自動化(Automation)是指機器設備、系統(tǒng)或過程(生產、管理過程)在沒有人或較少人的直接參與下，按照人的要求，經過自動檢測、信息處理、分析判斷、操縱控制，實現(xiàn)預期的目標的過程。自動化技術廣泛用于工業(yè)、農業(yè)、軍事、科學研究、交通運輸、商業(yè)、醫(yī)療、服務和家庭等方面。采用自動化技術不僅可以把人從繁重的體力勞動、部分腦力勞動以及惡劣、危險的工作環(huán)境中解放出來，而且能擴展人的器官功能，極大地提高勞動生產率，增強人類認識世界和改造世界的能力。因此，自動化是工業(yè)、農業(yè)、國防和科學技術現(xiàn)代化的重要條件和顯著標志。

隨著科學的進步和社會上午發(fā)展，自動化將在更大程度上模仿人的智能，機器人已在工業(yè)生產、海洋開發(fā)和宇宙探測等領域得到應用，專家系統(tǒng)在醫(yī)療診斷、地質勘探等方面取得顯著效果。工廠自動化、辦公自動化、家庭自動化和農業(yè)自動化將成為新技術革命的重要內容，并得到迅速發(fā)展。

最近的巴拉克·奧巴馬總統(tǒng)在芝加哥的卸任演講上唯一提出的一個經濟危機，就是自動化技術對人們就業(yè)的影響，正如他所說：“下一波經濟混亂不會來自海外，而會來自國內自動化無情的步伐，它會使許多優(yōu)秀的、中產階級的工作不再被時代需要。”

奧巴馬在這里點出了世界各地許多人的恐懼：我們所有的工作最終都將由機器人完成。 有不少研究也在支持這個說法：最新數據表明，自動化將威脅到美國至少47%的工作機會還有世界其他地區(qū)的高達85%的工作崗位。不過，也有一些經濟學家認為，關于自動化的這一派觀點其實忽視了很多信息。

歷史背景中自動化促進生產經濟

只簡單說自動化會吞掉很多工作機會，其實是在忽略它提高生產力的能力?！豆鹕虡I(yè)評論》顯示，1995年至2005年，信息技術革命在歐洲、美國和日本并沒有對生產經濟產生任何負面影響，甚至還使當地勞動生產率和總增長率提高了分別0.6%和1%。波士頓大學經濟學教授吉姆·貝森對此數據的看法是：“這其實都取決于公眾的需求。” 因為如果生產力的提高顯著到可以增大人們對產品的需求，那么這就能使就業(yè)增長。而當新技術的發(fā)明可以創(chuàng)造以前根本不存在的工作時，情況更是如此。這時候，技術革新創(chuàng)造出的任何工作將直接對勞動力市場作出貢獻。

雖然自動化的發(fā)展會讓我們損失一些工作崗位，但也會創(chuàng)造許多、甚至更多其他的工作機會。一個典型的例子是ATM機(自動柜員機)在美國的推出。于20世紀70年代推出的ATM機在1995年到2010年間，從10萬臺增加到了40萬臺。對于銀行來說，維持ATM機運行比起支付柜臺員工的工資便宜太多，所以ATM機數量漸漸超過柜員，每個銀行的總成本也隨之逐漸下降。由于經營銀行的成本越來越低，行業(yè)內涌入了大量新銀行，最終使美國銀行的數量在1988年至2004年間增加了40%，這個增長意味著雇用更多的記帳員在這些銀行工作，而不是更少。使用ATM機代替銀行柜員并沒有使更多員工失業(yè)，甚至銀行柜員的就業(yè)還在1980年至2010年這三十年間增加了，而這增長的原因正是自動化帶來的生產力的提高。

紡織工業(yè)是這種促進作用的另一個例子。盡管目前材料制造行業(yè)98%的功能已經實現(xiàn)完全的自動化，但是織造工作的需求量自19世紀以來大大增加了。與ATM機的案例一樣，自動化降低了布料的價格，這增加了公眾的需求，最終導致更多的就業(yè)增長。還有證據表明，自動化可以生出一個職業(yè)來替代另一個職業(yè)，比如：可能不再需要有人去為老式打印機做排字工人了，但我們還是會需要平面設計師。一個行業(yè)是會消失，但另一個更專業(yè)、更創(chuàng)新、更能利用好員工能力的職業(yè)會隨著技術革新出生。此外，那些更加適合高度自動化的工作，如軟件開發(fā)和會計會在這種現(xiàn)象里獲利更多、更新更多。

部分自動化創(chuàng)造新工作機會

關于自動化的許多爭論都忽略了一個事實，即大多自動化都只是部分的，不是所有的工作都會被機器接管。事實上，1950年人口普查中列出的270個職業(yè)中只有一個是由于自動化而被淘汰的：電梯工，操作電纜的那種。事實上，部分自動化和完全自動化有很大區(qū)別，因為如果一個工作被完全自動化替代了，那么這個工作的確會消失，然而如果這個自動化的替代是部分的，那么工作就業(yè)率也許還會因為效率提升和需求增大而提高。還有一點很值得注意：報告表明，美國只有少于5%的工作能被當前科技的完全自動化代替掉。

麻省理工學院的經濟學教授大衛(wèi)·奧特還補充說：“沒有被完全自動化代替，能留下來的這些非自動化任務往往會變得更有價值。” 這是因為自動化可以接管單調、重復的任務，使專業(yè)人員有更多時間做真正能利用好他們技能的事情。例如，自動化將幫助抵押貸款行業(yè)的工作人員在處理貸款申請時花費更少的時間來研究文書工作，這樣他們才能有時間去發(fā)放更多貸款。同樣，在醫(yī)療保健領域，如果大多數常見病情的診斷可以自動化，急診室就可以將驗傷分類和專業(yè)診斷結合起來，讓醫(yī)生專注于特殊病例，增加整體治愈病人的數量。

這個趨勢在人工智能(AI)的時代會更加鮮明。比如在法律領域，機器人可以在處理案情的“背景了解”環(huán)節(jié)使用軟件篩選去分析大量法律文件。這個能力被很多人認為會減少傳統(tǒng)上履行這一職責的法律書記員和法律助理的數量。但恰恰相反，通過降低“背景了解”成本，自動化增加了對更深一步“背景了解”的需求。自1990年引入這類“背景了解”軟件以來，律師助理的數量明顯有所增加。

自動化不可突破的局限性

截止目前，自動化的能力并非無限，它始終會被波拉尼悖論限制。波拉尼悖論的名字來自卡爾·波拉尼，一個在1966年提出“我們遠比自己想象的懂得多”這一觀點的哲學家。展開來說，這種悖論指的是去自動化實行一些“只可意會，不可言傳”任務的困難。比如繪畫、論證或跳舞，都是即使高度精通它們的人也不可能完全描述得出實現(xiàn)過程的，而我們無法去給我們不能完全理解并解析實現(xiàn)過程的任務編程。誠然，有證據表明，會有能夠“理解”這些任務的深度學習系統(tǒng)可以消除這個障礙，但是目前，這類需要靈活性和創(chuàng)造力的職業(yè)仍很難被取代、很難會過時。

總而言之，在近期或更長遠的未來，自動化的主要影響不會是去減少、消除工作，更會是去重新定義它們。隨著市場經濟所需要的技能和任務的變化，我們對自動化的反應也不該是警惕預防或自我保護，而應是一個對教育的戰(zhàn)略性投資，去提高國民的綜合素質來一起加入這場創(chuàng)新的浪潮。提高教育投資，也正是奧巴馬任期最后頒布的幾個重要法令之一，其在現(xiàn)今時代背景中的重要性可見一斑。