来源：华尔街见闻（ID：wallstreetcn）主编精选
这两天，马云的一句话又刷屏了：“不出30年，人们就能每天只工作四个小时，而且可能每周只需要工作四天。” 这是他在向媒体描述人工智能将如何“解放”人类，减少人类工作时长，从而多一些休闲时间时说道的。
听起来很美好，对不对？但马云没有说到的是，在人工智能蚕食人类工作的大势之下，值得所有人焦虑的失业前景。
而这是已经切切实实正在发生的事情。麦当劳今年以来股价已上涨27%，跑赢标普500同期10%的涨幅，因市场看好麦当劳用电子自助点餐机取代收银员的计划，认为这有助于其驱动销售。
在人类和机器的较量中，敏锐的资本市场选择站边了机器。
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人类的败退VS机器的崛起以往的技术革新在毁灭工作的同时总是创造出更多的工作，但这一次则完全不同。事实上，自从互联网技术兴起以来，美国社会的劳动参与率就开始呈现下滑趋势，美国的全职工作数量已停滞增长多年。
另一方面，科技、自动化、人工智能越来越讨得雇主欢心，博得大众眼球。亚马逊的仓储机器人、无人机配送计划曾引爆社交媒体，申通快递的全自动分拣机器人“小橙人”也曾引起轰动，让外媒和国外专业人士对中国的物流业刮目相看。
对于人类来说，更糟糕的消息是，机器人占领的不仅仅是劳动密集型行业，而且还渗透到知识密集型行业，如金融。华尔街见闻此前提及，从银行柜员到投行IBD，从分析师到交易员，从审计到律师，金融业的许多岗位将由科技取代。
都说大势所趋，这背后的经济学原理是什么？在资产泡沫狂欢盛行的当今社会，我们有必要提醒一个真理：
财富是通过提升生产效率来创造的，而非通过”印钱“或者推升股价的方式。
以及一个残酷的事实：
过去几年美国社会的生产效率近乎处于停滞增长状态。
诺贝尔经济学奖获得者、美国纽约大学教授迈克尔·斯宾塞（Michael Spence）将生产力分为可贸易类型和不可贸易类型。例如，一个啤酒瓶装机就是一个可贸易生产力，它可以被送到世界的任何地方进行生产；而某当地小酒馆的酒保则属于不可贸易生产力，这是一种只能在本地提供的服务。
不可贸易生产力的最大问题是，其很难获得生产效率增长。比如，即使是最有经验的酒保在有限时间里能调制出的酒的数量是有限的；一个零售销售员在有限的时间里能服务的顾客数量也是有限的......等等。
在人类个体的生产效率增长受阻的同时，劳动力成本却由于受医疗保险和养老金等支出的提高而在不断上升。
这时候，雇主面临着几个选择：
什么都不做：在产出有限、成本上升的挤压之下，按兵不动坚持到利润消失，然后倒闭；
涨价：在产出有限、成本上升压力之下，抬升产品价格来保持盈利，但这么做的后果是将损失掉一部分无法忍受更高价格的顾客；
提升效率：选择高效低成本的自动化服务来代替人类服务，从而保持价格优势。
由此可见，雇主们别无选择，要么选择创新，投奔自动化，要么等待灭亡。
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未来的职场会是怎样？麦肯锡对800种职业的2000种工作内容进行了分析，得出的结论是，几乎所有工作都将受到自动化影响；在60%的职业中，约30%的任务可以完全交给机器人来执行。
虽然当前制造业在自动化进程中先行一步，但据福布斯援引数据称，预计未来在美国，知识经济类工作的自动化程度将是当今制造业自动化程度的10倍以上。这意味着，即使今天的你靠脑力吃饭，未来也有被取代的可能。
全球最大的招聘求职网站Indeed.com分析师Daniel Culbertson认为，只有那些工作内容很大程度上是非例行性的才最不易被自动化。Culbertson认为，未来最有前途的工作是那些能够与机器形成互补，又或者是必须依靠机器所不能复制的人类品质的工作。
该机构的一份对加拿大工作机会现状研究结果显示，数据科学家、保健专业人员和网络安全专家等科技领域的工作最不易被自动化。该研究发现，去年加拿大职场对数据科学家和网络安全专家的需求激增超过70%。
哈佛大学教育经济学副教授认为，单一技能类型的工作最易被自动化，例如许多只需要数学技能就能胜任的工作已经被自动化，而那些结合了数学技能和人际关系技能的工作类型，如经济学家、保健技师、管理分析人员等，则仍然被需要。
牛津大学在2013就对各类工作被机器取代的可能性进行了分析，如果你是银行柜员，那么小心了，你被机器取代的可能性是98%：
对于建筑工人来说，被取代的可能性是71%：
记者和健身教练相对安全些，被取代的可能性分别是11%和8.5%：
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听起来很可怕，未来人类怎么办？
比尔·盖茨曾提议，向机器人征税，用以向那些被机器人夺去工作的人发工资，让他们去从事一些需要发挥人类自身特质的工作，比如照顾老人和教育孩子。
但对于不想被取代的人来说，要做的是对症下药。正如上文提及，单一技能人才最易被自动化代替，那么解决方式就是发展复合型技能。
实际上，早在1991年就有人提出“T型技能人才”的概念。T上的横杠代表知识的广度以及跨学科合作的能力，而垂直线条则代表某个领域相关技能和专业知识的深度。
随着自动化的崛起，个人发展T型技能变得越来越迫切。例如，假如你是数据分析师，那么你不仅要掌握数据分析技能，也需要掌握向他人沟通分析结果的演示技巧；假如你是招聘人员，人工智能可以帮助你筛选简历、安排面试，却无法代替你“动之以情,晓之以理”地挽留人才，而这就是未来你的价值所在。
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