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自动化的前世今生 发表时间:2019-04-09 15:11:54 浏览次数:945
自动化的前世今生


人们对生产自动化的恐惧始终存在，从早期的卢德运动，到近期《第二次机器革命》一书中预测自动化将给就业带来毁灭性的打击，尤其对普通劳动者而言。本期推送麻省理工学院经济学教授David H. Autor 2015年发表在Journal of Economic Perspectives上，“Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation”一文。作者基于对美国劳动力市场历时数据考察，得出了较为积极的判断和预测。文章认为，在过去数百年、数十年间，自动化并没有使大部分工作消失。自动化对劳动力产生替代作用的同时，也对劳动力有互补效应。劳动力市场的一个重大变革是“两极化”（polarization）现象，就业和工资增长主要集中于收入和技术分布的上下两端，中间层没有任何增长。作者最后指出，人工智能和机器人技术的发展，将影响到未来职业变革和就业增长的轨迹。


1. 自动化对工作岗位数量的影响，即“O型环生产函数”的作用；


2. 自动化对工作岗位质量的影响，即劳动力市场“两极化”和波兰尼悖论；


3. 就业两极化是否会导致工资两极化；


4. 近期劳动力市场高技术岗位增长放缓的现象；


5. 未来是否能克服波兰尼悖论：环境控制与机器学习的变革路径。










1 O型环模型：为什么自动化不一定减少就业数量？


总体来说，工作场所的许多技术，都是为节省劳力而设计的。从拖拉机、流水线，到数据表格，其首要目标是用机械力量替代人力，用设备稳定性取代手工制作，用数字化计算取代缓慢易错的大脑神经系统。既然如此，为什么技术革新没有造成绝大多数人失业？为什么自动化发展没有带来就业总量的缩减？其中非常重要的一个经济学事实在于，当自动化无法替代某些工作任务时，通常就会对其形成补充作用。即绝大多数工作流程依赖多方要素的投入，如劳工和资本、脑力和体力、创造力和机械重复、技术水平和直觉判断、努力和灵感，等等。每种要素都独立扮演着至关重要的角色，无法被取代。在这种条件下，当其中一组任务的生产率提高，也会同时增加其他任务的经济价值。


Kremer（1993）提出的“O型环生产函数”解释了这一论点。它来源于“挑战者”号航天飞机事故。生产链中任一环节的失误会导致整个生产流程的失败；相反，任一环节的安全性得到改善，将会提升链条中所有其他环节的价值。因此，当自动化让工作流程变得更加可靠、廉价和迅速，生产链中工人的价值也将得到提升。作者用信息技术和银行就业的例子作为典范，ATM自动柜员机的引进非但没有造成银行柜员的失业，反而增加了对柜员的需求。


2为什么有些工作难以被自动化取代？


自动化除了对就业数量造成影响，还会影响到已有工作的质量。作者描绘了美国1940-1980和1980-2010年间七大类职业就业变迁的全景图。在前40年间，职业变迁的路径，由需要体力、危险、单调的工作，向技术蓝领和白领工作转移。后30年，处于技术等级顶层的职业（专业性、技术性和管理职位）仍然发展迅猛；然而，技术蓝领职位迅速萎缩，文书和销售类职位的发展急转直下。尽管如此，低工资的个人服务业开始吸纳越来越多未受高等教育的劳动者。


3人工智能可以克服波兰尼悖论？


近十几年来，计算机化和机器人技术的进步，已经进入到之前认为不可能的人类活动领域，从开车、解析法律文书，甚至从事农业生产。这是否意味着绝大多数任务都可以实现自动化，在很大程度上克服波兰尼悖论？作者认为，波兰尼悖论有助于解释哪些目标尚未实现，而未来通过哪些路径最终会实现。工程科学和计算机科学可以通过两条迥然不同的路径——环境控制和机器学习，使那些我们“不了解其规则”的任务实现自动化


环境控制


通过规范环境，让相对死板、缺乏灵活性的机器实现半自动化，绕过了波兰尼悖论。就像为了开汽车，要将自然的陆地进行压平、重整，再铺上柏油，这种规范环境的方法已经扎根于日常技术中。作者以仓储自动化为例，Kiva Systems通过一个调度程序，取代了传统的人工拣货员，执行搬运货架的常规任务。更难以被认可的一个例子是谷歌自动驾驶汽车，其背后的运作逻辑都是利用环境控制扩大自动化的范围。


机器学习


与其让机器学会我们都不理解的规则，不如从背景、数据和统计应用中研发出可以意会的机器，这条路径使波兰尼悖论发生逆转。以识别椅子为例，机器学习并不需要明确被称为“椅子”的物理模型，其核心是无关理论的暴力技术（brute force technique），只需要大量的训练数据库、充分的处理能力，以及高级的软件。搜索引擎就是机器学习的实例。机器学习算法中讽刺的是，它们也不能“告诉”程序员为什么它们能够做到自己所做的。






劳动力市场两极化不会无限持续下去。未来不会消失的中等技术工作，将结合自动化的常规任务与工人的非常规任务，即人际互动、灵活性、适应性与问题解决。Lawrence Katz称这些将技术任务与人际任务完美结合起来的工人为“新匠人”（the new artisans）。作者同时还提到人力资本投资的国家教育和培训体系，以及有关分配和稀缺的经济问题，都是由自动化与就业的关系引申到更宏观、更深刻的社会经济问题。


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David H. Autor (2015) "Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation" Journal of Economic Perspectives, Vol. 29, No. 3, pp. 3-30. http://dx.doi.org/10.1257/jep.29.3.3

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