作者：约翰·普利亚诺
出版社：文化发展出版社
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机器人来了：人工智能时代的人类生存法则试读：
前言
大多数的读者可能会漫不经心地扫过一本书的前言部分，或者干脆跳过不读。这本书很特别，所以我建议你读一读前言部分。《机器人来了：人工智能时代的人类生存法则》这本书不是预言将来要发生的事情，也不是简单地评估自动化给我们的生活带来的影响。这是一本行动指南或手册，一份带有可操作性指令的交互性文件，旨在帮助你度过即将到来的动荡的机器人时代。书中讨论的话题均从就业的角度出发，同时也考虑经济和投资方面的问题。
使用这本书最好的方法是积极参与。我在整本书每一章的结尾都提供了“行动方案”，这可以帮助你设计自己的生存计划。书中所列的过程需反复操作，而不应该只将其当作简单的信息快速浏览而过。花些时间来阅读本书的内容，认真思考它将对你个人境况产生的影响；行动起来，准备应对一个自动化的世界带来的冲击。必要时不妨重读并重新思考。专业人士，小心
有些人认为自动化会对劳动阶层的蓝领工人产生更大的负面影响，这并不准确。本书的观点是，自动化已经让上一代人中的劳动密集型蓝领工作打了折扣，下一轮自动化真正冲击的将是那些以前未受影响的白领工人，比如中层管理者、法律界人士和医疗专业人员。
那些曾得益于信息化时代的高效率的高收入人群，很快便会发现他们要与下一拨技术直接竞争。大数据、高级算法、廉价传感器和机器人技术将汇聚一起，去竞争白领专业人士所从事的高薪工作；任何日常的和可预测的工作都将通过自动化来提高效率。自动化将积极接手高报酬专业人员的工作，因为在这些领域用自动化取代人力会得到最高的投资回报。是的，节省劳动力的设备将取代快餐店的员工，被省出来的社会预算将投资于技术，这会使那些高薪的医疗专业人员变得多余。没有水晶球
我们无法预测未来，最多也就是期待它的到来，然后适应并征服它。在本书中，我以历史文献为依据评估将来的结果。到底能开发什么样的技术，以及社会将如何迅速地采用这些技术，还都是未知数。从逻辑上看，对新技术的开发和利用率都会持续增长，如同工业革命以来那样，所以这种冲击会很快到来。
谈论未来必须以针对未来所做的假设为基础，然而这本书的目的不是预测将来何种技术会得到普及。本书的价值在于帮助你制定生存策略，以应对由自动化带来的不可避免的经济变化，无论具体采用怎样的技术。
虽然本书讨论的是未来的技术，但重点却是人类，而非机器。虽说我们无法预测未来，但是我们却能比较有把握地预测人的行为。人类的特点似乎不受技术变化的影响，比如爱、恨、恐惧，以及贪婪等。我们将一起来探索你所特有的人性，或者说人情味儿，我发现人的这类特性有史以来始终存在，也将是解决未来问题的途径。这本书如何使用
本书包括四个部分，每部分的开头一章都是一个挑战你的认知性指南：
◎ 像人一样思考，而不是像机器；
◎ 像创业者一样思考，而不是像雇员；
◎ 像积蓄者一样思考，而不是像消费者；
◎ 像投资者一样思考，而不是像投机者。
每章结束时都有一个“行动方案”，帮助你思考自动化如何成为一种威胁，同时提供应对措施。这些练习让你从经济而非情感层面进行思考。即将到来的自动化革命的经济现实是，机器人将取代你的工作，这一事实终究不会因情感反应、方针政策或工会谈判而改变。想在自动化面前有竞争力，单靠提高生产效率是不行的。在重复性劳动中，人类争不过机器人，机器人终将获胜。
你的竞争优势一定来自依靠你的人情味所能填补的经济利基。用所给的“行动方案”做模板，使你的独特才能与现实的市场需求相一致。出于需要，书中的练习在本质上是通用的，使用开放式问题是为了适用于更多人，即无论是木匠还是心脏病专家都同样可用。
最终读者还是应该具体问题具体研究，因为真实的世界就是这样，没有一刀切的答案。你越努力回答“行动方案”中的问题并使其适用于自身状况，就越有可能在未来的机器人时代找到自己特殊的位置。你在未来的位置终将由你自己决定，我不可能知道什么适合你，别人也不可能知道；这是你个人的旅途，你要为自己负责。作为作者，我只能是一名向导，鼓励你为自己思考；每部分开头的认知指南就是这样产生的。发现军团“发现军团”（The Corps of Discovery）是“1804年刘易斯与克拉克远征”（Lewis and Clark Expedition of 1804）的官方名称，你可能对后者很熟悉。刘易斯和克拉克受命于总统托马斯·杰斐逊（Thomas Jefferson），探索在路易斯安那交易中获得的新领土，其主要目的是找到一条横跨大陆到太平洋的可航行水路。
信不信由你，发现军团的远征与你所要进入的未知机器人世界特别相关。具体表现在三个方面。
第一，刘易斯和克拉克没有明确的地图。当时人们认为密苏里河将大陆和太平洋海岸连接在一起，但是没人能够肯定。由于没有详细地图，探险队只能沿着一条大概的线路前行，以期得到最好的结果。为提高成功概率，他们加强航海、丛林谋生、医疗救治和科学发现的能力，为探险做精心准备。同样，为你探索未来的神秘之旅做准备，你也应该带上有用的核心技能，按照一个大致的方向出发。
第二，那次远征是为了商业目的。我们对刘易斯和克拉克的记忆很浪漫，认为他们是迷人的探险家，拥有很多科学发现。但是杰斐逊当年给探索队的任务非常明确：找到在商业上开发利用这一地区的途径。你的旅程也应该只有一个长远目标：建立财富。这就是为什么本书重点讨论经济和投资问题。
第三，那次探险的运气很好。除了探险队自身的准备和技能，运气也起了决定性作用。比小说还离奇，萨卡加维亚（Sacagawea）像神话中的女英雄一样加入了探险队，当时她已经怀孕，是一位法国猎人的妻子。萨卡加维亚在孩提时遭绑架被卖为奴隶，十几岁便成为一位设陷阱捕猎者沙博诺（Charbonneau）的“妻子”。她能翻译那一地区的土著语言，又有很多其他的才能，刘易斯和克拉克认为她对探险队至关重要。
所以你的成功也主要取决于你个人的准备和技能。除了个人努力，运气在任何旅程中都着实会起很大作用，行走于未来的机器人世界当然也不例外。不过，只要你准备充分，知道自己的风险所在，当你的“萨卡加维亚”出现时，你便可以认出她，碰到好运。
像刘易斯和克拉克一样，你即将开始自己的发现之旅。这本书可以指导你预测未来的趋势，采用创新技术弥补你的才能。请努力完成书中的行动方案，将其作为模板，从战略上规划出自己的行动路线。不要害怕与众不同，事实上只有这样你才发现自己在朝着正确的方向前行。不墨守成规才能让你像人、像创业者、像积蓄者和投资者那样去思考。第一部分人性在历史转型时期，不墨守成规的人物总能脱颖而出。你要在机器人革命中生存下来并茁壮成长，就必须打破常规。机器人不过是齿轮上的齿，你要在自动化时代找到自己的相关位置，就必须做齿轮的发明者。第一章像人一样思考
你可能很熟悉杜撰在亨利·福特（Henry Ford）身上的一句话：“如果我问人们想要什么，他们很可能会告诉我要跑得更快的马。”这句话实质上是在说，进步不源于消费者，而是源于创新者。类似的推理也可用于人们因不愿让机器人取代自己的工作而进行的抗争中，尽管这种取代不可避免。
如果你问雇主他们想从雇员身上得到什么，他们可能会说，想得到“迅捷、廉价、更有成效的生产效率”。但是，这些可不是人类身上现成的配套技能。人会疲倦、会厌烦、会遗忘、会情绪化，时不时地还会展示出自我毁灭和反社会的行为。机器绝没有这样的缺陷，它们只会执行命令。如果你是雇主，你会雇谁？在重复性工作上，你无法战胜机器人
20世纪90年代以前，汽车制造商雇用成千上万的技术工人给汽车喷漆和电焊。现今这些流水线工作无一不使用机器人，人类的技能无法与工业机器人的准确度相抗衡。这些变化不是一夜之间发生的，其间有工会的反对，也有全球化的前景，公司有机会在国外雇用廉价劳动力。但最终还是机器人以基本的经济常识获胜：机器人技术高、价格低。有一点必须记住：机器人不必是个有形机器，它可以是任何能自动工作之物。
从采用工业自动化的过程中，我们可以得到些许经验教训。首先，在重复性工作中，人不可能比机器人更具生产力，无论是什么工作。简单工作显然比复杂工作更适合于机器人；但是，随着计算机运算成本的降低，复杂工作也可以简化成一个数学算法。
想想那老掉牙的国际象棋游戏。一场比赛中可能有超过1050个动作，当然这一点存在争议。熟练的人类玩家很难找，在全世界现有的玩家中，仅有1500位得过“象棋大师”（grandmaster）的称号。
1997年，计算机第一次在正式的国际象棋比赛中战胜当时的世界冠军，运行程序的是美国IBM公司的超级电脑“深蓝”（Deep Blue）。今天，类似的程序可以在智能手机上操作。对白领工作的威胁
从工业自动化中学到的第二点经验不像第一点那样明显。自动化取代的不是最简单的工作，它是在复杂度与成本之间做折中。回想一下汽车生产线，看看喷漆工和电焊工，他们都是技术熟练的工人。制造个机器人把螺丝拧在轮子上，要比开发个系统来取代喷漆工和电焊工容易得多，成本也低得多。然而正是这种熟练的技术工种才是受攻击的目标，因为可以降低成本。取代一个高报酬的技术熟练的雇员比替换一个流水线上的普通工人更能提高生产力。
总运营成本中包括那些由于质量问题而被拒收或返工的产品。粗糙的喷漆或者拙劣的焊接接头修改起来，比生产一个咬口螺栓的成本还高。所以用一个精准的机器人取代技术熟练的工人可以给雇主带来双赢：既能降低运营成本，又能提高产品质量。
技艺娴熟的手艺人和白领专业人士也难免被解雇。事实上，从事重复性工作的高收入人群反倒最有可能成为自动化的受害者。中层管理者的消失
如果不得不选择一个最受自动化影响的职业，那就是众所周知的“中层管理者”。也许并不明显，但是几十年来他们一直处于死亡旋涡中。直到今天，他们消亡的速度仍像冰川一样，但是他们的终结会像雪崩一样来得迅速且决绝。原因很明显：中层管理者的工作职责的确很复杂，但却极其常规。自20世纪后半叶开始，企业软件就在不断削弱中层管理者的角色。像甲骨文（Oracle）、SAP和赛富时（Salesforce）这样的公司之所以成功，是因为财富500强企业里的中层管理者们其实一直在勤勤恳恳地使用这些公司的程序培训着自己的替代者。一旦企业软件系统收集到足够的重大数据，数据间又相互关联完全可操作，白领管理工作中的中间层级就会被淘汰，仅此便可产生巨额利润。那么，我们都在劫难逃？
如果连一个受过MBA教育的公司中层管理者的工作都保不住，你还有什么机会？只要你开始像人一样思考，而不是像机器那样，你所能做的就可以超出你的想象。机器人就是人们常说的“齿轮上的齿”（cog in the wheel），它只能执行事先编好程序的任务，别的什么也做不了。而作为一个人，你有着不可编程的洞察力和创造力，因为这种能力只有你创造了，它才存在。人的因素是创造力中的关键，这在后面的章节会进一步讨论。业余无线电爱好者（HAM）和葡萄牙水狗有什么共同之处？
他们现在所拥有的共同之处超过历史上任何一个时期。
人们愿意使用古老的通信技术，或说城里人愿意拥有体大多毛的钓鱼狗，这些观点均不合逻辑。问题的关键在于人是不讲求逻辑的，他们的行为方式也不可以按线性模式进行预测。无处不在的智能手机和网络语音（VOIP）并没有杀死像莫尔斯电码（Morse code）这样的模式；恰恰相反，互联网、数字化和卫星通信系统增强了业余无线电爱好者的体验，这种爱好从来没有像现在这样流行过。
同样的道理也适用于葡萄牙水狗和其他的工作犬，比如牧羊犬。为了帮助葡萄牙沿岸的渔民，这种水狗已经被饲养了几个世纪。现在，它们因忠诚、友爱，加之抗过敏的皮毛而受到重视。奥巴马在白宫时也有两条葡萄牙水狗。他当然不需要狗来帮他钓鱼，但是他的孩子们想要。
美国人每年花在宠物身上的钱将近600亿美元。大多数情况下，人们养宠物都是纯粹非功利的。狗不用来看家护院或放牧，猫也不用来捕捉老鼠，人们只是出于爱而养宠物并把它们当作家庭成员对待。从经济学的角度来看，这是非理性的；但是，这是一种可预知的人类特性，与人类的原初历史交相呼应。人的这种特性，算法永远捕捉不到，机器人也永远无法模仿。
所以，不要绝望，那些能提升自己独有的人类特性并会以此赚钱的人会有一个美好的未来。
下面阐述的就是与未来经济最相关的特征。人类应对未来经济所应具备的特质
基于种种原因，我在此关注的是人的素质或特征而不是具体的工作职责或技能。一个在20世纪50年代从事印刷行业工作的工人今天可能难以找到工作，因为这个行业已经被数字技术淘汰了。但是，这个工人可能已经培养了自己在未来经济中仍然有价值的跨界特质。同样，一个20世纪60年代的办公室职员的打字速度跟今天没多大关系，不过他的组织与沟通能力却与今天有关。
下面所列的都是些宽泛的描述性特征。比如，“与电有关的”描述的就是一个在未来经济中非常有用的职业特征，但是它太宽泛，可以包括很多职业：电气工程师、电子技师、电工、自学成才的创客，甚至一些目前还不存在的工作职位。
主导性特质还要伴随支持性特质，这一点很重要，因为尽管所有的特质都有价值，但是有些特质不能独立存在。事实上，所有的特质只有与其他特质结合起来才能发挥最大效力。比如，伊隆·马斯克（Elon Musk）同时是特斯拉（Tesla）、太阳城（Solar City）和美国太空探索技术公司（SpaceX）三家公司的创始人。像他这种身份的企业家在职业上显然不可能是一维的。他很可能具有如下特点：数字化思维，有机械素质，有电力知识，做事有能力、条理清晰又有胆量，等等。正因为马斯克拥有如此之多的特点，他才能成为亿万富翁。你最初可能只发现一个与你相关的主导性特质和一个支持性特质。这就可以了！重要的是着手去做。主导性特质（四种）
数字化思维
数字化思维是一个超越了计算机科学传统领域的特质，它包括编程、软件和硬件，但也包括一种不同的思维方式。数字化思维是由无数的1和0交替组成的一个领域，有规则的逻辑是数字化思维的基础：如果a=b，且b=c, 那么a=c。它可以用几乎无限的方式表达和模拟有限的现实。数字化思维会成为将来所有行动的基石，从人工智能到虚拟世界。数字化思维是一种催化剂，它将把今天有限的模拟世界变成明天永恒的富足王国。
机械素质
机械素质至关重要，不为其他原因，单说增加机器人数量就意味着要生产很多活动的零件。机器人的整个生命过程都需要人类的照料：设计、安装、维护、改编程序、退役和销毁。机器人当然可以做这些事，但它永远不可能完全抛开人类的监管。
电力知识
电力知识与机械素质密切相关。电子化比机械化的功能更可靠，所以不需要那么多的维护。大部分的电力工作发生在制造、装配和安装的最初阶段。对于拥有电力知识的人来说，有利的一面是电子元件将会无处不在，因为几乎每一个可以想象的设备都将与互联网连接。这种设备出故障的概率很低，但到处都会布满这样的设备；所以单从数量上看，这种设备都会在经济中占很大比重。
生物专业知识
遗传学和生物化学的进步已经彻底改变了传统生物学领域，那些对生命科学感兴趣的人会有很多机会。但是，这一特质比其他任何重要特质都更要求跨学科的能力。要发掘生物学领域的潜能，数字化、机械或电力专业知识的联手会是最有利的组合。想想基因工程、修复术、器官移植、仿生学、电子人，还有太空旅行这些技术。真是存在着无穷无尽的可能性。支持性特质（七种）
善良
在一个自动化的世界里，善良似乎无关紧要，但我却认为这是一个必需的特质。在一个人们会优先选择人际互动而非自动化过程的世界中，人际互动会更加昂贵，所以最起码它该令人愉快。假设你需要更新驾照，你愿意选择哪种方式？是跟车辆管理局一个粗鲁的工作人员打交道，还是网上登记？反过来，如果你是某起犯罪的受害者，你是愿意在网上填写事故报告，还是愿意由一位富有同情心的警官来接受你的报案？未来经济会为消费者提供大量低成本产品，但是我认为人类的善良会一直是种稀缺资源。
称职
在一个由机器人保证精度的世界，工作不称职是不可容忍的。无论你的工作职责是什么，主要的衡量标准都是用恰当的方法完成任务。那些“称职”的医生、教师和管道工将有很多工作机会。数据挖掘、云计算和社交媒体的反馈会对每个人的表现瞬间做出评判，那些一直表现不佳的人会发现自己丢了工作或者没了顾客，其实这种情况已经出现了。在20年的商务旅行中，我体验过世界各地的出租车司机极其糟糕却要价昂贵的服务，我一贯认为出租车行业由破旧肮脏的车辆和不称职的司机组成，除了中国香港。但最近几年，优步（Uber）让我有了完全相反的体验。在进入优步车之前，我便可以通过一个简单的免费智能手机应用程序来预测整个行车体验；我知道司机是谁、他的评分、车辆类型、费用、接送时间、线路，以及到达目的地的时间。优步很称职，只要有机会，我就会雇用这样的服务。
沟通技能
沟通能力一直是而且仍然是取得成功必备的基本能力。广义上说，沟通是准确地将信息进行双向传递，即向目标受众传递信息并接收反馈，这是一个完整的交流循环。沟通很复杂，超越了人类语言和文化，延伸到了同计算机和机器人对话。进行成功的沟通的最佳做法是首先选择你主要的兴趣领域（比如电力知识或数字化思维），然后培养为了主要受众而量身定制的专业沟通技能。这种技能培养可能需要学习一门编程语言、一门外语，或者可能是学习与小孩子交流；它完全取决于你主要的目标受众的需要。未来的经济既需要能言善道的营销类型的人才，也需要会讲机器语言的技术怪才。
艺术才能
在自动化时代讲艺术的重要性似乎有些不合逻辑，因为艺术是纯粹的情感，是对人而不是对机器说话。事实上，艺术仍然与这个时代相关，因为它将为枯燥乏味的科技世界提供一种情感上的平衡。艺术与沟通密切相关，即便不把它当作沟通的直接子集。想想那些借助于视觉、触觉、听觉、嗅觉和味觉来进行情感层面的交流所需的艺术特质。单靠艺术才能是很难成功的（你已经听说过“挨饿的艺术家”），所以要努力将艺术才能同其他的特质相结合，比如数字化思维或者电力知识。
条理清晰
做事有条理是创建任何一个企业所必需的，从设立一种职业到上马一个跨国品牌；各层级的人做事都需要条理清晰，从公司的CEO到餐厅的快餐厨师。当基于可靠的事实做出合乎逻辑的决定时，条理性便显现出来。做事条理清晰需要的是纪律约束和不受情感干扰的客观性，因此大多数人很难做到。当与艺术性或有梦想这样的反向特质成功结合时，条理清晰的特质显得最强有力。
有梦想
有梦想在某种程度上与条理清晰背道而驰。一个有梦想的人并不忽视已确立的事实。他是不为眼前知识所限，乐观地展望不远的将来可能发生些什么。没有梦想，也会逐步成功；但是有了梦想，成功的概率会呈爆炸性指数增长。未来的不确定性会给有梦想的人带来无限生机。
有胆量
意识到有风险还愿意接受其后果的能力是不多见的特质之一。面对高风险有承受能力是件好事，在未来动荡的经济时代具有这种能力会更为重要。那些有胆量的人将更有可能迅速采用新技术，并对不断变化的环境做出反应。所以企业家也具有超乎寻常的风险承受能力，这并非巧合。但必须提醒一下：支持性特质绝不可用作主导性特质，这一点在运用胆量特质时尤为重要，因为基于高风险承受力而采取的行动很容易偏离理性，转而变为投机。协调各种特质
把以上这些特质当作音符，混合搭配使其适合你的特殊风格。你听起来悦耳的声音和节奏别人听起来可能是噪声，重要的是这曲调对你是真实的。
你还会发现精通一种特质可能会让你对另一种特质感兴趣，引导你去发掘自己以前未曾知道的才能或兴趣。这就像一个学音乐的学生，可能起步时学的是钢琴，然后转向其他乐器，最后才发现自己真正的热情在吉他。一步步地建构自己的多种特质，才能像伊隆·马斯克、托马斯·爱迪生（Thomas Edison）或本杰明·富兰克林（Benjamin Franklin）一样成为通才。
通常情况下，你能吸纳的特质越多，可选择的职业就越多。但是，如果你的特质不能唤醒你的固有能力，就不要再稀里糊涂地继续培养它。如果你手握螺丝刀却不知道该用哪端，机械特质就不适合你。比如，我是个绝对没有方向感的人，如果只因薪酬高我就去从事领航员的职业，那就是愚蠢；即使我找到了领航员的工作，也不会称职。想象一下，你每天都在工作，但却知道自己再怎么努力结果也是平平，这是何等的受挫。我敢肯定你遇到过很多这样的人，为了收入去从事某种职业，或是因为父母觉得那种职业好，这些人是最悲哀的。
要努力找出至少一种特质。我所说的四个类别的主导性特质足够宽泛，多数人都可从中找到适合自己的那丝兴趣。这四种主导性特质之所以重要是因为它们在将来的机器人经济中起着关键作用。当然会有其他的途径，但这四种途径会使你遇到的阻力变得最小。
同样，以支持性特质创立自己的职业不是不可能的，但不那么容易。比如，许多人想以艺术家的身份维持生计（画家、音乐家、雕塑家、滑稽演员等无数角色），但实际上那些自称艺术家的人只有一小部分能完全靠他们的艺术能力维持生活，大多数人的收入主要还是靠其他来源，如教学、调酒等。他们不那么成功不是因为缺少天赋，更可能的原因是艺术才能本质上属支持性特质，没有足够的谋生潜力。其他的支持性特质也是同样的道理。如果你的主要特点是善良和勇敢，就很难借此谋生。善良是个高贵的品质，但不是一个单靠它就可以产生收入的特质。
另外，一个能把多种主导性特质和支持性特质结合在一起的人才能大大增加成功的机会。高科技公司的CEO拥有至少一种主导性特质和几种支持性特质，比如数字化思维、条理清晰、有梦想、有沟通能力、称职和有胆量。
一个成功的执业护士可能具备这些特质：生物学专业知识、条理清晰、称职和善良。以特质为基础的思维
在逻辑重复的工作中，自动化总是胜过人。对人类有利的一面是我们生活在一个没有逻辑、不可预测的世界中。那些专注于发展独特的个人技能的人将会胜出，但那些想要和机器人竞争的人会沦为多余。所以，关键是“像人一样思考，而不是像机器”。
这种观念你可能很陌生，因为从很小的时候我们就被教导做事要合乎逻辑、符合常规。机构（公司、军队和大学）喜欢循规蹈矩，商业学校和工程部门提倡标准化。就其本质来说，标准化并不比随机行事更有效，但是标准化容易衡量，各机构便因此选择阻力最小的路径，采用标准化预测未来。
我之所以坚持认为中层管理者会消失，原因之一是他们的大部分工作其实是维持现状，这种工作完全可以转换为算法，由计算机决策支持系统来执行。如果搜索一下经理的作用，你会找到像监督、执行、沟通、培训和协商一类的术语，一个高中毕业的编程员就能很容易地写出应用程序来完成这些职能。中层管理者缺少的是企业家的特质，如愿景、规避风险的能力和创造力。你最后一次听说“一位中层管理者被一个工作职责是要改变现状的‘大炮’所取代”是什么时候？其实你从来没听说过。
阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）说过：“我们无法以制造问题的同样思维方式去解决问题。”同理，我们无法用机器人的思维方式去战胜自动化，我们只能以人且是具有创造力的人的思维方式取胜。打破常规的创新者
突破性的成就不是从利润的增量改进中产生的。边际改进，是机器人擅长的功能（更快、更轻、更小），所以将是自动化占据的领域。人类要想赢，必须选择在另外的平台上竞争。50年前，建筑公司均配有绘图员来把建筑师的想法转化为图纸。现在绘图员早已被CAD/CAM软件取代，但是建筑师仍然存在，因为建筑师的职能是创造。
创造力靠的不是理性，它不源于推理或逻辑，而是来自情感；创造力是理性的左脑和感性的右脑的交汇。纵观历史，在新技术引发的突破性事件中，创新者大都是右脑发达的梦想家，而非左脑发达的理论家。尤里西斯·S.格兰特
美国内战标志着战争形式从乡下骑兵的冲锋陷阵转向使用工业化时代的机械武器。战争到了1863年，林肯总统（President Lincoln）对他的将军们很失望，因为他们无法战胜坚定的南方部队。面对西点军校毕业的高才生罗伯特·E.李（Robert E.Lee）将军率领的南方部队采用的战术，北方部队里最好的将军也束手无策。在所有的传统战法失败后，林肯任命哪一位击败了南方的李将军？是尤里西斯·S.格兰特（Ulysses S. Grant）。格兰特也毕业于西点军校，成绩排名属班里后一半的学生；他是个糟糕的管理者，服役十年后被赶出了军官队伍。然而，正是格兰特扭转了南北战争的局势，在被任命为军队总司令14个月后，取得了战争的胜利。
格兰特之所以胜利，是因为与对手不同，他不采用西点军校教授的战术。那时的传统战争策略是强力控制编队作战，如拿破仑在欧洲所采用的战术。格兰特重视以快速敏捷赢得小规模战斗。为取得胜利，他欣然接受了当时的新技术——电报和铁路。格兰特是个敢于创新的将军。亨利·福特
20世纪早期，汽车是个新鲜事物。在汽车出现之前，蒸汽机车是最具创新性的运输工具。需要亨利·福特的离奇见识才能
催生一种崭新的产业。（历史小贴士：福特出生的时间大概是格兰特打败
李的时候。）福特是个自学成才的工程师，喜欢做些修修补补的工作；35岁左右还是个低级雇员，到了45岁时福特T型车（Model T）已经上马。福特是个有梦想的人，但未必属于整体思考者那类。跟其他发明者一样，他经常会忽略眼下的细节，因为他关注的是将来的创造。1896年，他制造了第一辆天然气汽车，但车体太大，无法穿过车库门。史蒂夫·沃兹尼亚克和史蒂夫·乔布斯
20世纪后半叶，消费级电脑还是个挺新奇的东西，商业和研究计算也由像IBM这样的大公司主导。史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）和史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）从大学辍学，共同的梦想使二人联手，创造了苹果电脑公司（Apple
Computer）。（历史小贴士：沃兹尼亚克出生于福特去世后的第三年。）沃兹尼亚克是位自学成才的电子工程师，乔布斯是位具有前瞻性的天才。后者也是个极具争议的人物，1985年，他被自己创立的公司解雇了。
从严格意义上讲，乔布斯并不是被解雇了，他在董事会剥夺了他的决策权之后辞职了。与其做一个有名无实的领袖，他宁愿辞职以示抗议。乔布斯与董事会的矛盾是关于长期愿景与短期利益的对抗。乔布斯想要投资开发和推广麦金塔（Macintosh）概念，而董事会则要推广利润丰厚的苹果二型电脑（Apple II）。苹果二型是一个市场认可的强大的利基计算工具，而麦金塔却被视为“玩具”。乔布斯不寻求妥协，他将大笔资金用于开发麦金塔电脑。他的营销团队也由一批“不守成规”的人才组成，除了技术人员，还有艺术家、音乐家，甚至诗人。
在乔布斯离开10年后，苹果公司董事会因目光短浅陷入困境，所以重新雇用乔布斯以扭转公司局面。乔布斯不仅重塑了苹果，还重振了整个行业——电脑、软件、电话、消费电子产品以及音乐等。乔布什是一位有创新精神的CEO。
上面所举的例子并非特例。在历史转型时期，不墨守成规的人物总能脱颖而出。你要在机器人革命中生存下来并茁壮成长，就必须打破常规。机器人不过是齿轮上的齿，你要在自动化时代找到自己的相关位置，就必须做齿轮的发明者。萨伊定律（Say’s Law）
无论想成为一名企业家还是一名为别人工作的员工，你都必须比机器人产生更多的价值，否则你就会被自动化所取代。在讨论以产品和服务创造价值的创造性过程之前，我们先来定义一下大多数人都不熟悉的经济原理。
一些人，尤其是雇员，往往很难理解财富创造的源泉。雇员要求加薪是因为生活成本的增加，而雇主加薪是补偿你生产效率的提高。换句话说，你因为租金上涨要求加薪，而雇主给你每小时增加1美元的薪水是因为你每小时的工作为公司创造了10美元的额外利润。
所以，“你”怎样才能创造财富？这不像人们想象的那么简单，否则会有更多的人成为富翁。从一个最基本的角度来考虑供求的经济原理：你如果制造了一种有需求的商品，就会创造财富。这是大多数人的想法，而非企业家的想法。
这个观点应引起注意，因为关注点放在需求上总是对机器人有利。人类终将输给自动化。人类要想赢得这场竞争，必须先创造一种新的供给，以满足此前并不为人所知的需求。
这听上去有些本末倒置是吧？对大多数人来说，是这样。这就是他们为什么没能增加自己的净资产，又为什么只专注于培养无法同自动化抗衡的错误技能的原因。
在继续探讨创造性过程之前，必须首先弄懂萨伊定律；该定律认为“生产创造需求”。
你在说什么？没有需求你何以生产？这听上去虽不理性，却正是企业家的思维方式。亨利·福特没有去生产更快速的马，他发明了汽车。史蒂夫·乔布斯没有生产电脑，而是创造了Macs、iPods、iPads、iPhones和iTunes。我不喜欢听音乐，我只听新闻。直到乔布斯推出iPod，我才意识到自己需要一个音乐播放器。他通过生产一种我自己都不知道的想要的产品而创造了我的需求。
不妨这样想：如果努力工作就能创造财富，那么最贫穷的群体中的很多人也会成为富翁；如果饥饿和需求产生供给，农场和餐馆在这些群体中就会随处可见。因此，不是需求导致了生产，而是生产创造了需求。这的确与人的直觉相悖。机会成本
以一名创业者或自由职业者的身份去拓展业务是件可怕的事情。放弃稳定的公司收入不适合内心虚弱的人。大多数人要克服的一个主要障碍是机会成本，即在创立自己的企业时必须放弃已有的薪水。成功的财富积累策略是把重点放在长期目标上，这一目标是累计总净值而不是定期收入。假设你在公司里的每年总薪酬是10万美元，如果你要用3年时间来填补这一收入，那么你的机会成本就多达30万美元。这样做值不值？这就要从净值的角度考虑，而不是收入。如果继续在公司工作，你是在一直挣着薪水，但是你没有任何股权。作为一名创业者，你最初失去了一份收入，然而，三年后，你的企业生产的利润超过了10万美元（即你给自己的薪酬）。按最低估值，你的企业至少值30万美元（三倍于你的公司薪酬）。所以，在创业的第三年结束时，你不仅获得了10万美元的薪酬，还获得了30万美元的股权。你有了一个良好的开端，如果继续增加利润，那就是锦上添花了。
本章介绍的是本书中四个认知指南中的第一个。尽管每个指南因其自身价值可独立存在，但在共同协作时所起的作用最大。“像人一样思考”之所以最先介绍，是因为它是整合整个思维过程的基础。随后的五章与主题直接相关，首先明确自动化的威胁是什么，进而阐明如何培养人性这一终极目标。行动方案：找出属于自己的特质
假设你是个保险箱解密高手，试图确定上锁的保险箱的密码。你慢慢转动保险箱的拨号盘，专心地听着每一个弹子锁落位的声音。
你转动的拨号盘就是本章讨论的11个特质（4个主导性特质和7个支持性特质）。当你滚动这11个特质时，用心聆听哪个特质激活了你的想象。那些发出声响的就是落位的弹子，它们将释放你的内在潜能，同时调整你的罗盘，使其与塑造未来经济的主要趋势相一致。
我的主导性特质是：
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我的支持性特质是：
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__________________________________________第二章自动化的威胁
20世纪70年代，我在宾夕法尼亚州匹兹堡的郊区长大，亲眼目睹了钢铁厂和煤矿的关闭，而这些企业作为一个强劲经济的源头已有近百年的历史。曾经繁荣的美国东北和中西部制造业地区已经衰落，被称为“铁锈地带”（the Rust Belt）。工厂关闭，制造业转移到海外。当时，竞争威胁主要来自日本、德国、中国台湾和韩国。此后，中国和今天的其他新兴市场在全球贸易中占据了很大部分。
第二次世界大战后，工人阶级的经济繁荣期接近尾声。之前在大都市蓬勃发展的制造业领域的失业率在上升，从美国北部的巴尔的摩和纽约一直到中西部的芝加哥。在“铁锈地带”的中心地区，失业在迅速蔓延。那些曾以繁荣的制造业为基础的经济体来支撑的城市正在衰落。年轻且喜欢流动的人们都纷纷逃离像匹兹堡、布法罗、克利夫兰、辛辛那提、底特律和密尔沃基这些地方。
失业工人都在领取失业救济金，等待工厂重新开工。尽管有强大的工会和大量的政治话术，但大多数工厂从未重新开张。年轻人成群结队地离开，许多50多岁的失业者再也没能回到工作岗位。
尽管人们把大量工作岗位移出美国公司这一问题归咎于全球化，但真正的罪魁祸首是技术和自动化。的确，有些国家的劳动力廉价，然而生产效率正在扼杀劳动密集型的工作也是事实。除了经济衰退期，美国制造业的产出一直在增长。然而，自从1979年达到近1950万工人的峰值以来，制造业的工作岗位一直在稳步减少。
扼杀就业的技术效率以多种形式体现。有时，机器人取代了汽车装配线上的工人。机器人的形象成了令人神魂颠倒的头条新闻，这也是媒体经常炒作的故事情节。但通常情况下，这个机器人是看不见的，比如燃油喷射或电子打火，它让你开起汽车来如此轻松方便。大多数人都没有注意到，我们所使用的设备中包含了一大批机器人仆人，这种仆人消除了从前由工人阶级所做的工作。
20世纪70年代，大多数汽车需要定期保养才能正常运行，这种保养的常用词是“调试”（tune up）。汽车每行驶3万英里便需要进行一次这样的调试，包括调整发动机的计时和更换像火花塞、打火点和冷凝器等被磨损的部件。这些并不是特别复杂，但确实需要一种最基本的机械技能，不过这种技能在高中手工艺课上就能学到。实际上，有成千上万的人靠这些简单的机械工作谋生。
如今，汽车不需要更换至少可用10万英里的火花塞，也没有需要更换的打火点或冷凝器。有成千上万个类似的例子可以说明，工人阶级是如何通过从事相对简单的手工劳动来维持生计的，从缺乏技能的体力劳动到稳定的中等收入工作，比如修理收音机、电视和各种家用电器，而这些工作现在已经逐渐消失。
这些工人的机会不复存在，因为他们中的大多数人只受过高中甚至更低的教育，所以他们的情况只会越来越糟糕。现在的产品可以在机器人工厂大批量生产，而且精确度极为可靠，不需要大规模的维修网。此外，这些自动化工厂生产的产品成本如此低廉，以至于进行修理和维护在经济上不划算，购买新产品比修理旧产品反倒更具有成本效益。
自1954年以来，男性的工作参与率一直在下降。在20世纪60年代，美国25岁到55岁的男性失业率接近于零，几乎每个身体健全的人都有工作。随着女性就业人数的增加，加上连续的经济衰退后制造业的就业机会未能恢复，就业趋势开始发生变化。2016年，美国年龄在25岁至55岁的男性中，约12%的人失业时间超过12个月。这些人中的大多数都没有积极地寻找工作，因此被美国劳动统计局（Bureau of Labor Statistics）归类为“长期失业者”，这是永久失业的前期状态。这表示，从统计数字上看，大约有1000万身强力壮的男性已经退出了劳动力市场。机器人使美国强大
2016年，唐纳德·特朗普（Donald Trump）因承诺让美国再次强大而声名鹊起。他关于限制移民和恢复制造业就业的民粹主义言论吸引了中产阶级的许多人，尤其是那些在“铁锈地带”目睹制造业衰退近40年的人。特朗普是自罗纳德·里根（Ronald Reagan）以来唯一的一位横扫了宾夕法尼亚州、威斯康星州和密歇根州的民主党工人阶级大本营的共和党总统候选人。
特朗普能否兑现他的竞选承诺，将制造业岗位带回美国？也许能。但即使这些工作回到美国本土，也只会是由机器人来做，而不是人类。2016年，一个汽车装配线点焊机器人的成本为每小时8美元，一个美国汽车工人每小时25美元。如果由你来支付这种劳动，你会雇用谁？
让特朗普和反全球主义者感到愤怒的是《跨太平洋伙伴关系（TPP）贸易协定》，该协定旨在促进十几个国家之间的贸易。一家大众媒体报道了两家美国制鞋企业在这一问题上的立场：支持跨太平洋合作的耐克（pro TPP Nike）和反对跨太平洋合作的纽巴伦（anti TPP New Balance）。所有的耐克产品都是在海外生产的，主要是在低成本的亚洲国家，几乎所有的工作都还由手工来完成。
纽巴伦是美国鞋类行业的一个异类，它的鞋有25%是在新英格兰工厂生产的。以美国为基地进行生产是可能的，因为纽巴伦很早就采用了自动化。根据某些估计，他们的美国现代设备将需要的人力减少了30%。阿迪达斯（Adidas），一家不受拟议中的TPP影响的德国企业，长期以来一直在寻求利用先进的制造技术，将自动化用于劳动密集型的鞋类行业。阿迪达斯已经开发出一种可以大大提高生产率的机器人制造程序。通过将大部分生产过程自动化，估计生产一双运动鞋的时间可以从几周缩短到几小时。
同所有经济领域一样，推动自动化的一些最具创新性的想法往往来自于小型科技创业公司。总部位于圣地亚哥的菲茨公司（San Diegobased Feetz）正以价格为200美元左右的定制鞋类产品建立一个小众市场。他们的休闲鞋准备用100%的回收材料制作，尺寸和外观都可以定制。他们能够实现这一水平的定制，因为他们的制造过程是基于3D打印的。
虽然200美元的菲茨鞋不可能符合每个人的预算，但关键是，在像鞋类这种低成本的劳动力领域，小规模的3D打印制造具有商业可行性。随着成本的降低和性能的提高，使用3D打印和其他形式的自动化的趋势将会继续增强。
在本书的后几个章节中你会读到，自动化不只是工人阶级的敌人，机器人袭击的目标是白领专业人士的工作。事实上，由于许多美国的人工就业岗位已经被自动化替代，从比例来看，白领工作将受到最沉重的打击。任何职业都不会免予自动化的杀戮。更广泛的经济
自动化引发的失业不会局限在发达国家，那些建立在发展中国家很多地区的低成本劳动密集型市场将会看到它们的经济大幅缩水。正如制造业的工作岗位在20世纪70年代和80年代离开美国进入日本，又在20世纪90年代和21世纪初离开日本进入中国，如今，中国的制造业岗位正流入越南和斯里兰卡等成本更低的市场。不久，很多这样的制造业岗位又会回到北美和欧洲的机器人工厂。
从人力到自动化的转变会对不远的将来产生深远影响，但是没人清楚这种转变到底何时发生，又会达到什么样的程度。猜测到底是25%还是50%的工作岗位会消失，或者猜测经济衰退会在10年还是在20年之后发生，我认为都没有意义。无论将来会发生些什么，自动化给人类工作带来的威胁是显而易见、迫在眉睫的。
在过去的60年中，男性主导的就业岗位，比如制造业和建筑业，已经从占市场份额的40%下降到13%。这种重大转型在自动化最容易实现的地方已经发生。类似的转型将会发生在更广泛的经济领域，因为更高层次的工作也开始屈服于自动化的势头。
2016年，经历了整整8年的从经济大衰退中的复苏，美国国内生产总值（GDP）年均增长率达到一个历史低点，仅为2.1%。根据世界银行的数据，全球GDP增长率仅为3%。目前有超过9500万人没有加入美国的就业市场，这就是说，36%的成年人没有找工作。机器人即将填补这些岗位，而他们正在瞄准你的工作吗？技术进步周期
跟那些悲观的末日预言家不同，我不讨厌或者是害怕技术。我拥抱技术，并用它来提高我的生活质量。但与此同时我也认识到，很多人的生活会被毁掉，因为自动化将取代他们的工作。大规模的失业不会局限于特定的地理位置，所以很大范围内都会感觉到其负面影响。
在20世纪70年代和80年代，达拉斯或东京的工人们并没有感受到迅速在美国“铁锈地带”蔓延的失业的负面影响。但是，机器人引发的大规模失业将使所有国家和所有收入水平的从业人员失去工作。先进的自动制造技术，如3D打印和电脑化的铣床，会造成上海和西雅图的工人下岗；超级计算专家系统将减少对医生和律师等专业人士的需求；企业软件将取代中层管理人员。工作职能越可预测、越常规，被自动化取代的可能性就越高，比如诊断链球菌性喉炎或搜索法律摘要。高薪职业将受到最沉重的打击，因为以技术替代这些人员会得到最高的投资回报率。
乐观主义者会指出，正如所有的技术应用周期一样，创造性破坏的力量也将发挥其自身作用。被淘汰的职位和行业将由新的机遇来替代。虽然这是事实，但被乐观主义者忽视的是经济复苏所需的平均时间。当然，经济将会平衡，这是市场的本质。但对失业者来说，最痛苦的是复苏和再平衡可能需要一代人以上的时间；鉴于这种震动产生的影响将波及普罗大众，经济恢复可能还需要更长时间。
历史可以充当我们的向导。经济大萧条（the Great Depression）冲击美国经济时，失业率从1929年开始上升，1933年达到25%，臻于顶峰。此后失业率保持在10%以上，直到1941年美国加入第二次世界大战。因为参战需要重整军备，突然就冒出了数以百万计的制造业工作岗位，加上数百万美国人服兵役，于是失业率降低了。但是美国经济真正从大萧条中恢复过来是第二次世界大战之后，当时美国被定位为全球制造商，以重建饱受战争蹂躏的全球经济。
当机器人开始大批取代人类的时候，很多经济部门会快速崩溃。还记得你最后看到电话亭或者为电话亭服务的员工队伍是什么时候吗？
日本是个有趣的例子，可以用来说明技术风向的转变。20世纪80年代，日本是美国制造业的最大威胁。的确，当时日本的实业家们正处于扩张模式，在世界各地炫耀自己的资本和影响力。他们的傲慢随着日经股票市场（the Nikkei stock market）泡沫的膨胀而加剧，日本投资者以过高的价格将资金投向美国声名显赫的房地产，如洛克菲勒中心（Rockefeller Center）和卵石滩（Pebble Beach）。
20世纪90年代初，我参观了位于美国中西部的老旧工厂，发现他们都在热火朝天地尝试采用日本的质量做法。他们没有投资昂贵的自动化高速精密设备来提高生产效率；正相反，管理层采用了成本偏低的日本管理技术，比如库存控制和质量会议。结果不到十年，大部分散布在中西部地区的名不见经传的工厂都倒闭了。
就像命运的安排，日本的运气也没好到哪儿去。1989年12月29日，日经指数达到顶峰，此后开始下降，快30年了仍未恢复。在此期间，日本经济一直在衰退中反反复复。尽管他们有先进的技术和上乘的质量，但还是难逃厄运。而像中国这样的国家，劳动成本较低，又容易得到技术，也就应运繁荣起来。
而现在，中国作为世界工厂的地位也开始下滑。我预计中国的经济会比日本跌得更惨。在过去的25年间，中国制造业的优势一直是低成本劳动力，根本没有环境标准。自动化和清洁能源技术正在瓦解这些优势，全球制造业的格局再一次发生变化，自动化将使那些低成本劳动力变得多余。几乎免费的劳动力
大规模的自动化基本上相当于免费的劳动力。这对劳动者不利，但对消费者却是个好消息。对于大多数人来说，“几乎免费的劳动力”是个难以理解的概念，就像“几乎免费的信息”这一概念在信息时代初期不被人理解一样。在互联网出现之前，也就是仅仅20年前，信息是相当昂贵的。结果，只有那些生活在大城市或研究型大学附近的人才拥有最便利的获取信息的渠道。
我们大多数人已经忘记或者从来就不知道信息有多昂贵。现在认为想当然的简单的语音交流都曾经非常昂贵。20世纪60年代，纽约到洛杉矶的一个长途电话，每分钟就要几美元。80年代初，我第一次进行股票交易时，交易费超过了100美元，而今天的交易成本还不到10美元。
技术的进步使信息几乎免费。当然，《纽约时报》（New York Times，NYT）仍收取订阅费，大学也仍然收取高昂的学费。但是，技术在逐渐攻破这些付费知识的最后堡垒。《纽约时报》的股票在2002年达到峰值，14年后它的股票价格下跌了近70%。几乎免费的信息对消费者有利，但对旧有的信息机构就没那么乐观了。
几乎免费的劳动力也是类似的道理。如前所述，汽车制造商为一个机器人焊接工每小时付出的成本只需8美元，但为一个工人付出的成本却是25美元。机器人当然不是免费的，但是成本差异却将近70%。同所有的新技术一样，随着自动化成本的持续下降，成本差异会继续增大。在不远的将来，劳动力会像信息一样免费。
把近乎免费的劳动力与美国大量的低成本能源结合在一起，这将带来北美制造业的复兴。一个典型的例子就是，页岩发掘技术的进步，使开采天然气的成本降低。天然气在美国蕴藏量丰富，且成本比亚洲低至少80%。技术不仅降低了天然气的开采成本，同时也降低了其液
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