作者: [美]埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson） / [美]安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）
副标题: 数字革命如何加速创新、推动生产力，并且不可逆转地改变就业和经济
原作名: Race Against the Machine
译者: 闾佳
出版年: 2013-1-20
定价: 6.00
装帧: 平装
丛书: 东西文库
ISBN: 9781620960073
第一章 技术对就业和经济的影响
我们称之为“工作的终结”论点，这是1995年，杰里米·里夫金（Jeremy Rifkin）给自己的一本书所起的标题。里夫金在书中提出了一个令人不安的大胆假设：“我们进入了世界历史的一个全新阶段——为全球人口生产商品、提供服务所需要的工人，正变得越来越少。”
这一重大转变是计算机带来的。“未来岁月，”里夫金写道，“更先进的软件技术，会让整个文明变得越来越‘去工人化’……今天，经济的……所有部门……都经历着技术换代，逼得数百万的人口进入失业状态。”为应对这种转变，他写道：“很可能是下个世纪最紧迫的社会问题。”
第二章 棋盘下半场的人性与技术
谷歌的无人驾驶汽车表明，数字模式识别能力近年来进步得有多么快，多么远。莱昂布里奇的GeoFluent技术表明，计算机进行复杂沟通的能力已经取得了多么大的进步。IBM沃森实验室的另一项技术（名字也叫“沃森”）则表明，将两种能力合二为一后计算机可以变得多么强大，多么深入地闯入原以为专属于人类的领域。
1965年，摩尔在《电子杂志》（Electronics Magazine）上发表文章指出，造价最低的集成处理电路上的晶体管数量，每12个月会翻一倍，他预测，这一发展速度未来将会持续下去。等事实证明他所言不虚时，摩尔定律就诞生了。后来，人们修正了集成晶体管翻倍所需的时间；目前最多人接受的时间期限是18个月。
软件似乎也跟硬件进步得同样快，至少，在某些领域是如此。计算机学家马丁·格罗谢尔（Martin Grötschel）分析了1988年到2003年计算机处理标准优化问题的速度。他发现这期间计算机的处理速度提高了4300万倍。进步主要来自两个因素：处理器更快，软件内置的算法更好。处理器速度提高了1000倍，但这跟算法上的改进比起来不免相形见绌：算法在同一时期改善了43000倍。
尽管计算机正蚕食着高级模式识别和复杂沟通等过去人类独占的领土，但目前，人类仍然在这些领域掌握着制高点。比如，经验丰富的医生做出诊断，靠的是将自己积累的医学知识跟患者的化验结果和症状描述进行比较，同时采用一种我们称为“直觉”的先进潜意识模式识别能力。
人型仿生机器人仍然相当原始，精细运动技能差，下楼梯总会跌倒。所以，园丁、餐馆跑堂暂时还无需担心被机器取代。
还有许多肢体工作需要高级的心理能力；水管工和护士整天要进行大量的模式识别和问题处理，护士还需跟同事及患者展开许多复杂沟通。
眼下，计算机已经具备了强大的模式识别能力，但并不擅长整体性地解决问题；例如，如果不经过人类创造者的重新设计、重新编程、输入不同的数据，IBM的超级计算机并不能把从国际象棋里学到的知识应用到《危险边缘》游戏，或者其他任何挑战上。
如今的数码机器尽管力量强、速度快，但尚未表现出太多的创新能力。它们不能写出非常好听的歌曲和了不起的小说，或是为新业务提出优秀的设想。
阿兰·图灵（Alan Turing）认为，机器是否能够思考这个问题“毫无意义，不值得讨论”，但1950年，他提出用一项测试来检验机器能变得有多像人。“图灵测试”指的是，让人类测试组同时跟人和计算机在线聊天。如果测试组的成员基本无法判断哪一方是机器，那么机器就通过了测试。
图灵自己预测，到2000年，计算机在这一测试中和人无法区别的概率是70%。然而，在洛伯纳大奖赛（自1990年开始举办的图灵测试竞赛）上，聊天程序只要能说服一半的评审相信自己是人，就能拿到25000美元的奖金了。总之，不管计算机现在达到了多么高的境界，始终还不够像“人”。
第三章 创造性破坏:技术飞速发展和就业岗位消失下的经济
罗伯特·索洛（Robert Solow）夺下诺贝尔经济学奖，就是因为他指明了，经济增长并非因为人们工作更努力，而是因为人们干活干得更聪明。这意味着使用新的技术和生产技巧能创造更多的价值，且无需增加所用的劳动力、资本和其他资源。
随着技术不断向前挺进，机器能比人类更廉价地完成越来越多的工作，我们可以想象，未来总有一天，技术会取代从前专属于人类工人的就业岗位和任务。事实上，至少在美国，非技术工人的工资已经连续30多年走低了。
技术导致失业的威胁是真切的。为理解这一威胁，我们先对技术变化导致的三群互有交叠的赢家和输家做个定义：（1）高技能vs低技能工人；（2）超级明星vs平凡群众；（3）资本vs劳力。
1．高技能vs低技能工人
大卫·奥特尔、劳伦斯·卡茨（Lawrence Katz）、艾伦·克鲁格（Alan Krueger），以及弗兰克·利维和理查德·默南等诸多学者的详细研究所证明，对高技能劳动力的相对需求提高，跟技术的进步（尤其是数字技术的进步）有着紧密联系。因此，人们把这种变化叫做“偏向技能的技术变革”（skill-biased technical change，简称SBTC）。最近一轮偏向技能的技术变革有两种不同的组成部分。机器人、数控车床、计算机库存控制、自动转录等技术已经替代了过去完成这些常规任务的工人。同时，数据可视化、分析、高速通信和快速原型制造等其他技术，凸显了以数据为驱动的抽象推理能力的重要性，从而提升了这些工作的价值。
2．超级明星vs平凡群众
许多行业都是赢家通吃或至少是赢家吃掉大部分的竞争，少数几个巨头抢下奖品的最大份额。
数字技术扩大了这些市场的规模和范围。这些技术不光能复制信息商品，甚至还能够越来越多地复制商业流程。因此，一个人的天分、洞见或决定如今能主宰全国甚至全球的市场。与此同时，优秀但不够杰出的本地竞争者愈发被从市场里排挤出去。各行各业的超级明星现在挣到的报酬都比几十年前要多了。
这种效应，在收入分配最顶部是非常明显的。薪资分布最靠前10%的人，比劳动力其余人等做得都要好得多，可即便是在这一群体中，也出现了日益加剧的不平等。1%收入最高者的收入增长速度比其他最高收入者都要快。反过来，0.1％和0.01％收入最高者的收入，增长得甚至更加快。
经济学家罗伯特·弗兰克（Robert Frank）和菲利普·库克（Philip Cook）证明，随着技术的转化，录音、软件、戏剧、运动，以及其他所有行业都可以通过字节传输之后，赢家通吃的市场如雨后春笋般激增。随着经济越来越以软件为基础（有些领域体现在明处，有些体现在暗处），这一趋势加快了速度。一如我们在2008年的一篇《哈佛商业评论》文章中讨论过，数字技术不光能够复制字节，也能复制流程。例如，CVS等公司在自己的企业信息系统里嵌入了订购处方药的流程。每当CVS有所改进，便立刻将之扩散到分布在全国的4000家门店，放大改进的价值。因此，行政决策的触及范围和影响（如怎样对流程进行组织），也相应扩大了。
3．资本vs劳力
根据谈判理论，生产创造的财富是按照相对议价能力来分配的，反过来，这又反映了每一种投入对生产所做出的贡献。如果技术降低了人类在特定生产流程中的重要性，资本设备的所有者就能够在生产的商品和服务中占据更大的收入份额。可以肯定的是，资本的所有者同样是人类——故此财富并不会从社会中消失——但资本的所有者一般跟完成大部分劳动的人截然不同，而且人数极少，所以，收入的分配会受到影响。
特别是，如果技术替代了劳动力，你可能会料到，设备所有者赚取的收入份额相对于劳动者会增高——这是典型的资本和劳力议价之战。近年来这种事情发生得越来越多了。凯瑟琳·马迪根（Kathleen Madigan）注意到，经济衰退结束以来，设备和软件的实际支出飙升了26%，而员工薪资总支出基本持平。
技术进步很快，好消息是，它从根本上提高了经济的生产力。然而，技术进步并不能自动惠及社会中的每个人。尤其是，收入和就业机会都变得愈发不平等。最近的技术进步对一些技能群体更为有利（尤其是许多领域的“超级明星”），并有可能提高了资本较劳动力在整个国民生产总值中所占的比重。
中值收入停滞不是因为技术缺少进步。恰恰相反，问题出在我们的技能和制度没跟上技术快速发展的步伐。
第四章 该怎样做？处方和建议
我们该怎样执行“驾驭机器赛跑”的策略呢？解决办法来自组织创新：共同创造新的组织结构、流程和业务模式，充分利用日新月异的技术和人类技能。
换句话说，中值收入停滞，就业增长的两极分化，对创新企业家而言是大好机遇。他们可以设计新的商业模式，把数量不断膨胀的中等技能工人和日益廉价的技术结合起来，共同创造价值。跟机器竞争，现在绝对是最糟糕的时候，但对天才企业家来说，眼下的时机却再好不过。
随着我们深入棋盘的下半场，技术越来越快地向前发展。为了跟上技术的步伐，我们不光需要企业家精心设计的组织创新，还需要另一种宏观战略：投资互补性的人力资本——从飞速发展的技术中受益最多所需要的教育和技能。就算聘用技能不那么高的工人，聪明的企业家也能够发明新的途径，创造价值。然而，劳动力市场传来的消息显然是：依靠受过良好教育的工人，更容易创造价值。
就算人类驾驭机器赛跑，而不是直接和机器赛跑，也仍然会出现第三章中所描述的赢家和输家。在整体经济继续发展的同时，有些人，甚至是很多人，收入照样会陷入停滞或萎缩，就业机会消失。
富兰克林·D.罗斯福把这个道理说得最为透彻：
任何一个国家，不管多么富裕，都浪费不起人力资源。大规模失业造成的士气消沉，是我们最大的浪费。在道义上，它是我们社会秩序的最大威胁。
故此，我们的建议主要集中在想办法让所有人都高效地为经济做出贡献上面。因为技术还将跑在前头，在许多领域，它都会拉开快慢选手的差距。组织和制度创新，可以将人力资本和机器加以重组，实现基础宽泛的生产力发展。这就是我们建议的焦点所在。
首先，对中值收入停滞不前的原因加以诊断，我们就站到了适合提出解决办法的位置上。解决办法涉及到加快组织创新、创造人力资本创造，跟上技术步伐。为实现上述目标，我们至少有19种具体步骤可供采纳。
教育
1．教育投资。一开始，只需要提高教师工资，这样，就会有更多最优秀、最聪明的人选择这一职业，在其他许多国家，情况就是这样。美国教师的薪资收入比普通大学毕业生低40％。教师是美国最重要的财富创造者。对高技能劳动力，提高其数量、改善其质量，能带来双赢局面：促进经济发展，减少收入不平等。
2．通过解除教职等形式，让教师对绩效负责。这应该是加薪谈判中的一环。
3．把对学生的指导和考试、认证等区分开来。把学校教育的重点放在可核实的结果和可衡量的绩效上，减少对时间、努力和威信的强调。
4．对处在12年基础学习阶段的学生，要延长他们的课堂学习时间。美国学生落后于国际竞争对手的一个原因便是，他们每年少接受近一个月的指导。
5．鼓励技术移民，提高美国高技能工人的比重。如果外国学生拿到了高级学历（尤其是受认可大学的科学和工程科学历），就颁发绿卡。扩大H-1B签证计划。美国的高技能工人在跟其他高技能工人合作时，往往能创造更多的价值。为他们提供合作条件，可以增进全球的创新和发展。
企业家精神
6．不光精英商学院，整个高等教育都要将创业精神作为一种技能来传授。对中等技术、中间阶层的创业家，要训练他们掌握基本的创业和管理原则，鼓励更广泛阶层的人参与创业。
7．效仿加拿大和其他国家的做法，为企业家新增一种创办人签证，提升美国的企业家精神。
8．建立信息交流中心和资料库，以便创造和传播新的业务模式。一套针对初创企业的标准化工具包，能够为许多行业的新创业者铺平道路。工具包的内容可以是多种多样的，如加盟经营机会，提供业务框架结构的数字“食谱”。随着工作性质的演化，就业培训应当辅之以创业指导。
9．积极减少政府对兴办企业设置的障碍。很多行业都需要不同层级的多个政府机构给予复杂的审批核准。这些举措往往隐含着这样的目标：以牺牲新企业及其员工的代价，保护现有企业主的租金。
投资
10．投资升级国家的通信和交通基础设施。美国土木工程师学会对美国目前的整体基础设施打出了不及格的分数“D”。基础设施升级，能促进观念、人员和技术的流动与混合，带来生产效益。它还能直接带给许多人工作。就算你不是热心的凯恩斯主义者，恐怕也相信，劳动力市场上有大量闲散人员的时候，是进行基础建设投资的最佳时机。
11．增加基础研究经费，提高包括美国国家科学基金会、美国国立卫生研究所、美国国防部高级研究计划局等卓越政府研发机构的资金投入，并对无形资产和企业创新给予全新的关注。和其他形式的基础研究一样，这些投资能带来始料未及的溢出效应，私人投资者的投入往往是不足的。
法律、法规和税收
12．克制对招聘解聘进行监管的冲动，让美国劳动力市场继续保有相对的灵活性。禁止裁员反而会降低就业，因为它提高了企业最初招聘的风险，尤其是企业正在尝试新产品或新商业模式的时候。
13．提高聘请员工较之购入更多技术的相对吸引力。要达成这一目的，可以减少雇主的工资税，规定聘用长期失业的工人可获津贴或税收减免。对交通拥堵和污染收税，则可弥补人工税降低的部分，甚至还略有超出。
14．把福利和工作剥离开来，增加灵活性和活力。要是健康保健和其他法定福利与就业捆绑在一起，人们便难以转移到新岗位上，无法辞职去开办新企业。比如，许多潜在的企业家为维持医疗保险而无奈放弃了创业机会。丹麦和荷兰就是这方面的负面例子。
15．不要急于监管新的网络业务。一些观察家认为，类似亚马逊“土耳其机器人”等“众包”业务剥削了参与成员，这些人应当得到更好的保护。然而，在尝试的最初期，应当给予创新平台的开发者最大限度的创新和实验自由，参与者是自主决定要加入创新实验的。他人应当尊重这种决定，而不是横加阻拦。
16．免除或减少庞大的住房抵押贷款补贴。此笔费用每年高达1300亿美元，如果分配到科研或教育上，对经济发展的帮助更大。民众自购居所固然有许多值得称道的优点，但也有可能降低劳动力的流动性和经济的灵活性，跟提高经济灵活性的需求有所矛盾。
17．减少对金融服务大笔或明或暗的补贴。金融行业之所以吸引了太多最优秀、最聪明的头脑和技术，部分原因就在于政府有效地为金融机构提供了“大而不倒”的担保。
18．改革专利制度。因为待审批的专利积压，合乎资格的审核员短缺，不光颁发良好的专利需要数年时间，更糟糕的是，这套制度还颁发了太多低质量的专利，专利官司充斥了美国的法院。因此，专利密林非但不能鼓励创新，反而让创新噤若寒蝉。
19．缩短（而非延长）版权期限，提高合理使用的灵活度。版权涵盖了太多数字内容。《版权期限延长法案》（Sonny Bono Copyright Term Extension Act）等过分的限制禁止对内容加以混合、重配，以创新方式加以使用，有违宪法倡导创新的本意。