機器人取代人類的「終結者」神話是一種誤解。雖然機器確實會取代人類從事某些工作,但它們也會以其他方式補充人類。這種補充性有兩種形式:

1. 直接補充性: 機器可以使人類工人在某些任務上更有生產力和效率。例如,計程車司機可以使用衛星導航系統來導航陌生的道路,或建築師可以使用電腦輔助設計軟體來設計更大、更複雜的建築物。

2. 間接補充性: 技術進步可以擴大經濟規模,創造出需要人力的新行業和任務。隨著生產力的提高,收入上升和需求增長,這將創造出新的角色和機會,讓被取代的工人重新就業。

關鍵點是,技術進步不僅僅是取代人力勞動;它也創造了新的方式讓人類貢獻和茁壯。技術失業的威脅是真實的,但這是一個「好問題」,因為它反映了我們成功地擴大了經濟規模。

演講者解決的第二個神話是「智慧神話」 - 即機器必須模仿人類思考和推理的方式才能超越人類。這種觀點在經濟學家中很普遍,他們認為某些任務,如駕駛汽車或做出醫療診斷,不能輕易自動化,因為它們需要創造力、判斷力和直覺,這些很難表達。

然而,演講者認為這種觀點正變得越來越過時。處理能力、數據存儲和算法設計的進步意味著常規-非常規的區別正在減少。機器現在可以以與人類完全不同的方式執行任務,而無需複製人類的智慧。

例如,能夠與皮膚科醫生一樣準確診斷皮膚癌的系統,並不試圖複製人類的判斷力或直覺。相反,它運行一種模式識別算法,通過大量過去病例數據庫來識別相似之處。人類醫生無法完全解釋他們的診斷過程,並不限制機器超越他們的能力。

同樣地,IBM的沃森電腦能夠擊敗人類冠軍參加電視問答節目「危險」,並非通過模仿人類的推理,而是採取了完全不同的方法。演講者認為,我們對人類智慧的有限理解,已經不再是自動化的主要限制因素,正如機器以全新的方式執行任務一樣,人類能力也不應被視為機器未來成就的上限。

演講者解決的第三個神話是「優越性神話」。這個神話暗示,隨著「工作總量」因技術進步而增長和變化,人類必然最適合執行新出現的任務。

然而,演講者認為這是一種謬論。雖然技術進步確實擴大了整體工作量,但這並不意味著人類將是執行這些新任務的主體。隨著機器變得更加強大,它們可能最終會相互補充和增強,而不是補充人類勞動力。

例如,在駕駛汽車的情況下,演講者指出,雖然目前GPS系統補充了人類駕駛員,但未來,由軟體驅動的自動駕駛汽車可能只會使機器本身更有效率,而不是增強人類的表現。同樣地,隨著經濟規模的增長和變化,新的需求可能更好地由機器而不是人力勞動來滿足。

本質上,演講者認為「對任務的需求並不等同於對人力勞動的需求」。隨著機器變得更加先進,它們可能更有能力承擔新出現的工作,從而削弱了過去有利於人類工人的有益「補充性」。這加上機器越來越取代人力勞動,描繪了一幅令人不安的未來就業前景。

未來的就業前景既令人擔憂又令人興奮。技術失業的威脅是真實的,因為機器不斷侵蝕人類所從事的任務。然而,這是我們成功解決傳統經濟問題的症狀 - 即使經濟規模足以讓每個人都能生活下去。

雖然機器取代和機器補充的平衡historically一直有利於人類,但這種平衡正在發生變化。人工智能和機器人技術的進步正在加強機器取代的力量,同時也在削弱過去有利於工人的有益補充性。

解決在一個工作減少甚至無工作的世界中,確保每個人都能享受到經濟系統所創造的物質繁榮的挑戰,將需要我們以全新的方式思考。關於合適的解決方案,如各種形式的基本收入,將有很多辯論。然而,這比我們的祖先幾個世紀以來一直困擾的問題要好得多:如何首先使經濟規模足夠大。