本文重点介绍所谓“第四次工业革命”可能带来的一些经济影响——在这场革命中，新技术和人工智能（AI）的应用有望重塑整个行业和部门。一些经济学家认为，与以往的技术变革一样，这次变革不会造成大规模失业，因为劳动力会重新配置。然而，许多技术专家对人工智能对就业的影响并不那么乐观。本文认为，潜在的同步快速变革，加上人工智能可能复制的人类职能范围之广，或将对劳动力市场产生深远影响。我们认为，经济学家应认真考虑这样一种可能性：如果这些技术得到广泛应用，数百万人可能面临失业风险。
机器人崛起
近年来，机器人和自动化技术快速进步，与英国低技能岗位大幅增长的时期恰好重合（例如参见《低薪委员会2016年春季报告》中的图1.7和表1.9）。经济学界和学术界日益热议技术进步是否会在较长时期内导致这些岗位中相当大一部分被取代。自动化开始在国际上崭露头角的领域包括仓储、货运、酒店、餐馆和农业：据本机构同事经常报告，这些行业都高度依赖低技能劳动力。在英国，无人驾驶汽车目前正在米尔顿凯恩斯的道路上进行测试，预计2018年高速公路上将出现无需驾驶员操控的自动驾驶汽车。
机器人：增强劳动力，还是摧毁就业？
近期一篇英国央行地下博客文章（以及后续文章此处）阐述了一种观点：过去的技术进步始终增强了劳动力的作用，未来也很可能如此。因此，随着制造业生产率提高、工厂岗位减少，人均GDP随之增长，最终带动就业岗位净增加，通常集中在劳动密集型服务行业。所以，即便机器人开始取代大量劳动者，依赖人类特质的工作，例如创造力、情商和社交技能（如教学、辅导、护理和社会照护），也可能变得更多。
然而，许多技术专家并不确信下一次工业革命会重演过去。他们认为，机器人一旦大规模普及，可能几乎同时扰乱许多行业，使经济乃至整个社会都没有时间适应变化。机器人技术的进步或许会使机器突然能够更有效、更廉价地完成体力劳动所涉及的大多数甚至全部基本人类职能（组装、搬运、行走、人际互动等），机器还能够持续工作，边际成本极低。德勤近期一份报告得出结论：未来二十年，英国约三分之一的工作岗位面临被自动化取代的“高风险”，其中零售业将减少逾200万个岗位，运输和仓储业将减少150万个岗位，医疗和社会照护业将减少125万个岗位。德勤还能够持续工作，边际成本极低。德勤近期一份报告得出结论：未来二十年，英国约三分之一的工作岗位面临被自动化取代的“高风险”，其中零售业将减少逾200万个岗位，运输和仓储业将减少150万个岗位，医疗和社会照护业将减少125万个岗位。
这次会有所不同吗？
那么，第四次工业革命中的自动化与过去相比，可能在哪些根本方面有所不同，以至于技术进步至少在短期至中期内无法增强劳动力的作用？主要区别或许在于技术进步及其应用的速度。技术专家赫尔曼·豪瑟认为，公元最初19个世纪出现了九项得到大规模应用的通用技术（GPT），包括印刷机、工厂制度、蒸汽机、铁路、内燃机和电力。通用技术的定义特征是颠覆现有商业模式，而且往往导致直接受影响行业大规模失业。例如，铁路推动了马车的淘汰，导致马车夫、马厩工、蹄铁匠和马车制造工失去工作。这些通用技术大多经过数十年才得以普及，部分原因是厂房、机器和基础设施需要大量投资。因此，经济有足够时间适应，从而避免大规模失业时期。
但自19世纪以来，技术进步的步伐迅速加快。赫尔曼指出，仅20世纪就出现了八项通用技术，包括汽车、飞机、计算机、互联网、生物技术和纳米技术。近来的大多数创新都能以更快的速度和更低的成本实现规模化。大型科技公司也随之崛起——苹果、谷歌、微软、亚马逊和脸书的合计市值目前约为2.5万亿美元。这些新技术浪潮出现得越快、实施成本越低，部署就越迅速、传播范围就越广，岗位流失就越快、程度就越深，而经济通过在未受通用技术冲击的行业创造岗位来适应变化的时间也就越少。
有些技术的发展速度更是迅猛，例如计算能力持续呈指数级增长。在过去约40年里，计算机从最初仅仅是计算器，发展到如今可用于智能手机，并与互联网和大数据结合，应用于无人驾驶汽车、机器人和“物联网”。
展望未来，这些新的通用技术可能会如何影响经济？零售和分销行业目前拥有500多万个岗位。在不太遥远的将来，大多数消费品可能都可以在线订购，再由自动驾驶车辆或无人机配送。储存商品的仓库或许几乎可以实现全面自动化。实体店可能会大幅消失。
机器人还要多久才会开始扰乱经济？
这些经济结构变化发生的时间和规模极难预测。但发达经济体采用机器人技术的速度，或许会受到许多国家旨在减少社会收入不平等的政策推动，例如提高最低工资标准，从而激励企业增加研发投入和资本支出，投资于节省劳动力的机器和设备。
推动全球投资机器人技术的另一个因素是人口结构。自2010年以来，日本人口持续减少，这反映了自20世纪70年代以来移民人数极少、生育率不断下降。预计未来50年内，人口（及劳动力）可能减少多达五分之一，因此投资自动化技术的动力很强。日本拥有全球规模最大的机器人产业之一，雇用员工超过25万人，这或许并不令人意外。许多类型的机器人已可在市场上买到，包括人形机器人、仿人机器人、守卫机器人和家用机器人，当然也包括工业机器人。民众越来越熟悉并乐于与它们互动，包括老年人。
机器学习/人工智能
人们常说，机器人通常只能执行数量有限且定义明确的任务，最好是在受控环境中。因此，机器人可以广泛应用于仓库或工厂，但无法像秘书、车辆驾驶员、护士、护理助理等那样与人类进行智能或富有同理心的互动——也就是说，无法胜任低技能岗位占多数的服务行业工作。因此，在许多需要认知和沟通能力的工作中，人类或许始终比机器具有绝对优势。
事实上，技术专家在开发能够模仿人类智能的机器方面取得了长足进展。最近，一台计算机击败了世界顶尖的“围棋”选手之一。由于一盘棋几乎存在无限种可能结果，计算机必须模仿直觉和策略等认知技能，而不能仅靠穷举分析所有可能的着法序列——近20年前，计算机正是通过这种方式被编程击败世界顶尖国际象棋棋手的。研究人员相信，人工智能在经济领域得到广泛应用的日子已为时不远。面部识别就是一个例子，可应用于安保等领域。谷歌名为FaceNet的人工智能系统使用包含2.6亿张图像的数据集进行训练，仅用128字节表示每张人脸，识别准确率便达到86%。
结论
全球科技界日益担忧，发达经济体尚未做好充分准备迎接下一次工业革命。这可能导致数百万个以低技能岗位为主的工作被取代，许多适应缓慢的老牌企业倒闭，社会收入不平等大幅加剧；随着少数跨国科技公司的迅速扩张，产业集中度也会不断提高。
研究以往工业革命的经济学家指出，这些风险从未成为现实。然而，这种判断可能低估了当前技术进步的独特性：其工业和职业应用范围广泛得多，传播速度也快得多。因此，轻率地忽视这些新技术相关的风险将是错误的。
