過去的科技取代了人體的勞力，因而增加了人類努力的價值，并在這個過程中，帶動經(jīng)濟快速發(fā)展。而未來的科技，則會代替人類的感官和大腦，因此將會加速這個過程，但同時也會有風(fēng)險，可能使得數(shù)以百萬計的人，根本無法有經(jīng)濟貢獻。而這樣對于正在縮小的中產(chǎn)階級，造成更大的傷害。
一般估計的科技進步速度，總是不精確，但是我們可以持平地說，過去比現(xiàn)在的進度慢得多。歷史學(xué)家亨利?亞當(dāng)斯 (Henry Adams)測量煤的發(fā)電量，以衡量技術(shù)進步的速度。他估計，從1840年到1900年間，發(fā)電量每十年增加一倍，相當(dāng)于年復(fù)和成長率約7％?，F(xiàn)實的情況可能比這速度慢得多。例如在1848年，火車速度的全球紀(jì)錄達(dá)到了每小時60英里。一個世紀(jì)以后，商用飛機載客飛行速度接近每小時600英里，每年只有約2％的進步速度。
相較之下，現(xiàn)今的進步速度快得多。以計算機內(nèi)存的信息儲存密度為例。從1960年到2003年，這密度增加了五百萬倍，有時每年以60％的速度增加。與此同時，如摩爾定律（Moore’s Law）所預(yù)測，半導(dǎo)體技術(shù)過去五十幾年，以40％的速度在進步。這種進步的速度，潛藏在技術(shù)創(chuàng)造出的各種智能機器中，從機器人到汽車到無人機，它們不久將主導(dǎo)全球經(jīng)濟，并在這個過程中，以驚人的速度降低人類勞動的價值。
這就是為什么我們很快會看見成群的零經(jīng)濟價值人民。設(shè)想出如何因應(yīng)這樣的發(fā)展所造成的影響，將是利伯維爾場經(jīng)濟在本世紀(jì)面臨的最大挑戰(zhàn)。
如果你懷疑取代人工的科技進展的速度，不妨看看全球最大的代工廠富士康。它在中國擁有超過一百萬名員工。2011年，該公司設(shè)置了一萬個機器人，名為Foxbot。如今，該公司每年增設(shè)三萬個Foxbot機器人。每個機器人的價格約兩萬美元，用來執(zhí)行例行性的工作，如噴漆、焊接和裝配等。2013年6月26日，富士康CEO郭臺銘在公司年會上說：「我們有超過一百萬名員工。在未來，我們將增加一百萬個機器人員工?！巩?dāng)然，這意味著該公司將避免雇用接下來需要的一百萬名工人。
如果摩爾定律持續(xù)適用，可以讓我們繼續(xù)看到每年績效大幅提升40％，那么一個Foxbot可以做到什么樣驚人的程度。巴克斯特（Baxter）是價值22,000美元的機器人，最近才剛剛將軟件升級，目前這款機器的年產(chǎn)量是500個。再過幾年，一次能生產(chǎn)一萬個更聰明的巴克斯特機器人，可能把成本降到五千美元以下。在這樣的價格下，就算是在最落后國家的最低工資工人，都可能無法與之競爭。
當(dāng)然，科技的進步一定都會取代工人。但是，過去它也以更快的速度，創(chuàng)造了人類新的就業(yè)機會。這一次，情況可能有很大的不同，尤其是當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）排除了許多交易和決策中有關(guān)人的因素?！傅诙?jīng)濟」已經(jīng)到來（經(jīng)濟學(xué)家布萊恩·阿瑟［Brian Arthur］用「第二經(jīng)濟」這個詞，來說明經(jīng)濟中計算機只與計算機聯(lián)機所從事交易的部分）。很簡單，它就是虛擬經(jīng)濟，它的主要副產(chǎn)品之一，就是工人被具備復(fù)雜程序代碼的智能機器取代。這個蓬勃發(fā)展的第二經(jīng)濟中，充滿了樂觀的創(chuàng)業(yè)家，并已產(chǎn)生新一代的億萬富翁。事實上，在未來數(shù)十年里，蓬勃發(fā)展的第二經(jīng)濟很可能會帶動很大的經(jīng)濟成長。
更發(fā)人省思的事情是：阿瑟教授推測在十多年后，也就是2025年左右，第二經(jīng)濟可能會和原來的「第一經(jīng)濟」在1995年時一樣大，規(guī)模約7.6兆美元。如果第二經(jīng)濟確實達(dá)到這樣的成長率，將會取代大約一億名工人。把這個數(shù)字做清楚地分析，目前的總就業(yè)勞動力是1.46億人。這些被取代的工作中，有相當(dāng)大一部分會由第二經(jīng)濟創(chuàng)造的工作來替補。但不是所有的工作都會有新工作取代。剩下來的，光是在美國，可能就會有四千萬人是沒有經(jīng)濟價值的。員工不適任，或找不到工作的現(xiàn)象將造成深遠(yuǎn)的影響。
假設(shè)，第二經(jīng)濟的機器人和智能機器，目前僅能夠做到相當(dāng)于一個智力中等的工人（智商100左右的人）所負(fù)擔(dān)的工作。又假設(shè)，這些機器里的技術(shù)不斷以目前的速度提升，而且，這個技術(shù)進步的速度提升機器人的智商的速度達(dá)每年進步1.5分。那么到了2025年，這些機器的智商將高過90％的美國人。像這樣在十年進步15分的智商，將讓智能機器多承接另外五千萬個工作。
覺得不可思議嗎？那些智商115機器人的先鋒部隊，其實已經(jīng)出現(xiàn)了。在某些狀況下，我們不再需要高學(xué)歷醫(yī)學(xué)博士的頭腦了。2013年，美國食品藥物管理局（FDA）批準(zhǔn)了嬌生公司（Johnson & Johnson）的Sedasys機器，能給予患者丙泊酚（一種短期靜脈麻醉藥）以達(dá)到鎮(zhèn)定的作用，無需麻醉師來執(zhí)行。在放射科的一個新興領(lǐng)域是計算機輔助診斷（CADx）。英國皇家學(xué)會最近公布的一項研究顯示，計算機在識別透亮度（暗圖像的出現(xiàn)），比放射科醫(yī)生幾乎精準(zhǔn)10倍。
政治家、經(jīng)濟學(xué)家和科學(xué)家，可能會對這些單項的估算有些爭議，但爭論這些數(shù)字反而忽略了一個更大的重點。機器智能已經(jīng)對工作的價值產(chǎn)生重大影響，而對多數(shù)人而言，人類的價值現(xiàn)在是由同等智慧的機器成本來設(shè)定。
現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是要跟得上40％?60％的進步速度。即使像亨利?亞當(dāng)斯這樣的天才，都不太有信心能達(dá)到僅僅7％的進步速度。
簡單的的政策面解答，是要提供更好的培訓(xùn)。但以這種變化的速度，改善教育體系永遠(yuǎn)都做得不夠，也太遲了。同樣的，以人為方式提高最低工資標(biāo)準(zhǔn)，等于是補助被智能機器取代工作的人，結(jié)果只會讓問題惡化。哈佛大學(xué)信息系教授戴維?布魯克斯（David Brooks）曾建議，政府應(yīng)積極加強基礎(chǔ)建設(shè)，「降低對不工作的人之幫助，但增加對有工作的人的支持?！箍紤]改為采用累進消費稅制，并「雙倍降低人力資本，從學(xué)齡初期的教育計劃到小區(qū)大學(xué)及之后的推廣教育?！沟?，即使有效而積極地實施他的計劃，可能也只能短期地跟上40％的進步速度。
在此同時，布魯克斯的解決方案只會導(dǎo)致更大規(guī)模的政府，和更強力的指揮和控制。我們很難想象這樣一個遲緩的政府體系，如何可以跟得上如此迅速的變化，尤其當(dāng)它現(xiàn)在都只能夠勉強跟得上而已。
最終，我們需要一個新的、個人化的方式，從文化的角度來詮釋工作的意義和人生的目的。否則，人們雖然會找到一個解決方案（人類總是找得到解決辦法的），但那個方案可能與我們之所以開始這場科技革命的目的背道而馳。