家，老龄化和出生率下降导致了人口下降，适龄劳动力数量减少。这种情况在日本最为显著。预计到2060年，日本人口将从1.27亿的高点下降到8700万。在这8700万人中，年龄在65岁以上的人口比例将达到40%。

  人口下降还伴随着人口数量庞大的婴儿潮一代的退休。即使他们会如我们的分析指出的那样，推迟退休，最终的结果仍然是造成大量空缺。

  例如，英国公共政策研究所（Institute of Public Policy Research）预测，职位空缺的最大推手并非新工作的出现（扩张），而是人们从劳动力舞台的退场（更换）。

  该研究所预测，随着婴儿潮一代退休，数以百万计的工作岗位特别是低技能岗位将出现空缺。事实上，在未来10年，即使是需要高技能的工作，其更换需求也将超过扩张需求，特别是在需要劳动力具备先进技能的新技术领域。

  所以，与其担心机器人会抢走我们的饭碗，不如对它们的及时到来感到高兴，因为它们对促进衰减劳动人口的回升以及维持产出、生产率和生活水平起到了积极作用。

  还有一种观点认为，尖端技术的发展虽然可能会很迅速，但其实施会大大滞后。例如，无人驾驶汽车在进入日常使用阶段之前，面临着大量的监管和法律障碍。

  我们几乎可以肯定在简的一生中，汽车有一天很可能会变成无人驾驶，但距离这一天的到来还有很久。

  一些技术专家也认为，摩尔定律将在50年后开始受到物质限制而不再可操作。实际上，摩尔定律的原理是不断地缩小晶体管的尺寸，从而可以使一块芯片容纳更大的数字。

  技术人员指出了这种做法的物理和经济限制。目前，我们要用先进的纳米技术来生产原子尺寸的晶体管，但这些纳米技术工厂的运行成本很高。

  当然，人们对摩尔定律已经失效的恐惧已被多次证明是毫无根据的，该行业正在努力避开这些限制，但它正在逼近物理极限。

  当然，即使摩尔定律即将走到尽头，这项技术仍然可以在许多其他领域获得指数级增长。例如，软件迄今为止还没有充分发掘出摩尔定律的硬件优势，所以未来还有几十年的进步，在等着我们去争取。

  一种有力的论点是，技术取代工作会导致大规模失业。然而纵观历史，经济学家指出，这是一个相当复杂的问题。从历史得出的经验是，技术进步会提高生产力和生活水平，从而鼓励人们花更多的时间去消费，因此，技术进步不会造成总体失业。

  例如，虽然机器确实抢走了工厂工人的工作，但它们也创造了一大批新的工作。这些机器需要人来制造、维护和操作，就业机会正是来自这些互补性的工作。

  不过，有人反驳说，这种情况仅在过去成立，它并不适用于未来，以后的互补性工作岗位相对较少。

  以Facebook（脸书）在2014年2月以190亿美元的惊人价格收购WhatsApp（一款用于智能手机的跨平台加密即时通信客户端软件）为例：WhatsApp当时有55名员工，但该交易的价值几乎等同于拥有14万名员工的索尼市值。

  这当然表明了技术对就业的影响，但这还涉及收入分配问题。WhatsApp本身的员工确实没有几个，但它拥有庞大的合作伙伴和配套生态系统，例如，产品需要互联网才能产生价值，互联网本身又创造了成千上万个工作岗位。

  我们真正担忧的是“赢家通吃”的行业，一些人凭此赚了大钱，但赚大钱的人仅仅是少数。

  从经济角度看，还有一个因素在影响就业。使用机器人和人工智能的工厂和办公室往往更有成效，其产品或服务的成本也因此下降。随着成本降低，企业要保持竞争力，就会降低价格。

  随着价格下降，对该产品或服务的需求上升，企业会雇用更多的员工来满足日益增长的需求。当然，每个产出单位需要的人会更少，但如果产出增加，这就可能不会造成失业。

  那些仍然在就业的人确实可以获得更多的收入，因为他们的生产力更高，而他们的收入会被用于其他行业的商品和服务。

  开发新产品和新服务的技术创新，是创造新工作的另一个促进因素。在接下来的几十年中，将出现许多现在想象不到但又不可或缺的新产品，它们的经济价值会得到证明。

  第三方支付服务商Paypal（贝宝）的联合创始人彼得·蒂尔（Peter Thiel）批判性地评论道，他们承诺研制出飞行汽车，而我们得到的却是140个字符。然而，这就是技术的危险之处。没有人可以预见到Twitter（推特）的经济价值，也没有人可以预见到人们会在Twitter上花费那么多的时间。

  这个争论显然非常重要，它会对未来几十年产生重大影响。从技术的角度来看，创新的速度急剧加快，机器将以一种人类无法与之媲美的方式展现智能。

  机器将取代人力进行生产，甚至对教育的投资也不再足以确保职业安稳、收入可观。从经济角度来看，情况会乐观一些：技术也将带来补充性就业，产出增加，就业也因此增加；现在还不可知的产品会推动经济的发展，新的行业会被创造出来。

  简现在是一个年轻人，期待着长寿人生的展开，我们之后将建立一些情景来叙述她可以拥有的长寿人生。我们可以从就业形势概述中看出什么？对这些影响的实现速度和就业的连锁反应，人们目前没有一致意见，但人们一致同意的是，技术正在并将继续对劳动力市场进行彻底调整。

  技术专家认为，在整个社会中，要保证高薪工作将很难。经济学家认为，未来虽然会有很多输家，但也会有很多赢家，他们同时强调这种获益的分布并不均衡。

  技术专家和经济学家一致认为，政府必须改变政策以增加社会保障，保护技术水平低、收入低的人群。他们还一致同意，人们过去依赖的许多传统工作在未来会消失。

  那么，我们对简的建议是什么？技术发展后能够幸存的工作有两类：一类是人类拥有绝对优势的工作，一类是人类具有相对优势的工作。

  拥有绝对优势，意味着人类在该任务的执行上，比机器人或人工智能的表现更优。回到波拉尼悖论和莫拉维克悖论，我们可以想象，人类现在在创造、共情和问题解决、自由往来和大量体力劳动方面显然比机器人和人工智能更具优势。

  在未来的几十年里，随着劳动力市场进一步中空化，这些工作将继续存在。但是，没有人可以肯定它们能存在多久。一些技术专家认为，机器人和人工智能对这些任务的执行表现最终会超过人类。但即使是这样，人类仍然会在某些领域具有比较优势，这也就是未来产生高薪岗位的领域。

  未来还会出现补充人类技能的技术。在需要人类和机器互相配合的自动化领域，这种技术会继续发展。在国际象棋领域就是如此。

  一群象棋爱好者操控的中等水平的机器，能够战胜象棋大师和独立工作的超级计算机。我们可以期待这个领域的迅速发展。当前人们普遍使用智能产品，将来他们也有可能带着机器去上班—那些被仔细挑选并设计出来，最大限度增强个人独特技能的机器。

  我们已经粗略地指出了未来几十年可能对劳动力市场造成影响的一些变化。但我们要回顾一下在本章开头引用的丘吉尔的名言。

  在简的职业生涯之外的时间，这些预测几乎没有任何用处。这反过来又提出了一个问题：如果你不知道会发生什么，你很难做好准备。与杰克相比，简的工作年限更长，她会经历更多的变化，也会面临更多的不确定性。

  所以她必须灵活性更好，更要意识到她要在未来重新定位和重新投资。正如美国小说家保罗·奥斯特（Paul Auster）所说：“要做好应万变的准备，才能兵来将挡，水来土掩。”

  21世纪初出生的人有一半的概率活到100岁，这在发达国家已经成真，发展中国家也正迎面赶上。

  这就是长寿时代。如果我们以为长寿时代只是意味着老龄化、延迟退休、养老金缺口和劳动力短缺，那我们的视野仍然是流于表面。长寿时代带来的变革远超出我们想象之外：

  面对这一切变革，我们做人生决定所参照的榜样和我们自身的人生经验都不足以应付这个长寿时代，我们必须从根本上改变我们的人生模式：

  培养自己在创造、共情和问题解决、自由往来等比机器人更具优势的领域，那正是未来产生高薪岗位的领域；

  政府的关注点要从社保扩大到全方位的教育、婚姻、上班时间及更广泛的社会安排上……

  琳达·格拉顿（Lynda Gratton），伦敦商学院管理学教授，为MBA学生讲述关于未来工作和人力资源策略执行计划的课程。她被《商业思想家》评为最具影响力的15个人物之一，2015年被评为伦敦商学院最佳教师。

  她还是美国人力资源协会的会员、新加坡政府人力资本咨询委员会成员，并且在欧洲、美国和亚洲多家知名企业担任顾问。她目前出版了9本著作，并在《金融时报》《华尔街日报》和《哈佛商业评论》等媒体发表多篇文章。

  安德鲁·斯科特（Andrew Scott），伦敦商学院经济学教授，牛津大学万灵学院和欧盟经济政策研究中心研究员。斯科特毕业于牛津大学三一学院，研究重点是各种长短期因素对政府和企业的影响。

  他曾任教于哈佛大学和伦敦政治经济学院，还曾任政府和中央银行的宏观经济学顾问，以及英国金融服务局的非执行董事。

  吴奕俊，硕士毕业于英国华威大学，现任教于暨南大学外国语学院，译有《习惯的力量》《敦刻尔克》《巴黎，巴黎》《宽容》《46亿年的地球物语》等著作。

  未来，随着整个零售业态的发展，客户可能会有B端和C端之分，但绝不再会有线上和线下的划分，因为线上线下的边界越来越模糊，用户实际上都是同一批人。

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