几乎每周都会有新的报告、书籍或评论发出警报，谈论技术性失业和“工作的未来”。然而，在考虑自动化对价值链大多数环节构成的威胁时，我们应记住，机器人无法完成人类无法指示它们去做的事。
迫在眉睫的“机器人崛起”会威胁人类未来的所有就业吗？关于这一问题，最深入的讨论见于麻省理工学院经济学家戴维·H·奥托于2015年发表的论文《为什么仍然有这么多工作？》。该文结合波兰尼悖论探讨了这一问题。正如20世纪哲学家迈克尔·波兰尼所说，“我们知道的比我们能说出来的更多”，因此我们不应以为技术能够复制人类知识本身的功能。计算机即使能掌握有关汽车的一切知识，也不意味着它会开车。
隐性知识与信息之间的区别，直接关系到未来人类将从事什么工作来创造经济价值。从历史上看，人类所承担的任务大致分为十类。第一类也是最基础的一类，是用身体移动实物；其次是用眼睛和手指制造单件实体产品。第三类是将材料送入机器驱动的生产流程，也就是充当人形机器人；接下来则是实际引导机器运转（充当人形微处理器）。
在第五类和第六类任务中，人从微处理器升至软件层面，承担会计与控制工作，或促进沟通和信息交流。第七类是实际编写软件，将任务转化为代码（这里会让人想起那句老笑话：每台计算机都需要一个额外的“Do”命令，即“照我的意思去做”）。第八类是提供人与人之间的联结；第九类则是为他人加油鼓劲、担任管理者或仲裁者。最后，第十类是对复杂问题进行批判性思考，并提出新颖的发明或解决方案。
在过去6,000年里，第一类任务逐渐转由其他力量承担，先是役用动物，后来是机器。在过去300年里，第二类任务也转由机器承担。在这两种情况下，第三至第六类工作都大幅增加；这些工作提升了机器日益增长的能力，工资也随之大幅上涨。
但此后，我们研发出了在执行第三类和第四类任务时比人类更出色的机器——在这些任务中，我们的行为像机器人和微处理器。这就是为什么制造业在发达经济体总就业中的占比已经连续两代下降尽管制造业生产率不断提高。这个趋势加上货币政策制定者过度热衷于抑制通胀，是美国和其他西方国家近期新法西斯主义抬头的重要因素。
更糟的是，我们现在已经到了机器人在执行第五类和第六类“软件”任务时也比人类更出色的阶段，尤其是在管理信息流——也必须承认，包括虚假信息——方面。尽管如此，未来几代人中，技术发展过程终将尘埃落定，人类届时只剩四类事情可做：批判性思考、监督他人、建立人与人之间的联结，以及把人类的种种念头转化成机器能够理解的语言。
问题在于，我们中只有极少数人拥有凭借自身创造力创造真正经济价值的天赋。富人能雇用的私人助理毕竟有限。许多鼓动者、管理者和纠纷调解者也已不再必需。剩下的是第八类：只要生计仍与有报酬的工作挂钩，要维护中产阶级社会，就取决于对人与人之间联结的巨大需求。
在这方面，波兰尼悖论带给我们希望。提供“人与人之间的联结”不仅本质上涉及情感和心理层面，还需要对社会和文化环境的隐性知识，而这些知识无法被编码成供计算机执行的具体、例行指令。此外，每一次技术进步都会创造新的领域，让隐性知识发挥作用；即便是与新技术本身互动，也离不开这种知识。
正如奥托所指出的，汽车制造商“使用工业机器人安装挡风玻璃……售后挡风玻璃更换公司雇用的则是技师，而不是机器人”。事实证明，“拆除破损的挡风玻璃、准备挡风玻璃框架以便安装替换件，并将替换件装入框架，这些工作所要求的实时适应能力，远超当代任何机器人能够以具成本效益的方式达到的水平。”换句话说，自动化依赖完全受控的条件，而人类永远无法完全控制整个环境。
有人可能会反驳说，人工智能应用或许能够培养吸收“隐性知识”的能力。然而，即使机器学习算法能够告诉我们它们为何做出某些决定，它们也只能在受限的环境领域内运作。它们正常运行所需的具体条件范围很广，因此很容易失灵、十分脆弱；相比之下，人类的适应能力则强健得多。
无论如何，如果“机器人崛起”构成威胁，那么在未来两代人之内，这种威胁还不会显现。目前，我们不应过于担忧技术性失业，而应更多关注技术在传播虚假信息方面所起的作用。若没有运转良好的公共领域，那我们又何必讨论经济问题呢？
