未来三十年内，哪些行业的工作人员可能会被人工智能取代？

人类顶尖的棋手，自己和自己对弈一局，一两个小时是很正常的。但是同一时间，顶尖的下棋AI已经自己练习了成百上千盘了，并且还是7天24小时无休止的工作。

所以，我们平常说的“比你成绩好，又比你努力”的“别人家的孩子”已经来了——那就是人工智能。既然又好又努力，那么它会不会真的要逐渐的取代人们的工作呢？这是长久以来大家一直热衷于讨论的热门话题。从工业革命的车床和磨坊所带来的工厂化生产对效率的提高，到上个世纪四十年代的自动化和数控技术的诞生，再到八十年代机器人技术在生产工厂中的应用，可以说每一次生产率的大幅度提升，都会引起对人类和机器之间关系的思考。

如果我们单纯的回顾历史，毫无疑问，历史给我们的答案是乐观的，且不说工业革命和自动化给人类创造了多少新的岗位，就说从1980年到2007年，这三十年为一个周期来看的话，就业率整体提升了17.5%。

但是，如果我们仅仅从历史去推断未来，很可能就犯了“看着后视镜开车”的错误——因为人们总会说：这一次可能和以前是不同的。所以，我们还是需要一个理论的框架来综合的理解就业和科技的突破之间的关系。

人工智能的发展，会给就业带来什么影响呢？根据MIT的经济学家阿西莫格鲁的说法，主要有四点：

首先，也是最直观的就是替代效应。人工智能毫无疑问是可以替代很多领域内的人力的。比如IBM和Local Motors合作的无人驾驶的汽车Olli，乘客甚至可以一边乘车，一边通过对话的方式和人工智能交流，讨论该车是如何做到自动驾驶的、如何选择路线、以及为什么会做出各种非常具体的行车决策等等。

再比如导游，有家公司叫Pebble Beach，他们几十年来一直是通过纸质的地图为客户提供服务的，而如果客户还是觉得不方便，就只能雇佣人工的导游来帮助客户游山玩水和讲解。但是现在有了云计算和AI，Pebble Beach也和IBM合作一款手机应用程序，不但基本上取代了地图的导航功能，还可以识别人的自然语言，和人进行交流，这相当于游客对人工导游的需求也跟着下降了。

所以替代效应的作用也非常明显，就是会降低某些领域的人工劳动力需求。

但是和替代效应并行的，还有生产力效应。人们之所以愿意在某些行业和工作中用人工智能来替代真正的人力，那必然是因为人工智能在成本和效率上比人力有过人之处，也就是说，这种替代本身，会带来生产力的增加。而这种生产力的增加，会导致其他尚未由AI所取代的产业的繁荣以及这些行业对劳动力需求的增加。

比如说基于IBM Watson的人工智能律师助手ROSS，相比人力的学徒而言，人工智能的律师助手在搜寻和过滤信息方面更加的强大，并且还会从反馈中进行学习，帮助律师从海量的案例中搜寻到真正和案件相关的例子，从而帮助人类的律师节省了很多的时间，从而能够更有效的处理更多的案子。在未来，可能会出现类似这样的对话（概念示意）：

生产力效应所带来的作用对人类来说则是正面的。比如律所能够办理更多的案子，赚取更多的利润，那么就可以扩大规模，招收更多的人手来做机器暂时无法替代的工作。这个过程带来了资本更快的积累，所以也会需要更多的人力与之配套。

与此同时，人工智能也在取代着过去「不那么智能」的机器生产线，这个机器自相替代的过程，同样也增加了对真正人力的需求。

尽管生产力效应很重要，但是如果仅仅只有这样的话，我们能预见的未来依然会是悲观的——机器会缓慢而坚定的取代人类所有可能的工作。就像在美国老工业基地所发生的那样：

但是，这远远不是故事的全部。就像诺贝尔经济学奖获得者里昂惕夫所说的，人相对于机器最本质的区别，就是人可以从事新的、更加复杂的任务。计算机诞生之初，对程序员的需求可以说非常的少，更不用提运维工程师，系统管理员，网络安全专家等等的职位了，这些新的职位，都是信息革命之后被创造出来的。从数据来看，还是从1980年到2007年这段时间，总就业人数增加的17.5%中，有8.84%都来自于新职位的驱动。

阿西莫格鲁教授在2018年的一篇论文中指出，「人类发展的均衡路径上，最核心的权衡，便发生在机器自动化对现存的行业和工作职能的替代，和新的行业和工作职位的产生之间的。在最基础的模型中，也就是技术进步，工作机会的创造和资本的积累速度是固定的，这就像我们目前所看到的成熟行业，比如汽车装配等等，更加智能的机器的出现，会不断的减少工人的就业率和工资」。

但是现实中，工作机会的创造和技术的进步速度并非是固定的，于是阿西莫格鲁就在模型中引入了技术发展方向的内生性，结果一切就都改变了。

当技术革命产生的时候，某些行业已经受到了巨大的冲击，这个时候继续的去更新技术往往只能做出一些边缘的改进；相对而言，以技术为基础，去开发周边的商业应用则不但能够创造新职位，而且对企业而言，也是更加有利可图的选择，所以这个时候社会的资源会更多的投入到新职位的创造和新机会的开发中。

也就是说，自动化和创造新工作两者本身的收益不同，所以人们在不同时期对这两种发展方向的热情也不同。如果自动化搞太多了，那么自动化就会变得无利可图而劳动力会很便宜，于是创造新的、需要大量劳动力的工作就变得很有利；反之，如果一个行业成熟了，总有人会琢磨着用机器来替代人来压低成本。从宏观上来看，每一次技术跃迁和革命之后，我们都能观测到社会会进入一个“技术平台期”，在这个平台期，技术并没有本质的突破，但是大量的工作职位会被创造出来。比如“人工智能训练员”和“人工智能维护员”这些职位，在没有人工智能之前，基本上也是不可想象的。

所以，如果根据阿西莫格鲁最全面的模型来观察的话，其实我们并不用太担心人类大面积失业的问题；因为人类社会会自我调节自动化和新职位之间的关系，每次科技革命之初，自动化的突飞猛进会造成暂时性的就业率下降，但是社会很快就发现，有大量的劳动力可以用来做一些更加有利可图的事情，于是这个时候社会会让科技暂时进入平台期，然后开始大力的在现有科技的基础上发展新工作、新职位，最终又会回到原来的状态。这也是工业革命、工厂自动化和信息革命以来，在人类社会不断发生的故事。

整体上来说，阿西莫格鲁的模型给出的结果是乐观的，人类社会比我们想象的更加的拥有调节力，未来，我们的后代很可能从事着我们想象不到的工作，进行着我们想象不到的事业。至少，我们应该不用太担心人类会面临大面积失业的问题。相反，我们的未来应该是和人工智能共存，共生，相互促进的关系。比如说我们平常做决策的时候，一个人的思维总是有局限性的，所谓“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，如果能有一个人和自己一起讨论，就会感觉思维扩宽了很多。IBM的Project Debater, 可以自动就某个特定的观点在网上搜索、过滤并且组织语言和人进行建设性的讨论，这对于人们权衡新想法、新理念的利弊，做出更加明智的决策显然是大有帮助的。比如说金融顾问可以通过Debater找出金融事实，用以支持或反对金融分析师所思考的金融投资选择；而律师可以借助Debater来寻找相关案件和主张，或借助Debater模拟法庭辩论来分析优势和劣势；公共事务决策者则可以通过Debater公正的优/缺点分析和对人类困境的模拟，为决策提供基于事实、没有人为偏见的观点。

随着人工智能的发展，类似于这样的情况会越来越多。在丹布朗最新的书《本源》里面，有一个计算机天才开发了一个个性化的，可以随时随地与之沟通的虚拟博物馆向导，而在现实中，在圣保罗博萨博物馆，这样的博物馆向导也已经由IBM做出来了，叫做“艺术之声”。它取代了预先录好的语音导览，而是从书本、旧报刊、最近的文章、传记、采访和互联网收集大数据。经过数据处理之后，它可以回答许多问题，会话范围从历史到创作技法，甚至还包括和当代事件的联系。

这些都提高了人们的生活体验，并且也创造了很多新的相关的职位。

但是，说了这么多人工智能的利好的同时，要注意到阿西莫格鲁的模型所描述的，是人类社会的整体。而作为个体而言，人工智能所带来的冲击还体现在人的知识结构和技能的变化和新岗位需求的匹配程度上。事实上，信息革命取代的职位和新产生的职位所需要的人是不一样的，个体的幸福，除了宏大叙事本身需要乐观之外，自身的选择和努力一直都很关键。

因为新创造的职位的背后，往往都需要新的技能，如果具有新技能的人没有那么多，显然我们上面的描述的整个调整的过程就会出现延迟，甚至倒退。这也是我们通常能观察到的“产业结构调整”之后经常出现的现象：一方面一部分职位减少了甚至消失了，而另一方面很多职位虚位高薪以待，却很难找到相匹配的就职者。这本身对教育和自我教育来说，是机会，也是挑战。作为微观的个体，多学习人工智能的相关知识，多了解人工智能，才能在未来的就业和发展中，有更大的概率立于不败之地。

文中相关数据和观点的参考文献：

Acemoglu, D and P Restrepo (2017) “Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets” NBER Working Paper No. 23285.

Acemoglu, D and D Autor (2011) “Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings,” Handbook of Labor Economics, 4: 1043–1171.

Acemoglu, D and P Restrepo (2016) “The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment” NBER Working Paper No. 22252.

David, H. "Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation." Journal of Economic Perspectives 29.3 (2015): 3-30.

一个问题：

你玩过网游没？（尤其是MMORPG）

玩过的话，那很好解释了：

网游里面，你做的每一件事，都毫无意义。

对于服务器来说，就是一个int或者一个float的改变，或者new了一行日志而已。

明白了没？这就是未来。

我经常会去想想一下一些小说的世界观，方才思考了一下一个问题：

“假如一个人的产出，就足以养活整个世界60亿人，会有什么情况？”

当然，不说一个人了，一个团队。

回到寝室以后，看见电脑，突然就想明白了，这个东西现实中存在——

网络游戏，正是这样一个“不需要任何人产出生存资料的世界”，你在游戏里什么都不做，不会饿死

同样，也是一个团队就可以做出这样一个游戏——这很好的对应了我上面那个设定。

如果说github是“当前程序员群体的共产主义世界”，那网游世界就是“当前网民的共产主义世界”

当然，眼下网游有RMB玩家，但是这种“未来世界雏形”还是较好的被反映了，你可以脑补一下没有RMB玩家的MMORPG世界，这就是未来。

当前世界，很多出产还可以勉强被称为“有意义”——科技还有进步的空间，艺术，哦探索的空间已经很稀少了。

实际上，现在所谓的“流行音乐”几乎对艺术的开拓来说已经毫无意义了。你当然可以说“两首歌是不同的”——确实实际上就是这样。

现在“流行音乐”在做的事情，只是在“满足期望”而已。

正如你现在在刷的知乎，有多少“有用”的东西？大多数回答，只不过是“满足了你的期望”罢了，并非真正的有意义。而很多提问，从“探索”这个角度来说，也毫无价值。

随着人类的发展，现在的进展仍然是“天才”和“团队”可以驱动的。

假如有一天，“天才”也没有办法开拓更多东西，会怎样？

总有尽头。

况且，假如有一天，世界不再需要科技进步，就像现在的美帝不需要粮食产量增加一样，那么会怎样？

这两条假如都实现后，那我们的世界，就真的变成了一个“地球online”。

这样的世界，一切意义，只对你自己有意义。

在我的抽屉里面，躺着一只小熊——对其他人没有任何意义，对我来说，是一份记忆。

在我的电脑里面，放着一首歌曲——对其他人没有任何意义，对我来说，是一份回忆。

何为虚空？代码空间是否虚空？欧几里得空间是否虚空？

一切本来就没有意义。

人类大脑，是个裸空的神经网络，数千年来，被“生存”刺激，创造出了非常多的“应激”——包括种地，包括科学——这一切本不存在，只是因为一些生物学的原因，人类花了几千年去解决这个问题而已——由此衍生的道德、文明等一切，导致“意义”本身被关联到了一些特有的行为上，比如“种地有意义，艺术无意义”这种对比。

“意义”本身就被掺杂了太多东西。

大脑的纯粹本能，只有“期望”一件事，这里的期望，是“反射”的一个高级说法

神经网络，本能需要信息的输入——对于人类来说，这就是所谓的“期望”的产生原因，这种本能衍生了一切形而上的东西。

“期望”是怎么产生的？给定输入即可。反复灌输“紧张和弦”到“和弦解决”的过程，你就可以形成这种“期望”，当然，你可以理解成高级的“反射”。所有的“期望”都是或者先天或者后天被构建的，因为人类比较特殊，所以没有用“反射”这个次。

音乐是什么？是给你个紧张和弦，你“期望”这个和弦被解决，音乐家给出“解决”或者先“阻碍解决”再去“解决”而已——这个结论，你可以扩大到整个艺术——无非“期望”不同罢了。

宗教是什么？是给了你一套“期望构建体系”，在这种体系下构建的“所有期望”，都是可以被很“符合人类思考方式”解决的——除了与观测到的现实世界有冲突之外，一切都是好的。这也是为何宗教即使和观测到的世界有这么多违背的地方，还有很多人热衷的原因——严格来说，dota或者lol也和世界“没有什么共同点”。当然，dota和lol没有“强行要去解释现实世界”。

你有期望？神会满足你的，在你死之后。

宗教就是是如此的深刻的利用了大脑的本质。

那么，活着究竟是什么呢？我想道教和佛教，在千年之前，就已经给出了答案，道教是“道”，佛教是“尘”。所谓先知，应该是在那个生产力还极度落后的时代，意识到这个道理的人。他们创立宗教，也是在当时生产力很落后的情况下，希冀给这个问题作出自己的一份回答。

太阳底下没有新鲜事，尤其是，有了数千年历史的现代人类。
未来的人类，就像今天的知乎，同样的问题，变着花样提，变着花样回答。

即使这样的毫无意义，现在的你还在一遍一遍的刷着知乎。

非常棒的问题，从工业革命起就一次又一次被提起。人工智能勃兴的时代，劳动力市场不可能不发生改变。知乎上类似问题很多，可见其重要，希望这个答案能有所启发。先放结论：对个体，不要循规蹈矩，要追求创造力；对就业，不必关注数量，应关注岗位结构和收入分布；对社会，两极分化可能造成新的不稳定因素，也可能是许多人的机会。

先答题主，所谓的享乐时代是不可能有的。现代普通人的物质水平完爆以前的皇家贵族，你享乐了吗？很大程度上，人的幸福感是通过对比产生的，和别人对比，和过去的自己对比。如果你现在年入三十万，在大陆来说算可以了，但和你中学同班了六年的那帮同学最少都四十万起，你照样会有很强的挫败感。对大多数人来说，在社会天梯上的排名是基本不会变的，而且每一个时代总会有大量新的稀缺的东西，你得不到稀缺品，因为稀缺品的分配主要看排名，你就不开心了，就开始怀疑人生了。

我大概在前年就开始经常思考“大众失业”这个问题了，最早的时候看过了一本书叫《Race against the machine》。每有空闲我就不禁会思考这个问题，因为我是做算法的，我是推动这个疯狂的世界前进的一分子，或者叫共犯，我希望能想明白我们在做的这些事情。看过很多人写的书和文章，比如KK最近的新书《必然》，我只看到他们的态度是乐观的，大体就是“过去也有过很多次大变革还是适应过来了”“人们会在新的生产力水平上发现新的工作的”，道理虽然是这样，但是现在的情况跟过去大不一样啊。没有哪位大师在提出大的解决方案，也许是因为世界还没有足够疯狂，悲剧还没有足够触目惊心。

如果是时间跨度更大一些，也许大家还能更容易适应一点，就像过去工业革命革掉工匠们的命，那是一个钝刀割肉的过程，割着割着这一代人也就老死了。但我们的时代，变化的速度太快了，我们一生必然会经历好多次革命，也许每十年就一轮。零零后应该是比较能够适应这个世界的，因为他们出生的年代就已经进入了快车道。但是更多的人呢，我们身边有多少人是做好了不断更新技能不断改变工作内容的心理准备的？即使是日新月异的IT行业，绝大多数人都在忧虑着那几个经典的问题“我三十岁了还能做**吗”“三十五岁还能写代码吗”“有时你什么错都没有，就错在太老了”（这句马化腾说他们产品经理的）。是的，我们都还没有适应这个进入快车道的时代。

机器眼下正在取代的首当其冲的是那些身强体壮的劳动者，比如说美国开货车的彪壮司机们正在面临自动驾驶的威胁。就算你有强大的工会让老板们不准炒员工，要照常发工资，事情并不会向好的方向发展。比如福特，我不炒你们可以，你们每天就来一个屋里坐着发呆吧，不准上网不准开窗看风景，你拿我钱，我恶心你。我还要把工厂搬到别的州别的国家去，那里是新的环境，更低的税收更宽松的政策环境更友善的工会，机器人爱用多少用多少，效益怎么高怎么来，没有那么多历史的负担。

世界不可逆转地在向高人均产出发展。whatsapp五十几号人做到190亿刀，特斯拉十万级的产能工厂里也没几个人，spaceX一年几十亿刀的订单也就一千来人。中国也在往这个方向走的，IT行业自不用说是高人均的，制造业也在逐渐增加使用机器人。技术的进步，使得个人的生产效率得到了巨大的提升。美国农民只占全国总人口1%，却是全球最大的农产品输出国；有了专业的搜索引擎来查案宗，一个律师就能顶过去两百人；有了云技术，whatsapp估值几十亿刀时候也只需要两个半后端。全球产值当然是在飞速前进，失业也在困扰着各个大国，失业早已是各大国们的政治主题。美国竞选最振奋人心的口号绝对是“抵制中国，把工作抢回来”，相信工业回流美国就能解决失业问题的人不要太天真，能回流的都是不用低端劳动力的，增加不了多少个就业岗位。

我经常思考一个方案，就是只有少数人工作，养着大多数人。这不就是极左社会嘛，如果左是可行的，欧洲何至于走到今天这个困局。社会是一个人类协作的组织是一个价值交换的组织网络。如果我不工作了，我不产出价值，我没有可交换的东西了，你为什么还要和我共存于同一个组织网络中呢？那么，不是政治玩家不是金融高帅富不是科技搬砖工不是教授医生律师，又不会卖烧饼卖包子的普通人，拿什么来跟别人交换呢？不远某天，能源像空气一样不稀缺，材料科技像变魔术一样点石成金，粮食亩产一万八，长相和能力平庸的你而且还五六十岁了，将以一个什么姿态存活于这个世界上呢？那都太远了，想像不了，也许人们在那时候找到了新的协作框架（生产关系）了。 短期而言，机器是不会一下子取代大多数人的。有一些机械的、长时间集中精神的、固定套路的工作，比如产线工、司机、配药师的，机器比人还擅长，你就别做了。这些是一不留神就取代掉了你的。很多工作需要人搭配机器做才最高效，这些工作是主流的新工作。不过在你和机器协作的过程中，机器一定会不断学习优化的，在单一专业的工作内容中，机器逐渐又会把人赶出去的。业务沟通事务还是人跟人的，人跟人之间做比较好的事还是人比较擅长。审美是模糊的、社会性的，这个还是人比较擅长。

单从个人物质增长看，科技的发展是极好的，那些易于复制的产品都容易进入你的购买力范围中。从这个角度看，那些随大流的人其实都问题不大的，比如我们码农，安心地码字搬砖，来什么技术就学学，来什么业务就做做，工资随社会产值自然成长，社会天梯排名基本不变，生活其实还是不断在改善的。比如能源便宜了材料便宜了制造便宜了，物流人流也就便宜了，你想环游世界也都不贵了，不稀缺了嘛。糊里糊涂就一辈子了。

但是呢，你又不服输，当年成绩比你差的同学开公司市值几个亿。那你也拼嘛，拿你安定的生活来赌，拼两把没中你就快四十了，最坏的结果是钱没捞到人又老了。选择哪种，就看自己的风险偏好了，愿赌服输最好。

对于尚未出道的年轻人，我建议是好好学习，知识是未来最大的红利。你没二代的命，但有知识又能动手干活，生活就不会太亏待你。而且要有持续学习持续自我更新的态度，因为这个时代里，所有人都永远是菜鸟，保持更新进步会让你偶尔比别人飞得快一点，因为没有人永远都能抓到对的节奏。

----------------------------- 材料科学、聚变能源这些在二十年内有可能不会出现大进展，但是机器智能的发展却一定是非常迅速的，导致很多人失业是就在眼前的事。我有个同学移民去美国之后读了药剂师，这种职业是要读好多年有相当高的职业门槛（应该是行业协会之类的人为制造的门槛），还没毕业的时候，这个岗位已经有大量机器在替代她们了，现在在阻碍机器进入的主要力量是工会和行会这些力量了，但这撑不了多久的。我举的这个例子算是那种有不小文化要求的岗位了，而那些制造业之类的，你看看珠三角的工厂看看富士康就知道了，机器人大批大批地进驻。用富士康的一个产线管理人员的原话说，“一开始我们也是不接受机器人的。后来发现机器人很好，不用睡觉，又听话，不像那些工人那么难管，太省心了。”富士康的机器人是用三年就可以回本的，又不会跳楼，简直不要太爽。当然很多小工厂是还没有动力去换机器的，毕竟前期投入会比较大，而且小工厂的业务随时变，目前的机器人还只是适合那些大批量的业务。很不幸又有幸的是，那种能快速学习做新业务不需要重新编程，只需要一个师傅手把手教它做几遍就能学会的机器人也已经有了，只是目前还比不上原来那些机器人的力量和精度，但这只是短暂的时间而已。 看到没有，大批大批的人马上就要失业了，到时候怎么解决就业怎么维稳就会变得越来越严峻了。不只是中国这样的，全世界都在面临同样的问题。

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人工智能时代的一个新工种