隨著自動化技術的發(fā)展，勞動者因此面臨的影響似乎成為了熱門話題，而且往往引發(fā)焦慮。這完全可以理解?？萍己蜕鐣兏锿ǔ６紩ぷ鲀热莺凸ぷ鞣绞降姆椒矫婷娈a生影響。

當我們談論“機器人搶飯碗”話題時，除了興奮之外，很多讀者可能也會感到深深的焦慮。

對于大家的擔憂之情，我們有兩方面看法：

首先，細節(jié)很重要。雖然所有行業(yè)都會受到影響，但這些影響的特征卻有很大差異。為了理解今后可能發(fā)生的事情，我們必須明白一項工作究竟由哪些任務組成，了解具體行業(yè)和地區(qū)的人口因素，以及監(jiān)管或其他可能阻礙自動化技術發(fā)展的外部“制動器”（尤其是社會態(tài)度）。全盤概括的觀點所造成的誤導必然超過它所帶來的啟示。

其次，有必要提前面對這些問題。回避問題無法阻止科技進步。所以，關鍵是要依據事實規(guī)劃方法，而不能感情用事。盲目樂觀和盲目悲觀都不可取。

我們來看一個具體案例。

當媒體提到有可能因為自動化技術而減少的職業(yè)時，最常看到的就是與人和物品的移動有關的職業(yè)，例如卡車、出租車、專車等。這通常能寫出很好的標題，所有人也都會很快“理解”。但真正的前景非常復雜而微妙，未必會像媒體描繪得那么極端。

這些工作之所以意義重大，一方面是因為其數量龐大--不包括專車司機在內，全美約有400萬職業(yè)司機，另一方面則是因為其中的一部分人將此作為一項過渡性的經濟來源。出租車曾經是移民邁入工薪階層的主要入口（紐約多達94%的出租車司機在海外出生），但出租車司機的中位數收入不到全美整體收入的一半。

隨著專車服務在美國及全球不斷擴張，全職和兼職司機的機會正在增加--短期內還有可能繼續(xù)增加。然而，這種勞動力的擴張不太可能持續(xù)。很多人預計，無人駕駛共享汽車將在2020年推出，從而在2025年左右對這些依賴駕駛員的領域產生實質性的影響。

這便引發(fā)了一個重要問題：這些人未來可以從事什么工作？他們需要什么樣的培訓和技能？

與很多新的技術進步一樣，新的機動性--包括無人駕駛汽車--都會提升效率和生產力，從而降低單位運輸成本。這會令消費者擁有更多剩余收入，從而花費到其他的商品和服務上。

這些收入會花到什么地方？與之匹配的工作又是什么？

當人口趨勢與新的機動性相碰撞，可以想象逐漸變老的嬰兒潮一代需要外界的協(xié)助來就醫(yī)和跑腿--盡管“開車”不再是這項工作的一部分。

旅行和休閑可能繼續(xù)增長。整體來看，圍繞流動性管理服務的市場規(guī)模將會不斷擴張，從而帶來更多職業(yè)。還會出現(xiàn)一些新的企業(yè)，通過數字方式讓乘客和產品運輸的規(guī)劃及損耗變得更高效、更有趣、更多產、更安全、更干凈、更便宜。這可能引出維護車隊和遠程監(jiān)控等一系列工作。這些都是周邊領域。（隨著可再生能源逐步替代化石燃料成為雇主來源，能源領域已經發(fā)生了類似的職業(yè)分布和職業(yè)增長。）

移動和智能城市的結合也可以帶來更為廣泛的利益，例如提供易于獲得的醫(yī)療服務、高效的能源和不同的工作。

即便常被認為最容易搶司機飯碗的無人駕駛卡車，也會給當今的駕駛員帶來福音。擁有商業(yè)執(zhí)照的駕駛員在卡車行業(yè)始終都很短缺，而大型行業(yè)團體預計，美國未來10年大約需要近90萬名新的卡車司機。該行業(yè)的離職率也很高，年輕人對這類職業(yè)的興趣很低。

現(xiàn)在可以考慮不久的將來可能出現(xiàn)的一種情形：無人駕駛卡車在高速公路上行駛，而駕駛艙內則由人類負責“監(jiān)督”，他可以針對市中心等較為復雜的路況提供幫助，并確保商品安全送達。由于這類汽車可以超長距離行駛，所以駕駛員的需求會減少，從而緩解短缺現(xiàn)狀。

卡車駕駛員的疲勞程度也會降低，離家的時間也可以縮短（這同樣是因為無人駕駛卡車可以不停行駛）。當然，這在很大程度上取決于技術和監(jiān)管的進步程度。但我們或許可以發(fā)現(xiàn)，隨著目前的卡車司機逐漸老去、無人駕駛系統(tǒng)漸漸成熟、普及范圍逐步擴大，未來會實現(xiàn)軟著陸。

較為平衡的做法是承認城市里的專車司機可能會發(fā)生職業(yè)變動，面臨職業(yè)壓力。長途卡車司機同樣會面臨這一狀況，但時間會延后，速度也會放慢。

不過同時也要意識到，價值更高的新工作也可能涌現(xiàn)，而且這些變化會給全社會帶來利益。問題在于，這些新工作是否足以給未來的勞動者帶來足夠的崗位？

縱觀歷史，自動化往往會提高勞動生產力，讓勞動者專注于工作中價值更高的元素。就像工廠自動化減少了很多令人筋疲力盡的任務，轉而強調技能要求較高的機器操作。類似地，如果能夠幫助駕駛員完成轉型，我們?yōu)槭裁床幌Ｍ{駛員做一些更有價值、生產力更高的工作呢？

我們最終需要幫助司機和工人等當今社會的勞動者，找到5年到10年內出現(xiàn)的工作會需要哪些技能，幫助他們獲得足夠的技術和經驗來完成這些工作。從歷史上看，大批量的就業(yè)再培訓一直都難以擴大規(guī)模，但變革總是無情的，這就要求我們努力幫助他們在一個數字化程度更高的世界里具備更高的生產力。

我們已經出現(xiàn)了技能缺口：需要找到一種方法，通過數字化方法武裝這些勞動者，使之具備足夠的技能來滿足現(xiàn)有職位的需求。我們需要從現(xiàn)在就秉承一種辯證思維，從而為所有人都創(chuàng)造意義深遠且富有成效的機會。