人工智能和机器人技术的进步正在推动新一轮自动化浪潮。机器在越来越多的任务中达到或超越人类的表现，其中一些任务需要复杂的认知能力和高等学位。这一进程超出了专家的预期；自动化可能对就业数量和质量造成的不利影响引发严重担忧，也就不足为奇了。
听美国总统唐纳德·特朗普政府的说法，人们可能会以为，贸易仍是美国制造业岗位流失的主要原因。特朗普的财政部长史蒂文·姆努钦曾宣称，工人可能因技术发展而被取代，“甚至没有进入[本届政府]的视野”。
然而，经济学家的共识是，过去三十年美国制造业岗位流失中约有80%源于节省劳动力、提高生产率的技术变革，贸易的影响则远居其次。那么，问题在于，我们是否正走向一个失业的未来——技术让许多人失去工作；抑或走向一个“优质岗位消失的未来”——越来越多的劳动者无论教育程度和技能如何，都无法再挣得中产阶级收入。
答案或许两者兼有。关于这一议题，最近一项重要的研究发现，1990年至2007年间，工业机器人的普及——工业机器人被定义为自主运行、自动控制、可重新编程且用途多样的机器——损害了就业和工资。
根据该研究的模拟结果，机器人可能每年导致美国约40万个岗位流失，其中许多是中等收入的制造业岗位，尤其集中在汽车、塑料和制药等行业。当然，正如经济政策研究所最近一份报告所指出的，相对于美国劳动力市场的整体规模，这些数字并不大。但地方就业岗位的流失造成了影响：受影响最严重的许多社区位于中西部和南部各州，这些地方投票支持特朗普，很大程度上是因为他承诺实行保护主义、反对贸易。
随着自动化在越来越多职业中取代劳动力，就业数量和质量所受的影响将日益加剧。正如最近一项麦肯锡全球研究院研究所显示的，这种替代还有很大空间。该研究涵盖46个国家和全球80%的劳动力，发现能够完全实现自动化的职业相对较少，不到5%。但根据目前已验证的技术，约60%的职业中至少30%的组成任务或活动可以实现自动化。
近期最容易实现自动化的活动，是数据收集和数据处理等常规认知任务，以及在结构化、可预测环境中进行的常规手工和体力活动。这类活动目前占美国工资总额的51%，在雇用大量劳动者的行业中最为普遍，包括酒店和餐饮服务、制造业和零售业。
麦肯锡报告还发现，一方面，任务的工资水平和所需技能水平与另一方面，该任务的自动化潜力之间呈负相关。总体而言，自动化会降低对从事低薪常规任务的低技能和中等技能劳动力的需求，同时提高对高技能、高收入劳动力的需求；后者从事需要技术能力和解决问题能力的抽象任务。简言之，技术变革偏向技能较高者。
在过去约30年里，偏向技能较高者的技术变革加剧了就业和工资的两极分化，使工资中位数水平的劳动者面临实际工资停滞，而未接受大学教育的劳动者实际收入大幅下降。这种两极分化加剧了劳动收入分配的不平等，进而推动整体收入不平等扩大——从戴维·奥托到托马斯·皮凯蒂等许多经济学家都强调了这一动态。
正如迈克尔·斯宾塞和我在一篇近期论文中所论述的，偏向技能较高者、取代劳动力的智能机器和自动化，还会通过其他几种方式推动收入不平等，包括赢家通吃效应，让超级明星和最幸运的少数人获得巨大收益；以及不完全竞争带来的租金和网络系统中的先发优势。数字资本的回报往往高于实体资本的回报，并呈现幂律分布，收益中不成比例的大部分同样流向相对少数的参与者。
斯宾塞和我指出，技术变革还带来了另一种加剧不平等的后果：它通过让企业能够快速、低成本地在遥远地区采购、监控和协调生产流程，“为全球化踩下了涡轮增压”，以利用较低的劳动力成本。因此，很难区分技术和全球化分别对发达国家就业、工资和收入不平等造成的影响。
我们的分析得出结论，这两股力量相互强化，并助推了资本在国民收入中所占份额上升——这是皮凯蒂财富不平等理论中的一个关键变量。国际货币基金组织《2017年4月世界经济展望》也得出了类似结论，认为发达经济体过去30年劳动收入在国民收入中所占份额下降，约有50%归因于技术的影响。国际货币基金组织估计，全球化对这一降幅的贡献约为技术的一半。
人们日益担忧越来越智能的工具可能对就业、工资和收入不平等产生影响，因此有人呼吁出台减缓自动化步伐的政策，例如对机器人征税。然而，这类政策会损害创新和生产率增长，而后者是生活水平提高的主要动力。
政策制定者不应束缚技术进步这只会下金蛋的鹅，而应着重采取措施帮助被取代的劳动者，例如教育和培训计划，以及收入支持和社会保障网，包括工资保险、终身再培训贷款，以及可随人转移的医疗和养老金福利。还需要更加进步的税收与转移支付政策，以确保自动化带来的收入和财富收益得到更公平的分享。
三年前，我曾提出，智能机器带来的收益能否广泛分配，取决于围绕这些机器制定的政策，而非机器本身的设计。此后，持相同观点的人不止我一个。遗憾的是，特朗普团队仍未领会这一点。
