編者按：2015年FT/麥肯錫最佳商業圖書獎日前揭曉，獲獎作品是《機器人時代：技術、工作與經濟的未來》。該書作者馬丁·福特，是機器人革命、人工智能、工作自動化領域的專家，硅谷一家軟件開發公司的創始人，在計算機設計和軟件開發領域擁有超過25年的工作經驗。在《機器人時代》中，馬丁·福特詳細說明了機器智能與機器人可以完成的事情，并且懇請雇主、學者和政策制定者都來面對由此帶來的問題。
“大部分勞動力所從事的工作任務在一定程度上是常規和可預見的。……這一切都不需要機器人能像人一樣思考。計算機要取代你的工作并不需要復制你所有的智力，它只需要完成你為獲得報酬所做的具體事情就好。”——馬丁·福特《機器人時代》
核心概念
機器人制造技術出現了突破性的進展，表現為硬件的成本逐漸下降，標準的機器人操作系統的出現，以及云計算的快速發展。
機器人帶來的自動化對藍領技術工人產生了嚴重的威脅。由于機器速度更快、操作更加精準，并且成本更低，因此將會取代制造業、農業以及服務業中正在工作的勞動力。
人工智能則會威脅白領的工作，尤其是在財務和法律等領域。
新的經濟危機可能會到來。先進技術將會進一步增大收入和消費領域的不公平程度，并影響消費需求，最終降低經濟的活力。
為了應對即將到來的經濟模式轉型，政府必須推出有效的政策來保護收到大規模失業潮影響的公民。
在《機器人的崛起》中，作者Martin Ford結合了他多年軟件開發的經驗和思考，探討在不久的未來機器人會對經濟產生什么樣的影響。Ford認為科技的快速進步不僅會威脅到藍領和白領工作，更將帶來系統性的經濟威脅。為了避免這種情況的發生，政府和大企業的領導層需要去了解科技和經濟之間的關系，并采取行動。
一直以來機器人還并沒有真正地產生威脅是因為在兩個方面的能力它們尚且無法與人類相比：即視覺和決策。而這一切都在2006年開始發生了改變。2006年Nintendo推出了Vii視頻游戲，這可謂是第一款真正擁有眼睛的機器人。微軟推出的Kinect，則因為擁有三維視覺能力，具有與人類接近的對環境進行感知和交互能力的機器。
以Rethink Robotics公司開發的Baxter機器人為代表，機器自動化技術的快速發展不是一蹴而就的，而是由于技術的集中性進步推動而來。比如核心部件不再昂貴；再比如免費的開源機器人開發軟件平臺蓬勃發展都使機器人的制造和開發變得更加容易。大規模的機器人自動化將會影響以下幾個方面：
以Rethink Robotics公司開發的Baxter機器人為代表，機器自動化技術的快速發展不是一蹴而就的，而是由于技術的集中性進步推動而來。比如核心部件不再昂貴；再比如免費的開源機器人開發軟件平臺蓬勃發展都使機器人的制造和開發變得更加容易。大規模的機器人自動化將會影響以下幾個方面：
服務： Momentum公司開發了可以根據訂單制作漢堡包的機器人，由于這些機器人非常節能又環保，可以預見大多數的快餐行業的服務人員都將被取代掉。
零售：電商對傳統零售業的沖擊就不用說了；而在是線下的環境中，類似于自動販賣機的設備將逐漸取代零售服務人員；而在后臺進行的那些工作，如擺放貨品、清理庫存等等領域，也已經有自動化的機器人可以染指了。
農業：機器人可以大規模的提高農業生產效率，比如消耗更少的自然資源而且會采摘或收割更多的作物。（更不用提它們是不用睡覺的）
我們很有可能正在經歷一個革命性的變革時代，爆發性的創新終將機器人推向商業、工業以及消費等各個領域…
潘多拉的寶盒：科技與全球一體化
1964年，一組科研人員、記者和工程師組成的團隊公布了一份報告。在這份報告中他們指出了在未來可能會產生顛覆作用的三個因素。其中之一是自動化，他們認為自動化不僅僅會導致大規模的失業和收入分配不均，更有可能削弱消費者的購買能力；并最終導致經濟的低迷。作者Ford則認為，是時候討論一下科技進步的影響了。
科技、全球一體化以及金融化將帶來：
收入停滯：以美國為例，1980年以來的生產力在穩步地提高，然而工人的收入卻是相對停滯的。
勞動力的熊市與大公司牛市：同樣的，在過去的30年中工人的收入占社會總收入的比重在減低，而大公司的利潤卻快速提升。
勞動力的縮減：勞動力總數正在下降，就像在大蕭條中一樣
新增工作有限，失業率恢復乏力：2000年以來的失業人數就達到了一個驚人的數字，然而研究顯示，政府需要更長的時間來恢復就業率
收入不均：美國的收入差距已經與菲律賓等國家不相上下，并且在進一步拉大
新畢業生收入降低，畢業就失業：剛畢業的學生陷入畢業就失業的狀態，并且為了找到工作不得不做與學歷不相稱的工作
中產階級收到沖擊：經濟萎縮使中產階級失去工作；而另外兩級，即需要大量訓練的技術性工作或不需要什么技能的體力性工作則相對安全。
信息科技：前所未有的“破壞”力量
信息科技：前所未有的“破壞”力量
信息科技（IT）由于能彌補人類在認知技能方面的不足，現在已經進化成為了滲透進入經濟、社會與金融系統等重要領域的普遍技術。同時，IT技術的進化速度也遠比其他技術領域要快得多。比如像汽車和飛行器，其進化曲線呈現S形：開始時創新的速度很慢，緊接著快速膨脹，并逐漸成熟進入平臺期。然而IT技術似乎越過了平臺期。根據摩爾定律，總有新的技術和創新手段會支持計算速度不斷的更快發展下去。
隨著信息技術的快速發展，它正在向社會組織以及整體經濟更加縱深的方向滲透著…
持“相對優勢”觀點的經濟學家不認為機器會對人類勞動力造成威脅，因為每個崗位都是由有專業技能的人或機器從事的。當機器在某些領域勝任的時候，必然會有更加由人來勝任的崗位需要人類來從事。然而這種論調過于樂觀了，更有可能發生的是，現有的藍領工作將被少量的機器取代，而人工智能將會奪走白領的工作。以人工智能平臺Quill為例，它已經可以撰寫原來由白領完成的新聞和商業報告了。Quill可以快速地從大量的信息平臺中精準地搜索到有用的信息，然后組織成一篇完整的文章。專家預測，在未來的15年內，90%的文章將會由類似于Quill這樣的算法型軟件完成。
商業機構、社會機構以及政府存有大量的信息和數據，而Quill一類的技術平臺開啟了利用這些資源的一扇大門。以大數據為例，以上機構在運行的過程中，在比如搜索引擎、社交網絡、郵件等等渠道上累計了無數的未被探索然后又非常有價值的信息。正是大數據使得“機器學習”成為可能。我們可以簡單的這樣來理解機器學習：機器通過探索大數據來自我訓練，形成某種算法；算法成型了以后，將會主動去尋找新的數據從而不斷的自我進化。“機器學習”將對以知識技能為依托的職業造成威脅：
從短期來看，大數據會將有些職業和任務變得自動化，比如記者和分析師等等；而從長期來看，大數據將會變革現有的公司和政府的管理方式，隨著基于大數據的平臺預測能力全面超越人類的判斷，原來需要人類去從事的收集與分析信息類的崗位將會消失；同時由于各類組織的結構將會更加扁平，從事分析類、乃至中層管理人員的崗位也會消失。
白領工作的自動化會很快到來，并首先沖擊大學畢業生，因為大學畢業生從事的初級工作會是最快被人工智能所替代的。即使是像律師行業這樣專業的領域，由于像E-Discoveryz這樣軟件的存在，年輕的律師也會受到威脅（E-Discovery可以快速地從無數的電子文件中快速檢索到和案件有關的信息）。當然，人類與機器共同合作的階段一定會有，然而這個階段會非常短暫，很快，機器將會學會所有人類的技能，并且做的更好，更省錢。
…如果自動化最終消滅了服務消費者的各類基礎性工作，難以想象現代社會將會如何延續下去…
高等教育將受到沖擊
一直以來高等教育模式不太容易受到高科技的影響。然而創新領域的最新發展表明那些以接受過高等教育為門檻的工作也將受到威脅：
自動評分算法：教授們都堅稱機器不可能完成“讀”的這項活動。然而最新的研究表明，機器算法不僅可以公正、客觀并且有效率地完成給論文評分的這件事情，甚至比人類做的更好。
網絡公開課程MOOC：對于那些愿意主動學習并且自律的學生來說，從網絡公開課程上面完全可以滿足他們學習的目的。在美國的高等教育行業價值千億美元，有近300萬從業者；而MOOC模式可以充分利用少部分的精英教育機構-如斯坦福的網絡課程來顛覆整個行業。當然，現在MOOC存在著完成率低，分數作假難以防范的問題；然而隨著模式逐漸成熟，MOOC的學分與大學學分對接的那一天還是會到來的。
網絡公開課程MOOC：對于那些愿意主動學習并且自律的學生來說，從網絡公開課程上面完全可以滿足他們學習的目的。在美國的高等教育行業價值千億美元，有近300萬從業者；而MOOC模式可以充分利用少部分的精英教育機構-如斯坦福的網絡課程來顛覆整個行業。當然，現在MOOC存在著完成率低，分數作假難以防范的問題；然而隨著模式逐漸成熟，MOOC的學分與大學學分對接的那一天還是會到來的。
適應性的學習系統：新的教育科技將更加切合每一個學生的個性特點、學習進度以及學習的節奏來提供針對性的教學指導與幫助，而這是傳統的教育方式所無法實現的。
醫療與健康的挑戰
人工智能和大數據的結合將顛覆醫療健康產業。通過匯總所有的藥物知識以及診斷技巧，新的科技可以大幅度的提高診斷的精確性并且提高藥物治療的有效性。很多公司都在致力于這方面的研究。IBM的Watson人工智能系統通過與嫁接MD Adserson癌癥中心的診斷與醫療數據，可以為癌癥病患提供最優的治療方案，這個系統一旦成熟，可以為全世界的醫生和病人所用。除了可以更快地提供更好的治療方案以外，機器人與人工智能還具備以下的特點：
作為對現有醫療體系的可以信賴的代替系統，可以大幅度的減少大眾的醫療成本；
為病人提供精準的診斷與有效的治療方案，可以減少醫生親自對每個病人的探訪；
提供了新的藥物治療方式，由專業醫師來負責與病患進行溝通與檢查，剩下的就交給機器人來負責；
可以為老年人提供獨特的看護方案
對于如糖尿病一類的慢性病，可以又傳感器來持續的收集與管理病人的血糖數據從而來進行更精準的診斷與治療；
人工智能在藥物與診斷領域中最令人期待的好處，大概是可以有效地降低由于誤診或人為因素所造成的無效診斷與錯誤的治療方案.
未來的技術與工業
持“破壞性創新”觀點的人認為，隨著技術會消滅一些工作，自然會產生新的行業和工作機會。反觀過去的幾百年，破壞性創新總是這樣的路數來不斷的推進技術的疾病。然而自動生產與人工智能帶來的沖擊將不可同日而語。隨著傳統產業的公司灰飛煙滅，新的公司代替了他們的位置，就像YouTube這樣雇傭了很少的員工，卻擁有著驚人的估值。
3D打印：幾乎所有的材料都可以成為3D打印的原料，從餅干到人類組織，無所不包。因為這種打印技術可以“生產”出任何產品，這種自動化的技術的顛覆作用遠大于其刺激就業的作用。
自動駕駛汽車：有了自動駕駛汽車之后，人們只要租或者雇一輛可以自動駕駛的汽車就可以了，也就沒有必要去買一輛汽車。如果汽車的產權模式遭到了沖擊，想想后果吧。汽車代理體系，汽車售后維護與保養體系以及加油站；這些龐大的傳統體系都首先需要革新；隨之而來的還有與汽車行業緊密相關的制造業、保險行業等等都將以Google這樣的公司為中心。
消費者是經濟增長的動力還是威脅？
消費者是經濟增長的動力還是威脅？
科技進步對經濟的影響將更為深遠。隨著工作崗位整體縮減，機器將搶走人們的收入從而削減了消費者的購買力。畢竟，機器不可能成為消費者，機器將不可能產生能夠帶動經濟發展的強大需求。
以美國的市場經濟為例，例如消費電子、健康醫療以及汽車行業能夠存在的唯一理由就是消費者的需求。因此，我們以前講收入差距過大會是很嚴重的問題，畢竟少數的有錢人他們的購買力也是有限的。正在趨向成熟的機器人與自動駕駛技術在不久的將來將會帶來更為嚴重的后果。持反對意見的人提出，工業機器人會提高制造業的效率進而降低產品的價格，因此即使低收入群體也會保持穩定的購買力。事實上，商品價格走低會帶來另一個嚴重的后果，那就是一個激增的失業率與通貨緊縮同時存在的現象。
超級智能與奇點
當代的頂級科學家紛紛警告機器人將會給經濟與就業帶來的威脅。如果人工智能能夠進化到擁有類似與人類意識的AGI階段時，機器就能夠產生想法，能夠感知到它們的存在，能夠彼此進行對話。如果摩爾定律繼續生效的話，具備AGI的機器將很快碾壓人類的智商并且可以輕易地將人類的文明摧毀-而這個時刻來臨的時候，就是奇點。當然事實是，這種狀況不會輕易地出現，因為畢竟這背后需要有大量的基礎性研究工作、需要有足夠強大的經濟支持。
新的經濟模式
在機器人時代，就業市場將是金字塔狀而非階梯狀。在金字塔的頂端將由一小群具備獨特技能的專家和企業家占領。而金字塔的底部則是由大量的人從事著重復性操作性的工作。盡管很明顯，自動化的機器人將會侵占金字塔底部的那類重復性工作；然而事實情況是那些看起來很安全的金字塔頂端的工作也將被人工智能所侵占。更糟糕的是，面對這一窘境，目前似乎沒有很好地解決方案：
更多的教育：教育從前是判定金字塔尖的一條康莊大道，然而現如今高等教育已經越來越讓人失望了。研究顯示，美國的大學畢業生要么就是沒有達到崗位的要求，要么就是遠高于崗位的要求；而隨著越來越多人有機會接收到高等教育，其影響作用也在降低。
阻止自動化進程：想要強制停止人類向自動化邁進的腳步似乎不現實。企業主以追逐利益為第一要務，如果能用機器人來更高效、更便宜的生產產品，為什么還要雇傭更多的人類員工呢。要想停止自動化，必須以政府補貼的形式來干預才能實現。
Ford在最后提出唯一能解決大規模失業的方法就是給民眾以最基本的收入保障，也就是通過補貼的形式來進行收入再分配，那么與以往的刺激形式不同，將不會再也效率以及生產率來決定人們的收入差異。然而最終的結果是人們雖然可以得到收入，但收入仍然不足以讓所有的人過上非常舒適的生活，也就是陷入一種聊勝于無的“收入陷阱”的狀態。隨著工作逐漸變得更加稀缺，人們想要去工作的動力會降低，因此政府需要通過相應的政策來進行刺激：比如消除不那么有效的社會福利保障制度、住房補貼等等政策，換以更為靈活的稅收制度。企業也需要通過將收入放入共同基金的方法由政府來進行統一分配，最終收益用來保證每個人的基本收入。
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