Sothere’salotofvalidconcernthesedaysthatourtechnologyisgettingsosmartthatwe’veputourselvesonthepathtoajoblessfuture.AndIthinktheexampleofaself-drivingcarisactuallytheeasiestonetosee.Sothesearegoingtobefantasticforallkindsofdifferentreasons.Butdidyouknowthat“driver”isactuallythemostcommonjobin29ofthe50USstates?What’sgoingtohappentothesejobswhenwe’renolongerdrivingourcarsorcookingourfoodorevendiagnosingourowndiseases?當今有許多實實在在的擔心，擔心技術正變得如此智能，我們幾乎是在把自己引向失業。自動駕駛汽車是其中最淺顯的一個例子。不管怎樣，自動駕駛都是非常棒的事。但你是否知道，在美國50個州中的29個，司機都是最普遍的職業。當我們不再需要司機駕駛汽車，也不需要人來烹煮食物，甚至不需要醫生來診斷疾病，這些工作崗位將何去何從？

Well,arecentstudyfromForresterResearchgoessofartopredictthat25millionjobsmightdisappearoverthenext10years.Toputthatinperspective,that’sthreetimesasmanyjobslostintheaftermathofthefinancialcrisis.Andit’snotjustblue-collarjobsthatareatrisk.OnWallStreetandacrossSiliconValley,weareseeingtremendousgainsinthequalityofanalysisanddecision-makingbecauseofmachinelearning.Soeventhesmartest,highest-paidpeoplewillbeaffectedbythischange.來自弗雷斯特研究公司的一份研究報告顯示，目前預計，未來10年可能有2500萬個工作會消失。換個方式說，這相當于金融危機之后消失的職業數量的3倍，而且不只是藍領職業有消失的危險。放眼華爾街和整個硅谷，機器學習在分析和決策中的應用取得了巨大成就。即便最聰明、最高薪的人也會被這一改變所影響。

What’sclearisthatnomatterwhatyourjobis,atleastsome,ifnotallofyourwork,isgoingtobedonebyarobotorsoftwareinthenextfewyears.Andthat’sexactlywhypeoplelikeMarkZuckerbergandBillGatesaretalkingabouttheneedforgovernment-fundedminimumincomelevels.Butifourpoliticianscan’tagreeonthingslikehealthcareorevenschoollunches,Ijustdon’tseeapathwherethey’llfindconsensusonsomethingasbigandasexpensiveasuniversalbasiclifeincome.Instead,Ithinktheresponseneedstobeledbyusinindustry.Wehavetorecognizethechangethat’saheadofusandstarttodesignthenewkindsofjobsthatwillstillberelevantintheageofrobotics.很明顯，無論你的職業是什么，即便不是全部也至少有一部分會在接下來的幾年里被機器人或軟件所取代。而這恰恰是像馬克·扎克伯格和比爾·蓋茨這樣的人在討論政府需要保障人們最低收入水平的原因。但如果政客們連醫保、學校午餐之類的事情都無法達成一致。我不覺得他們能在這樣巨大且昂貴的全民基本生活保障的事情上達成一致。相反，我認為應該由我們這些行業內的人去引導。我們必須意識到面臨的變化，并著手設計新的工作，使其在機器時代仍具有意義。

Thegoodnewsisthatwehavefaceddownandrecoveredtwomassextinctionsofjobsbefore.From1870to1970,thepercentofAmericanworkersbasedonfarmsfellby90percent,andthenagainfrom1950to2010,thepercentofAmericansworkinginfactoriesfellby75percent.Thechallengewefacethistime,however,isoneoftime.Wehadahundredyearstomovefromfarmstofactories,andthen60yearstofullybuildoutaserviceeconomy.Therateofchangetodaysuggeststhatwemayonlyhave10or15yearstoadjust,andifwedon’treactfastenough,thatmeansbythetimetoday’selementary-schoolstudentsarecollege-aged,wecouldbelivinginaworldthat’srobotic,largelyunemployedandstuckinkindofun-greatdepression.好消息是，我們之前經歷過兩次大的失業潮和經濟復蘇：1870年到1970年，在農場工作的美國工人數量下降了90%；而1950年到2010年，工廠里的美國工人數量下降了75%。不過，我們這次面臨的挑戰是“時間”。我們有100年的時間從農場轉向工廠，又花了60年全面建立起服務業經濟。如今的變化速度意味著我們只有10到15年來調整，如果我們不盡快作出反應，那意味著，當今天的小學生上大學的時候，我們可能就生活在一個充斥著機器人并伴隨大量失業人群的蕭條世界里了。

ButIdon’tthinkithastobethisway.Yousee,Iworkininnovation,andpartofmyjobistoshapehowlargecompaniesapplynewtechnologies.Certainlysomeofthesetechnologiesareevenspecificallydesignedtoreplacehumanworkers.ButIbelievethatifwestarttakingstepsrightnowtochangethenatureofwork,wecannotonlycreateenvironmentswherepeoplelovecomingtoworkbutalsogeneratetheinnovationthatweneedtoreplacethemillionsofjobsthatwillbelosttotechnology.Ibelievethatthekeytopreventingourjoblessfutureistorediscoverwhatmakesushuman,andtocreateanewgenerationofhuman-centeredjobsthatallowustounlockthehiddentalentsandpassionsthatwecarrywithuseveryday.但我不認為未來一定會這樣。我的工作是革新，我的部分工作是幫助大公司應用新技術。當然，其中有些技術就是專門設計來取代人類工作者的。但是我相信，如果我們現在開始著手去改變工作性質，我們不僅可以創造人們所熱愛的工作環境，還可以產生我們所需要的創新來代替終將流失于技術的數百萬職業。我認為，預防未來失業的關鍵在于，重新發現人類自身并創造新一代以人為本的職業，來釋放人類身上隱藏的天賦和激情。

Butfirst,Ithinkit’simportanttorecognizethatwebroughtthisproblemonourselves.Andit’snotjustbecause,youknow,wearetheonebuildingtherobots.Buteventhoughmostjobsleftthefactorydecadesago,westillholdontothisfactorymindsetofstandardizationandde-skilling.Westilldefinejobsaroundproceduraltasksandthenpaypeopleforthenumberofhoursthattheyperformthesetasks.We’vecreatednarrowjobdefinitionslikecashier,loanprocessorortaxidriverandthenaskedpeopletoformentirecareersaroundthesesingulartasks.但首先，我認為，重要的是要認識到問題是我們自己造成的。這不僅僅是因為我們創造了機器人。盡管幾十年間很多工作已經與工廠無關，我們卻仍然固守工廠那種去技能化的標準化思維。我們仍圍繞程序化任務來定義工作，然后按照人們執行任務的小時數支付薪水。我們創造了狹隘的工作定義，比如收銀員、貸款業務員或出租車司機，然后讓人們圍繞這些單調的任務去打造整個職業生涯。

Thesechoiceshaveleftuswithactuallytwodangeroussideeffects.Thefirstisthatthesenarrowlydefinedjobswillbethefirsttobedisplacedbyrobots,becausesingle-taskrobotsarejusttheeasiestkindstobuild.Butsecond,wehaveaccidentallymadeitsothatmillionsofworkersaroundtheworldhaveunbelievablyboringworkinglives.這些選擇事實上帶給我們兩個危險的副作用：首先，這些被狹隘定義的工作會最先被機器人替代，因為單任務的機器人是最容易制造的；其次，這種不經意間的選擇讓全世界成千上萬的人從事著難以置信的無聊工作。

Let’staketheexampleofacallcenteragent.Overthelastfewdecades,webragaboutloweroperatingcostsbecausewe’vetakenmostoftheneedforbrainpoweroutofthepersonandputitintothesystem.Formostoftheirday,theyclickonscreens,theyreadscripts.Theyactmorelikemachinesthanhumans.Andunfortunately,overthenextfewyears,asourtechnologygetsmoreadvanced,they,alongwithpeoplelikeclerksandbookkeepers,willseethevastmajorityoftheirworkdisappear.我們來看看呼叫中心客服的例子。過去幾十年，我們夸耀更低的運營成本，因為我們把對腦力的大部分要求從人身上拿出來放進了應答系統中。在一天的大多數時間里，客服只是點擊屏幕，念念腳本。他們的行為模式更像機器而不是人類。而且不幸的是，接下來幾年，隨著技術更加先進，他們以及諸如書記員和簿記員那樣的人將面臨工作機會的大量喪失。

Tocounteractthis,wehavetostartcreatingnewjobsthatarelesscenteredonthetasksthatapersondoesandmorefocusedontheskillsthatapersonbringstowork.Forexample,robotsaregreatatrepetitiveandconstrainedwork,buthumanbeingshaveanamazingabilitytobringtogethercapabilitywithcreativitywhenfacedwithproblemsthatwe’veneverseenbefore.It’swheneverydaybringsalittlebitofasurprisethatwehavedesignedworkforhumansandnotforrobots.Ourentrepreneursandengineersalreadyliveinthisworld,butsodoournursesandourplumbersandourtherapists.Youknow,it’sthenatureoftoomanycompaniesandorganizationstojustaskpeopletocometoworkanddoyourjob.Butifyouworkisbetterdonebyarobot,oryourdecisionsbettermadebyanAI,whatareyousupposedtobedoing?要應對這一點，我們必須開始創造新的職業，那種不那么以人的任務為中心而是更集中在人的工作技巧層面的職業。比如，機器更適合重復性和受限的工作，而人類具有不可思議的能力把激發自己的創造力，去應對那些之前從未遇到過的新問題。當我們給人類而非機器人設計工作時，每天都會帶來一點點驚喜。我們的企業家和工程師早已出現在這個世上，而我們的護士、水管工、心理咨詢師同樣如此。如今太多的公司和組織只是讓人們來上個班干個事。但如果你的工作，機器人可以完成得更好，或者機器人做的決定都比你強，你還能做什么呢？

Well,Ithinkforthemanager,weneedtorealisticallythinkaboutthetasksthatwillbedisappearingoverthenextfewyearsandstartplanningformoremeaningful,morevaluableworkthatshouldreplaceit.Weneedtocreateenvironmentswherebothhumanbeingsandrobotsthrive.Isay,let’sgivemoreworktotherobots,andlet’sstartwiththeworkthatweabsolutelyhatedoing.Here,robot,processthispainfullyidioticreport.我認為，對于管理者而言，需要現實地思考一下，接下來幾年什么工作會消失并開始計劃用更有意義、更有價值的工作去替代它們。我們需要創造人類和機器人可以共同成長的環境。讓我們給機器人更多的工作，就從我們最討厭做的工作開始吧。嘿，機器人，處理掉這個愚蠢的報道。

Andmovethisbox.Thankyou.再搬走這個盒子。謝謝。

Andforthehumanbeings,weshouldfollowtheadvicefromHarryDavisattheUniversityofChicago.Hesayswehavetomakeitsothatpeopledon’tleavetoomuchofthemselvesinthetrunkoftheircar.Imean,humanbeingsareamazingonweekends.ThinkaboutthepeoplethatyouknowandwhattheydoonSaturdays.They’reartists,carpenters,chefsandathletes.ButonMonday,they’rebacktobeingJuniorHRSpecialistandSystemsAnalyst3.對于人類自身，我們應該遵從芝加哥大學哈利·戴維斯的建議。他說，我們必須做到讓人們不把太多的自己放在后備箱中。我的意思是，人們在周末會變得非常厲害。想一想你認識的人以及他們在周六做的事。他們是藝術家、木匠、廚師和運動員。但是，到了周一，他們又變成了人力資源初級專員或3號系統分析員。

Youknow,thesenarrowjobtitlesnotonlysoundboring,butthey’reactuallyasubtleencouragementforpeopletomakenarrowandboringjobcontributions.ButI’veseenfirsthandthatwhenyouinvitepeopletobemore,theycanamazeuswithhowmuchmoretheycanbe.這些狹隘的職業名稱不僅聽上去很無趣，其實還潛移默化鼓動人們去為狹隘和無聊的職業奉獻。但我已經見識過了，當你邀請人們做更多時，他們能讓我們刮目相看。

Afewyearsago,Iwasworkingatalargebankthatwastryingtobringmoreinnovationintoitscompanyculture.SomyteamandIdesignedaprototypingcontestthatinvitedanyonetobuildanythingthattheywanted.Wewereactuallytryingtofigureoutwhetherornottheprimarylimitertoinnovationwasalackofideasoralackoftalent,anditturnsoutitwasneitherone.Itwasanempowermentproblem.Andtheresultsoftheprogramwereamazing.Westartedbyinvitingpeopletore-envisionwhatitistheycouldbringtoateam.Thiscontestwasnotonlyachancetobuildanythingthatyouwantedbutalsobeanythingthatyouwanted.Andwhenpeoplewerenolongerlimitedbytheirday-to-dayjobtitles,theyfeltfreetobringallkindsofdifferentskillsandtalentstotheproblemsthattheyweretryingtosolve.Wesawtechnologypeoplebeingdesigners,marketingpeoplebeingarchitects,andevenfinancepeopleshowingofftheirabilitytowritejokes.幾年前，我在一個大銀行工作，試著把更多創新帶進它的公司文化中。于是，我和我的團隊設計了一個模型比賽，邀請每個人來建造任何他們想建造的東西。我們其實想試著找出限制創新的主要原因是什么——究竟是缺少想法還是缺少天賦，結果兩者都不是。這是一個授權的問題。這個項目的結果非常驚人。我們起初邀請人們來重新構想他們能給團隊帶來的東西。這個比賽不僅是天馬行空去創造的機會，也是一個做自己的機會。當人們不再被他們每天的工作頭銜所限制時，他們會把各種不同的技能和天賦盡情應用到嘗試要解決的問題中去。我們看見技術人員成為設計師、營銷人員變成建筑師、金融人員化身段子手。

Weranthisprogramtwice,andeachtimemorethan400peoplebroughttheirunexpectedtalentstoworkandsolvedproblemsthattheyhadbeenwantingtosolveforyears.Collectively,theycreatedmillionsofdollarsofvalue,buildingthingslikeabettertouch-tonesystemforcallcenters,easierdesktoptoolsforbranchesandevenathankyoucardsystemthathasbecomeacornerstoneoftheemployeeworkingexperience.Overthecourseoftheeightweeks,peopleflexedmusclesthattheyneverdreamedofusingatwork.Peoplelearnednewskills,theymetnewpeople,andattheend,somebodypulledmeasideandsaid,“Ihavetotellyou,thelastfewweekshasbeenoneofthemostintense,hardestworkingexperiencesofmyentirelife,butnotonesecondofitfeltlikework.”這個項目我們運作了兩次，每一次都有400多人在工作中展示出他們意想不到的天賦并且解決了他們很多年前就想解決的問題。他們共同創造了數百萬美元的價值，創建了更好的呼叫中心按鍵系統、更易于使用的桌面工具等東西，甚至還有一個感謝信系統——這些都成為員工工作體驗的基石。在8周時間里，人們展現了他們從未想過要在工作中使用的神通。人們學會了新的技巧，結交了新的朋友，最后有個人把我拉到一邊說：“我得告訴你，這幾個禮拜是我這輩子最緊張、最辛苦的工作經歷，但我沒有一刻感覺是在工作。”

Andthat’sthekey.Forthosefewweeks,peoplegottobecreatorsandinnovators.Theyhadbeendreamingofsolutionstoproblemsthathadbeenbuggingthemforyears,andthiswasachancetoturnthosedreamsintoareality.Andthatdreamingisanimportantpartofwhatseparatesusfrommachines.Fornow,ourmachinesdonotgetfrustrated,theydonotgetannoyed,andtheycertainlydon’timagine.這就是關鍵。在那幾周里，人們需要成為創造者和革新者。他們一直夢想解決那些煩擾了他們好多年的問題，而這是一個把夢想變為現實的機會，而有夢想是我們區別于機器的重要部分。目前，我們的機器不會有挫敗感，它們不會被惹怒，它們當然也不具有想象力。

Butwe,ashumanbeings—wefeelpain,wegetfrustrated.Andit’swhenwe’remostannoyedandmostcur