【電子書】被科技威脅的未來

前言
 
諾貝爾經濟學獎得主米爾頓．傅利曼（Milton Friedman）在一九六○年代為亞洲一個開發中國家的政府提供顧問服務，他被帶去參觀一個大型公共工程，看到大批工人揮動鏟子，但現場沒幾部推土機、拖拉機、或其他重型挖土器具，甚是驚訝，遂提出疑問。負責的政府官員解釋，這項工程是該國為「創造就業」而推動的建設，傅利曼作出後來很出名的回應：「那幹麼要給那些勞動者鏟子，不給他們湯匙？」
 
人們及社會往往害怕機器將侵蝕就業機會，創造長期失業，傅利曼的這句話傳達了經濟學家們對這種心態的懷疑批判，且往往是公然地嘲笑。就歷史來看，這種懷疑批判顯然有其道理。在美國，尤其是二十世紀，科技的進步總是把我們推向更繁榮的社會。
 
過程中當然是有一些暫時性問題─―事實上是重大顛覆：農業機械化導致數百萬工作機會蒸發，大量失業的農場工人被迫前往城市尋找工廠工作；後來，自動化與全球化把勞動者逐出製造業，推使他們進入服務業尋找新工作。這類轉變過程中往往出現短期失業增加問題，但這問題從未演變成系統性或永久性問題，轉變創造了新就業機會，被逐出原產業而失業的人找到了新機會。
 
此外，那些新工作往往比先前的工作好，需要更好的技能，提供更優的工資。尤其是二次大戰後的二十五年間，這種情形最明顯不過，美國經濟的這段「黃金年代」，其特徵是科技快速進步和美國勞動力福祉提升這兩者似乎完美共生。伴隨生產線使用的機器改進，操作那些機器的勞動者的生產力也提高，使他們變得更有價值，讓他們得以要求更高工資。整個戰後時期，科技進步連帶使得勞動者的平均所得提高，因為生產力的激增使他們的工資提高。那些勞動者花用他們不斷增加的所得，進一步驅動他們生產的產品與服務的需求。
 
這種良性循環迴路驅動美國經濟前進，經濟學專家享受了他們的黃金年代。也就是在這段時期，保羅．薩謬爾森（Paul Samuelson）之類的重量級人物把經濟學轉變成一門有堅實數學基礎的科學，經濟學漸漸變成幾乎完全由複雜艱深的數量與統計技巧主導，經濟學家開始建立複雜的數學模型，這些模型至今仍然構成經濟學的知識基礎。戰後經濟學家在從事他們的研究時，自然會檢視他們周遭欣欣向榮的經濟現象，認為這是常態：經濟自然是如此運作，也總是會如此運作。
 
賈德．戴蒙（Jared Diamond）在其二○○五年出版的著作《大崩壞》（Collapse: How Societies Choose to Succeed or Fail）中敘述澳洲農業的故事，歐洲人在十九世紀殖民澳洲，發現了一塊相當肥沃翠綠的大地，他們和一九五○年代的美國經濟學家一樣，認為他們看到的是常態，他們觀察到的情形將會無止盡地持續下去。於是，他們在這片看似肥沃的土地上大舉投資於開發農場和牧場。
 
但是，不出一、二十年，現實的打擊出現，那些農民發現，澳洲的整個氣候實際上遠比他們最初以為的要乾燥，他們當年抵達這片新土地時，正好幸運（或者，該說是不幸）地遇上氣候的「金髮女孩時期」（Goldilocks period）─―所有條件正好有利農業發展的甜蜜時期。在今天的澳洲，你仍然可以發現那些早年倒霉投資的遺跡：一片荒漠中殘存被廢棄的農舍。（譯註：金髮女孩時期或金髮女孩經濟指經濟溫和適度成長，不會太熱而引發通膨、又不會太冷而導致經濟衰退，典故源自童話故事「金髮女孩Goldilocks和三隻小熊」。）
 
我們有好理由相信，美國經濟的金髮女孩時期同樣也接近終了。生產力提高和工資上升之間的共生關係在一九七○年代開始瓦解，以二○一三年來說，生產線或非督導級勞動者的平均實質薪資（經通膨調整後）比一九七三年時低了約一三％，然而住屋、教育、保健之類的大額項目生活成本卻高漲。
 
二○一○年一月二日的《華盛頓郵報》（Washington Post）報導，二十一世紀頭十年，美國經濟體系沒有創造出任何新就業機會。自大蕭條（The Great Depression）以來，任何一個十年期不曾出現過這種情形。事實上，二次戰後，從未有任何一個十年期的就業機會增加數少於二○％，縱使在停滯通膨加上能源危機的一九七○年代那十年間，就業機會數也增加了二七％。若你考慮到，美國經濟每年需要創造約一百萬個新工作機會，才能滿足勞動人口的成長量，那麼，二○○○年代那十年期間的新就業機會零成長就更加令人驚心了。換言之，在二十一世紀的頭十年，美國經濟得創造出一千萬個新就業機會，但一個也沒出現。
 
所得不均情形也惡化到了自一九二九年以來最嚴重的程度，很顯然，一九五○年代，生產力提升的利得有部分進了勞動者的荷包，但如今，這些利得幾乎全進了企業業主和投資人的口袋。美國總國民所得中，相較於資本所得的比例，勞動所得的比例急劇下滑，且顯然在持續下滑中。美國經濟的金髮女孩時期已經到達終點，邁入新時代。
 
在這新時代，勞動者和機器之間的關係出現根本改變，此改變最終將挑戰我們對科技的基礎假說之一：機器是提高勞動者生產力的工具。在新時代，機器本身變成勞動者，勞工能力和資本能力的差別遠比以往模糊。
 
這一切演進的背後驅動力是電腦科技的無窮加速進步。多數人現在都已熟知「摩爾定律」（Moore’s Law）─―電腦演算能力大約每十八個月至二十四個月提高一倍，但不是人人都充分理解這超快科技進步的含義。
 
想像你啟動車子後，一開始時速五英哩，一分鐘後加倍速度至時速十英哩，過一分鐘後，再加倍時速，依此繼續加倍速度。驚人的不只是時速不斷加倍而已，還有持續這種速度加倍流程一段時間後，你已經行進的哩程。在頭一分鐘，你行進了四四○英呎；在時速二十英哩的第三分鐘，你行進了一七六○英呎；在時速八十英哩的第三分鐘，你的行進哩程將超過一英哩。為完成第六分鐘，你將需要一輛馬力更強、更快速的車子，以及一個賽車場。
 
想想看，若你加倍速度二十七次後，你的車速將有多快，你在最後那一分鐘將行進多少哩程。積體電路於一九五八年問世後，電腦演算能力大約就翻倍了這麼多次。目前正在發生中的革命並不是因為加速本身，而是因為這種加速已經持續太久了，以至於如今我們在任何一年可以預期的行進量非常驚人。
 
回答上述問題，你的車子加倍速度二十七次後，時速將達六七一百萬英哩，在最後那第二十八分鐘的一分鐘內，你將行進超過一一○○萬英哩。以這種速度行駛五分鐘左右，就能把你送達火星。這大致就是自積體電路於一九五○年代末期問世並開始持續快速發展後，現今資訊科技相對於當年而言達到的境界。
 
在軟體開發領域已工作超過二十五年，我可以說是坐在第一排座位見證了電腦演算力的這種超快速推進，也近距離看到軟體設計以及使程式設計師生產力提高的工具的驚人發展。此外，身為小型企業業主，我目睹了科技發展如何改變我的企業經營模式，尤其是，僱用員工執行例行事務的需求顯著降低了。
 
二○○八年爆發全球金融危機後，我開始認真思考電腦演算力持續翻倍的含義與牽連影響，尤其是它顯著改變未來幾年與數十年的就業市場和整個經濟的可能性，把這些思想與洞察寫成我的第一本著作《隧道之光》（The Lights in the Tunnel: Automation, Accelerating Technology and the Economy of the Future），於二○○九年出版。
 
我雖在那本書中探討了科技加速推進的重要性，但低估了它推動世界變遷的速度，例如，我在該書中指出，汽車製造商研發防撞系統，以幫助防止車禍，我當時的預期是：「假以時日，這類系統可能演進出能夠自行開車的科技。」呵，事實是，那個「假以時日」沒過多久就成真了！那本書出版不到一年，Google就推出了完全自動化上路行駛的無人駕駛車，之後，美國的內華達州、加州、和佛羅里達州立法通過，無人駕駛車可在一些限制下上路。
 
我也在那本書中談到人工智慧領域的發展，當時，人工智慧最令人印象時刻的表現應該是IBM的「深藍」（Deep Blue）電腦以及它在一九九七年打敗世界棋王蓋瑞．卡斯帕洛夫（Garry Kasparov）的故事。但是，大出我意料之外的是，IBM推出的深藍後繼者「華生」（Watson）在二○一一年接受另一項更困難的挑戰─―參加電視智力競賽《危險邊緣》（Jeopardy!）。西洋棋比賽的規則固定，因此可以預期難不倒電腦。但《危險邊緣》智力競賽就完全不同了，它仰賴近乎無限的知識，需要高明的語法剖析能力，甚至包括玩笑話和雙關語。「華生」在該節目中的勝出不僅令人敬畏，也有高度實用價值含義，事實上，IBM已經準備讓「華生」在醫學和客服領域扮演重要角色。
 
未來幾年將發生讓世界驚奇的變化，這些驚奇將不僅限於科技進步的本身，還有科技進步對於就業市場及整體經濟造成的影響，這些影響將顛覆世人對於科技與經濟的