美國《華盛頓郵報》網(wǎng)站7月13日發(fā)表題為《機器人是為中產(chǎn)階級而來的嗎？》的文章，作者為吉姆·坦克斯利。文章稱，新的經(jīng)濟研究結果認為，計算機和電子人不會使美國的勞動者被淘汰。但它們正在使國家經(jīng)濟越來越向有利于富人的方向傾斜，而不利于窮人和中產(chǎn)階級。
機器無法完全取代人類
文章稱，來自麻省理工學院和哈佛大學的兩位經(jīng)濟學家弗蘭克·利維和理查德·J·默南開展了一項細致的研究，探究近幾年有哪些工作被自動化奪走，伴隨技術進步又有哪些工作很可能要被奪走。他們在論文中提出：“在可預見的未來，‘電腦化’的挑戰(zhàn)不是大規(guī)模失業(yè)，而是必須培養(yǎng)更多年輕人來完成計算機無法勝任的工作。”
利維和默南說，如果美國決策者希望保持全球經(jīng)濟優(yōu)勢和防止低收入美國人落得更遠，他們就必須解決這一挑戰(zhàn)。
最近，麻省理工學院教授埃里克·布林約爾松和安德魯·麥卡菲撰寫了一本名為《與機器賽跑》的電子書，把過去十幾年就業(yè)增長緩慢歸咎于自動化。該書認為，過去人們設想絕不可能由機器完成的各類工作都處在向自動化過渡的階段。作者以卡車司機為例，他們的工作受到即將面世的谷歌無人駕駛汽車的威脅。
文章指出，利維和默南認為，根據(jù)同麻省理工學院人工智能專家的廣泛對話，人工智能領域的這類突破不可能馬上到來。他們不相信無人駕駛汽車將取代卡車司機，因為計算機仍然存在缺乏“常識”的問題——如果一個皮球突然滾到街上，無人駕駛汽車不會預先剎車，因為它不知道后面很可能跟著一個追球的小孩。
利維和默南回顧了美國過去50多年的就業(yè)情況，把工作分成5大類：日常手工任務、日常認知任務、非日常手工任務、處理新信息和解決非系統(tǒng)性問題。在過去20年，幾乎所有就業(yè)凈增長都出現(xiàn)在計算機忙活最多的兩個領域：處理新信息（例如解決客戶的互聯(lián)網(wǎng)服務問題）和解決非系統(tǒng)性問題（比如在計算機診斷無法確定問題時修理汽車）。
換句話說，計算機已經(jīng)變得非常擅長需要插入公式或只需遵循指示的任務。人類仍然更擅長互相討論，搞清問題所在，然后制訂解決辦法。
富家子更能適應自動化
文章指出，在經(jīng)濟中仍然有大量工作需要這些人類的技能。但富家子在獲得這些工作方面占據(jù)巨大的優(yōu)勢。這要得益于他們所受的教育和他們的家庭環(huán)境，后者或許更為重要。
利維和默南寫道：“由于需要不斷獲取和處理新信息，對文化水平的要求不僅是能夠讀出單詞的發(fā)音，還要求具有背景知識和詞匯來搞清新遇到的詞語和概念的意思。”研究結果顯示，在這方面，富家子弟有巨大的優(yōu)勢，因為他們在嬰兒期聽父母說話的數(shù)量近4倍于領取福利家庭的孩子。較富裕的父母還會送孩子上幼兒園、參加科學實踐營和各種其他充實活動來補充他們的基礎教育。
就未來就業(yè)市場最看重的技能而言，默南在一次采訪中說：“富裕家庭的孩子在家里獲得大量這樣的技能，但窮孩子得不到。”
兩位經(jīng)濟學家說，教育工作者和決策者必須想辦法填補這一差距，否則他們有可能加重美國已經(jīng)巨大和具有破壞性的經(jīng)濟不平等。
