现在是2030年。印度跻身全球前三大经济体。所有印度人都在使用先进技术，并能获得优质工作、更好的医疗保健和以技能为基础的教育。
在“Bridgital”经济中，技术与人类共存于一个互利共生的生态系统。
这是以下人士勾勒的未来愿景：塔塔之子公司董事长 N. Chandrasekaran，以及塔塔首席经济学家 Roopa Purushothaman。
作者并未将技术视为取代人类劳动的必然力量，而是认为人工智能实际上能够在新兴国家创造就业机会。他们提出，“Bridgital”模式到2025年可创造3000万个就业岗位。
这本书于发布，时任总理 Narendra Modi 出席，塔塔集团名誉主席 Ratan Tata 也在场。
以下内容节选自《Bridgital Nation: Solving Technology's People Problem》。
2015年印度智慧城市计划启动初期，政府网站 MyGov.in 邀请印度民众设想智慧城市转型会是什么样子。回应十分热烈。当然，人们提出了数百条建议，设想如何巧妙地运用技术。不过，浏览网页时不难发现，更多人关心的是让已有的公共服务正常运转。他们建议，智慧城市应当有自来水、持续供电，还应有每天两次清运垃圾的卡车。他们说，真正的智慧城市，路灯到了夜间也应该亮着。
他们描述的城市——他们想象中的城市——不过是一座能够正常运转的城市。
试想一下，如果把同一项调查的范围扩大：假如让民众设想的不是智慧城市，而是智慧国家，他们关注的问题就会大大增多。他们会希望获得更好的医疗保健和工作机会，拥有出行便利、社会安全、司法效率更高、监管更少的生活环境。这些都是生活中的切身问题。然而，印度几十年来一直深知这些挑战，却始终难以满足民众的需求。如今，曾经看似取之不尽的时间也开始变得紧迫。每过一个月，争夺同一批资源的印度人就更多，而与此同时，技术变革已近在眼前。印度要实现人口资源的潜力，机会窗口十分有限。
本书最初旨在探讨技术如何帮助印度度过这一关键转型期。很快我们便发现，有两个主要挑战亟待关注：就业，以及获得基本服务的机会。无论是在教育、医疗保健、司法还是其他领域，问题都一样——资源和专业人才都很匮乏。
印度必须以新的方式思考自身面临的问题，因为旧思路一次又一次被证明行不通。进入21世纪，这些新方法需要借助人工智能（AI）、云计算、机器学习和物联网（IoT）的力量，因为这些技术正以日新月异的速度拓展可能性的边界。几年前或许还被视为无法解决的问题，如今可以通过这些技术的组合找到答案。然而，采用技术的方式需要审慎考量。我们不能被纷繁的可能性分散注意力，也不能只是模仿他人的创新，而应精准聚焦于实际所需。技术不应只是为了技术本身，而应置于具体情境中，以符合人们需求的方式加以应用，从而提高印度现有人力和物质资源的效能。
这正是本书论点的核心：如果印度要把握未来，就必须让民众与技术的新应用建立互利关系。仅靠人类或机器，都无法帮助印度为迫在眉睫的重大变革做好准备。
这一观点与主流的未来叙事形成对照。无论从经济还是想象层面看，主流叙事通常都是通过发达经济体的视角来描绘未来。几十年来，我们笼统地听到这样的说法：机器人将抢走工作、掌控未来，乃至取代我们所有人。早在1964年，一份呈交美国总统的备忘录就设想了一场“控制论革命”，它将带来“几乎无限生产能力的体系”，取代人类劳动。1
此后，相关问题和担忧变得更加具体。机器的出现会如何影响就业？哪些工作会最先消失？这会如何改变我们的工作、生活和娱乐方式？伴随这些讨论的影像似乎印证了我们最深的恐惧：我们看到机器在无菌的仓库里分拣待发的包裹；看到一个没有头部、骨架般的金属机器人奔跑、跃过障碍、在雪地慢跑，被推搡后踉跄却没有摔倒，摔倒后又能自行站起。我们看到的是更可靠的自己。
另一种看法则更务实。新的需求出现时，社会的生产力、就业和生活水平都会实现飞跃。工作岗位会消失，但也会有新的岗位诞生。120多年前，甚至在福特汽车装配线问世之前，人们已经看出马车即将退出历史舞台。一位读者写信给《纽约时报》说：“[那种]由马匹牵引的车辆终将令人惊叹，而如今的新奇事物将成为日常用品。”这封信发表于1899年。2 随着成本下降，“无马马车”的市场不断扩大，加油站、维修店和汽车经销商也涌现出新技术和新岗位。历史告诉我们，由经济和技术引领的转型会令人感到不安和不确定。如今和当年一样，人们常常只看到两个未来：一个没有自动化，一个有自动化，却看不到两者并存的过渡未来。
人工智能和自动化是第四次工业革命的主要驱动力，3 想象它们最终会发展到何种程度，既令人着迷，也令人恐惧。但令各国政府和领导人夜不能寐的，并非它们最终的形态，而是此前将发生的事情——那些不可避免的社会、政治和商业代价，只会随着时间推移才逐渐显现。他们从内心深处明白，这一次确实不同以往。过去的自动化针对的是用手或脚完成的重复性任务。如今，自动化的对象已是认知任务，也就是思考本身。
然而，正如物理学家 Michio Kaku 谈到一般认知能力——换句话说就是常识——时所说的那样，即便是当今最先进的机器人和算法，其智能也只相当于蟑螂。4 我们还有时间。
我们需要一种新思路，将人工智能和自动化视为对人的辅助，而不是取代人的参与。如果做到这一点，印度的自动化发展将与其他任何地方都截然不同。我们把这种思路称为“Bridgital”。
不过，首先我们必须了解印度。
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