劉學偉：《東方世界當代崛起之大數據探秘》附錄十四（上）

人工智能會毀掉西方的橄欖形社會嗎？（上）

第一章  各種鋪墊

第一節  主題概述

　　科學技術的發展，為人類帶來了巨大的利益。這個正作用的存在，太過彰明較著，人類少有爭議，也不是本文的主題。但是科技的發展，也給人類帶來很多的困擾。對於其中的一部分，好些也有基本共識，比如：資源損耗過劇、造成環境污染、引起氣候變化……這些較有共識的東西，都不是本文要討論的對象。
　　本文計劃討論的，是極富爭議的一個新的困擾，那就是：所有現代科技中，最熱門時髦的部分，信息科技（IT-Information Technology）發展的當下一輪中最搶眼的部分，人工智能（AI-Artificiel Intelligence）的發展，可能給人類社會提出哪些新的難題。
　　這個或類似的問題，人類已經有很多的討論。科幻小說和影視作品中討論最多的人工智能/機器人意識覺醒，然後造反，然後統治人類這樣的主題，由於太過遙遠與科幻，本文完全不予探討。本文也不討論諸如基因改造、長壽150歲乃至永生；人與機器的界面打通、人機融合等尚且遙遠的准科幻主題。本文只討論那些已經在廣泛施行（比如大數據/機器學習），或至少已經80%成熟（比如自動駕駛汽車），人類在至多10-20年內就非常可能普遍推行的人工智能發展已經和很可能將給人類社會帶來的直接的負面影響。
　　這些直接的負面影響，本文也只打算認真討論其中最直接最明顯的兩項：一、已經造成大量並很可能將造成的海量失業。二、已經造成並會繼續加劇的就業性質和收入的兩極分化。
　　必須承認，本文的大部分主題和分主題在英文文獻中都已經有很多討論，稱不上獨創。當然各處都有自己收集的事例和各種發揮。但有至少本文第三章的主題，應當是相當的獨創，就是“互聯網時代的GDP為什麼會大量消失？”筆者的獨立判斷是：由Linux肇始的IT開源兼免費模式，對大量財富的消失，負有不可推御的責任。
　　這篇文章還是偏屬於科普性質，並不是嚴肅的學術論文，行文並未處處注意嚴肅嚴謹。為了表達暢快，不時還是有些博客筆法。還請恕文中未能處處註明援引出處。因為這種引注若夾在網絡發布的正文中會很是妨礙閱讀的流暢，若放在遠遠的文末又太不方便查閱。不過在文末本人會提供 一個參考書目。

第二節 內容引子

　　特朗普當選美國總統，以其民粹主義的形式和內容震驚世界。其實這件事情並不孤立。在歐洲，與之相呼應，還先行發生了英國退歐。還有屈指難數的歐洲國家中的極右派的崛起。它們都有一個共同的背景，就是：西方正在面臨一個全面的衰退危機。
　　在這個衰退的全景中，經濟的衰退當然是第一線，緊接着就是社會結構的衰退。這個社會結構的衰退的主要內涵就是：西方一直引以為傲的橄欖形社會結構開始向着它們在二戰以前的原有的金字塔形退化。中產階級在減少，窮人在增多。富人的數量的確還在增加。但這意味着兩極分化，意味着西方社會的日趨不穩固。
　　出現這種狀況的主要原因有兩個：第一個最顯眼，現在至少一部分西方人也抨擊得最多的就是全球化（Globalization），西方的產業向發展中國家首先是中國轉移。第二個其實更深刻的，但是人們談得還不夠的原因則是以人工智能為內核的幾乎遍及所有行業的自動化（Automatization）造成的就業機會減少和兩極分化。
　　全球化或反全球化都不是本文的主題。不過筆者還是要順便指出，全球化其實是一個全球範圍內的均貧富。全球化開展30年後的世界，比起之前，那是已經均平許多。如果把世界分成東方、西方和南方，以前是只有西方富裕，東方和南方都貧窮。現在東方也富了起來。就剩下南方還繼續貧窮。這個世界，大體上說，由以前的⅓富⅔窮變成⅔富⅓窮。在非西方人尤其是東方人的眼中看來，這個世界還是比以前順眼多了。
　　本文從以信息科技/人工智能/自動化為內核的第三次工業革命與前兩次的原則區別談起。
　　第一次工業革命的核心內容是以蒸汽機為動力的機械化。那時候在它的起點英國是羊吃人。紡織業需要羊毛，而放羊比種地節省勞力，於是把多出來的人攆到城裡當工人。
　　第二次工業革命的核心內容是電氣化。生產效率的提高把大量工人裁減，但讓他們去了辦公室當白領和第三產業當服務人員。
　　第三產業的從業人員清晰地分為兩類。第一類是以商業餐飲等為代表的服務業，是低端。第二類是高端，種類繁多，但都以要求大體大學以上文化程度為特徵，以中等以上複雜的腦力勞動為內容。白領的低端稱職員。從事的是簡單的非體力勞動，地位介乎於上述兩者之間。
　　第三次工業革命又稱信息/數字革命，它把第三產業加以分割，分出第四產業又稱IT信息產業。原來的第三產業基本就只剩下了服務業。（當然還有一些非IT非服務的第三產業在。）
　　第一次工業革命以前，農民是絕大多數。革命以後，工人變成最大的就業群體。但從未成為絕大多數。第二次工業革命以後，工人數量開始萎縮，白領成為最大就業群體。其中又分上、中、下。第三次工業革命開始以來，白領的下層就是職員階層，隨農民階級，工人階級之後開始迅速萎縮。現在的最新形勢是，中等幹部階層也開始萎縮。
　　美國加州的灣區硅谷就是最典型的榜樣。那裡就只剩下兩個主要的就業集團。居於主導地位的是工程師集團。他們幾乎個個都有博士碩士學位，都是領高薪的高級幹部。在那樣的高科技公司里，沒有高級學位的其他工作人員，只是零頭。勤雜工作基本上都被外包了出去。在高科技公司之外，居於從屬地位的就是各種為他們服務的服務行業。從政府行政部門開始，直到外包的清潔/保安公司、大小商店、旅店、餐館、旅行社等等等等。
　　在硅谷基本上沒有製造業，也沒有中產階級。附屬於它們的（基本）都是外包的製造業（比如蘋果公司設計的電腦/手機的製造）基本在海外，至少也是在美國比較落後的州份。
　　在那些美國州份和海外一樣，都在經歷迅速的自動化過程。總之越來越少的人生產越來越多的東西。或同樣多的東西由越來越少的人生產。各項服務都在盡其所能地自動化。總之，先是機器/機器人排擠工人，然後是電腦排擠中下層白領。只剩下站在電腦背後，有能力操控電腦的高端白領是人生贏家。
　　這裡的贏家不是指使用電腦的人，而是指設計電腦和為電腦編制重要軟體的人。那些在IT相關行業的工程師級別以下的從業人員，可算作不輸不贏。其它行業的工程師級別以下的人，大體上都是輸家。
　　筆者以為，這才是最近一波全球經濟發展呆滯的還沒有被人類充分認識的最深層原因。全球化並不能解釋為什麼東方的發展也陷入遲滯。全世界的市場是被裝滿了。但是這個市場為什麼不能一如既往地繼續擴大？要知道，人們議論多年的資源瓶頸和環境損毀顯然都不是當下這一輪經濟停滯的直接原因。出現了什麼新的情況？500年一貫制的經濟擴張似乎要停止了？
　　一直以來，有一個技術進步主義的教條，它說的是：技術進步的確會消滅一些舊的職業崗位，但它一定會創造出更多的、更好的新職業新崗位。技術進步的總效應總是正面的。有一個專用的詞組形容這種狀況，叫做破壞性創新（Destructive Innovation）。

汽車是被反覆叨念的經典例子

　　比如：汽車的發明消滅了馬車夫，但是創造了汽車司機。汽車與馬車功能類似，但效率更高。汽車司機比馬車夫的工作條件更好。以前只有很少的人能擁有馬車。現在差不多家家都可以擁有汽車。所以，這個變革給人類帶來了更多的財富和更多的就業，是個只贏不輸的結果。

　　但將來的技術進步能一直這樣只贏不輸嗎？如果贏家不及輸家多，那問題的實質就會變成創新性破壞（Innovative Destruction）。
　　現在出現的新的疑問是：技術的進步是不是總能帶來人類的整體樂利？我們的技術是不是可能進步得太快？是不是可能脫離了為整體人類帶來樂利的根本宗旨？
　　為了向大家清楚解釋這個第三次工業（電子/數字）革命與以往的頭兩次工業革命的不同，這裡必須簡單地回顧一下歷史。
　　大家都知道，第一次工業革命肇始與蒸汽機的發明。它讓人類的勞動脫離了體力和畜力。然後才是各種機器。這一期間的發明創造大都有一個共同的特徵，也是成果的訣竅，就是它們在去智能化。以前只有藝人能做的複雜勞動，被工業化拆解成數十上百個小步驟，每一個步驟都相當簡單。於是，差不多是個人就可以完成這樣的工作，從而提供了海量的就業機會，和同時造就了海量的消費群體。這就是福特汽車公司開始的流水線-批量生產革命和T型汽車的意義。那個時代，還有運輸革命同時產生，還有海量的海外市場可以開發。好的商品總是不愁銷路的。
　　注意這個關鍵表述：大規模工業生產同時創造了大量的廉價商品和大量的廉價商品購買者。再請注意第二個關鍵表述：這次革命損害的是少數人（手工藝者）的利益，帶來的是多數人（資本家、發明家，尤其是提供不是太複雜的勞動的大量的工人們）的利益。
　　到第二次工業（電氣/電器）革命時代，這個基本特徵並沒有改變。各種各樣的電器創造了大量的不是太複雜的就業機會和消費群體：藍領+白領。創造彩電、冰箱、洗衣機和沒有聯網的電腦的年代是人類可以轉化為生產力/消費力的想象力的最近一次大爆發。互聯網則不是，其原因下面會詳解。
　　在機械化後的電氣化過程中，創造了大批的需要高等教育程度的文化職業，創造了大批的白領，新中產階級。出現了一個技術與教育之間的良性競賽。
　　在這個兩次革命中，工資收入的上升和消費品價格的下降並行，這創造了現代的中產階級。事實上，普通勞動者是頭兩次工業革命時代最大的獲益者。蒸汽機革命的最大受益者是工人階級。電器革命的最大受益者是普通白領。這種受益者具有生產者和消費者的雙重身份。

第二章  互聯網時代的工作崗位為什麼會大量消失？

第一節 西方社會就業萎縮與兩極分化現狀

　　前面說到，西方中產階級的萎縮已經成了西方世界最大的難題。我們先來看看這個萎縮的概況：這裡列表的是16個主要的歐盟國家。
　　按國家分，從1993-2010。從中產階級萎縮最大到相對最小降序排列：
　　愛爾蘭、比利時、西班牙、聯合王國、盧森堡、希臘、芬蘭、意大利、奧地利。丹麥、瑞典、法國、挪威、尼德蘭、德國、葡萄牙。平均萎縮程度當在9~10%之間。
　　低檔工作從增到降排序：
　　奧地利、意大利、希臘、挪威、法國、聯合王國、愛爾蘭、比利時、德國、尼德蘭、丹麥、瑞士、西班牙葡萄牙、芬蘭（降）、盧森堡（降）。平均增長率當在2~3%之間。

　　高檔工作都有增，按增速排序：盧森堡、芬蘭、愛爾蘭、西班牙、比利時、丹麥、瑞典、聯合王國、希臘、尼德蘭、德國、意大利、葡萄牙。平均增長率當在6~7%之間。

　　上圖是按行業分的變動狀態。
　　33年的總趨勢是增長日趨緩慢。2007-2012是危機年代，增速急降，甚至變負數。
　　相對增長較快的行業有：個人照顧、食品/清潔服務、保安服務。技師、自由職業、經理。
　　下降的行業：製造、操作人員/工人、辦公室/行政人員、銷售。
　　簡單而言：繼續增長的是低端服務業和各種高端專業。萎縮的是製造業藍領和辦公室白領+商業的銷售人員。與製造業直接相關的職務的確可以說主要是因為全球化而流失到非西方國家。但辦公室和商業部門的大量工作基本上是因為自動化/智能化而就地消失。而且這個更替的速度是越來越快。
　　在研究人工智能對人類工作崗位的威脅問題時，人們現在通常習慣於按兩個標準交叉，把工作分為四個類型。這兩個標準是：第一、體力（Manuel）勞動或腦力（Cognitive）勞動。第二、重複的規律性勞動或不重複的不規則的勞動（Routile/Non-Routile）。中文中似沒有簡單的對應詞。】兩兩相乘得四：重複規則的體力勞動、不重複不規則的體力勞動、重複規則的腦力勞動、不重複不規則的腦力勞動。
　　簡單地說，受到人工智能重大威脅的是重複性的可以規則化的無論是體力還是腦力的勞動。威脅較小的是不重複、不規則的無論是體力還是腦力的勞動。

　　上兩個圖表達的都是美國就業人口中，這四個分類在不同時段中的演變狀況。重複性/常規性的工作崗位，無論在體力還是腦力勞動領域，都在萎縮。而非常規非重複性的工作崗位，無論在腦力一端還是體力一端，都還有增長，儘管也是在減速。右面一張圖表達的時間段更長。它還把非常規腦力勞動分解為分析性的和人際的兩個類型。這兩個類型都曾急劇增長。不過2000年以來也基本不再增長。並且根據它的數據，非常規的手工勞動，也沒有增長。不過不像常規的體力和 腦力勞動，自1970年以來，都在急劇減少。這兩張表的不同應當是它們考察的時段不同所致。
　　有人說美國現在的失業率不到5%。但是這並沒有改變就業崗位和收入兩極分化的大趨勢，也沒有消弭美國社會嚴重的不滿情緒。否則特朗普怎麼可能當選？而且本人擔心，美國的失業率終究還會漲起來，因為下文將詳談的那些因素在美國都強烈存在。

第二節  為什麼創新不斷，工作崗位卻看不見？

　　現在我們開始來尋找上節描述的在第三次工業革命期間西方中產階級萎縮的原因。為此，我們需要加強敘述電子/數字革命以來的現狀。
　　這個數字革命，從1960年代就開始醞釀，1980年代正式肇始，1990年代開始發煌，2000年代以後進入、現在仍處於高速發展期。
　　這個時期出現了以前兩次工業革命時期沒有出現的新現象，就是新的發明創造層出不窮，但是卻沒有帶來大規模的就業群體和消費群體的增加。在IT行業無疑是出現了新的就業和消費群體，但他們的出現是以更大範圍的就業群體和消費群體的消失為代價的。其表現就是，全球的尤其是西方發達國家的GDP/就業人口/消費能力的增長都日趨緩慢，甚至完全停滯。如果沒有東方/金磚/新興國家經濟體的靚麗表現，那這個環球經濟就是一個相當負面的景象了。而且從5年以來，連東方/中國的經濟發展都開始明顯減速。為何如此？這當然是一個重大無比，耐人尋味的問題了。
　　筆者以為，和前兩次工業革命時代的國際環境不同，在東方已經發展起來以後，如今的世界市場已經整體飽和，生產規模無法再擴大。某樣產品生產效率的提高，只能導致同樣的產品數量用更少的人生產，從而導致該部門的就業絕對減少。遵循儘可能降價競售的市場規律，效率提高必然導致價格的降低。同樣的產品數量，還會表現為GDP產出的縮減，兩項疊加，從而導致人類消費能力的縮減。
　　正常的出路在於，人們一定需要去尋找到得到大眾歡迎的有分量的新產品，它會成為世界整體經濟的新的增長點。十分抱歉的是，這樣的具有劃時代意義的新產品，自本世紀以來，似乎就只有一樣，那就是智能手機。但是智能手機平均只值兩三百美金，也就與一台不算大的電視機價值相當。它卻頂替掉了大約十來項原本分別製造的大眾電子產品。那些產品加起來的總價值，可是比智能手機高許多。能省錢當然是好事。但是福兮禍所依，利兮弊所倚。如果找不到更多更好的經濟增長點，智能手機的流行，由於它頂替掉太多的舊產品，就會造成人類社會整體GDP/消費力萎縮的後果了。
　　這個第三次工業（電子/數字）革命還可分三個階段。
　　第一階段，出現還沒有聯網的PC-IT業。1980年代，人們在市場上看見了第一批個人電腦（PC）。它已經可以比機械打字機更好地編輯文章，比手持計算器更好地計算數字，人們已經喜出望外。這時出現了一個人腦與電腦攜手共進、相得益彰的大好年代。這個年代大概一直持續到上個世紀末尾。
　　第二階段是互聯網的出現與普及。互聯網開始把這些本來一個個孤立的電腦連接起來。電腦的能力就像吃了偉哥春藥，一下子就成十倍甚至百倍地成長起來。我們現在似乎是處於這個階段的末期。它消滅了很多老職業，也創造了很多的新職業。一般人民看到的是這個階段給人類帶來了極大的樂利。比如現在人人（甚至包括乞丐）都可以通過手機上網，成為千里眼/順風耳……但一般人沒有注意到，在這個過程中，財富被集中到一些國家，甚至只是這些國家的一部分城市或地區。比如美國是數字經濟第一強國，但美國也遠遠不是全都成為加州/灣區/硅谷。美國之大，也只有一個硅谷。世界之大，似乎也是只需要屈指可數的幾個硅谷就足夠。
　　接下去的第三階段似乎將以AI 人工智能的爆炸性發展為特徵，人們或稱之為大數據/物聯網時代。從第二個階段的後半段起，人們就發現，電腦在開始毫不留情地吃人，準確地說，是吃掉人的工作。它似乎開始在把前一個半階段創造出來的大量職業逐一消滅。最後只剩下高端。它創造的新職業種類也許繁多，但數量比起它所消滅的，比重會越來越小。或者說效率會越來越高。

第一小節  被電腦取代的職業

　　有一個流傳已久的企業家的格言，叫做：一切節省歸根到底都是對勞動力的節省。這句話在勞動力不足的年代，聽起來誰都不難受。但在勞動力過剩的今天，可就是有大大的違和感了。
　　我們現在開始舉例：
　　以前遍布每條商業街、人口聚居區的商業銀行分理所和郵局一樣，在迅速減少。因為越來越多的銀行/郵政業務都改為通過電腦在網上進行。剩下的銀行/郵局裡的工作人員也在迅速減少。已經沒有銀行還在收付現金，越來越多的工作都已交給了機器。因為又快又安全。銀行貸款顧問現在的工作就是填表格，核查文件的真實性。幾乎所有的決定都由銀行內部網上的算法（Algorithms）決定。人需要參與的只是一些算法還沒有考慮到的特殊情況，和最後的簽字核發。郵局裡大概就是收發掛號信/包裹的工作還沒有自動化，必須人才能處理。
　　聽說高盛公司已經裁撤以前在熱鬧非凡的營業大廳接電話替顧客下單的600個交易員，用200個電腦工程師頂替。現在股票交易哪裡還有人打電話，不都是在電腦上直接操作了嗎？
　　近日又聞法國興業銀行要在5年之內裁撤400個分理所，20%的員工。理由完全一樣，越來越多的業務在網上自動進行，還要那麼多分理所，那麼多員工幹什麼？
　　現在法國藥店裡的配藥已經全部自動化。藥店工作人員告訴我，後面的藥庫里還是需要一個人，他的唯一任務就是：當配藥機器的備用槽中快出現空缺時，把新的藥盒放進去。（機器人的困境之一：在複雜狹小的環境中移動不規則的物品。）至於藥品臨近出缺以後的補充預訂，那電腦都已經可以完全包辦。
　　飛機的訂票系統，現在全球都已經智能化，網絡化。可以說已經沒有飛機票是通過什麼售票窗口由人賣出去的了。旅行社代售也是通過同樣的智能訂票系統，頂多是他們能有一點格外的折扣。火車票地鐵票公共汽車票等也在迅速地進入無人售票的階段。現有的有人售票處大部分都在面臨不遠的將來被裁撤的命運。現在連紙質的票都已經過時。你可以用手機上的機票照片掃二維碼過關。甚至連這個電子機票都可以省去。很多時候，直接用護照就可以辦理登記手續了。最新進展，手機和二維碼都不再需要，你乾脆就可以刷臉過關、進站、取款。
　　公共服務公司比如電業局/自來水/煤氣/有線電話公司現在已經不再寄送發票，你也無需按月寄支票付款。發票在網上，付款通過銀行自動進行。以前至少每年得來一次的抄表員也將馬上消失。新換的電錶煤氣表可以把數據通過電線或無線網絡把數據直接報上去，而且可以月月報、天天報。如果有必要，每分鐘都報也不是問題。
　　阿里巴巴電商消滅實體店。亞馬遜打敗沃爾瑪。它們的興起，都代表着大量的工作崗位被裁撤。這樣的宏大故事，不用細說了吧。
　　行政部門的人員也在迅速減少，越來越多的工作通過網上進行。比如法國（相信許多其它國家也一樣）的報稅工作也在迅速地網絡化。現在還通過紙張報稅，可是要付格外費用的了。
　　現在的網絡調查頂替了無數的實地調查員。不光簡單的調查，包括許多本來十分複雜的調查統計，都可以通過網絡實時、簡便地完成。
　　比如現行的官方流感爆發統計，是通過醫院向防疫局通報病例，防疫局匯總統計資料後研究發布疫情現狀和預報。現在通過網絡大數據相關查詢頻率的自動統計，只要發現人們諮詢感冒發熱如何治療的頻次異常升高，就可以基本判斷。而且可以提供出升高的倍率、分時/分地的絕對可以媲美防疫局官方渠道的結果。其成本之低和速度之快，與傳統辦法有天壤之別。
　　辦公室以前因電氣化創造出來的一大堆各種機器現在幾乎都一股腦地被電腦加幾種外設全部頂替包辦，辦公室里的重複性勞動也不斷地被電腦取代，只剩下有足夠複雜性獨創性的工作還能繼續由人擔當。由於電腦/智能手機的高效便捷功能完善，各種行業的一般秘書都趨於消失。
　　最近亞馬孫又在西雅圖開了一家試驗性無人售貨商店Amazon Go。怎麼能夠無人呢？它的做法是讓貨架上的每一件貨品都有電腦標記。當顧客拿起某項商品，該商品會自動被放入其亞馬遜的電子購物車；如果顧客改變主意，必須將商品放回貨架，電子購物車就會自動將該商品去除。當購物完成，顧客可以直接帶着商品走出商店，亞馬遜賬戶會直接扣款並發送賬單到客戶app。阿里巴巴等也都在做同樣的試驗，只是細節略有不同。
　　本人的夫人在亞馬孫有一次預訂了七件衣服，幾天之內居然來了七個包裹，都是來自不同的地方。看來亞馬孫的網站至少有一部分也就是一個廣告聚合。也不需要收貨、倉儲、包裝、發貨等環節。那也就是變相的廠家直銷了嘛。在這樣的情況下，亞馬孫也就是雇幾個電腦工程師搞搞網站，提供一個廣告平台不就行了嗎？人工呢？這不是在向阿里巴巴的模式靠攏，甚至更簡捷了嗎？
　　幾天前在巴黎農業博覽會上看到一個擦玻璃機器人。就一個圓凳大的圓餅，可以自己吸附在垂直的玻璃上，可以識別邊框和邊空，可用電池或電線工作。不懼高空，不懼黑夜，不用休息。依檔次不等價格200~500歐元之間。本人馬上想到，那些低級的刷玻璃工人豈不都要失業？那些在2017年的春晚小品中還看到的，在摩天大廈玻璃幕牆上，還要持有高空作業證的，應當拿着較高工資的農民工是不是馬上就要都失業了？
　　法國由於人工價格高企，現在除了最高檔的，絕大部分樓盤的門房工作都已經消失殆盡。信件和小件包裹由郵遞員直接投進信箱。大的包裹就只有請你自己去郵局取了。安全工作則由入門號碼、房卡、對講機等設備頂替。至於打掃樓道衛生，那還得用人，沒有機器可以做。
　　看見京東已經開始試驗用無人車送包裹。車到樓下，微信通知，你馬上下樓，憑密碼就可以從無人車上取走你的包裹。本人馬上想到電商業創造的唯一大宗新就業崗位，數以百萬計的送快遞的小哥也要很快被砸掉飯碗了嗎？那分揀中心呢？相信大家都看見過視頻，足球場般大的倉庫里，無數的方凳大的小機器人頭頂包裹，快速奔波，把送往不同地點的包裹丟進不同的地面窗口。
　　那麼更大的物件呢？集裝箱夠大吧？君不見這樣的視頻，有十個足球場大的無人港口裡，無人擺渡車正把從無人吊車下接到的集裝箱，飛速運送到不同的地點分類堆放嗎？
　　在馬路上，攝像頭頂替了大量的警察巡邏工作。24小時/7天/365日無休工作。辦公室里監看影像，可是比在街上巡邏輕鬆高效多矣。當然若是發現警訊，再由警局跑過去，可能會慢一點。
　　超級市場中，無人收銀台在不斷地擴展增多。無人加油站也越來越受青睞。因為那裡的價格比起有人的加油站，還真的能便宜個百分之幾。
　　3D打印，可以自動化地生產非批量的產品。設計圖嗎？供應商提供。用戶只需買材料就行。

　　坐落在波士頓的Rethink Robotics公司開發的Baxter通用機器人不用編程，已經可以自主學習。只要師傅領着它做一遍，它就可以記住動作要點。下一次也是只要人再教它一遍即可學會新的動作。價格2.2萬$一台。相當於美國工人半年的工資。這個價碼當然很親老闆。這裡有一段視頻，你可以看到它如何與人協同表演魔術。人與Baxter機器人合作表演魔術（優酷）（點擊打開）
　　看到一個新詞，叫做工廠車間的無燈製造環境（lights-out manufacturing environment）。這個詞的意思是：整個車間都是機器人，各種傳感器也根本不在可見光的範圍內工作，因此燈光多餘，可以全部關閉。如果這種工作環境擴大到可觀的規模，是不是會讓人類細思恐極？

瘮得慌……

第二小節 大數據 +機器學習

　　近幾年人工智能又出現了一個飛躍，就是大數據+機器學習，或者說依賴大數據的機器學習，而且是深度的學習。這個學習的深度可以比人類可能達到的深得太多。
　　先舉個中國人絕對關注的圍棋的例子。大家都知道2016年春天谷歌的AlphaGo戰勝世界圍棋冠軍李世乭時所執行的深度學習與電商根據你過去買的貨品向你推薦類似商品的學習完全不在一個量級上。因為圍棋的變化極為繁複，牽扯到戰略戰術，大局觀，局部作戰和繁瑣的細節收官。對手高智商，還無休止地與你做對。AlphaGo是在學習了數千萬歷史棋局，經過策略網絡和價值網絡再加蒙特卡洛搜索樹多方協助，共同努力，才最終得到的超過人類九段棋手的戰鬥能力。
　　這種深度學習在某一具體的方面，已經取得足可媲美甚至超越人類的成就。而且它可以以人類無法比擬的速度繼續進化升級。只要接近了人類的能力，就可以很快地超過人類。人類要負責的，只是為它搭建一個學習的框架，而且這個框架稍稍修改，就可以適應各種不同的課題。
　　相信大家也都知道，就在2016-2017的新年期間，改名Master（大師）的AlphaGo的升級版重出江湖，數日之內，打遍中日韓圍棋天下60連勝無一敗績。已經把人類徹底打服。
　　筆者也來假設兩個AlphaGo的進化方案。A方案讓AlphaGo自行上網，自主搜尋一切可以找到的人類高手対弈的棋譜，統統收進硬盤，加以分析，加以模仿。然後再到各處圍棋網站打棋升級。如果升到了頂端就讓子再戰。若干年後，是不是就可以一統江湖，天下無敵？B方案可能更絕。（申明：這個方案是抄來的，不是本人獨創。）讓AlphaGo從零開始，硬盤中不要存任何人類棋局，就從偶然的亂撒子開始，（當然要遵守所有的圍棋規則。）積累棋局。不是一天可以下一萬盤嗎？一百台電腦一起干，然後互相聯網交流。一年以後，就可以從無到有積累出365個百萬盤的經驗，創造出一個沒有人類三千年積累起來的下圍棋經驗任何痕跡的機器流圍棋藝術。然後再與A方案対弈，看看真的是哪個強，強多少？是不是很有意思？
　　2017年10月DeepMind公司發布的的 AlphaGo Zero 已經實現了上段B方案，不需要人類的圍棋經驗，人類只告訴它圍棋的規則，它自學成材。它自學三分鐘後，還下出了一般業餘棋手都知道是錯誤的下法。但它一天能下百萬盤，三天后就無人能敵了。這個AlphaGo Zero,自誕生到功成身退，就沒有和人類下過一盤棋。它只和打敗了柯潔和李世石的老版AlhpaGo下過，把人類已經不是對手的這兩個老版殺得落花流水，自然就不用和人類下了。既然已經成了圍棋上帝，除了退隱實在也是無事可干。就留下一批機器流棋譜，讓人類去永遠景仰和學習吧。想到如果類似的行當越來越多，人類的壓力，會不會太大？
　　現在電腦已經開始自主學習。它很快就會積累起許多任何人都沒有經歷過的經驗，創造出自己的模式。人甚至可能無法追隨。
　　下圍棋哪裡可能限製得住開發了AlphaGo和其升級版Master的英國公司DeepMind的雄心，它已經和NHS（英國皇家醫療服務系統）簽5年合約，接管它的醫療數據庫。5年之後，已經錄入隨時更新海量醫學知識的DeepMind的系統經過對該數據的深入學習，會達到什麼水平，與人比如何？與 Alpha Go / Master 比如何？是不是很值得期待？
　　比如，建立一個通用醫生專家系統，把所有的病症和可用的檢查手段和藥方都輸入進去。然後讓它診治病人，開化驗單、藥方。然後根據病人治療效果反饋修正。把這個系統複製一萬份，分送世界各地。每天晚上，一萬台機器按時區輪流聯網，交流成功與失敗的病案，共同提高。若干年後，這個醫生專家系統是不是就可以打敗全世界的醫生？
　　事實上，IBM具有龐大信息庫的超級計算機“沃森”（Waston）已經開始成為臨床醫生不可或缺的助理。它不僅有海量的生物醫學信息，而且可以進行人機對話。再過些年頭，積累了足夠的資歷，它很可能就可以獨自掛牌或為主行醫了。
　　 IBM 的沃森先生可不是僅僅在學做醫生，它也在學做律師呢。據報道，它兩天可以看57萬份法律文件。其與日俱增的大數據搜尋能力在尋找案例、專利、準備文書等方面，擁有人類完全不可比擬的速度，已經造成和必將造成更多的法律輔助行業從業人員的失業。
　　連編程工作都可以逐步電腦化。（不是人用電腦編，而是電腦幫人編。）數據庫可以為編程者提供大量的已經編好的程序片段。以至於很多時候，程序員只需把這些片段像積木似地拼接起來，再加以潤飾，就可以完成既定任務。
　　有機器學習功能的算法還可以幫程序員調整參數，進行無數次測試來找出理想值。【Hoos, 2012-專業書籍最儉省的註明出處辦法：前面是作者名，後面是出版年代。更多細節，請據此查《維基百科》。-下同】 算法可自動地可靠地找出大多數的bugs (Kim, et al., 2008)。
　　再經過一些年頭的學習，電腦完全可能就能自行拼接片段，編出可以運行並完成既定新任務的程序。這就會是所有程序員的噩夢了。再然後如果算法學會了自行擬定新的更強大的任務，自行尋找途徑去完成它，就是說它可以不依賴人類而自行進化，那整個人類的大噩夢就要開始了。
　　比如，Work Fusion 公司出售可以將以前的辦公室員工完成的非常規非重複的任務自動化的程序。程序的具體做法是這樣的：先把整個任務分解為常規重複的一些小任務和不常規不重複的另一些小任務。前面那些小任務自然由電腦來做。後面那部分暫時還做不了的小任務則通過眾包（Crowdsourcing）平台招聘自由職業者（Freelancer）來完成。程序仔細掃描自由職業者的工作方式，然後認真反覆學習，必要時當然還得人來幫忙解釋，直到充分領會為止。然後這部分小任務就可以也由電腦來完成了。實質上，就是那些自由職業者幫助訓練電腦，最後來把自己取而代之。
　　不知是過於聰明的還是過於愚蠢的人類正在努力訓練機器來把自己取而代之。語言識別、語言翻譯、圖像識別、人臉識別等領域都是這樣。
　　各家的語音助理，Siri，  Now，SmartAction已經可以開始理解越來越複雜的自然顧客語音，做出越來越恰如其分的回答。 大型公共教學系統 Future Employ 招工都可以自動化。這些電腦語音助理再學習進化上幾年，是不是各種人工的語音客服就都可以歇菜了？對客服，商業顧問，投資顧問等眾多領域，電腦依賴對大數據的分析，能力（範圍、速度、精準度等）會遠超無法做這種分析的人類。
　　今天又被震驚了。就是突然發現自己的手機上谷歌的 GPS 已經可以聽懂很多的語音。我先試了“回家”，它馬上找到我家的地址。我再試“家樂福”，它馬上給我附近若干公里內的十來家家樂福的地址。我再問“最近的家樂福”。它重新給我最近的差不多遠的兩家。我問“中餐館”，它給我幾家。我問“最好的中餐館”，它再給我幾家，但比較遠。“加油站？”它給我附近幾家。“最便宜的加油站？”它再給幾家，但更遠一些。記得大約一年以前上一次試用語音功能，它可是聽不懂這多人話。乖乖，我以後可不敢再隨便亂說話了。
　　甚至教育這個最腦力勞動密集的部門，現在也似乎受到得到大數據支持的人機接口改善了的算法的重大威脅。MOOCs (Massive Open Online Courses) 數據庫開始提供大量的數據，涉及學生怎樣在論壇上互動，他們做作業和閱讀的勤勉程度。(Simonite, 2013; Breslow, et al.) 有機器學習功能的專用算法通過研讀這些數據，可以成為能與學生互動的稱職的助教甚至導師。它可以給學生交代閱讀書目，發放然後批改作業。根據學生各科的成績矯正以後的教學方向、進度。(Woolf, 2010) 這些數據還可以為學生畢業以後的選擇職業提供指導。這些成績數據還可以直接傳給招聘機構，或者這個算法就可以和招聘機構的相應算法對接，為學生直接提供就業機會。它的一個獨特優勢是：沒有人為偏差，不會開後門。
　　結論是：依靠可以獲取的規模日益龐大的大數據，加上日益強大而又日益廉價的計算能力，通過深入學習的方法，一大批原來以為完全不可能電腦化的不規則不重複【英文是Non-Routile。中文中似沒有簡單的對應詞。】的認知任務現在正在逐批地變得可以電腦化。這樣，以前以為沒有風險的大量的相當複雜的腦力勞動也面臨被電腦取代的嚴峻威脅。

第三小節  人應當做什麼？

　　一個嚴肅的新問題來到人類的面前：電腦是聰明的機器，它取代的是人的腦力勞動。機器人也是聰明的機器，它還有手腳甚至軀體。如果體力勞動、腦力勞動都大量地被機器或機器人取代，人應當做什麼？
　　農民可以進城當工人，工人可以升級成職員。這中間，並不存在一個智力鴻溝，還會提供一個工作條件改善，收入提高的契機。但是被數字革命淘汰的人升級工作崗位很困難。一是位置有限，二是難度太高。因為社會很可能並不需要那麼多高級腦力勞動者。中低級腦力勞動者被聰明機器淘汰以後，絕無可能都或大多數升級成高級腦力勞動者。職業升級，終身學習需要時間需要錢，還需要足夠的腦力。碩士博士並不是每一個人只要努力就可以讀下來的。
　　一個小故事：我的一個朋友在法國鐵路公司開的旅行社工作。現在由於大家都在網上訂票等，旅行社生意清淡馬上要關門歇業。由於法國鐵路公司是國企，她有公務員身份，並不可能被輕易解僱，會被安排到其它部門工作。一旦到退休年齡，她的職位就會取消，退而不補。再有工作，都會按期限長短雇臨時工，或通過勞務公司轉雇。
　　勞務公司也是這些年的新生事物。大公司慣用這個辦法規避法律，減少依法律難以解僱的長期雇員。它與勞務公司簽一個接一個短期合同。勞務公司再與員工簽短期合同。這樣可以鑽過法律的漏洞。因為法律只是規定，不能與同一個員工連續簽比如4個以上短期合同。但並沒有規定公司之間不可以簽無論多少個短期的工作轉包合同。這裡轉包的是工作，不是員工。而勞務公司根據接到的合同，在勞工市場上不停地招臨時工，這又合法。因為它得到的合同都是臨時的，自然可以雇臨時工。
　　接着講剛才那個小故事。那個雇員由於在國營鐵路公司工作，享有特權，早早就可以退休。她還想干點什麼。想來想去，她說她準備去學改衣服。因為這是純手工的勞動，不像她以前在旅行社的工作，似乎真的還沒有受到自動化的威脅。
　　由於第一次工業革命搞機械化，以前只能由手藝人做的工作普通勞動者也能做了。因此擴大了就業人群，帶來了全社會的利益。數字革命則反其道而行之，現在普通勞動者能做的工作，越來越多地被智能機器取代。機器不能做的工作，相當一部分又回到只有少數精英才能做的狀況。
　　在八大件的普及完成之後，人類的創新力似乎枯竭。只出現了一個革命性的新產品就是智能手機。下一個似乎就是虛擬實境和增強實境（VR/AR：Virtual Reality/Augmented Reality）。好像沒有其它了。智能手機已經創造了大量的低頭族。VR+AR想必會創造更多更傻的頭盔族。
　　（無人駕駛汽車的問題後面有專節詳述。）
　　人類的物資需求似乎已經到了盡頭。真有點像西方的繪畫在具象方向發展到盡頭以後走投無路，只好發展各種很多真的是莫名其妙的抽象畫一樣。當然在醫療保健、娛樂、旅遊、文學、藝術、教育等領域，似乎還有巨大的發展餘地。但是連這些領域都有被機器取代的風險。比如VR就可能取代部分旅遊體驗和好多其它的娛樂項目比如電影。天生比較容易電腦化的在線教育也可能取代部分校園教育。文學藝術當然還可以甚至永遠發展。但它要求高度的創造力，並不是普羅大眾可以從事的行業。而且連這些行業都有被AI部分取代的風險。君不見機器創作的音樂、圖畫、詩歌等已經開始通過類似圖靈測試的比賽，讓人類無法區別嗎？
　　我們正在體驗一個獨特的時代憂慮，即這個時代的創新只讓少部分人作為生產者和消費者雙向受益，而不像以前，可以讓多數人雙向受益。當然作為消費者，所有的人都得益。有人以為作為消費者受益不是也挺好嗎？為什麼必須作為生產者也受益呢？問題是只有生產者才能創造收益，創造消費力。如果一個新的生產者會頂替好多個老的生產者，整體的消費者/消費力就會衰減，作為消費者的整體收益也就會隨之衰減了。
　　第一次工業革命時代，工業製品取代手工業製品其實還是一個相當緩慢的過程，通常都會持續數十年甚至上百年。現在一切都在加速。一個成功的新產品幾年之內就會傳播到全世界。
　　數字時代，資本的比重越來越大，而勞動的份額越來越小。全盤自動化後面，就只有資本而沒有勞動了。比如使用的全是無人駕駛出租車的未來的Uber公司，賺得的利潤，來自何處？如果這樣的公司越來越多，人類將何以自處？
　　大家都知道現在中國有一個詞很時髦，叫做互聯網+。本人不得不提醒大家，這個+號到哪裡似乎都是職業殺手。它的職業不是殺人，是殺就業。請你就自己身邊的事想想看，是不是這樣。
　　有人會說，那它也創造新職位。這個當然。但是它創造的新職位一定比滅掉的老職位少。若不是這樣，效率就沒有提高，這個+號也不會被採用。那麼提高效率就弊大於利囉？筆者當然不願意這樣說。筆者想說的是，如果沒有足夠的彌補措施，就業機會被大量消滅，肯定弊大於利。
　　以前的重大發明可分兩類。電話、收音機、電視機、冰箱等為第一類；電燈、汽車、洗衣機、洗碗機為第二類。第一類創造的是一個以前沒有的全新的領域。它們帶來的就業都是全新的，沒有替代掉任何老的就業崗位，是純粹的正能量。第二類則取消了油燈、馬車、家庭手工洗衣、洗碗。是取消了一些老職業，但是不用細說，利益比損失不知大多少。而互聯網+的創新則不同，它們很大一部分都是一種取巧的創新，以 AirBNB 租房和 Ube 網約車為代表。突破都在通訊聯絡上，物質部分並無多少創新。新模式的流行就會造成對老模式的等量削減。GDP 和稅收肯定減少。網絡搜尋和 GPS 等，是完全的創新，進步太大，取代老的模式天經地義。問題就出在完全免費上。

第三章  互聯網時代的GDP為什麼會大量消失？

　　上面一章談到人工智能已經頂替了或將頂替很多的人的工作，但還沒有認真談到錢的問題。現在我們開始來談錢。本章是本文最獨創的部分。

第一節  關於免費經濟新哲學

　　下面來介紹一下作為谷歌資深工程師的現年30歲的自己兒子的在20歲讀大學預科時就確立的人生哲學。請讀者君不要感到意外，筆者保證你會有意外驚喜。【以下斜體一大段摘自本人幾年前寫的一篇關於教育的文章。】
　　從高中開始，他就迷上了免費操作系統Linux。我們曾經很擔心，這個免費的系統，將來能給他提供足夠大的飯碗嗎？在他上預科時，我們曾認真地討論過這件事。他給我們的解釋讓我大開茅塞，不得不承認，這是他們這一代以前的人所沒有過的人生哲學。對話是這樣開始的。他說：“你知道什麼叫‘Economie de（of） Don’ 嗎？”我說不知。他開始解釋。Don就是捐獻物。比如獻血就叫Don de Sang（blood）。Economie de Don就是免費的經濟，不是用錢來計算的經濟。我說：這不就是慈善事業嗎？那永遠都只能是正常經濟的一個附屬物。他說不是這樣，免費經濟的最傑出代表不是慈善事業，而是Linux。Linux的精神不止是免費，還有自由開放。英文free就有這兩層意思。自由開放是說源代碼完全公開，沒有版權，任何人都可以免費使用，和自由修改增加，這修改增加的部分依然要遵守免費、自由開放兩個原則。
　　這似乎不符合“人（或企業也一樣）總是要謀私利的” 這個人類社會的萬有引力定律。可是事實是，Linux系統不僅在社會上站住了腳，且已經對以Windows為代表的傳統商業模式產生了巨大的壓力，在服務器方面，它甚至占據了超過半壁江山。那麼誰為Linux的研發提供經費呢？是以Google為代表的各大商業公司。他們出錢發展基礎系統，研製應用程序，再和另行研發的自然不會再 free的相關硬件、維護服務等一起打包出售。這樣就繞出了free的陷阱，但是還是提供了一個和Windows系統完全不同的免費自由精神。
　　相信大家都注意到，自有互聯網以來，世界變了一個大樣。無計其數的以前價值不菲的服務現在都變成了免費，或近乎於免費。這就是Economie de Don為人類提供的偉大變革。比爾·蓋茨的Microsoft之所以被排擠在這個互聯網的主流之外，就是因為它至今還沒有足夠領會Economie de Don這個新經濟形態的精髓，否則它的Windows和Office決不會賣那麼貴，世界上也不會有那麼多的盜版。事實上，所有的Linux精英都在以Google、IBM、Sun等為代表的大公司或甚至同時在著名大學任職。他們都有不菲的收入，根本不用擔心沒有好飯吃，犧牲掉的只是一部分資本的利益，而得益的則是廣大消費者。
　　我兒子想要去做的，就是這個Linux或Economie de Don的精英。在為人類提供免費或低價的有效甚至優秀的服務的同時，並不需要犧牲自己的個人利益。請注意：與古往今來的所有經濟形態不同的是，這個免費經濟新哲學，顯然縮小（旁路bypass）了人類創造的數字上的GDP，但是它同樣顯著地增加了人類的實際樂利。（想想你從互聯網中得到多少利益，你又為它支付了多少費用？比如：E-Mail、IT電話、網上閱讀、BT下載……利/費兩者之間有比例嗎？）
　　我甚至不由得想到了中國古人的夢想：“貨惡其棄於地也，不必藏於己。力惡其不出於身也，不必為己。” 中國古文中還有一個詞，叫做 “民胞物與”。這些境界太過崇高，實在不像那些最多也不過三十多歲的年輕人所能服膺的，然而他們真在踐行。他能在大多數人意識到有這麼一個哲學或新經濟模式存在之前，就領悟到這個哲學或經濟模式的價值，還是很不容易的。
　　從這裡，我還生發出一些更遠的政治想象。即社會精英與普通民眾的關係，甚至民本與民主的關係。這個免費經濟模式，顯然是由那先不過幾個，至今也不過幾百個幾千個Linux精英在推動，直到今天已經有了如此巨大的規模。這回廣大民眾實在只是在樂不滋滋地被動地享受着精英們提供的巨大利益。我相信，消費者（包括個人和企業）誰也沒有事前幻想過—或為之鬥爭過：國際長途電話，或海量的傳真，都應當免費。（複雜的搜尋，網上的硬盤，分享的圖片和視頻，尤其是GPS找路服務，現在都是免費。其中這個找路服務，人們本來已經習慣付費了，但被Google硬生生地重新搞成免費。【本括號中筆者新加。】）然而這在今天卻成了千真萬確的事實！這和比如福利經濟在左派民眾的長期鬥爭中成長截然不同因為它很民本（為了人民）卻很不民主（人民並沒有在其中做主）。
　　以上的確是本人幾年以前的體會。如今本人的體會已經有了重大的變化。因為筆者發現，現在Linux的這個免費/開放精神，已經在互聯網上生根抽葉開花結果，長大成了參天大樹。這個精神自實施到如今已經或不過十幾年，除了給人類帶來上述重大樂利之外，似乎也帶來了以前甚至至今未被人類重視的許多甚至十分重大的弊端。

第二節  為什麼工作還在，錢卻沒了？

【圖中文字翻譯】什麼時候勞動者開始落後？
直到1980年代，美國的勞動生產率、人均收入、私企就業率和中位數的家庭收入都還可以並行增長。然後，家庭中位數收入首先開始落後，然後是就業率，然後是人均收入都開始落後，只有勞動生產率還在飆升。

　　上面這張表說的是，美國從勞動生產率、到人均DGP（其實總GDP也一樣）、到私營企業就業人數、到家庭中位數收入，一個比一個增長更慢。中位數家庭收入的增長，趕不上就業率增長，說明平均工資在下降。就業率的增長趕不上人均收入也就是GDP的增長，說明越來越多的GDP的增長不再依賴就業增長，或者說資本收入增長得比勞動收入更快。而 GDP的增長不及勞動生產率的增長，說明勞動生產率的增長並沒有全都變成GDP的增長。
　　這種分道揚鑣的情形，從1990開始，2000以後加速。這兩個時間點，正好和Linux-Internet的肇始和發煌增大並行。

第一小節  Linux因免費而成功，也因免費而害人

　　前一小節已經講到，Linux免費/開放，以Linux為基礎開發出來的軟件都必須繼續免費/開放。在現實中，這兩個原則當然並沒有得到完全徹底的貫徹。很多公司用提供硬件、維護服務等方式把它們的Linux基礎的軟件打包出售，就收回了研發軟件的成本。但是，由於幾家大公司的帶頭，這個免費/開放的精神泛濫於Linux體系占統治地位的互聯網和智能手機世界。
　　在這個方向做得最成功的當屬谷歌。因為谷歌提供的各項服務幾乎全都是免費的。舉其大宗者：看家本領搜尋、YOUTUBE、GPS、連30Go以下的雲盤，都是100%免費的，除了在Youtube上，你甚至都注意不到廣告在什麼地方。這樣它能不所向披靡嗎？
　　大家都知道，網上盜版實在是太多，根本就是禁之不絕。網上商店賣的如果是實體商品，那還有些保證，因為比如一件衣服並不能從網上抄過去。但凡是電子形態的產品，無論是音頻視頻還是文章書籍軟件，無不可盜可抄。業者血本無歸，心中滴血，也經常是無處可有效投訴。
　　（舉幾個典型例子：你到某視頻網站盜看電影。常會看到如下類似聲明：“本網站不貯存任何資源。一切資源皆由顧客通過第三方鏈接提供。本網站不負擔任何連帶責任。”或“本站資源皆由網友投放。如有侵權，請投訴……，本站將在24小時內刪除。”或“本站資源僅供學習研究參考，不可用於任何商業用途。如有侵權，後果自負。”）
　　互聯網之所以生長得如此瘋狂野蠻，和它以免費或近乎免費的業態進行惡性競爭直接相關。這和Linux從根上開始的OpenFree本性很可能根本相關。
　　網上世界真的近乎就是一個沒有王法的森林。想想連恐怖組織IS都可以在網上大搞宣傳/招聘，美國國防部的文件都可以被駭客盜取，還有什麼不可逾越的規矩和真正的安全可言？
　　數碼成果可以無限制、無成本地複製分享。就是要想收費，也很容易被繞過或被破解。破解之後，還總有人向網上免費投放。這是與以前的任何商品原則不同之處。有人認為，它們根本就不是商品：資訊產品就是應當和陽光、空氣一樣，由全人類免費分享。
　　如果當初的Linux沒有提出一個免費/開放的原則，和微軟的Windows一樣，收費才能使用，那Linux上開發出來的軟件也就都有成本，都必須付費才能使用。這樣就會和其它產業一樣，（比如在Windows下，）建立起一個長長的價值增長鏈條，從業人員和其它行業一樣，都會有正常的收入，國家自然也會有相應的稅收。近年來的GDP增速遲滯至少就會有所改善。當然也有代價，就是互聯網/物聯網的發展會遲緩一些，人們得到的實際樂利會少一些，慢一些。這樣當然大家會覺得有馬上的實際損失。
　　本文提出這個觀點，就是想說明，收費其實也有利益。免費經濟其實是有毒的。它殺傷殺死了太多的正常的收費的經濟。而經濟要收費才是正常的，可長可久的，幾千年的實踐證明是毛病最少的。筆者不是說收費的，就是正常的唯利是圖的資本主義經濟就沒毛病，而是想說Linux帶來的免費經濟其實也是有很大漏洞的。而這個漏洞迄今未得到大家的重視。業界仿佛都只能逆來順受，沒有人對這個Linux的免費原則提出過質疑。當然筆者也清楚，現在大勢已成，積重難返。但如果明白了這裡有重大漏洞，那還是可以想出一些辦法來加以彌補的。
　　最終的事實可能證明，免費的Linux數字經濟因太廉價而無法產生價值鏈無法收稅，這不是一件單純的好事情。這會造成一系列的不利影響，其中一些還很嚴重。比如網絡媒體生存艱難。
　　比如網上的App有免費也有付費的。付費的自然質量會高。但免費的也有很多不錯的。因此大家爭搶免費，付費的軟件就無法發展。如果Linux的使用和Appel一樣，一直要付費，App也不提供免費的，生態就會正常得多。發展是會慢一些，但也會少許多野蠻粗率。
　　只能在電腦中/在網上存在的虛擬的勞動產品，很難賣錢，在很大一部分情況下，生產者都不能以此維生。這裡的規矩從頭就已經搞壞。不像實體經濟，有實物成本，不能賣錢就不會存在。

第二小節  GDP的實短路與虛短路

　　近些年來GDP生長減速，可能就於此根本相關。因為很大一部分GDP已經被互聯網經濟用虛的和實的兩種方式短路掉。
　　實短路的意思是：這項商品真的就沒有了（比如手機取消了家用手電筒），GDP自然也是沒有了。虛短路說的是，這項服務其實還在，但是沒有GDP產生（比如免費的GPS）。
　　實短路的最大實例之一：智能手機的成功一方面是它整合了太多的硬件功能，從錄音、錄像、照相、放音、放像、電話、互聯網、GPS、重力平衡等傳感器、雙向攝像頭、LED光源一應俱全。另一方面就是它秉承Linux的免費精神，提供了無計其數的免費軟件，把上句各種硬件的可能應用無所不用其極地發掘殆盡。它用區區二千￥以下的硬件價格，就包攬了幾乎人們可以想象得到的所有多媒體+GPS乃至再+手電筒功能。今天新發現一個功能，可以利用手機的自拍功能，把手機屏幕當小鏡子使。它可是短路掉了不下10個行業的硬件生產和提供了難以計數的似乎是天經地義的免費軟件功能。
　　智能手機的通用而且聯網的計算能力，還取消了一系列未來的專用設備中至少計算部分的出現機會。簡單地說，只需要把新的（比如可穿戴的心跳血壓監控）傳感器採集到的數據傳到手機上，（必要時再由手機傳到雲上，）然後再裝一個新的App就可以一切搞定。還搞不定的就可以拜託雲上的後台公司去搞定。人類的計算能力，至少在消費者這個領域，已經開始全面過剩。因為智能手機/個人電腦，和家用汽車一樣，在絕大部分時間都在睡覺-閒置。
　　虛短路的最大實例之一：國內人民重大的娛樂項目之一是追看網上免費小說。這些小說通常在收費的《起點網》上發表。在那裡訂閱可是要收費的。網絡作家也只能靠這在極少量的收費網站上首發文章獲取收益。但是應當是毫無例外，任何一篇被追捧的小說的更新在發表之後不會超過1個小時，就必有人把它抄出來放到無計其數的免費網站上。這個工作大概都是有網絡程序在自動地做，因為太快而又太全。成本嗎？只要你付一份微乎其微的訂閱費，就可以進到比如《起點網》上去抄來然後轉送嘛。那真是一人所費極有限，而萬人獲益極其多。受損不就是作者和收費首發的網站嗎？不是還有足夠多的作者在寫嗎？不是不用擔心沒得小說看嗎？
　　虛短路再有一個重大的實例是GPS找路服務。幾年以前，還有Tomtom這樣的商家在提供質量不錯的有償服務。近些年來，由於谷歌提供的免費GPS服務質量足夠好，所有的其它同行業者就只好先後歇業。這是野蠻粗暴傾銷性商業競爭的典型實例。因為谷歌可以用其它部門（主要是廣告）的收入來填補這裡的虧空。而專營此業的比如Tomtom就無法這樣做。若是放在其它的行業，肯定會被投訴惡性壟斷傾銷（不是低於而是不計成本免費）競爭。但是在互聯網服務領域，沒有這樣的王法，或者說最大的王道就是免費。如此弱者肉就理所當然地是強者食。
　　近日新注意到，現在谷歌的自動翻譯軟件功能大有改善。一年以前，翻出來的結果不出意料是只能用“慘不忍睹、無法卒讀”來形容。現在，筆者放進去本文“尾聲”用到的數千個單詞的十幾段文字進去。一秒鐘後出來的結果居然讓我有驚艷的感覺。你們信不信，那些引文的大部分段落本人的修飾不超過10%，個別段落有20%。個別句子還是得重譯。這比起一年以前的翻譯質量，已是天壤之別。這顯然是拜大數據+機器學習之所賜。等它再進化兩三年，翻譯們的飯碗能不岌岌可危嗎？而且更可怕的是，這項服務秉承Linux精神完全免費。知道網上還有不少收一點費的機器翻譯。他們恐怕很難與谷歌免費自動翻譯競爭。最後這個自動翻譯世界很可能就和GPS世界一樣，讓谷歌用免費軟件通殺，然後一統江山。大部分的人工翻譯也會最終歇菜。
　　在手機領域的安卓系統的統治地位也是這樣靠着免費+優質打下的除了蘋果以外的一統江山。將來的谷歌汽車駕駛軟件估計也會想走這條以優質+免費占領市場的套路，殺死別人沒商量。
　　時下正在上海舉行的世界最大規模車展上，爆出一個大新聞，就是百度宣布將遵循Linux/Google模式，把自己耗費巨資搞出來的自動駕駛系統包括源代碼全部公開無償向任何需要的廠家提供。對這個消息，筆者想來，其它相關廠商大體會有三種反應。第一種是谷歌/特斯拉那樣的一流廠商，它們肯定不會低頭，要與百度決一雌雄。但百度無人駕駛，和百度搜尋一樣，只要吃住國內市場，就可以活得很好。一種是自己沒有投資搞自動駕駛的中小廠家，有免費公車可搭，它們一定是無限欣慰。第三種是介於上述兩者之間的。它們大概就會很痛苦，憂心弱者肉被強者食，血本無歸了。
　　大眾傳媒的轉型，虛實兼有。實的（紙媒）逐步轉化為虛的（網媒），錢就變少了。虛的日益壯大，卻收不到錢。以前除了收音機和電視兩種無線媒體，大眾媒體由收費的報章雜誌平面媒體主導。現在電子媒體已經占了主導地位，把前述兩類媒體都囊括在內。最關鍵的是，這些新媒體幾乎全部都是免費的。一些做得好的新媒體想收一點費，比如訂戶每月收1$，都會導致閱讀量大減。因為完全免費的新媒體已經太多太好，人們想不出為什麼非要付那其實微不足道的1$。事實上，大量的成規模的新媒體都只能依靠流量替別人打廣告來維生。再不然，錢就得從其它地方比如同時做的平面媒體上來。業者告訴我：“不同時做網絡媒體，你會流失讀者。同時做網絡媒體，你會流失訂戶。兩條路似乎都是死路。進退維谷。”
　　網上經濟如何賺錢，一直是一個巨大的難題。最根本的原因就是大家養成了免費的習慣。讓消費者養成免費的習慣實在是有很多的副作用。浪費也是其中之一。不封頂包無限流量就是造成這種浪費的重要原因。
　　如果上載下載文件都不可能免費，豈不是盜版就會少太多？豈不是就少得多的人向網上無償投放盜版文件？經營者都能有收入？這樣業態是不是會正常得多？
　　蘋果和微軟不走免費路線，能堅持到今天還能如此成功真是了不得。

第三小節  分享經濟、直銷經濟

　　分享經濟內容繁多，規模巨大。但這類新湧現的大部分分享經濟都不能體現在勞動生產率的統計數據上。大部分人民的確實實在在地享受到這些樂利：如百度、谷歌、臉書、維基百科、領英網LinkedIn，圖片分享網Instagram，Dropbox（一種雲存貯軟件）都是分享經濟的翹楚。但它們都可免費使用。這種免費經濟顯然還將在數字時代中繼續成長。極度有效的服務真實存在，但是沒有GDP，自然也沒有稅收產生。
　　智能手機的出現消滅了一大批過時行業。將來自動汽車、電動汽車出現以後，又會消滅更大的一批行業。當然也會創出新行業，但非常可能新增遠遠抵不住舊減。互聯網已經消滅了許多的GDP。如果以後大企業和其雇員越來越少，而小微企業越來越多，自雇者越來越多，國家就會越來越收不到稅，也就無法進行轉移支付。數字鴻溝在南方和北方之間，貧富差距在高檔就業和低檔就業，在就業和不就業之間，也會越來越大。
　　直銷經濟。以前的銷售總是要經過批發零售等許多的環節。就是安利直銷也是要通過很多層的直銷網絡。現在，倚靠了大數據和現代電腦的強大計算力，從工廠到個體消費者的直銷已經成為可能。電商消滅了實體商業。工廠直銷也會消滅電商。
　　聽說還開始出現一種個性化的工廠直銷。說的是某人依靠大數據和機器人建立一家定製服裝工廠。它可以把每一件衣服都做得和個體裁縫量體做出的一樣精準。代理商家只要量好尺寸，或者顧客按照網上指導自己量好一切所需尺寸，直接寄去，工廠就可以通過電腦隨時調節智能機器，做出每一件都不一樣的衣服，然後通過快遞直送客戶。它的價格當然會比在大商店買的批量成衣貴，但自然會比個體裁縫定製的便宜許多。你看這項進步又會謀殺多少個體裁縫？
　　本章說了這麼多，是不是為這個問題，提供新一層的解釋：為什麼科技發展越來越快，但GDP的增長卻越來越慢？勞動人口的增長也越來越慢？應該有的GDP和勞動人口的增長都到哪裡去了？人們是不是應當明白：那些免費的實際樂利，當然讓社會得益。但社會與經濟並不完全等同。沒有錢的經濟不是正常的經濟。錢被短路太多，經濟的運轉就難免會出大紕漏。而經濟如果出了大紕漏，社會也是不可能正常運轉的。

【（下）待續】