工作的冬天来了！——无所不在的“智能机器换人”时代
鲍勇剑：加拿大莱桥大学管理学院副教授，复旦大学管理学院EMBA特聘教授
袁文龙：加拿大曼尼托巴大学阿斯皮尔商学院创业学讲席副教授
高日菖：震旦集团家具创新中心总经理
没有戏剧性，不成预言，阿尔法狗（AlphetGo）效应就是一例。MIT的布莱恩约弗森和麦卡菲(Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee) 在《第二个机器时代》（The Second Machine Age）预测智能技术将带来全球就业危机，但没有唤起警醒。2016年3月，电脑阿尔法狗大胜韩国围棋高手李世石，立即触动了大众对智能技术的好奇与恐慌。人们开始关注智能技术的正反二面性：高效自动化的经济性与替代人工的社会性。如政治学者帕特南（Robert Putnam）曾经警告失业对社区秩序的破坏性影响，智能技术进步与它引发的社会失序必须同时讨论。因此，展望中国制造2025的同时，我们需要想象中国工作2025的情境。
阿尔法狗真的比李世石厉害吗？那要看选择什么衡量标准。以能耗效应观之，人脑厉害。人脑消耗20瓦，电脑的1920个CPU和280个GPU 销耗一百万瓦，是人脑能耗的5万倍。而从经济效率出发，智能技术对人力的替代效果肯定优越。可是，考虑社会人道目的，智能全面替代人工可能是个灾难。按照现在的趋势，牛津大学的弗雷和奥斯本（C.B.Frey and M. Osborne）研究美国劳动市场发现，47%的工作岗位可能被智能机器替代。工作的冬天来了，理解工作的未来刻不容缓！
怎样研究工作尚未发生的未来？基于前瞻逻辑（Abductive Logic）的情境分析（Scenario Planning）是合适的工具。前瞻逻辑又被叫做“溯因逻辑”，斯坦福大学哲学网通俗地称之为“最可信解释”的逻辑，即在没有历史数据支持的情况下，面对新现象，最可信的解释就是最确实的！而另外两种逻辑，即推理和归纳（Deduction, Induction）, 需要依靠历史数据证明假设的真实性。相比之下，在情境没有发生之前，前瞻逻辑允许丰富可信的解释，并为策略选择提供方向。情境分析方法就是前瞻逻辑的一种具体运用。起源于上世纪50年代的系统思维，成形在70年代壳牌石油公司对市场前景的预想，情境分析发展为预想未来、思考不确定性的一种通用策略方法。应用这种方法，本文讨论智能技术引发的就业新趋势，并比较分析未来工作的四种情境。智能技术带来的是全球范围的冲击，本文包含全球因素，但分析的着力点和政策建议的方向集中在未来10~15年的中国市场。
首先从智能技术影响开始讨论，本文描述中国制造2025（统称工业4.0）引发对工作4.0的关注。然后，依据情境分析的方法，选择五个相互影响的视角，形成SHARP分析框架 (Strategy of firm，Human skills，Artificial intelligence，Resource configuration，Political logics)，以帮助我们梳理关键的因素、合力与趋势，进而获得关于工作未来的四个情境：1） 职业新物种；2）就业软需求； 3）劳务大分化； 4）临时合同工。在情境讨论之后，我们指出经济效率和社会效益可以有互补关系，并依此建议相关的公共政策和企业策略。最后，我们认为智能技术不必与就业发生根本冲突，二者有策略互补的前景。
从工业4.0 到工作4.0
所谓的工业4.0、中国制造2025、智能制造，缘起于德国、中国、美国和日本，但核心相同，都是智能技术对上一代信息化和自动化技术的升级换代。本文统称之为工业4.0。展望未来，以工业4.0为代表的智能技术将影响包括中国在内的全球劳动力就业市场。在中国，它正在发生。东莞的第一家无人工厂“瑞必达”就是一例。
2016年，瑞必达获得工信部“中国制造2025”的示范项目和样板单位。自机器换人后，这家为华为、LG、索尼、小米等国内外手机和电脑提供触摸屏的企业生产量翻了100倍，从过去的10万片/月到1000万片/月。同时，人工/产量比例大大下降，从1:2（一个工人看二台机器）到1:18。另外，上岗工人的技术要求降低。简单培训后，工人即可上岗。
智能机器替代人工已经无所不在。2016年，麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）对美国2000个工种做了调查。报告显示，具备五种活动特征的工作都有可替代性。以瑞必达为例（见图1），我们看到这五种工作活动特征对应的智能机器替代人工的程度： 1）动作重复性高的活动最容易被替代；2）能够完成自动信息处理的活动，替代后效率显著；3）人际互动度低的活动适宜被替代；4）减少管理他人的活动能够提高标准化程度和效率；5）智能机器包含内嵌的专业与专家知识体系，它比现场人工判断更稳定。
机器冲击就业本不是新话题。可是这一次，它对社会关系的影响远甚于从前。1821年，大卫·李嘉图（David Ricardo）提出著名的“机器问题”，即机器改变劳动者与社会的关系。1933年，凯恩斯反复强调”技术性失业”（technological unemployment）的经济和社会影响。进入第二个机器时代，“技术性失业”的规模、速度和性质都发生着人类未曾经历的变化。布莱恩约弗森和麦卡菲的研究显示： 1）智能技术对劳动力从动作替代发展到思考替代； 2）智能进步以几何级数迈进，以至于科幻想象中的技术都将在未来10~30年间出现；3）我们必须重审经济增长和发展的内容和指标，必须将无形资产和社会福利包含到经济价值中；4）人工智能发展带来社会阶层分化，资本与技术精英和底层劳工之间差距扩大；5）公共政策需要鼓励能成就普通人的技术创新。综合美国美林银行和普华永道的量化分析，到2025年，人工智能带来的冲击可以达到14~33万亿美金（2016年， 中国GDP 11.4万亿，美国18.5万亿美金）。 其中，9万亿来自减少的雇佣成本，8万亿是制造业和医疗行业降低的成本，2万亿得益于自动驾驶和无人驾驶应用技术。在2016年7月召开的“阿斯本学会”（Aspen Institute）年会上，金融家拉特纳（Steve Rattner）用数字说明互联网信息技术主导的极客经济（Geek Economy）让1%的精英受益，但却没有提高99%的劳工就业质量和工资。会上，按照美国国会参议员华纳（Mark Warner）的说法，“技术性失业”被“临场经济”（Contingent Economy）与“随需经济”（On-demand Economy）的形式掩盖。大量的隐性失业也造成社会问题。“随需”有经济效率，“临场”却带来心理危机，挑战人们对生命、生活和生存意义的看法。总之，智能冲击可能带来一个机器与人共主的社会，可能挑战人在文明秩序中的地位和角色。
图2显示极客经济下智能对劳动力的替代效果。智能提高企业利润，减少雇佣人数，隐性失业也给劳工造成再就业的机会成本。如瑞必达的案例显示，投资智能技术后，企业生产力提高了，普通劳动力的市场价值却降低了。（图2是概念图，不代表对应的数量经济）
“机器换人”策略正成为新兴产业趋势。例如。福建“爹地宝贝”婴儿纸尿裤公司是一家新三版上市企业，致力于把智能制造、供应、服务和大数据云计算结合在一起，代表了众多智能概念股的发展趋势。图3显示，过去五年中，中国上市公司越来越强调运用智能技术。它对就业市场的直接影响就是减少就业人数。
从替代动作到改装思考，智能的影响不可同日而语。过去，被机械替代的劳动力尚可通过教育和培训提高认知能力和解决问题的技能，成为知识工作者。今天，知识度越高，越不需要人工，因为机器人已经从“机械手”演变为“会思考的机器”，具备了超越普通人的深度学习能力。例如，在“阿尔法狗”之前，人脸识别是一个考验人工智能的难题。2011年，ImageNet刚刚推出人脸识别时，电脑的错误率高达25%。 可是，智能“神经网络”系统发展迅速。到2015年，电脑识别率已经高于自然人，错误率只有3%。它代表的“神经网络”（Artificial Neural Intelligence）深度学习能力体现在三个方面。1）深层次思考能力。微软、DeepMind、MetaMind、IBM Watson的深度学习系统可以超过100层（Layers）。它让电脑有思考抽象问题的能力。2）学习如何学习的能力。智能已经具备反思和修正能力。3）多头任务的处理和学习能力。会自我思考的机器，例如谷歌的智能回应软件，可以同时用二套神经网络回答问题。结合GPU芯片的发展，通用型的人工智能（AGI, Artificial General Intelligence）已经用到人事、证券、新闻甚至葡萄酒品选的活动中。
图4罗列了已经被广泛运用的关键智能技术。我们可以看到，这些技术武装了两大范畴的智能，机器学习能力和智慧机器人。当机器既会做也能思考的时候，普通人已经没有认知能力 (cognitive intelligence) 的优势。所以，弗雷和奥斯本认为47%的工作都将被替代。不过，他们也看到自然人在身体的灵活控制度、创新能力和社会交往能力上仍保持优势。这为我们思考智能与人力之间的互补策略提供了方向。
图4包括的技术仍处于不断发展成熟中。各国蓝图中的工业4.0也是在实现过程中。以西门子在安特卫普（Antwerpen）的展示厂为例，它至多在3.0和4.0之间。随着机器学习、智能机器人、3D打印、可视化、信息物理、虚拟和增强现实等技术的不断完善，工业在预测、制造、服务和反馈整个系统层面整合程度逐渐提高。此时，对应工业4.0讨论工作4.0特别有与时俱进的意义，图5便是这样的尝试。
从技术发展对组织形式的影响看，生产力决定生产关系，技术性质塑造组织制度形式和工作方法。图5显示了它们相互之间大致的对应关系。机械时代，泰勒观察工人的动作、时间、工作量之间的关系，然后将工作化为标准动作，重复执行。那时，工作的场所和活动都围绕着新发明的机器进行。机器是中心，劳动力是辅助。当福特流水线引入后，工作流程和内容被简化，劳动分工更细。那时，劳动力经过简单培训之后就能上流水线生产。同一时期，办公室工作和流水线工作被分开。蓝领和白领的区别明显。办公室有权威等级，白领承担固定角色，按组织等级执行三类活动，即沟通、协调和控制的3C活动（3C， communication, coordination, and control）。
进入自动化和信息化的工业3.0时代，蓝领减少，白领的任务更多在于学习、创新和知识管理。德鲁克描述的“知识经济”和“知识工作者”概括了这个阶段的特征。因为知识性的任务要求白领有匹配的认知能力和心理承诺，管理形式也更加人性化，强调合作性竞争（竞合）、创新联盟和文化影响力。知识工作者主要执行新3C活动（新3C，co-opetition, coalition, and culture）。
进入信息物理的工业4.0时代（cybernetic physical system）, 智能技术基本上自我组织（预测、供应、制造、服务、反馈）。企业对人力资源的要求发生深度变化。同时，“机器换人”带来就业挑战。工业和工作的未来与社会和政治的未来紧密联系在一起。因此，政府政策与企业策略之间直接互动。什么是有意义的工作？怎样的就业政策是合适的？智能技术、经济发展和社会愿望之间关系如何？所有这些问题都需要重新进行意义的构建，就像维克（Karl Weick）在其“意义构建”（sensemaking）理论中提出的问题。我们暂时称之为“维克式组织”，即需要建构工作意义的组织。
要想象未来工作4.0的形态和意义，我们首先得看到它是个新的意义构建过程，其次要认识到影响因素远不止上述的智能技术。未来不可预测，但可以预想。我们对未来工作情境的预想将播下思想的种子，左右各方的行动。预想未来，它至少受到五股力量的影响，其发展的可能也大致会出现在四种情境间。
“工作未来”的SHARP 分析
罗斯福总统曾言：“没有比创造工作更好的福利了！”社会学家威尔逊（William J. Wilson）以多年的研究指出就业对种族冲突、贫困化和社区秩序的深远影响。因此，以智能技术的威力和对就业的负面冲击，它不可能不受到其它社会政治因素的制约。简言之，未来工作4.0形态将是多种力量合力之产物。理解多种力量的互动特征，情境分析方法最合适。
情境分析遵循“前瞻逻辑”，想象最可信的解释。它的另外一个特征是对不确定性的关注。图6简要地显示了情境分析流程的特征：
● 识别驱动力量。未来虽然不能精准预测，却可以根据现在环境中的驱动力量来预想。
● 理解互动逻辑。驱动力量之间的互动形式和方向有不确定性，但有大致的逻辑走向。
● 想象场因，场效应。结合不确定性和驱动力量之间的关系，我们可以想象力量的合力所形成的“场”。未来秩序将是从场因互动中渐显的场效应。
● 调整对情境的阶段性认识。在系统均衡稳定之前，未来情境的演化过程受敏感因素影响。敏感因素变化时，情境可能有机会聚合不同的场因，出现转折。
● 做策略行动者。情境动态变化中，善于顺势选择的策略行动者能为自己创造机会。
总之，未来秩序不是简单的因果关系造就的，而是一个变化合力的结果。如美国联署前主席伯兰克（Bernard Bernanke）所言，我们无法控制因果关系，但可以制造有利于互动关系生成的条件。按照弗利斯坦和麦克亚当（Neil Fligstein and Doug McAdam）的“场理论”，这样的生成条件就是场因。
影响未来工作的因素很多，但不是所有的都符合驱动力量的条件。经过筛选，最重要的五个因素如下：
企业策略（Strategy of firm）。作为主动行为者，企业能根据对环境资源和政治政策的判断选择行动。它们的策略行动影响到未来的工作情境。例如，中国零售实体店就业人数大幅滑落与企业广泛选择“互联网+”的策略相关。
劳工能力特征（Human skills）。劳工能力包括体力、认知能力、感知能力、社交能力、创新能力和身体灵活反应能力（人的手指变化灵活性始终为机器人不及）。在体力和认知能力上，智能可以大幅度替代人工，但对于需要其它能力的工作，人仍然有优势。怎样使用这些能力影响未来的工作情境。例如，混合使用智能大数据和人的感知能力，服务行业能够同时提高精准营销和人文体验。
智能技术发展水平（Artificial intelligence）。如上述分析，它对未来工作形态有直接影响。
资源组合和配置（Resources configuration）。企业策略受可以接近和利用的资源条件限制。社会资源状况，例如老龄化人口因素，也会影响未来就业市场供给关系和工作形态。我们的调查显示，受地区的劳动力和物业资源影响，共享办公形式在北、上、广、深更受欢迎。
社会治理的政治逻辑 （Political logics）。就业对每个政府而言都是最大的政治。但是，政治体制和文化不同，政治合法性和权威来源也有差异。因此，在对待就业和工作形式的政策上，每个政府都有自己内在的逻辑。政治政策的激励或限制效果能传导到就业市场的各个层级。例如，中国政府看到就业市场变化，开始调整“互联网+”的政策，特别是在互联网金融和零售领域。
如图7显示，取这五个方面的开头英文字母，我们将对中国2025工作未来的“工作4.0”理解框架称为“SHARP”分析。运用“SHARP”分析框架，我们看到工作未来受到下面这些关键因素（场因）的影响（见图8）：
世界不是平的。企业决策者对跨国市场环境看法的改变。一方面，国际市场仍然为发展方向；另一方面地缘政治变化引发“去国际化”。企业的组织人事政策也受影响而摇摆。
“机器换人”为大趋势。老龄化，用工成本高，新世代劳工喜迁移，这些因素都促进企业向“机器换人”策略倾斜。只是换的政策还在争论中。
智能策略同质化。通用智能技术带来效率的同时也消除企业间的差异化。企业的智能技术策略大同小异。到一定程度，同质化带来反思，求差异的力量又回到劳工能力上。
智能技术可以成就新价值创造策略。市场资源、营销能力和帮助客户感知新价值成为企业之间差异化的来源。因此，人力资源中，有创新能力和社交能力的雇员获得更多的青睐。
稳定与自我保护的政治逻辑趋于首要地位。地缘政治复苏，地区化和去国际化已经开始。保护市场，保障社会稳定，保持政治权利合法性，都成为重要的政治逻辑。因此，推广新智能技术和防止全面失业同时出现在政策目标清单上。
新的工作与生活价值观出现。新世代员工既不是偏工作、无生活，也不是强调工作生活的平衡。他们更希望少一些机械无聊的工作，多一些增进生命意义的工作挑战。生活与工作的互补关系成为新趋势。
自然人的潜在能力渐渐显出优势。对于自然人在感知能力、身体灵活能力、社交能力与创新能力的优势，人们有新的发现。企业与政府都希望智能技术不仅替代体力和认知力，也放大和成就自然人的其它优势能力。
全球化出现多种模式。为可持续发展，地方政府致力于推动当地文化产品和经济活动，以此平衡通用智能技术引发的无差异价值生产活动。
智能同质化后，关键资源的内容发生改变。文化资源、地域资源和任何差异化资源要素都成为企业和政府积极开发与保护的对象。
面临环境挑战，政治与社会思想意识改变。取决于政治的开明和社会的开放程度，人们对生命和生活、对社会和个人的意义观念有新的理解。它们既可能趋向种族主义自我保护，也可能走向世界大同天下一家。
以上诸多因素混合搅动下，社会与政治的中心问题在发展和安全之间摇摆，企业与个人的选择也动摇于合作和冲突之间。
“工作未来”的四种情境
以上SHARP 分析展示十大要素互动塑造工作的未来。整合要素之间的关系，我们看到它们基本上落在两股重要的驱动力量上，而各自都有不确定的发展方向。这两股驱动力量也代表着左右工作未来的发展逻辑，即经济技术逻辑和政治社会逻辑（见图9）。
政治社会逻辑有发展的不确定性。它可以朝向新的全球化运动，跨国拓展（例如一带一路），成就更加多元的自由社会（例如，道路和理论自信基础上更加开放）。通过对自由主义市场经济的反思，对全球气候变化危机的担忧，对中国过去30年表现出新的社会治理模式的总结，它可能走向新的全球化价值观。当中心问题围绕着全球气候、贫困、流行疾病、外太空发展时，国家之间的许多差异显得次要。如果开明和拓展的逻辑成为主导，它可以激发新全球意识，鼓励开放合作模式。
未来也可能转向另一条演化道路，强调维护合法性，试图利用对立中爆发的能量，不得不面对地缘政治和资源争夺所造成的紧张社会。一个紧张的社会把冲突看成必然，斗争成为过程主旋律，势力的此消彼长为阶段性政治目标。如此，政治人物不得不面对当前紧急的问题，包括有意识制造的急迫感。维护权力合法性和保持一定程度的社会紧张可能成为一对互利因素，进而发展为社会治理的中心逻辑。
经济技术逻辑也有发展的不确定性。它能够从现在的智能技术中派生演绎出各种应用新技术，例如生物基因、航天太空、神经学心理学。这些多元的新技术可以激发复合的经济模式。复合模式不以技术先进性为唯一的衡量标准，而是在通用智能技术的基础上鼓励多种高差异的偏好和价值观。例如，“机器制造”和“自然人制造”可以是两个共存的价值范畴。复合模式鼓励不同偏好选择下的地区发展方式，例如“跨国公司经营”和“当地文化原生态经济”互补。前者强调全球生产、跨国营销、无界消费。后者凸显文化人道主义，它也许“去全球化”，但不反全球化。
经济技术逻辑发展的另一个维度可能是技术同质化，单维度发展，大家选择统一的经济模式。一个已经存在的样本就是“连锁城市”。今天，无论我们走到哪个国家，发达的城市商业区一定有一条街，有完全一样的系列国际品牌店。智能技术也可能循类似的发展逻辑，蔓延成为同质、单一经济模式的内核。
上述两股综合驱动力量和它们发展的不确定性交织在一起，形成工作未来的四种情境（见图9，10）。
情景一：价值流域，职业新物种
价值创造从现在的产业供应链向“价值流域”转变。它与新全球化和复合经济模式相配合，创造出现在难以想象的新工作岗位和新职业。例如，像电影X-Men那样，智能技术增强版的人出现，有半人半神一样的能力，成为职业多面手。
智能不仅创造增强现实（Augmented Reality），也增强每一个技术领域。智能假肢让残疾人恢复身体功能，智能增强的身体和认知能力也帮助自然人突破各种生理和心理的局限。例如，记忆性质的岗位培训可以通过内置芯片完成。智能技术帮助下，员工发挥感知能力和社交能力，挖掘多元的价值偏好，创造新生产和消费形式。
自组织能力强大的工业4.0系统成为经济基础设施，改变了过去的产业供应链上下游之间的关系。一方面供应链已经内嵌到信息物理系统中，成为通用技术。另一方面，就像河流生态按照流域网络延伸一样，企业利用工业4.0的基础设施建设自己的“价值流域”。例如，成立于2010年的网上约车平台“优步”在2016年7月市值达650亿美金，超过成立于1903年的福特汽车公司总市值。优步获得高估值的重要原因就在于它所代表的新价值流域模式。优步从网约租车开始，向“私家物流”渗透。2014年，UberFresh从加州圣塔莫尼卡市开始尝试网上订购和派送食品。同年，UberRush在曼哈顿地区实验区域内办公快件速递业务。另一个“价值流域”的案例是“爹地宝贝”婴儿纸尿布。它将供应、生产、客服的大部分活动汇合在一个信息物理系统中。它依据大数据分析，按婴儿成长的年龄和消费特征推送各种以信任和服务为核心的新产品。过去，每个产业都有自己的价值链，联系上下游客户；未来，智能技术允许企业横向和纵向联络，像大河水系一样形成“价值流域”。
低成本、自组织的智能技术让核心企业向四面八方扩展，形成自己的“价值流域。”因此，许多新的技术和功能也被创造出来。它们为工作未来带来新角色和新岗位。例如，生活方式规划师、学习规划师、移动管家、消费偏好分析员、创意教练、创业导师、增强版运动员成为前所未有的新工作机会。ATM出现后，技术将柜台人员解放出来，进而帮助银行业设立更多的服务网点，雇佣更多的客户咨询人员。复合经济模式和多维技术支持下，未来的职业新物种也会层出不穷。
在此情境下，文化差异、偏好不同和地域区别，都成为创造新价值的有利资源。智能技术在替代体力和认知能力的同时也解放自然人，让他们着重发展感知能力、创新能力、社交能力和身体灵活能力。工业4.0和智能机器人将承担许多无聊的工作。增强版的自然人将乐于从事有趣并有挑战性的工作。
情景二：共享制度，就业软需求
智能技术大发展解决经济短缺问题。社会关注点从资源创造转移到资源分配，不需要患寡，但需要患不均。因此，共享制度再次受到推崇。工作让生活更有意义，更美好。但工作机会供给有限。
在此情境下，维护权威合法性是主导逻辑。经济与技术大发展带来丰富资源。工业4.0解决社会生产问题。社会分配问题突出。传统劳动力被取代。政府安排进入再培训再就业，让失业隐性化，避免社会问题。政府仿效北欧和北美的实验，提供不同形式的全民基本收入。政策鼓励下，共享经济模式的企业增加。能够提供就业机会的公司成为社会好公司。
无聊的工作由机器人完成了，但同时新鲜有趣的工作数量并不多。工资收入不再是人们选择就业的头号指标，因为收入有基本保障，平均化收入是主流。新世代追求工作与生活互补，在工作中找生活的意义。类似的软性需求促进工作场所设计新趋势。办公家具企业、室内装修公司找到新的市场价值，为各类组织设计能激发创造力的办公环境。
像WeWork这样的共享办公从一线城市发展到各地。原材料和自然资源价格上升，人们可支配收入有限，共享互助的工作和生活开始普及。兼职工作普遍，这也是发挥人力资本多才多艺的需要，就像维也纳的水管工晚间穿礼服在金色大厅参与商业演出一样，人们利用自己的艺术和技术天赋承接各种有趣的工作任务。劳动成为感受生命意义的第一需要。
情景三：临场经济，零时合同工
企业按需组织项目。按实际项目工作时间和任务雇佣临时自由职业者。短期工作机会多，长期稳定的工作机会少。
自由竞争的思想和强大的智能技术相结合，企业左右政策，有绝对的话语权，特别在劳工政策方面。知识工作者被智能技术边缘化，沦为专业自由职业者。工作机会原子化。劳动保障合同趋向消亡。临时项目组织盛行。职业中层和专业人士失去固定的工作岗位，依靠咨询合同参与就业。企业选择短期任务合同的方式避免福利支出和工作时间承诺。政府政策偏向自由市场经济，对临时按需雇佣的现象采取不干涉主义。
智能机器人对人工的替代让企业可以减少大量的技术工人和中层管理人员。因为通用智能技术普遍运用到日常、标准化、可重复的工作活动中，专业自由职业者的人数增加。网络化、数字化、加上缺乏知识产权保护，富有创意的中产阶层的利益受到大企业的侵蚀。能够维持中产阶级生活的工作机会不断减少。
大企业在广泛运用智能技术的同时保持核心精干力量。他们往往是核心技术和有竞争力资源的创造者和维护者。专业明星员工享受高收入和高福利。企业利用移动办公和临时项目组织形式雇佣外围专业人员。当临时外围人员增加后，内部知识管理和临时组织协调任务变得更加重要，也派生出新的工作岗位。
围绕着劳动保护、知识产权和跨国经营的劳工法律，企业、劳工和政府之间展开长期博弈。没有一劳永逸的解决方案，只有拉锯式谈判和妥协。按需雇佣方式和大量自由职业者也培养了新的城市工作游民阶层。他们中既有临时项目的雇主，也有雇员。2~5人的小型、原子化企业增加。
情景四：保障经济，劳务大分化
经济为政治服务。保障基本需求为第一要务。按特殊贡献和技能的稀缺性，劳工分等级，收入和社会地位的两极化加剧。
在地缘政治和国内利益集团斗争压力下，政府选择加强社会控制，维护权威。智能技术给少数极客带来巨大收益，但没有惠及普通民众。技术性失业普遍。劳务市场出现精英和平民的大分化。平民劳工的收入没有提高，就业稳定性降低，就业选择变窄。专业精英与资本拥有者联盟，在高度智能化的领域大发展。
同一个产业中，企业的模式也出现两极分化。传统技术企业不断萎缩，运用新智能技术的企业持续扩张。但大多数企业集中利用智能技术的效率价值，策略也雷同。得益于通用性智能技术的发展，类似实体店和淘宝网店之间的竞争和替代关系在其它产业出现。例如，纸媒与网上媒体，传统医院和基因精准治疗医院都开始出现大分化。
因为商业模式趋同，人力资本的其它潜在能力并没有得到深度开发。因为老龄化加剧，劳务市场出现悖论现象。需要隐性知识的关键岗位上，老一代退休，新一代没有接上。许多企业也出现新老两代人，高低技能员工，四类员工同堂的现象，增加了人事管理的复杂度。
面对少数智能化企业的兴起和大量传统行业的凋敝，政府政策常常左右摇摆。一方面需要鼓励智能化、保持国家竞争力，另一方面政府需要保障就业，维护社会稳定。不过，从稳定与合法性的逻辑出发，政策着重于低收入保障。
创造就业丰富的智能时代
SHARP分析和情境规划帮助我们看到未来10~20年工作形态发展的可能轨迹。如弗利斯坦和麦克亚当（Neil Fligstein and Doug McAdam）“场理论”的解释，企业、个人、政府等利益相关者也是创造未来的策略行动者。工作的未来不由单一固定的因果关系决定，而是由多种场因合成。因此，在想象四种不同情境的同时，策略行动者可以选择主观积极的活动，促进有利场因，让其中的某一种情境有更高的实现概率。
我们的分析表明，智能技术无疑扮演关键角色，其替代作用和范围让就业的经济问题演变为社会政治问题。同时，智能机器人也替代许多传统上危险、肮脏、无趣、低收入的工种。例如，过去10年，富士康有多位员工不堪单调而孤独的“电子插秧”工作而自杀。这凸显了劳动异化的严重性，也促使富士康选择智能机器人替代道路。从这个意义上看，智能技术有降低劳动异化程度的作用 (见图11)。同时，从智能假肢、虚拟现实、增强现实等活动中，我们看到智能与人互补并增强的可能性。怎样既降低劳动异化，又增强人的能力？这对企业策略和政府政策都提出了新挑战。
关于未来，科幻小说有时能比经济学更有启发性，科幻往往是未来的现实。例如，能钻进人耳朵讲万国语言的“翻译鱼”，能利用人的心理想象力的意念解读机。它们的共同特征在于利用技术增强人的能力，释放人的潜能。从这个角度出发，智能技术的增强效果要远比替代效率更有价值（见图12）。如果我们追求“增强的人力资本”策略，为“价值流域，职业新物种”的情境创造条件，未来智能技术不仅不会消灭人类，而且能够解放人的局限性。
伏尔泰说，工作能祛除三项邪恶：无聊、恶习和依赖。在跨入智能经济大门的当口，我们要严肃地思考智能经济对就业的影响，并要求智能创新同时促进对自然人的就业机会。为此，智能经济的政策制定者要思考下面的原则。
智能技术应该为创造更加有意义的工作服务。例如，网上教学的技术解决纯记忆性质的课程内容。它还要精进解放教师的表达能力和表演天才，让学习更有趣。
办公室自动化与工作场所的人文设计相结合，让工作更美好。自动化要避免泰勒制度的陷阱。泰勒研究工作流程，让人适应机器。智能经济要反其道而行，让机器适应人的工作习性。
智能软件要平行设计人工操作的替代程序，实施智能电脑和人工头脑双轨制控制方法。机器进步应该与人的成长保持同步。双轨制不仅为了保障人的就业机会，也是对智能机器系统的危机管理。
公平估算家庭劳动价值。它应与获取工资收入的就业劳动受到同样的尊重。例如，对家庭劳动的种类以及它们对社会的贡献做全面评估。让社会认可，家务也是重要的政务。
未来，自动化和智能机器化在替代人工的同时，也要有新就业机会促进计划。伐木业有植被再生要求；矿产业要遵守生态复原的法规。同理，对就业，政府也应该有再生保护政策。这样的要求只会让智能技术产业更加人文，刺激他们跨界创新能力。
对于能创造更多自然人就业机会的工种，监管部门的限制越少越好。过去50年，各式各样的行业资格要求人为地提高就业门槛，打击人们参加工作的积极性。现在，减少营业执照和执业资格要求正成为美国各州的新政。
让大学成为终身再教育的中转站。基于年龄自然成长的教育计划需要改变。任何人在任何年龄段都可以回到教育机构，重新整理自己头脑中的“活件”，再出发成为对社会有益的人才。丹麦的学位教育、学徒教育和兴趣教育三位一体，值得各国学习。
推动“工资不高，保障不少”的政策。工资不高，企业则愿意雇佣人工，提高就业率。社会保障不少，人们就不会因为低工资而陷入贫穷。
“影响就业率”可以成为对智能技术的一项社会评估标准。同等条件下，“提高就业率”的技术应该获得优先发展权。
1589年，威廉·李 (William Lee) 向伊丽莎白一世进贡“编织机”，女王说：工人都失业了，我统治谁呢？现在，各国政要开始自问：都是失业工人，怎么治国理政呢？
本文责任编辑：刘永选[email protected]