1、第四次工業革命來臨,哪20種工作最容易失業？克勞斯施瓦布來自文化課工業機器人在流水線上高效、準確地焊接、裝配汽車零件。許多行業和工種均已出現可以替代人工的創新技術。東方IC資料圖早在1931年，經濟學家約翰梅納德凱恩斯就曾警告說，當“發現節約勞動力使用的方法的速度，遠遠超過了我們為勞動力開辟新用途的速度”時，技術就會導致大范圍失業。這個論斷被證明是錯誤的，但是萬一這次對了呢？在社會和技術指數級進步的推動下，第四次工業革命的進程又開始了！這一輪工業革命的核心是智能化與信息化，進而形成一個高度靈活、人性化、數字化的產品生產與服務模式。世界經濟論壇創始人兼執行主席施瓦布認為，這場革命正以前所未有的態

2、勢向我們席卷而來，它發展速度之快、范圍之廣、程度之深絲毫不遜于前三次工業革命。它將數字技術、物理技術、生物技術有機融合在一起迸發出強大的力量影響著我們的經濟和社會。關于新興技術對就業市場的影響，人們的觀點基本上可以分為兩派：一派是樂觀觀點，他們認為工人被技術取代后就會找到新的工作，而且技術也會激發新一輪的繁榮；另一派則認為技術會導致大范圍的失業，從而導致社會和政治沖突加劇。歷史告訴我們，最終的結果會介于兩者之間。問題是，我們應該采取何種措施讓結果朝著更積極的方向發展，同時幫助處于轉型期的那些人？技術創新總是會淘汰部分工作，但是技術創新又會以其他形式或者在其他地方提供新的工作機會。以美國的農業為

3、例，在19世紀初，90%的勞動力都在從事農業，但是今天這個比例不足2%。不過美國農業人口的巨幅下滑是一個相對平穩的過程，其社會破壞力相當小，只在局部地區出現了失業情況。應用經濟就是創造新就業機會的案例，這個經濟模式開始于2008年，當時蘋果公司創始人史蒂夫喬布斯決定讓外部開發者為iPhone手機開發應用。截至2015年年中，全球應用經濟產生的收入規模預計就超過了1000億美元，高于已經存在一個多世紀的電影行業的收入規模。技術樂觀者會問：如果從過去推測現在，為什么這一次就不同了呢？他們承認技術的顛覆性，但是他們也聲稱，技術最終都提高了生產效率，增加了社會財富，這反過來又會擴大人們對商品和服務的需

4、求，進而催生更多的新工種來滿足這些需求。這個觀點的實質是：人的需求和欲望無窮無盡，所以滿足所有人都可以找到工作。到目前為止，我們看到的證據是：相較于以前的工業革命，第四次工業革命創造的就業機會似乎變少了。牛津大學馬丁學院的技術與就業項目評估顯示，21世紀之初在美國尚未出現的需求和欲望的過程也無窮無盡。除了正常的衰退和偶爾的蕭條，有什么證據可以證明這一點呢？它對我們未來又有什么啟示呢？有早期跡象表明，許多行業和工種均已出現可以替代人工的創新技術，在未來數十年，人工很可能被這些創新所取代。許多工種已經實現了自動化，尤其是那些需要機械重復、精準操作的體力工作。許多其他工種也會逐步實現自動化，因為計算

5、能力在持續快速增強。即便是像律師、金融分析師、醫生、記者、會計師、保險承保人、圖書管理員等各種不同的職業，也可能部分或全部實現自動化，而且這一天會比大多數人的預期來得早。美國近期的一次經濟普查也驗證了這一點，揭示了技術與失業之間的關系。普查結果顯示：信息和其他顛覆性技術的創新是通過取代現有人工來提高生產效率，而不是創造新產品從而需要更多人力參與制造。經濟學家卡爾貝內迪克特弗雷(CarlBenediktfrey)和機器學習專家邁克爾奧斯本(Michaelosborne)是牛津大學馬丁學院的兩位研究人員，他們量化了技術創新對失業的潛在影響，并根據自動化發生的概率，對702個職業進行了排名，涵蓋了自

6、動化風險最低(0分表示完全沒有風險)和自動化風險最高(1分表示該工作存在被某種計算機替代的一定風險)的職業。【自動化風險最高的職業】電話銷售員概率0.99報稅代理人概率0.99保險鑒定、車輛定損人員概率0.98裁判和其他賽事官員概率0.98法律秘書概率0.98餐館、休息室和咖啡店工作人員概率0.97房產經紀人概率0.97農場勞務承包商概率0.97秘書和行政助手（法律、醫療和高管助手除外）概率0.96快遞員0.94【自動化風險最低的職業】與精神健康和藥物濫用相關的社會工作者概率0.0031編舞人員概率0.004內外科醫生概率0.0042心理學家概率0.0043人力資源管理者概率0.0055計算機

7、系統分析師概率0.0065人類學家和考古學家概率0.0077海洋工程師和造船工程師概率0.01銷售管理者概率0.013首席執行官概率0.015這項研究得出結論說，在未來1020年，美國47%的就業人口可能會面臨失業風險。相對于此前工業革命對就業市場的改變，本次工業革命對就業市場的破壞范圍更廣，速度更快。此外，就業市場兩極分化的趨勢更為嚴重：認知性和創造性強的高收入工作機會和體力性的低收入工作機會都會增加，但是常規性和重復性的中等收入工作機會將會大幅減少。有趣的是，勞動力被取代不僅是因為算法、機器人和其他非人資產能力的增強。邁克爾奧斯本還注意到，自動化發展的另外一個關鍵因素是企業近年來在努力更準確地定義并簡化它們的工作，以便它們在外包這些工作的時候對其進行“數字化”處理（比如利用亞馬遜的網絡眾包平臺“土耳其機器人”）。通過簡化工作，算法就可以更好地替代人類，因為各項準確定義的獨立任務更便于監控，也可以本文內容均編選自第四次工業革命）產生更多更高質量的任務數據，并在此基礎上形成更優質的數據庫，進而讓算法可以替代人工開展工作。在思考自動化和勞動力被取代現象的時候，關于技術對就業和未來工作的影響，我們應該避免讓自己的思維走向極端。弗雷和奧斯本的研究顯示，第四次工業革命將必然對全球就業市場和職場產生重大影響，但是這并不