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科技挟持了未来的经济?
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科技挟持了未来的经济?

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时间:2020-07-27 22:41:11

科技挟持了未来的经济?

诺贝尔经济学奖得主米尔顿‧傅利曼(Milton Friedman)在一九六○年代为亚洲某开发中国家政府提供顾问服务,他被带去参观一个大型公共工程,看到大批工人挥动铲子,但现场没几部推土机、拖拉机、或其他重型挖土器具,傅利曼甚是惊讶,遂提出疑问。负责的政府官员解释,这项工程是该国为「创造就业」而推动的建设,傅利曼于是作出后来很出名的回应:「那干幺要给那些工人铲子,不乾脆给他们汤匙?」

社会大众往往害怕机器侵蚀就业机会,创造未来长期失业,傅利曼的这句话传达了经济学家们对这种心态的怀疑批判,且往往是公然地嘲笑。就历史来看,这种怀疑批判显然有其道理。在美国,尤其是二十世纪,科技的进步总是把我们推向更繁荣的社会。

过程中当然是有一些暂时性问题,或者应该说是重大颠覆:农业机械化导致数百万工作机会蒸发,大量失业的农场工人被迫前往城市的工厂寻找工作;后来,自动化与全球化把劳工逐出製造业,推动这群人进入服务业寻找新工作。这类转变过程中往往出现短期失业潮,但从未演变成系统性或永久性问题,转变创造了新就业机会,被逐出原产业而失业的人也终究会找到新机会。

此外,新工作往往比先前的工作好,需要更精进的技能,也提供更优渥的工资。尤其是二次大战后的二十五年间,这种情形最明显不过,美国经济这段「黄金年代」,特徵是科技快速进步和美国劳动力福祉提升呈现完美的共生。随着生产线使用的机器改进,操作机器的劳工的生产力也提高,劳工的专业变得更有价值,让他们得以要求更高工资。整个战后时期,科技进步连带使平均所得提高,因为生产力的激增使他们的工资提高。花用他们不断增加的所得,进一步驱动市场的产品与服务的需求。

这种良性循环迴路驱动美国经济前进,经济学家享受了他们的黄金年代。就在这段时期,保罗‧萨谬尔森(Paul Samuelson)之类的重量级人物把经济学转变成一门有坚实数学基础的科学,经济学渐渐变成几乎完全由複杂艰深的数量与统计技巧主导的一门学科,经济学家开始建立複杂的数学模型,这些模型至今仍然构成经济学的知识基础。战后经济学家在从事研究时,自然会检视周遭欣欣向荣的经济现象,认为这是常态:经济自然是如此运作,也总是会如此运作。

贾德‧戴蒙(Jared Diamond)在二○○五年出版的《大崩坏》(Collapse: How Societies Choose to Succeed or Fail)中叙述澳洲农业发展的故事,欧洲人在十九世纪殖民澳洲,发现了一块相当肥沃翠绿的大地,他们和一九五○年代的美国经济学家一样,认为眼前的是常态,将会无止尽地持续下去。于是,他们在这片看似肥沃的土地上大举投资于开发农场和牧场。

但是,不出一、二十年,现实的打击出现,农民发现澳洲的气候实际上远比他们最初以为的乾燥,他们当年抵达这片新土地时,正好幸运,或者该说是不幸地遇上气候的「金髮女孩时期」(Goldilocks period),所有条件正好有利农业发展的甜蜜时期。在今天的澳洲,你仍然可以发现早年错误投资的遗迹:一片荒漠中残存被废弃的农舍。(金髮女孩时期或金髮女孩经济是指经济温和适度成长,不会太热而引发通膨、又不会太冷而导致经济衰退,典故源自童话故事「金髮女孩 Goldilocks 和三只小熊」。)

我们有很好的理由推断,美国经济的金髮女孩时期同样也接近尾声。生产力提高和工资上升之间的共生关係在一九七○年代就开始瓦解,以二○一三年来说,生产线或非技术劳工的平均实质薪资,经通膨调整后比一九七三年时低了约一三%,然而住屋、教育、医疗等大额项目生活成本却高涨。

二○一○年一月二日的《华盛顿邮报》(Washington Post)报导,二十一世纪前十年,美国经济体系没有创造出任何新的就业机会,这是自大萧条(The Great Depression)以来,不曾出现过的情形。事实上,二次大战后,没有哪个十年的就业机会增加幅度少于二○%,纵使在发生停滞性通膨加上能源危机的一九七○年代,就业机会也增加了二七%。如果我们考虑到,美国经济每年需要创造约一百万个新工作机会,才能满足劳动人口的成长量,那幺二○○○年代的新就业机会零成长就更加令人震惊了。换言之,在二十一世纪的前十年,美国经济应该创造出一千万个新就业机会,但现实是一个也没出现。

所得不均情形也恶化到了一九二九年以来最严重的程度,很显然,一九五○年代,生产力提升的利得有部分进了劳工的荷包,但如今这些利得几乎全进了企业主和投资人的口袋。美国的国民所得中,劳动所得的比例急剧下滑,而且显然在持续下滑中。美国经济的金髮女孩时期已经到达终点,面临了新的时代。

在新时代,劳工和机器之间的关係出现根本的改变,最终将挑战我们对科技的一项基础假说:机器是提高劳工生产力的工具。在新时代,机器变成劳工,劳动力和资产之间的界线愈来愈模糊。

这一切演进的背后驱动力,是电脑科技的高速进步。多数人现在都已熟知「摩尔定律」(Moore’s Law),电脑演算能力大约每十八个月至二十四个月就会提高一倍,但不是人人都充分理解这种进步的速度。

想像你启动车子后,一开始时速五英哩,一分钟后速度加倍至十英哩,一分钟后再加倍,之后继续加倍。惊人的不只是时速不断加倍而已,还有你的行进哩程。在最初一分钟,你行进了四四○英呎;在时速二十英哩的第三分钟,你行进了一七六○英呎;在时速八十英哩的第三分钟,你的行进哩程将超过一英哩。到了第六分钟,你将需要一辆马力更强、更快速的车子,以及一个赛车场。

想想看,二十七分钟后,车速将有多快,你在最后那一分钟将行进多少哩程。积体电路于一九五八年问世后,电脑演算能力大约就翻倍了这幺多次。目前正在发生中的革命并不是因为加速本身,而是因为这种加速已经持续太久了,以至于我们可预期的累积进步程度非常惊人。

回答上述问题,你的车子加倍速度二十七次后,时速将达六七一百万英哩,在最后那第二十八分钟,你将行进超过一一○○万英哩。以这种速度行驶五分钟左右,就能把你送达火星。这大致就是自积体电路于一九五○年代末期问世并开始持续快速发展后,现今资讯科技所达到的境界。

我在软体开发领域工作超过二十五年,可以说是坐在摇滚区见证了电脑演算力的超速跃进,也近距离看到软体设计以及提高生产力工具的惊人发展。此外,身为小型企业主,我也目睹了科技发展如何改变我的企业经营模式,尤其是,雇用员工执行例行事务的需求显着降低了。

二○○八年爆发全球金融危机后,我开始认真思考电脑演算力持续翻倍的含义与牵连影响,尤其是它即将显着改变未来几年与数十年的就业市场和整个经济的可能性,把这些思想与洞察写成我的第一本着作《隧道之光》(The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future),于二○○九年出版。

我虽在书中探讨了科技加速推进的重要性,但却低估了它推动世界变迁的速度,例如,我在书中指出,汽车製造商研发防撞系统,帮助防止车祸,当时的预期是:「假以时日,这类系统可能演进出能够自行开车的科技。」结果,「假以时日」没过多久就成真了!书出版不到一年,Google 就推出了完全自动化的无人驾驶车,之后,美国的内华达州、加州、和佛罗里达州均立法通过,在一定的规範下,无人驾驶车也可上路。

当时,我也在书中谈到人工智慧领域的发展,那时候人工智慧最令人印象的表现应该是IBM的「深蓝」(Deep Blue)电脑在一九九七年打败世界棋王盖瑞‧卡斯帕洛夫(Garry Kasparov)的故事。但意料之外的是,IBM 推出的深蓝后继者「华生」(Watson)在二○一一年接受另一项更困难的挑战──参加电视智力竞赛《危险边缘》(Jeopardy!)。西洋棋比赛的规则固定,因此可以预期难不倒电脑。但《危险边缘》智力竞赛就完全不同,它需要近乎无限的大量知识、高明的语法剖析能力,甚至包括玩笑话和双关语。「华生」在节目中的胜出不仅令人敬畏,也有高度实用价值意义,事实上,IBM 已经準备让「华生」在医学和客服领域扮演重要角色。

未来几年世界将发生惊奇的变化,这些惊奇不仅限于科技进步,还有科技进步对于就业市场及整体经济造成的影响,这些影响将颠覆世人对于科技与经济的看法。

一直以来,社会普遍认为自动化构成的就业威胁主要是针对教育程度低、技术水準较低的劳工,因为这类工作往往例行(routine)且重複(repetitive)。但是,在你安于这种见解之前,请先思考科技的发展速度。曾经,一提到「例行固定」的职业,我们会联想到组装线的工作,但今天的现实已大不相同。无疑地,低技能水準的职业将持续受到冲击,但是,许多大学毕业的白领阶级劳工将发现,在软体自动化和预测性电脑演算能力继续快速提升下,他们的工作也岌岌可危。

事实上,说到最可能受到科技发展威胁的工作,「例行固定」的工作可能不是最好的说法,更正确的说法应该是「可预测性」(predictable)的工作:别人能不能藉由查看你执行过的所有事务,学会你的工作?或者,某人能不能像学生準备考试那样,藉由重複执行你已经完成的事务而变得熟练?若是的话,那幺有朝一日,很可能有一套电脑演算法能够学会你绝大部分,甚至所有的工作。尤其是在「大数据」科学持续发展之下,这种可能性益增:组织收集每一个营运层面的巨量资讯,累积的大量职务相关资讯,就等一套智能机器学习演算法问市,开始深入分析和学习其人类前任者留下来的记录资料。

这一切演变与发展的结果是,拥有更高的教育和技术水準未必能够有效保障你的工作将来不会被自动化。以专门判读医疗摄影成像的医事放射师为例,他们需要接受至少十三年的教育和训练养成,但是,现在的电脑愈来愈擅长于分析影像。不难想像,在不远的将来,放射科影像判读的工作可能会由机器执行。

总之,电脑很擅于学习和取得新的技能,尤其是提供它们大量资料的前提下。初级职务尤其可能受到严重冲击,证据显示,冲击已经在发生中,刚踏出校门的大学毕业生薪资在过去十年持续下滑,近五成的大学毕业生被迫接受不需要大学学历的工作。事实上,如同本书后面会谈到的,包括律师、新闻劳工、科学人员、药剂师等在内,许多高技术专业人员的就业机会已经被进步的资讯科技明显侵蚀,而且受到冲击的并非只有他们,多数工作都有某种程度的可预测性,很少人的工作是完全是靠创意或天马行空地思考。

伴随机器取代可预测性质的工作,劳工将面临一项空前的挑战。过去,自动化科技往往较专业,一次只颠覆一个产业的就业市场,劳工能想办法转换至另一个新兴产业。但现今的情形非常不同,资讯科技是通用型的科技,它的影响将是大範围的,几乎现存的每一个产业的劳力需求都可能因为新科技而降低,而且,这种转变可能发生得很快。在此同时,新兴的产业几乎自诞生开始就採用强而有力的、节省劳力的科技,例如,Google 和 Facebook 之类的公司在变得家喻户晓、达到高市值的同时,员工数相对于其规模和影响力而言可说是非常少。我们有充分理由可以预期,类似情境将在近乎所有的未来新兴产业中上演。

这一切显示,我们即将面对经济与社会的巨大转变,过去对劳工和準备踏入职场的学生提供的建议可能不再管用。不幸的现实是,很多人即使做对了每件事,追求更高的教育和取得更多技能,仍然无法在新经济中找到稳固的立足点。

除了长期失业和低就业率对个人生活和社会结构可能造成的冲击,我们要付出的经济代价也很大,生产力、工资上升及消费支出增加这三者之间的良性迴路将瓦解。其实,这种良性反馈作用已经严重降低了:我们面临的不均状况并非只发生于所得方面,也发生于消费方面,目前,美国所得最高的前五%家庭囊括了总消费支出的近四成,几乎可以确定,这种消费集中于高所得群的趋势将会持续下去。工作依旧是把购买力送达消费者手中的主要机制,倘若这机制继续被侵蚀,我们将面临有购买力的消费者太少而无法继续在大众市场经济中驱动经济成长的局面。

如同本书想要说明的,资讯科技的进步正把我们推向一个引爆点,这引爆点终将使整个经济体系的劳力需求明显降低。但是,这样的转变未必会在所有产业以一致、可预期的方式展开,截至目前为止,高等教育和医疗产业是经济体系中相对没有被科技破坏力影响的产业。但讽刺的是,就因为科技还未能破坏这些产业,导致医疗和教育的成本提高,反而可能加剧其他领域的负面冲击。

当然,科技并非独力影响及形塑未来,它将和其他重大的社会与环境挑战交织作用,例如人口老化、气候变迁、资源枯竭等等。常有人预期,伴随婴儿潮世代退出劳动市场,最终将出现劳力短缺,这可以有效抵消、甚至胜过自动化造成的冲击。快速创新也常被视为一股对抗力量,有可能减轻、甚至扭转我们对环境加诸的汙染与破坏。但是,许多这类假说是建立在不确定、不稳固的基础上,现实一定远比我们所想的更为複杂。吓人的事实是,若我们未能认知科技进步的含义与影响,并且开始思索因应之道,人类未来可能面临所谓的「完美风暴」:不均的恶化、科技进步导致的失业、以及气候变迁,这些现象将同时发生,并且交互作用,使彼此扩大与增强。

在加州硅谷,「破坏性科技」(disruptive technology)是个经常被随性使用的词,没有人怀疑科技具有破坏整个产业、搅乱特定经济部门和就业市场的力量。但我在本书中提出的疑问牵涉更广大层面:科技的加速进步会不会颠覆我们的整个体系,以致于我们可能需要结构性的变革,才有可能继续繁荣?

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