试想一下，如果明天有70%的美国人被解雇，他们会去干什么呢？如果真像这样有一半以上的劳动力被炒鱿鱼，这个经济体恐怕也会不复存在吧？

但是19世纪初工业反动时期，劳工们就曾像这样被慢慢解雇。200年前，70%的美国劳力在农场任务。如今，自动化技术抢走了99%的任务，机器取代了他们(和他们的农用畜力)。但是，被解职的劳力并没有闲下来。自动化技术反而在新的领域创造出上亿的任务岗位。原来的农民加入了工人大军，在工厂生产农具、汽车和其他工业产品。从那时起，一波一波的新岗位相继涌现——设备维修、胶印、食品化学、摄影、网页设计——每一项都植根于先前的自动化技术。今天我们大部分人的任务都是19世纪农民基本无法想象的。

也许我们很难想象到了本世纪末，今天70%的任务可能会被自动化技术取代。是的，亲爱的读者朋友，你们的饭碗也会被机器抢走。换句话说，被机器人取而代之只是时间问题罢了。

反动曾经开始

这场巨变是由第二波自动化反动引领的，其核心是廉价的传感器和人工识别、机器学习、分布式智能技术。这种深层次的自动化，将触及从体力劳动到脑力劳动的所有岗位。

首先，对曾经实现自动化的工业部门，机器会进一步稳固它们的地位。机器人会取代组装流水线上的工人，然后再取代仓库里的工人。它们可以搬运箱子，对箱子进行分类，然后装上卡车。机器人还将继续进军蔬菜水果采摘业，直到把人类全部挤出普通农场。药店后台有一位发药机器人就够了，药剂师只需关注病人的咨询就好。接下来，打扫办公室和学校这种需求多些技巧的任务也会被日班机器人抢走，它们可以从打扫门窗干起，最终学会打扫厕所。高速长途货运则会由固定在驾驶室的机器人完成。

机器人还将继续进军白领任务。我们的很多机器上都曾经有了人工智能，只不过我们没无认识到。以美国叙说科学公司的一款软件为例：这种软件可以依据比赛情况撰写体育赛事旧事，或者依据网络上点点滴滴的文字通报公司股票每天的表现。任何文书任务都可以由机器人胜任，包括医学领域的许多任务。即便在那些不能简单用文书概括的医学行当，比如外科手术，机器人的身影也越来越多。任何有关海量信息处理的死板日常任务都可以自动化。无论你是医生、律师，还是建筑师、记者，甚至是程序员也一样：机器人反动是大势所趋。

人机关系的四个分区

为了便于理解机器人是如何拿走我们饭碗的，如今我们把人机关系分为四类，如右图所示：上下两行分别代表我们现有的任务或新任务，这些任务将由机器人接手，左右两列分别代表(最后看来)属于人的任务或属于机器的任务。

首先来看区域A：这些任务人类可以做，但机器人做得更好。如果人类情愿花费大量劳力，是可以纺出棉布的；但是自动织布机可以织出更完满、更便宜的布。如今想要去买手工布的独一理由就是你想要保留一些人为的缺陷。但是当你开车开到每小时70英里的时候，你不会希望你的车犯毛病——所以在造车过程中，我们觉得越少人碰我们的车越好。

但是事情并不是这么简单，我们总觉得计算机和机器人不太可靠。自动驾驶仪就是一种电子脑，它可以独立驾驶787喷气式飞机，但我们还是一反正常逻辑，把人类飞行员放在驾驶舱里监督自动驾驶仪，为了“以防万一”。20世纪90年代，电脑估价曾经全面取代了人工评估抵押贷款，许多报税任务都曾经由电脑来完成。还有日常X光检查和审判前的证据收集。以上这些任务，以前都是由领高薪的聪明人来干。对于机器人生产产品，我们曾经完全认可了，不久我们将会接受机器人的智能和服务。

再来看区域B：这些任务人类不能做，但机器人能做。一个简单的例子：没有任何辅助，人类很难做出一枚黄铜螺丝钉，但是自动化技术可以在一个小时内生产出1000个如出一辙的螺丝钉。没有自动化技术，我们不可能做出电脑芯片。做一块电脑芯片需求一定的精度、控制和极高的留意力，而我们的肉体不具备这些条件。同样的，无论教育程度如何，没有人可以迅速搜索世界上的所有网页，从中找出本人想要的一页，比如找出昨天加德满都的鸡蛋价格，就算是一群人来搜索也不行。每当你点击搜索按钮的时候，你都是在指挥机器人干活，做一些我们人类没法独立完成的任务。

虽然对机器人抢走人类饭碗的抱怨占据了各大头条，但是机器人和自动化也带给我们极大的好处：一些我们不能做的任务需求由它们来完成。我们没有计算机辅助检测(CAT)设备那种留意力，不可能一个平方毫米一个平方毫米地扫描搜索癌细胞。我们没有毫秒级的反射速度来把融化的玻璃吹成瓶状。我们也没有万无一失的记忆力，不可能记住美国职业棒球联赛上的每一个球，更别说还要立刻计算出下一个好球的概率。

我们并没有把“好任务”交给机器人。多数情况下，我们把本人不干的活儿交给机器人。这些活儿如果机器人不做就没有人做了。

如今我们来看区域C：这些新任务是自动化的产物，其中一些任务我们本人都不曾想到。机器人代替人类的最伟大之处就在于：在机器人和计算智能的协助下，我们能够做一些150年前从未想象过的任务。我们能穿过肚脐切除肠道肿瘤，能对我们的婚礼进行录像，能在火星上开车，也能让远方的朋友把图案隔空发送过来，然后在纺织品上打印出来。我们如今所做的上百万种新颖事可能会把1850年前的农民吓得眼花缭乱，这些事情有时还能换来报酬。这种转变不只仅是一个从难到易的过程。这些梦想的实现次要依赖于完成这些任务的机器，依赖于它们本身的能力，是机器给我们创造了任务机会。

需求特别指出的一点是，自动化技术创造出来的大部分新任务只能由其他自动化技术来完成。当我们有了谷歌这样的搜索引擎，我们又开始交给它上千条新任务。谷歌，你能通知我我的手机在哪儿吗？ 谷歌，你能领抑郁症病人去找卖药的医生吗？谷歌，你能预测下一次病毒性传染病什么时候迸发吗？技术进步是厚此薄彼的，它给人类和机器都创造了机遇与选择。

可以肯定，2050年最赚钱的行业是建立在一些如今尚未发明的自动化技术和机器上的。也就是说，我们如今无法预见这些行业，由于催生这些行业的机器和技术还尚未出现。机器人会创造出我们想象不到的任务。

最后，我们来看区域D：这些任务在一开始只要人类可以完成。一件人类可以做到但机器人(至少在很长一段时间内)做不到的事情就是，猜猜人类到底要做什么。这不是一个文字游戏；我们的欲求来源于我们先前的发明，这样说起来，判断人类想要做什么就是一个循环问题。