写这个标题，AI是一场革命，感觉自己好恶俗。
新世纪很多词都贬值了，比如专家，比如美女，比如革命。现在，你卫生巾上加个护翼也是一场伟大的革命， 哪个营销公司不是每天各种革命，还扯这个词，嫌这个词不够low?
但我实在想不出更拽的词了，其实，在这里，“革命”这个词，我对标的是，十八世纪工业革命。
工业革命发生了什么？巨大的社会变革，我们看看具体都有哪些。
1、农业人口锐减，大量人从农业进入工业，城市化崛起。
2、顶端人士的竞争力，从土地所有权 到资本的控制力。资本家取代地主成为社会的主导阶层。
3、生产力极大释放，从人力执行，过渡到机器执行。
4、对知识的要求提高，进入城市务工需要基本的知识。从文盲社会过渡到中学教育普及。
5、伴随工业和城市化进程，服务业崛起。
6、为提升生产力，凸显能源问题。
那么，我们看看AI是什么。
传统的工业，是人工决策，机器执行；而AI的目标是，机器辅助决策，机器执行，如果说纯粹的机器决策，可能为时尚早，但机器辅助决策，目前已经比较通行。那么后续会发生什么？
替代作用，AI对现有就业岗位的替代作用。除了对工业会产生替代作用，对服务业，也会产生一定的替代作用。
我们看看AI的进展
无人驾驶成熟后，司机这个角色基本将被取代，光出租司机，是多少就业人口？
目前很多自动化工厂，比如一些高端的汽车的生产车间，或者其他一些智能生产平台，工人的数量越来越少。
Amazon前段时间秀了一下amazon go，无人结账系统已经开始试运行，收银员的工作前途堪忧，依稀记得有个新闻说，美国的超市收银员有上百万人，这个数字我没考证，不过，这类职位算是很典型的低端工作机会了。
现在已经有餐厅实现了自动点餐和机器自动送餐的服务，当然还不够成熟，但，餐饮业服务人员人口是多少？未来被机器取代的几率是多少？
我之前在深圳见过一个企业，给国内货运列车做传感器，对列车位置，状态做自动数据采集和上报系统，仅凭这个事情就给铁道部节省了上万的人力开销，而且数据准确性和时效性都有了非常大的提高。之前我的文章里也提过一个新的数据监测技术，通过列车传感器自动在行进中检测铁轨形变并预警，这个技术一旦成熟，就中国而言，对护路养路的日常检查工作来说，将会替换巨大的人力开销。而且可靠性更高，并极大降低铁路运营中的事故和故障率。
科幻小说《北京折叠》的场景，其实已经发生，低端工种，被智能技术取代，真的已经没有太高的技术门槛。
我总结一下AI可能带来的变革
1、工人阶级将大幅度缩减，类似之前的农民阶层。大量工人的工作机会被AI替代，类似之前农业人口被农业机械替代。 取而代之的是，需要创造，设计能力的技术工种将更多更丰富。
2、竞争的重点从资本层面 转到算法与技术。 我们现在已经看到比尔盖茨，扎克伯格，马斯克，马化腾，雷军，李彦宏等IT新贵占领富豪榜。
3、从人力决策，过渡到机器辅助决策，最终是机器决策。
4、对就业者知识要求进一步提高。能够胜任机器不能胜任的工作，这一目标越来越高！
5、管理手段的变化，从纪律性约束，到创造力激励。
传统工业，强调人员效率，纪律性是整体效率的保障，也是企业质量的保障；但我们说，人的纪律性，质量把控能力，能比得上机器么？所以当全自动化生产成为主流的时候，我们再强调员工的纪律性，价值和意义不复存在，我们要求的是人的创造力，那些能够完成AI所不能完成的任务的能力和价值体现。
这就是google，facebook决不能套用传统企业管理模式的地方。
现在还有很多所谓管理专家试图证明传统企业管理能力的强大，并试图用传统企业的管理优势经验来提升新兴技术企业的持续竞争力，我说句实话，这真的是南辕北辙。失去创造力的企业，没有未来。AI时代，很多具有管理优势能力的传统企业，将被无情淘汰。这个革命，刚刚开始，可能很多企业还没有意识到。更多人工智能解读：www.yangfenzi.com/tag/rengongzhineng
AI所带来的社会变革已经开始，工作机会的变革也已经开始，但身在其中，我们会比较无感，只有时间轴拉长一点，我们才会体会到，我们正处于巨大的变化之中。 二十年前，中国有多少程序员，现在，有多少？这个职业从无到有，从极为稀有到现在的非常主流，其实真的是很短的时间。
二十年后，还有司机么？还有收银员么？还有餐厅服务员么？这些都很值得想象一下。
川普说，希望制造业回归美国，其实我觉得，回归的可能性是很大的，毕竟美国能源价格优势很大，这是很大的利好；但问题是，制造业回归，是否代表着工作机会回归？这不是一个概念。 去年工业4.0这个概念很火，孙正义说日本会靠机器人重夺市场领先地位，其实说的都是一回事，以AI为核心技术的制造业将替代传统的制造业，而这种制造业，相对于传统制造业，人力成本则几乎可以忽略，发达国家希望通过技术优势，摆脱人力成本的劣势，从而重建竞争优势。 但那些只读过中学的红脖子们，对不起，时代已经淘汰了他们，好日子不会再回来了。
有些大V对AI不以为然，认为这都是一些投资人和商家的炒作；并以历史为例说，旧的工作没有了，自然会有新的工作机会，没必要整天杞人忧天；但这里的关键是，如果你的学识和能力没有匹配，新的工作机会，将与你无关；一个马车夫可以去当司机么？如果他肯学习或许是可以的，但在司机刚出现的时候，人们不会倾向于去雇佣一个马车夫；一个文盲农民，失去土地后可以去工厂么？如果他肯学习也是可以的，但工厂不会倾向于去培养一个文盲，他会优先雇佣能读书识字的人。那么AI时代，一个中专生，在传统工厂拥有一般操作能力的人，可以去新兴的智能工厂上班么？他如果愿意学习其实是可以的，但人家会优先录用具有编程调试能力的研究生。 是的，就人类而言，工作机会也许还会有，问题是，被历史碾过去的那一批人，很可能就没有机会了。
认清这场变革，对我们的未来发展至关重要，对我们的子女教育也至关重要，对我们的国运也至关重要，这不是一场文字游戏，也不是一个可能价值千亿美元的商业故事，这是可以堪比工业革命的社会巨变，社会阶层的变化我们已经看到；川普刚跟硅谷大佬会谈，虽然双方都有些不太情愿，但是这个世界上最强大的权力依然需要这些技术大佬的紧密配合。我个人认为，美国今天的领先地位靠的不是华尔街，不是航空母舰，而是硅谷。当然，我知道你们会说华尔街很重要，航空母舰更重要，但是如果没有硅谷的崛起和强力支撑，美国的华尔街很可能已经成为日本人的天下，如果说航空母舰很重要，我们可以看到军力鼎盛和美国硬抗数十年的苏联今何在？
看新闻说，中国，美国正在研发第六代战机，第六代战机的核心技术是什么？AI技术！ 一架有人的战机可以指挥多架无人机集群联合作战，人工决策和AI技术结合。在AI技术的引导下，军事上先进与落后的差距将会成为碾压的存在，充分利用AI的自动武器将会碾压人类操作的武器，就好比火器成熟后碾压冷兵器一样。火器从可用走向成熟，需要上百年，但AI的成熟，大概不需要这么久。
所以，有个说法，程序员即将主宰世界，很多人觉得这是个很好玩的说法，或者说是个自嘲的梗，那我认真的说，我相信这是真的。
好吧，暂时不需要过度联想，AI会不会取代人类统治世界，会不会灭亡人类，这个话题可以烧脑一下，但我今天无意讨论这样的问题。只说我们能看到的，大量就业机会被取代；这是显然看得见的，社会阶层将变革，这是已经发生的；资本主义将被智本主义取代，这是正在发生，但我们还没有习惯的。就业的教育诉求越来越高，这是我们看到但还没想明白的。
此外，信息安全的重要性越来越大，而黑客迟早有一天，其威胁程度将超过恐怖份子。其实，现在，对某些政治中枢人物而言，黑客已经比恐怖份子更可怕了。
最后，为什么我要写这样一篇文章，似乎看完了，然并卵，大家该干嘛干嘛呢。
十二年前，我第一次见到俞军，他告诉我，搜索引擎是一场革命，是人类知识获取能力的一种革命，堪比印刷术一样。而当时，人们的主流观点是，搜索引擎是一种流量变现的商业模式；或者说，搜索引擎是一种强大的查询技术。所以很多巨头看漏了搜索，看低了搜索，看偏了搜索，即便产品理念如此强大的周鸿祎，当年也没有正确理解搜索引擎的价值和潜力。
我后来翻了一下网上关于俞军的记录，十五年前，也就是新世纪初，新浪搜索论坛的讨论，微软当时要出搜索（MSN搜索，不是现在的bing），大家一边倒的认为微软的技术如此强大，颠覆google指日可待。但只有俞军坚持说，微软并未真正理解搜索，与google不可同日而语。 为什么俞军对了，这就是视野，格局的力量。
一个新的技术，一个新的产品，对人类的改变是什么，对社会的改变是什么，你看到的变化有哪些，才能知道这东西的价值在哪里，而不是单纯的按照财务模板做一个简单的营收模型。华尔街主导不了未来，他们只会跟随前行者，千万别把这个关系搞错了。
有了视野，才会做出正确的判断，从职场，到个人技能发展的规划。
【文/曹政 “caoz 的梦呓”（微信号：caozsay）】
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syuki：二十年后，没有司机，没有服务员，真的好吗？
曹政回复：也许会有，比如，高档餐厅有人服务，很贵的说，就好比现在手工艺品一样。
龙志勇(Doug)：DeepMind在训练AlphaGo打星际了。跟围棋相比，星际的因素更复杂，状态和行为种类上升不止一个数量级；而且属于非完全信息博弈，更多随机性、不确定性，这些都跟真实世界的战争非常相似。细思极恐，笑不出来。
生菜：未来公务员中会有很多程序员
TTT：好好学编程，统治世界的机会来了
HarveyZ：华尔街几十年前就开始运用深度学习，人工智能搞量化了
曹政回复：是的，说来也是一个经典案例，有个对比图，一个证券交易市场，二十年前人山人海，满满的；现在里面没几个人，都走网络化了，还有自动量化交易了。
睡猫逍遥（杭）：曹师傅是技术大牛里文才和视野最好的三个之一
作者回复：恩，视野比我好的不如我会忽悠；比我能写的缺点底子，不过两边单论的话全都排不到前1万，呜呜呜。
牛不白：自动驾驶，完全的自动驾驶也就五六年后的事，司机要失业，前十位的汽车厂商总要死去六家才对得起观众吧，到底是个人飞行器还是无人汽车去代替今天的个人汽车这还有一些悬念。 以前是一百个奴隶养活一个奴隶主，下面就是一个劳动者养活一百个无业者的时代，失业率这个词再也没有意义。
唐梦：知识分为三类，技能型、资讯型与逻辑型。技能型如家务、驾驶等，目前的人工智能在一定程度上已经能够实现。资讯型如历史、地理、外语等，传统学习方式是背诵，这一块目前已经基本能够被搜索引擎所取代。逻辑型如数理化，传统学习方式依靠人的智力进行逻辑理解，如果这一块也能用人工智能实现，那就意味着人工智能具备了思考能力。那时候的人工智能，会是智力远远凌驾于人类之上的新物种的存在。
王子航：第一时间看完点赞收藏并评论，是一种套路
Y Y L G：浪潮之巅 吴叔叔已经说的很清楚了
wangql：非常荣幸的坐了一次赞赏沙发
李小侠：程序员主导世界 产品经理主导程序员 项目经理主导产品经理 企业家主导项目经理 风险投资主导企业家 华尔街主导风险投资 美国主导华尔街
benk：曹兄，都聊到了人工智能的前景，啥时聊下服务业升级得利好
白欣刚（金刚葫芦）：联想到吴军老师的那本《智能革命》
曹政回复：我真是孤陋寡闻了，没看过吴军老师的书。
田烨：美军的独立AI战斗机X47B，已经试飞过了，你可以看看局座对它的评价。
曹政回复：需要一个过程，没那么快成熟
Edwin：工业是工业,AI是AI，工业4.0美国和日本德国是因为他们工业底厚实,上升到4.0之前还需要工业技术底子厚，像中国钢铁制造差，怎么AI都没用，AI辅助吧了
胡献锋：期待AI改变世界格局的那一天！我先去抱程序员大腿～
张亚 donald：以后要征AI税，高效率部门来补贴低效率劳工，保证社会稳定
管策：很多管理者也会被取代
劳里林：啊我要贴一下曹老师的金句【从比拼人力，到比拼人才，到最后比拼天才】
╰⋛༄ེུ⊱⋋悠༄ེུ：我觉得无人收银在朝内还需一段时间，否则那家店会陪掉裤衩，记得有个偷拍节目中，无人收款，自觉付钱，结果惨绝人寰……
凌晨：人工智能，机器学习将会在未来几十年中爆发成长，并且现在很多领域已经开始呈现。各行各业基本上都能覆盖到。大革命中的弄潮儿。
蔡德伍：程序员也需要与时俱进，否则也是淘汰的命运
雷锋@安犬：关注楼主的都是人才
请叫我志鹏：曹大在书中说 选择新兴行业回报率很高 作为大三营销狗以后毕业是不是可以考虑去AI行业
达尔文：怎么能说是程序员主导世界？不应该是主导程序员的产品经理吗？
自然卷毛胡小光：统治阶级将不需要通过剥削无产阶级来积累财富，无产阶级被肉体消灭的日子就更近一步了
大师兄：AI革命由曹大大吹起号角，12年后我们再看看这篇文章
Crossin：最近愈发觉得这场“革命”越来越近，但最大的问题恐怕如北京折叠最后写的那样，不是技术做不到，而且社会问题，产生了大量的闲散劳动力怎么办？需求越来越少，人口却越来越多。然后很可能因此产生观点对立的两派，技术派和保守派，就像对阿里月饼门的看法一样
pala：看完有三个问题，1.失业人口问题，AI ，机器代替人类工作，可能还要20年到30年时间，AI代替的应该是最基础的占用人最多的服务业，制造业等，这样会造成大量失业，现在每年有3000万农民进城务工，大学生每年1000万毕业找工作，没工作社会就会乱，AI会引起动乱? 2.AI越发先进，AI是否会取代人类。谷歌alphgo击败围棋大神，到后面AI自然学习能力越来越强会不会取代人类? 3. 如果AI进展特别快，电影《剪刀手爱德华》里的机器人与人类爱情故事可能得到上演，可能择偶选择机器人了，到时候对人类就是彻底毁灭? 老师看到有空时麻烦回答下哈
YX：说得还是有点浅了。当然可能讨论焦点本来就不在那儿。AI时代人类劳动力市场供远大于求的未来几乎板上钉钉了。那么现在以劳动为基础的社会分配体系会彻底崩塌。社会分配会变什么样？无法进入劳动体系的人会怎么样？作为进入劳动体系先决条件的教育体系和资源会不会被进一步垄断？社会上升通道还会不会有？资本的力量会被放到多大？这些问题细思恐级？但是不思考这些影响，就无法深刻体会到AI时代将带来的革命的颠覆性。
密涅瓦的猫头鹰：确实。AI可以帮助人们解放生产力，这背后蕴藏的数学与计算机科学的结合力量不容小觑。随着人类的不断前行，基础科学愈发重要，他们是解释世界，改造世界的有力工具。我想随着AI的发展，数学家将大放异彩，掌握着自然规律的他们，用谈笑间樯橹灰飞烟灭来形容，再合适不过了。
四顾剑：竞争的重点那段没提到马云，有意思。是因为技术还是什么？
曹政回复：马云不是技术出身，哈哈
xueyan：感谢分享，每次阅读您的文章都颇有收货
豆豆的影子：周五腾讯员工大会，各总办也是把AI捧上天了
王布布：特别相信未来程序员会统治世界 所以第一次给了赞赏 周末愉快啊
龙强_LongQiang：我倒觉得普通程序员前景堪忧，按文章的发展来看未来编程技术将成为一项基本技能，就像今天人人会开车,都会用电脑一样，未来人们都应该考个AI二级什么的，要不然家里机器人女佣都管不了。你要还只是普通的码农，那就真的是码农了
IrrElephant：晚上又看了一遍《HER》，好想要个OS1。如果能发展到那个程度，既兴奋又害怕。
齐明鑫：未来，AI会成为生活的基础要素，就像今天的网络、空气、食物和水。
王如东：曹老师一谈这样的话题就令人感到很兴奋。不要感到累觉不爱，只是这时代变化太快。/手动撒花
云阕棠语：未来，将是机器人做手术替代外科医生，而人工手术变成高档奢侈消费
mark：这篇文章虽不是以前的“干货”风格，却是我大为赞赏的，因为极有高度和远见。战略对了，事半功倍，反之可能注定失败的结局。选择之所以比努力重要，即在于此。
夜无痕：人工服务员并不会真正消失，特别在一些高档会所需要高素质的服务员，当然不少素质不高的会被这个行业淘汰。
风_翎淚：原本迷茫的不得了，不知道该从事硬件还是软件～看了这文章～～哎嘿，好像两个还是都很重要？所以，。。。。软硬结合的那个方向叫啥来着，嵌入式喵～～
郑小帅：会计和律师这两个职业 我们有生之年AI还无法取代吧
张兆超：当年英国工业革命，一堆工人也下岗了。的确如此，要看的长远，自己的未来才能规划的更好。另一方面，绝大多数普通人，至少未来3、5年，都不用为被 AI 代替这个问题担忧吧？
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人工智能会让更多人失业，还是会带来更多的就业机会？听多了AI技术研究者的论调，让我们听听经济学家的观点。昨天，MIT在一次人工智能的会议上，请来了一批经济学家，让他们就AI对就业的影响进行了一场辩论。
《你的xx工作要被机器人取代了！》
《xxx万xx员因为人工智能面临下岗！》
是不是已经被这样的媒体头条刷屏到审美疲劳？听多了这样的恐怖论调，我们应该担心自己的饭碗被AI取代吗？
昨天，MIT请来了一批经济学家，来探讨AI技术的发展给经济带来的影响。不同于技术咖们的视角，这些经济学家从历史上经济的发展和其他行业情况来分析，展开了一场精彩的论辩。而事后，Facebook人工智能研究部门负责人Yann LeCun也强推了这场辩论。
本文将复现这次辩论以及接下来圆桌论坛的部分精彩内容。
精彩观点剧透：
历史上技术的变革总会对就业和人们的日常生活带来挑战，但社会总会以其自有方式在最终找到平衡点；
只有当完成了组织架构重组和再造后，技术红利才能真正显现，而这需要几年甚至几十年的时间；
从第一次工业革命以来的这250年间，还没有哪个发明引起了大规模的失业。而且尽管工作岗位在持续地消失，却有更多的就业机会涌现了出来。
新的技术背景下，也许我们需要重新考虑经济指标（GDP可能不再使用）。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）会对生产力、工资待遇和就业产生怎样的影响？最近一次在麻省理工举行的关于人工智能与未来工作的会议上，很多顶级的经济学家都谈到了人工智能会导致工作岗位减少（至少是好工作的工作岗位减少），并就技术发展对生产力的影响进行了辩论。
大咖们最终得出的结论是，技术在创造工作岗位的同时也在消灭工作岗位。而值得一提的是，它并不会在未来造成工作岗位显著地减少。
西北大学的 Robert Gordon 和 Joel Mokyr为辩论提供了历史背景信息。麻省理工的Erik Brynjolfsson表示，商业社会为了利用新的技术而对运营模式进行的改变，短期内会导致比我们预期还要低的生产力，不过在将来会带来更高的生产力。
Erik Brynjolfsson: 人工智能和现代生产力悖论
Erik Brynjolfsson，麻省理工学院数字经济倡导行动（the MIT Initiative on the Digital Economy）主任，本次会议的主持人之一，谈到当今社会变得越来越悲观，并展示了一份调查结果，结果显示，只有6%的美国人认为世界在变好（对比之下有41%的中国人持乐观态度）。他表示，最近这些年的生产力增长放缓是人们如此悲观的幕后原因之一。他提醒，生产力发展是生活水平提升的主要动力之一。
最近让人沮丧的社会现实
图为1947-2013年各时期商业劳动生产力的年化增长率，数据来源：美国劳工统计局（U.S. Bureau of Labor Statistics）
“我们已经没有新的发明了吗？” Brynjolfsson 问道。他还谈到在机器学习领域的所有进步，从神经网络（在完成特定任务时）能够比人类在图像识别领域做得更好，到在语音识别方面比人类做得准确太多。他说最近这些年来，人工智能领域出现了“研究发现的爆发”，越来越多的人进入这一领域工作，这很可能带来这一领域发展的新突破。
技术发展的生产力悖论:
1. 错误的希望：技术乐观根本没有依据
2. 误测：我们没有评估技术真正的好处
3. 布局：技术红利是真实存在的，但红利只会更少不会更多
4. 重构需要时间：只有当完成了组织架构重组和再造后，技术红利才能真正显现，而这需要几年甚至几十年的时间。
（参考来源：Brynjolfsson, Rock and Syverson, 2017）
在 Brynjolfsson 最近和 Daniel Rock 以及 Chad Syverson一起发表的一篇论文中，给出了生产力悖论的四种可能的原因。他说我们可能有错误的希望，那就是新的技术可能并不会直接带来显著的生产力提升。原因还有可能是生产力被误测了，意思是说我们没有追踪真正的技术红利。生产力提升可能仅仅影响到一部分的人、行业或者组织，而非普罗大众。又或者技术红利是真实存在的，但是社会组织需要很长的时间来重构自己内部，而这反过来使得技术进步带来的好处需要很长时间才能显现——他认为这是最有意义的可能原因。
他说，乐观主义者在推断当前技术对未来的影响，而悲观主义者在根据最近的GDP和生产力数据推断未来趋势。
Brynjolfsson 说，人工智能是一项通用目的技术（General-Purpose Technology, GPT），而这样的技术实际上会降低生产力，因为公司在这些技术上的投资短期内看不到回报，而这回报可能快出现了。他说我们用的统计量不是对未来的预测，而是“在衡量我们忽视的东西”。
总的来说，GPTs 需要很耗时的额外创新和投资，而为了获得人工智能的好处而跟上技术的加速发展，我们很可能需要重新构建我们的组织、机构和指标。
历史眼光看今天的生产力悖论
在轻便动力和IT时代的劳动生产力
对比来看，除了发明了电动引擎和灯泡外，在1890-1920年间我们没有看到很大的生产力提升。工厂大多在信息技术时代（1970年代）用电动引擎替换了蒸汽动力，但一座工厂的基本结构并没有发送变化，这种结构被设计成围绕着一个大的中央电源运转。事实上，直到使用小的电源动力分布在整个工厂的新模式流行时，已经过去了20-30年。随着流水线生成的普及，制度和生产方式在发生变化，这反过来促成了1920年代的生产力大提升。这之后有一段时期的“世俗停滞（secular stagnation）”，后来又是另一个爆发阶段——secular stagnation 这一短语被用于描述最近的生产力数据。
Brynjolfsson 接下来对这一时期和信息技术时代（1970年代）的生产力数据进行了比较，探讨了如果我们基于现在的技术应用而获得了另一个爆发式增长，生产力数据会如何变化。他说他不确定这是否会发生，但就这类技术来说，如果5-10倍的时间、精力和钱被投资于联合研发（围绕原始技术的技术或流程研发）而非技术本身的话，爆发式提升是会自然发生的事情。
Brynjolfsson 表示，人工智能和人们在组织性变化中做的投资可能是不可测的无形资本。他说，比如，生产统计数据会显示，我们在自动驾驶汽车项目投入了时间和金钱，但因为它们还没有上市出售，这就不被认为是创造了生产力。他说，作为结果，虽然我们现在可能看到比较低的生产力，但在将来我们能看到更高的生产力数据。
Brynjolfsson指出，生产力也并不是全部。尽管过去的30年间，每小时的产出增加了，但中等家庭的实际收入却停滞不前。
Brynjolfsson说，我们社会面临的新的“巨大挑战”是如何加快一个GPT（比如人工智能）的投产使用过程，只有这样我们才能更快提高生产力和生活水平。
Robert Gordon:人工智能和就业——错位的恐慌
Robert Gordon是西北大学社会科学学院的教授，也是《美国的崛起和衰落：从南北战争以来的美国生活水平变化（The Rise and Fall of American Growth: The U.S. Standard of Living since the Civil War）》的作者。他在演讲中，阐述了目前没有任何证据表明人工智能会引起大规模失业。
从第一次工业革命以来的这250年间，还没有哪个发明引起了大规模的失业，而且尽管工作岗位持续地在消失，却有更多的就业机会涌现了出来。现在的就业市场存在巨大的流失，而现在实际上还存在工作者的短缺而非工作岗位的不足，这样的情况甚至发生在建筑、制造业和长途货车运输等行业。
对于工作质量的担心同样是老生常谈，在过去的十年里出现了更多的好工作而不是坏工作。对于不平等情况增加的担心也已经“作为熟悉的主题存在了40年了”。新的担心是按劳动分配的经济收入的下降，但这“跟人工智能没有任何关系”。
当人们谈论将来人工智能和机器人会影响就业时，他们常常忘了这个话题并不新鲜。从1961年开始我们就有机器人了，主要用在汽车制造业。从那时起我们就看到在一些领域出现了严重的工作流失——比如说，飞机航班和酒店的预订系统就极大地替代了旅游代理商的工作——不过这样的影响微乎其微。
Gordon 说，现在人工智能应用最广的领域是市场营销，而市场分析师的岗位也在蓬勃增加。
砖和砂浆零售的工作岗位流失对比电子商务工作岗位的增加
Gordon 通过几张图表展示了工作岗位在哪些领域流失，又在哪些领域出现。他指出，现在比ATM机刚问世的时候有更多的银行出纳员，当我们发现在传统的“砖和砂浆”零售店里的工作岗位减少时，电子商务领域有新的岗位增加。从电子表格的出现开始，我们少了一百万个记录员和普通职员，多了一百五十万个财务分析师。
他总结说，预测哪些工作会消失很容易，但预测哪些会成为新的工作岗位却难得多。往前展望20年，人工智能会顶替一些工作岗位，不过，就对工作岗位的影响来说，“人工智能并没有什么稀奇的”。
JoelMokyr：技术和劳动——未来已至？
虽然西北工业大学的教授JoelMokyr和Gordon教授针对技术的影响已经争论了好几年，但是在本次论坛中，Mokyr似乎非常赞同Gordon关于技术及其对工作的影响的结论，至少长期来看是这样的。不过，Mokyr相信技术不但会继续变革，这种变革的速度还会加快；而Gordon的论文中阐述的观点则是今日的技术并没有过去的技术，比如电气化，那么有影响力。
当考虑到未来技术驱动的失业是否会发生时，Mokyr首先想到的是“我们以前看过这部电影。” 他提到，反对工业化的——更具体是在19世纪初期反对纺织机——卢德派们（小编注：卢德派即卢德运动）错在了他们认为机器会在未来取代人类。但是，他也指出，他们那么做在短期内对他们也没什么帮助。Mokyr教授举例说，虽然在美国农业相关的就业率急剧下降，但是现在总的就业岗位还是很多的。
总的来说，“技术性失业的证据几乎没有”，这是因为服务业的增长、新产品和服务的出现以及“持续但缓慢”的生产率的增长。
所以，Mokyr提到，眼下的问题是“这一次会有不同吗？”
如果人工智能能够替代那些人力资本密集型工作的工人——比如司机、法律助理和银行职员——那么可能很快就会产生很大的影响。但是这样的证据还是很薄弱的。更重要的是，产品的创新可能创造出以前从未想象过的新工作，例如电子游戏设计师、网络安全专家、GPS程序员和兽医心理学家，所有这些工作现如今都存在，但是在几十年前是很难预见的。
Mokyr表示，我们不知道在未来会有什么样的新型工作，但是他认为人口统计数字表明，将有更多的工作涉及到照顾老龄化的人群，而涉及照顾儿童的工作将会变少，因为他预计孩子会越来越少。另外，将来可能会有更多创造性的工作，并且我们绝不能低估“隐性知识”——直觉、本能和想象力——这些将我们与机器区别的品质。不过，他指出，这种转变并不容易。
接下来，Mokyr着眼于“最坏情况分析”，或者说对劳动力需求明显减少的情况。他提到，工作和休闲之间的界限是模糊的，并指出25%的美国人从事志愿者工作。一些经济学家的参考工作表明，劳动力参与率下降的部分原因是因为大龄男性沉迷于电子游戏。
John Maynard Keynes在1930年发表的著名的论文”Economic Possibilities for our Grandchildren”中提到，如果用技术替代工作，这将解决我们的经济问题，那么又该如何利用我们所拥有的闲暇时间。
不管怎样，这都可能需要新的经济学的和收入分配的方法。
圆桌论坛
各自的报告之后，麻省理工学院经济学系教授DaronAcemoglu提出，我们应该这样看待技术：能做很多事儿，也能导致多种多样的反应。在短期内将会有技术取代工人，当然从长远来看，也会代替人完成某些任务。但是这样的技术也会导致产出增长，并对生产力产生积极的影响。
Acemoglu提到，技术可以把从生产领域替换下来的员工转移到新的互补领域中，我们的历史中总是出现新的任务和新的职业。但是，尽管这通常对整个社会都有好处，可对特定阶级的工人来说还是会很困难，并且有时会持续几十年。他指出，工业革命期间实际上工资没有增加，但是体制结构和教育会影响到这一点。
接下来，Brynjolfsson称尽管每个时刻都不同，历史表明这一小插曲终将过去且归于平静，正如Gordon和Mokyr提到的。但是他也指出，技术变化对就业造成的影响也会持续一段时间，“一些历史和狄更斯说明了这些”。
Brynjolfsson谈到，在最近的几十年里，平均收入是如何停滞不前，这一趋势也反映在鸦片类药物的流行和自杀人数的增长。他建议我们不要坐视不管，而是把“技术作为人们可以有效利用的工具”来解决这些问题。在19世纪出现技术性失业时，美国的形势是因大规模投资初等教育而得到改善。如果我们想继续适应技术性失业，我们必须考虑该如何推动类似的变革。
Mokyr说，他担心的是“在我们最需要的时候”取消福利制度来缓和即将到来的新工作的过渡。Mokyr提到了像挪威和加拿大这样的国家做出的努力。
被问及我们该如何做来为人们创造更好的生活的时候，Brynjolfsson说，大多数经济学家会将教育放在首位，其次是更多的鼓励创业。“大多数情况下，政府过于墨守成规。”他还鼓励加强安全保障的力度，尤其是所得税抵免（EITC）。
此外，他们建议增加高技能移民数量，并且指出我们应该从世界各地引入人才，张开双臂接纳他们。“拒绝他们太荒谬了。”Mokyr说道。Gordon也提出一些观点，比如改善贫困人口的学前教育。
最后，讨论了我们该如何度量生产力。Brynjolfsson说，我们可能需要重新考虑经济指标（GDP作为度量标准是在19世纪30年代发明出来的），并且开始考虑那些并不基于消费的东西，比如说环境。Mokyr说他并不同意收入中值的悲观说法，更多的还是我们高估了通货膨胀，而忽略了质量上的持续进步。
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作为一枚对数据分析的理解仅限于Excel的小白，曾经一直认为通过写代码来分析数据是件无比高大上的事。可是，在文摘的数据科学实训营居然就实现了！
手把手的教学方式，助教和同学们热烈的交流讨论，让我慢慢地觉得一行行代码如此亲切。而当把自己头脑中的构思通过代码实现，看到结果的那一刻，真是无比激动！
经过Kaggle、天池的案例的历练，对这些数据比赛也开始兴趣盎然，有没有小伙伴有兴趣一起去玩一玩的？
作为第4期的北美地区助教，寄语各位学员：前方高能，请准备好足够的时间，如果你能按时提交作业，结业时一定脱胎换骨。