如果明天，美國每 10 個人中，就會有 7 個人失業，那么他們會做什么呢？

自然，你很難想象會有哪種經濟體，會讓所有的公司接近半數的員工離職。但，如果我們將這個過程放慢來看的話，你會發現，這個過程其實跟 19 世紀初的工業革命對勞動力產生的影響很像。200 年前，70% 的美國人還在農場里工作，而今天，自動化機器人已經取代了過去 1% 的人工。并且，值得注意的是，那些被機器人所取代的工人，并沒有因此而賦閑在家，因為自動化在接管人類工作的同時，不僅開創了全新的領域，同時也創造了億萬的工作崗位。過去那些從事農業的人，現在正管理者生產農具、汽車還有其他工業產品的車間。而自上次的工業革命起，一浪接一浪，全新的職業也被創造出來——機器維修工、平板印刷工、食品化學工程師、攝影師、網頁設計師等等——這些都是前工業化時代的產物。而我們目前手頭的工作，也是 80 年代農場主，無法想象的。

同樣，你也很難想象，在這個世紀結束之前，70% 我們現在所謂的工作和職業，都將會被自動化的機器接管。是的，親愛的讀著，你的工作未來也可能會為機器所取代，或換個方式說，機器人接手你的工作，只是時間問題。這也是第二次自動化浪潮所引領的趨勢，這股浪潮會圍繞著人工識別、廉價傳感器、機器學習以及分布式智能展開。而這種深度的自動化變革，將會影響所有人，從體力勞動者，到腦力勞動者。

首先，機器依然會保持他們在自動化領域已有的優勢。即流水線工人被自動化機器所取代之后，下一步，便是取代在倉庫的工作人員。機器人可以全天候的舉起 150 磅的貨品，取箱子、整理排序、并將這些箱子放到卡車上。蔬菜和水果的采摘工作也將變得自動化，直至最后，可能就不再需要人工采摘了。在藥房里，可以安排一個專門的機器人負責配藥工作，那么藥劑師就可以專心診斷人的病情。而在學校里，機器人也可以從負責日常教室和過道里的打掃工作開始，最終取代清潔人員，開始打掃包括廁所在內，復雜環境的清理工作。而需要出長途車的司機，也將被機器人司機所取代。

同時，機器人也將陸續開始接管白領們的工作。很多機器人其實已經開始智能化了，只是我們目前不這么說而已。由 Narrative Science 編寫的一個軟件，可以讓機器自己撰寫關于體育比賽的新聞稿件，有些公司日常的股票分析報告，也可以經由機器人摘錄網上的文字片段，來搞定。任何需要處理大量文案的工作，都可以由機器人接管。而在醫學領域，甚至有些不是文案的工作，比如說外科手術，也可以變的越來越機器化。任何需要做大量信息研究的工作，都可以變的非常自動化。無論你是一名醫生、律師、建筑師、記者，甚至是程序員：機器人接管將是成為一部史詩。

而這一切已經開始了。

機器人正變得越來越智能：這也是為什么我們正站在一個歷史的轉折點上的原因。

我們在智能機器人應該長什么樣子，和將會怎么行動這事兒上，心存偏見，而這種偏見，將會蒙蔽我們的雙眼，讓我們對身邊發生的一切，都視而不見。對智能機器人類人化的要求，就好像去要求飛機應該像鳥兒一樣，撲哧翅膀才能夠飛。這種要求自然是有邏輯缺陷的，因此，我們需要換一種方式，拋棄掉這種類人化的要求，只有這樣，人工智能才能在最大程度上貫穿我們的生活。

由 Rethink Robotics 新推的一款名為 Baxter 的機器人，是一款全新的、具有革命性的產品。他之前發明過暢銷清潔機器人 Roomba vacuum 及其系列，也曾是 MIT 的教授。Baxter 是首批可以被安排在人們身邊工作機器人的例子之一，初看之下，你很難留下什么深刻印象 (見上圖)，粗壯的手臂、一個平板屏幕，這些都跟通常在工廠里見到的機器人差不多。但，Bater 又跟普通的機器人有三個非常明顯的區別：

首先，它是有眼睛的，盡管略顯呆滯，Baxter 可以通過這雙眼睛來觀察四周，避開與人類的碰撞。這是之前裝配機器人沒有的特點，并且，之前的機器人都必須得跟人類進行物理隔離。它們或是被安排在一個鐵籠子里，要么被安置在一個玻璃籠子中。在一個普通小店里安插一個需要被隔離開來的機器人，顯然是沒有多大意義的。最好的假設就是，機器人可以由工作人員通過手動輸入信息，來安排它們日常的工作流程。但 Bater 就不會遇到這個問題，通過力反饋技術，它不僅可以判斷是否有跟人類或者其他機器人發生碰撞，并且還非常有“禮貌”。你只需給它插上插頭，然后就可以安心的在旁邊做自己的工作了。

其次，任何人都可以訓練 Baxter。是的，任何人，不管你是目不識丁的清潔工，還是專業領域的工程師。盡管沒有工業機器人那么的精準、強大和敏捷，但是 Baxter 比這些只能做單項任務的機器人都要智能。你可以抓住它的“胳膊”，手把手的教它具體的工作流程。這頗有點“跟著我做”的意思，一旦 Baxter 學會自后，它就會自動重復這一過程。

從以往的經驗來講，過去我們讓機器人接受新的任務，這個任務可能很簡單，但是，也需要高級工程師和程序員為此寫上上千條的代碼。這樣帶來的結果就是，一個標準的工業機器人，真正貴的地方，不在于它的硬件，而是買來之后的保養和維護成本。普買一個工業機器人，花費是 10 萬美元，但花在編程、訓練和維護上的費用可能是前者的四倍。這些零散的花費，累加起來，可能會有 50 萬之多。

第三就是，定價 22000 美元的 Baxter，相比它售價 50 萬美元的前輩，可謂是相當便宜的。Baxter 是第一款 PC 機器人，可能它既不能作為一個玩具、在精準度上也有所欠缺，但是，因為搭載 PC 的緣故，它跟傳統的用于工業的機器人，有明顯的區別。它能夠跟用戶直接進行實時的交流，中間不需要任何如工程師和程序員類的中轉過程，甚至，你還可以讓它做一些無關緊要、無聊的事情。小型制造商完全可以買一個，用于倉庫貨品的打包，或者管理他們的 3D 打印機，或者充當 iPhone 生產線上的一員。

Baxter 的設計師 Brooks 說：“我們目前正在思考中國的制造業。隨著機器人的制造成本越來越低，運費將會遠遠超出生產成本。將生產車間建在潛在客戶 5 英里的范圍內，會縮減大部分開支。”

隨著機器人陸續接管人類的工作，最后留給我們的，主要會是服務業的工作。在我同 Brooks 穿過當地麥當勞時，我問他，哪些工作是機器人所能取代的。他的回答是，讓機器人給我們做飯，至少還需要三十年的時間?？觳偷昀锏墓ぷ?，常常是輪班制的，你的工種常常會根據需求變來變去，這很不適合機器人來做。Brooks 目前想的是，設計一款有一般用途的機器人，工人們可以在做好一些基本的設置之后，就在它們旁邊工作。如果這種想法能夠實現，那么我們的工作任務將會被分成兩個部分，而隨著機器人能做的事情越來越多，它們在工作中占有的比重越來越大，直到最后完全接管我們的工作。而至于人類新的職業，是我們目前無法憑空想象的。

為了更好的說明機器人接管人類的過程，我們將人類和機器人的關系，分為以下四類：

這里，行代表機器人是否會接管我們目前就有的工作，或是將會被創造出的工作，而縱向代表這些工作是 (在一開始) 適合人類，還是適合機器人。

讓我們從A象限開始：人類可以做，但是機器可以做的更好。普通人織棉布，可能耗時很長，但自動化的紡織技術不僅速度很快，圖樣也可以更為復雜，每尺布的成本也只有幾美分，當然要是你對手工的不完美有種特殊的癖好，喜歡穿“不完美”的衣服，那就另當別論了。而汽車制造領域也是如此，越少人參與整個生產過程，造出的汽車在性能方面，表現也會更好。

而對于繁瑣的日常家務來說，其主要的問題還是在于人們對機器人的不信任。而這一點，我們也一直拒絕承認。機器人已經能夠做一些重復性的工作了，在某些情況下，甚至比人表現的更為出色。在沒有任何外界輔助的情況下，它們可以駕駛一架 787 飛機，即便如此，人們還是會在機艙里，安排一位監管飛行員，以防萬一。除此之外，很多稅務的制備過程，也已經電腦化了。在醫療領域，過去那些被賦予高薪的工作，比如 X 攝像分析以及病癥收集都可以由機器人或電腦來完成?？梢哉f，我們目前已經接受了可靠的智能化工具，過不了多久，我們也會開始接受由智能機器人所提供的服務。

下一個是B象限：人類不能做，但是機器人能做的工作。這樣的例子有很多，比如制造黃銅螺絲，普通工人在沒有任何輔助設備的情況下，是不可能做到的，而自動化系統，則可以每小時準確無誤的生產一千枚。沒有自動化，我們甚至都無法徒手去做一塊電腦芯片，這類工作都是需要極高的精準度、控制力和專注，普通的人工不可能長時間同時擁有這三種素質。而就網頁搜索來說，無論背后的團隊受教育程度怎樣，你都無法利用人工，檢索全球網頁，然后給出一個昨天英國約克郡雞蛋價格的搜索結果。你每次搜索，都是由智能算法給出結果，我們只能發明這些算法，并不能成為算法本身。

過去由人工挑選頭條的工作，已經被機器人和自動化系統所取代，而隨著它們變得越來越強大，它們已經開始可以做人類不能做到的事情。醫生只能基于 CAT 掃描結果，找到癌細胞，自己沒有做 CAT 掃描的能力。同樣，我們也不可能記得美國職業棒球大聯盟比賽里的每一次投擲。

我們并非將“好工作”拱手讓給機器人。我們只是將我們不能做的工作交給了它們，沒有這些機器人，這些工作只能被閑置。

現在，讓我們來看一下C象限：由自動化所創造出來的新工作——包括那些我們目前沒有意識到的，我們需要去做的工作。機器接管最厲害的地方在于：有了這些機器人和人工智能的幫助，我們能夠做 150 年前根本無法想象的事情。比如，我們可以去除肚臍里的腫瘤、為婚禮錄影留念、在火星上開車、打印朋友通過 IM 傳過來的圖案。還有很多類似這種我們能做，或者能夠付費找人去做的事情，這些都是 1850 年的農場主無法想象的。是機器讓這一切成為可能，換句話說，我們現在習以為常的工作，很多都是由機器“創造”的。

在還沒有汽車、空調、純平電視和卡通漫畫之前，沒有一個在古羅馬時期生活的人會希望在他們去雅典的路上，能吹個空調，看個漫畫。兩百前的上海弄堂里，在還沒有水暖之前，也不會有人告訴你說，你可以通過一臺手掌大小的設備，聯系到遠在武漢的朋友。RPG 游戲已經讓成千上萬的年輕小孩，想要自己去打造一款游戲，職業游戲設計師也成為他們夢寐以求的職業——在維多利亞時期，有誰會知道游戲設計師是個什么職業呢？種種這些，背后都是由自動化所推動的。

我敢打賭，2050 年收入最高的職業，盡管目前可能還沒出現，但一定是在自動化和機器相關領域的?，F階段，我們不會知道這些可能的工作具體是什么，因為我們并沒有看到機器和技術未來會創造那些可能的職業。

最后，我們來看象限D ：目前只有人類能做的工作。舉個例子：判斷什么才是人類真正想要去做的事。 我們的意愿是由我們之前的發明來驅使的，而這些意愿的產物 (新的發明)，也會催生出人類新的意愿，這是一個不斷循環更替的過程。

當機器人和自動化為我們做一些非?；镜墓ぷ?，讓我們的衣食住行都變得相對簡單之時，我們或許會問：“人呢？人要做什么？”工業化不僅延長了人的壽命，也將我們的選擇更加的自由，未來，我們可以自由選擇任何你想做的職業：芭蕾舞演員、全職音樂家、數學家、職業運動員、時尚設計師、瑜伽大師或者漫畫家等等任何可以印在名片上的職業。當然，隨著時間的推移，機器人遲早也可以做這些事，而那時，可以會有新的類似：“我們應該做什么”這種問題，只是，目前討論這些，還為時尚早。

盡管大部分的工作會由機器人取代，但后工業化時代的經濟仍會繼續擴張，因為未來我們的部分任務就是去找出、創造和完成新的工作，隨后，這些新的工作，也將由更新的機器人所接管。明年，無人駕駛汽車將變得非常普遍。而這種自動化，也將會帶來更多新的職業，比如，當對我們全天的活動自動定位變得稀松平常的時候，自然會出現一批專業的分析師出現，來指導你更好的利用這些數據。自然，我們也需要一批保養機器人的人，只是這些新的工種，也終將再次被機器人所取代。

當我們所有人都擁有專屬于自己的機器人時，真正的變革便會來臨。Baxter 的“后人”們，將會隨時待命、如果你開有一家有機農場，你便可以用你的“機器人艦隊”來幫你除草、殺蟲并收割農產品，甚至你還可以雇個“監工”。那時，你的工作就是做一些番茄品種調研，然后決定種植哪個品種的番茄。

目前你可能很難想象：你的侄子或侄女，在他們的車庫里，擺弄著機器人，鼓搗著電動汽車變頻器。我們的孩子會變成 App 開發師，鼓搗出一臺甜點制造機，然后賣給遠在中國的百萬富翁。

讓每個人像擁有一部手機一樣，擁有一臺專屬機器人，這只是一個開始，如何利用好這些“伙伴”，幫助我們更高效的完成任務，才是重中之重。人工也并非生產機器人的主要成本，幫助維護這些機器人的人工才是。這是人類與機器共生的一個生態系統，我們人類的主要任務將會是，繼續訓練機器人，讓他們接管更多工作，因此，至少人類會一直有這樣一份“工作”。

而在接下來的一年里，盡管我們同機器人的關系會變得前所未有的復雜，但有一個規律是一直反復出現的。不管你做著什么樣的工作，工資多少，在未來，你將不斷的重復經歷下面七個階段：

1. 我現在做的事，機器人做不了
2. 機器人可以做大部分我所做的事，但不能完全取代我
3. 他們可以做任何我做的事情，只是在它們壞掉的時候需要我去修理，并且這種情況時常會發生
4. 機器人已經能夠非常完美的勝任重復性的工作，但有新的任務時，需要我來訓練他們
5. 機器人接管了我那份無聊的工作，因為很明顯，這種重復性的工作，并不太適合人類
6. 盡管舊工作被機器人接管，但我的新工作要更有趣、薪酬更高
7. 再次回到原點——我很高興，機器人目前還不能做我做的事情

這并非是一個同機器人比賽的過程，而是一個同機器一起合作、協同進步的過程。在未來，你的薪水很可能決定于你是否能夠很好的利用這些機器人來幫助你提高效率，做過去無法完成的事情。很多工作上的事情在未來也可能會變得非常依賴于機器人，就像現在離不開電腦一樣。而什么由機器人來做，什么應該由人類來做，這兩者之間的界定，也不會那么清晰。

事實上，從某種層面上將，我們也應該讓機器人來接管我們的工作，尤其對于那些機器人可以比人類做的更好的工種來說。這些機器人不僅能做我們根本不會的，還會幫助我們創造新的職業、進一步激發人類的潛能，使我們更加人性化。

機器接管的未來，你準備好了嗎？