IT和互聯網技術不斷發展，不僅讓交通、能源、製造業和高等教育等產業的邊際成本接近於零，而且對人類勞動也產生著同樣的影響。大數據、高級分析、算法、人工智能和機器人正在整個製造業、服務業和娛樂行業取代人類勞動，並有望在21世紀上半葉從市場經濟中解放出數以億計的勞動力。
工作的終結
1995年，我出版了《工作的終結》（The End of Work）一書。在書中，我陳述了這樣的觀點：「更複雜的軟件技術會使文明更接近於一個幾乎沒有工人的世界。」 1《經濟學人》雜誌刊發過一篇關於這本書的封面文章，編輯想據此讓讀者看到我的預測是否具有前瞻性。在此期間，我曾於1995年預言IT自動化將導致幾乎每一個經濟領域的人力勞動都被替代，而如今這已經成為令人不安的現實。事實上，我原來的預測仍然過於保守。
2013年，美國有2 190萬成年人失業、不適合就業或無意就業，並且這部分人不再體現在官方統計中；2 2011年，全球有25%的成年勞動力失業、不適合就業或無意就業；國際勞工組織的報告指出，2013年會有超過2.02億人失業。3
雖然失業有很多原因，但經濟學家剛剛開始意識到，技術替代才是「罪魁禍首」。其中，在我出版《工作的終結》一書16年後，《經濟學人》重新審視了書中的觀點，提出：「當機器智能到成為工人時，會發生什麼？換句話說，當資本成為勞動力時，會發生什麼？」4《經濟學人》的一篇社論指出：
這正是社會批評家傑裡米·裡夫金在其1995年出版的《工作的終結》中提到的，裡夫金先生預言，社會將進入一個新的階段——生產所有的商品和服務所需的工人將越來越少……這一過程顯然已經開始。5
這並不是說我有一雙洞悉未來的眼睛，而是其發展的跡象隨處可見。但在經濟增長期，由於大多數經濟學家過分沉迷於傳統的經濟理論，他們認為供給創造需求，具有破壞性的新技術通過降低成本刺激消費，從而拉動更多的生產，激發創新，並開拓新工種，因此，他們在很大程度上對我的話置若罔聞。但是現在，經濟學家已經開始注意到我的觀點。
在「大蕭條」時期，經濟學家們發現，雖然數百萬的就業機會喪失殆盡且無法挽救，但全世界的生產效率達到新的峰值；產出不斷增加，但僱用的工人更少了。美國製造業就是一個典型的例子。在「大蕭條」之前，逐漸增長的數據一直困惑著經濟學家們。1997—2005年，美國製造業產出增加了60%，然而2000—2008年，390萬個製造業工作崗位被淘汰。經濟學家將這個二分現象歸結於如下原因：1993—2005年生產率大幅提高30%，從而使製造商僅需更少的工人即可增加產出。而生產力的進步源自「車間裡新技術的應用，如機器人以及計算機和軟件……這提高了產品質量並降低了產品價格，但也導致了持續裁員」。 6到2007年，製造商使用的計算機和軟件數量是20年前的6倍多，而為每個工人每工時支付的報酬則翻了一番。7
2008—2012年全球金融危機時期，大批工人失業，工業領域不斷開發新的軟件並改進措施提高生產率，而且通過降低工資維持贏利。這種努力的效果是驚人的。馬克·J. 佩裡（Mark J. Perry）是密歇根大學經濟學教授和美國企業研究所訪問學者。根據他的觀點，截至2012年年底，美國經濟已經完全從2007—2009年的衰退中復甦，GDP達到13.6萬億美元（按2005年的美元價值計算），比2007年經濟衰退前13.32萬億美元的GDP高出了2.2個百分點，實際產出增長了2 900億美元。佩裡指出，2012年的實際產出比2007年衰退時的水平高出了2.2個百分點，但是在商品和服務產出增加的同時，僱用工人人數僅為1 4240萬，比2007年減少了384萬人。佩裡的結論是：「在金融危機的刺激下，生產力大發展，效率提升。這是因為企業解雇了可有可無的工人，並且學會了如何以更少的投入（更少的工人）獲得更多的產出。」8
雖然佩裡等人剛剛發現勞動生產率提高和僱用工人數減少之間存在令人不安的關係，但之前經濟學家一直認為提高勞動生產率就會拉動就業增長，這個觀念已經有50多年的歷史了。
第一個矛盾的跡象出現在20世紀60年代初的IT革命開端，當時計算機剛開始進入工廠車間，被稱為計算機數控技術。利用數控技術，事先設置好計算機程序，指示一塊金屬應該如何軋制、壓板、焊接、裝配或噴塗。計算機程序還能指示一台機器如何生產零件，並指示機器人在車間裡製造和組裝產品零件。數控技術很快被視為「自亨利·福特推出流水線概念之後，製造業最重要的技術進步」。9
計算機數控促使生產率大幅提升，這是計算機和編程技術逐步取代人類勞動的長期過程的第一步，其編程和管理僅需少量專業技術工人。芝加哥管理咨詢公司Cox and Cox評估了計算機和IT替代工人的重要性，聲稱數控機床是「管理革命的根源……對機器的管理替代了對人的管理」。10而裡特管理顧問公司的阿蘭·史密斯（Alan Smith）則更直截了當地稱，由計算機驅動的數控工具標誌著管理層「從人類勞動管理中解放出來」。11
一晃50多年過去了。今天，無論是在高度工業化國家還是發展中國家，由計算機程序控制的、幾乎沒有工人的工廠也越來越規範。鋼鐵行業就是一個典型的例子。汽車工業等是第二次工業革命中關鍵的製造企業，它們是僱用藍領工人的主要行業。與這些行業一樣，鋼鐵工業也正在經歷一場革命，並快速地削減車間裡的工人。計算機程序和機器人使得鋼鐵工業在最近幾十年裡不斷削減勞動力。1982—2002年，美國鋼鐵產量從7 500萬噸增至1.2億噸，而鋼鐵工人的數量卻從28.9萬減少至7.4萬。12
美國和歐洲的政治家和大眾將藍領崗位的減少歸咎於製造業搬遷至像中國這樣的廉價勞動力市場。事實上，真正的根源在於已經發生的更深層次的變革。1995—2002年，全球經濟中有2 200萬製造業工作崗位被淘汰，而全球產量的增長卻超過了30%。由於自動化的應用，美國的製造業工作崗位減少了11%。即使是在勞動力充足的中國，製造業也同樣應用IT和機器人來提高其生產效率，並淘汰了1 600萬工人，從而得以用更少的工人生產出更多、更便宜的產品。13
那些長期以來依賴中國廉價勞動力的製造企業則開始應用先進的機器人，以比中國勞動力更高的效率生產出更便宜的產品。在飛利浦位於荷蘭的新電子工廠，128台機械手動作飛快，但它們必須被放置在玻璃櫃裡，這樣監控人員才不會被傷到。就生產等量的電子產品所需的工人數量而言，荷蘭配有機器人的飛利浦工廠僅為該公司在中國所設有生產企業的1/10。14
為了不落後於發達國家，中國的一些大型製造企業正在快速地用更廉價的機器人替代廉價勞動力。富士康是中國最大的蘋果手機代工製造商，它計劃在以後幾年安裝100萬個機器人，以減少相當大一部分勞動力。郭台銘是富士康的CEO，其全球員工總數超過100萬，他曾開玩笑說他寧願使用100萬個機器人：「因為人類也是動物，如何管理100萬個動物著實讓我感到頭疼。」15
全世界的機器人勞動力正在增加。2011年，美國和歐洲的機器人銷量增長了43%，使製造業更加接近「無人工廠」的生產，或業界所謂的「無人值守」生產。16中國、印度、墨西哥等新興國家也迅速意識到，工人成本再低，也不如替代他們的信息技術、機器人和人工智能成本低且高效。
雖然製造業一度被認為過於複雜，且不能實行自動化，但是它們卻正在實現計算機化。紡織業是最早實現工業化的行業。雖然蒸汽機技術以及後來的電氣化和電動工具提高了生產力，但是大多數的服裝生產工作仍然由手工完成。現在，新信息技術、計算機化和機器人開始接管越來越多的以往由人工完成的工作。CAD（計算機輔助設計）已經將服裝設計的時間從數周減少到了數分鐘。計算機化的乾燥和精整加工系統也取代了傳統的手工勞動。成衣倉儲、裝卸、包裝、運輸一一實現了計算機化，大大提高了生產效率和生產力。
在計算機程序的協助下，服裝本身的製作開始使用更少的人工。50年前，一名紡織工人操作5台機器，以每分鐘100次的頻率穿過織機，完成一個線程。今天，機器的運行速度是以前的6倍，並且由一名工人監管100台織機，這相當於每名工人的產出增至以前的120倍。17
而現在，美國國防高等研究計劃署（也就是發明互聯網的美國國防部機構）正在將注意力轉移到自動化縫製工藝本身，而這項技術一直被視為紡織業創新的關鍵。國防部急於利用其每年40億美元的軍隊服裝預算，將生產制服的勞動力成本降至直接勞動力成本接近於零的水平，並撥給SoftWear美國自動化縫紉技術公司一筆款項，要求其以計算機驅動的機器人承擔細緻的任務，使服裝的手工製造部分完全實現自動化。如果成功，新的自動化系統將通過承包商生產軍裝，這將淘汰將近5萬名工人，並能使勞動力邊際成本幾乎為零。18
多年以來，自動化需要巨額的前期投入，而且對除了大型製造公司之外的小公司來說，自動化遙不可及。然而近年來，由於成本大幅下降，中小型製造商在獲得可觀生產力的同時減少了工資成本。韋伯輪轂產品公司是一家為卡車生產制動器零件的美國公司。公司最新的「員工」是斗山V550M立式數控車床，在短短三年內，它已經實現了每年生產30多萬件產品的目標，使產量增加了25%，而車間裡卻沒有增加一個工人。19
如果製造業目前的技術替代率繼續上升（工業分析師預計它只會加速上升），到2040年，2003年工廠所提供的1.63億個就業機會可能就只剩下幾百萬個了，這標誌著世界上大量人工工廠崗位的消失。20儘管仍然需要一些人工勞動製造機器人並研發新的軟件管理生產流程，對程序和系統進行維護和升級，但是隨著智能技術自我編程能力的不斷提升，連專業和技術型勞動力也在逐步減少。在不考慮前期成本的前提下，在過去的每一天裡，產品新增機組自動化生產的勞動力邊際成本逐漸接近於零。
像紡織業一樣，物流業是能夠自動執行大部分流程的另一個行業，但在取送件方面仍然嚴重依賴人類勞動。現在，電子郵件在幾秒內就可以發往全世界，並且邊際成本幾乎為零，因此各國的郵政服務已經受到損害。在10年前，美國郵政服務公司是美國最大的公司，擁有70多萬名員工，但是2013年，這個數字已減少至不到50萬。美國郵政服務公司的分揀和處理系統曾經被認為是世界上最先進的自動化系統，該公司對此甚為驕傲，但是，由於信件郵政業務逐漸被電子郵件取代，美國郵政服務公司目前已經瀕臨倒閉。21
自動化正在整個物流業取代人力勞動。亞馬遜既是一個物流公司，也是一個虛擬零售商，它正在倉庫增加智能自動引導車、自動機器人和自動存儲系統，並在物流價值鏈的每個環節減少低效的體力勞動，以盡可能地接近零勞動力邊際成本。
目前，引進無人駕駛汽車已經指日可待。在智能道路上，無人駕駛汽車替代人工駕駛，這曾是科幻小說裡的情節，但這一幕很快就會成為現實。目前，美國有270多萬名卡車司機。22到2040年，邊際人工成本接近於零的無人駕駛汽車可以大幅減少該國的卡車司機數量（第十三章將更加詳細地討論無人駕駛汽車）。
與製造業和物流業一樣，自動化、機器人、人工智能也正在迅速削減白領階層和服務行業的勞動力。在過去25年裡，由於自動化使邊際人工成本接近於零，秘書、檔案文員、電話接線員、旅行社員工、銀行出納員、收銀員和其他無數白領服務性職位幾乎消失。
據專注於後台工作人力資源咨詢的哈克特集團估算，「大蕭條」以來，美國與歐洲在人力資源、金融、信息技術和採購領域的就業崗位減少了200萬個，其中有一半是由自動化帶來的技術替代所造成的。23
此外，自動化也在深入進軍零售領域，而這一領域僱用了1/10的美國人。不同於後台工作、倉儲和運輸這些萬無一失的自動化候選領域，觀察家一直認為零售業在技術替代中能夠倖免於銳減的命運，因為銷售人員與客戶之間的關係具有獨特的社會性質。但這也只是一廂情願的想法。
現在，自動售貨機和信息亭可以售賣從泳衣到iPod（便攜式多媒體播放器）乃至金幣等很多東西。2010年，自助售貨機實現了7 400億美元的零售交易額。
沃爾瑪已經有了自助結賬終端。此外，在其位於科羅拉多州丹佛市的40家零售店裡，沃爾瑪也正在推進掃瞄和自助結賬系統。在把商品放進購物車之前，購物者可以從貨架上拿下商品，並用iPhone（蘋果手機）應用程序掃瞄條形碼。當他們完成購物時，按下「完成」鍵，應用程序將向他們提供一個顧客QR（快速響應）代碼。自助結賬終端通過掃瞄智能手機上的QR代碼計算價格，並詢問顧客選擇何種付款方式。24
儘管實體零售商努力增加自動化操作，以減少勞動力成本，但由於在線零售商的勞動力邊際成本已經越來越接近於零，實體零售商的市場份額正在逐步被在線零售商搶佔。從表面上看，實體經濟的銷售雖說算不上非常出色，但至少還過得去。2011年，實體零售商貢獻了總零售額的92%，而在線零售商只貢獻了8%。25但是，只有對增長率進行更深入的探索和研究，才能看到問題所在。據全國零售聯合會統計，實體銷售每年僅增長2.8%，而在線銷售的年增長率則高達15%。26鑒於實體銷售的高固定成本和可觀的工資額，它到底還能和具有更低勞動力邊際成本的在線銷售競爭多長時間還是個未知數。事實上，實體零售商的失勢已初見端倪。鮑德斯書店和環城百貨曾經是非常大的實體零售商，但是目前，他們已經被低勞動力邊際成本的在線零售商擊垮。到2020年，在線零售商的數量有望翻一番，將有更多的實體零售商受到邊際利潤下降的不利影響。未來，實體零售很可能屈從於虛擬零售。27
實體零售商陷入了困境，在不知不覺中成為供客戶瀏覽和試用其將在網上購買的產品的陳列室。客戶使用iPhone查價應用程序掃瞄商店的產品，然後當場上網比較價格，以確認能否以更便宜的價格在亞馬遜或其他虛擬零售商處購買該商品，而且在通常情況下運費全免。
一些實體零售商開始反擊「試穿者」，這些人在他們的店裡試穿衣服和鞋子，確定合適的尺碼，然後在網上購買。加裡·韋納（Gary Weiner）是弗吉尼亞州Saxon分店的店主，也是全國鞋業零售商協會的委員，他很關注這個問題，而且越來越多的零售商開始反感「展廳現象」，即網絡客戶在商店試穿，然後去網上購買的行為。韋納說，經常有年輕人進到店裡說：「媽媽讓我進來試穿一下，然後她就可以在網上買。」28一些商店甚至開始收取「試穿費」以阻止顧客試穿。而其他零售商則擔心，如果他們收取這項費用，只會導致消費者徹底放棄實體商店。29
反之，許多虛擬零售商則正在試圖鼓勵客戶在他們自己的官方網店購買，並在實體店提貨，因此，實體商店實際上成為微型配送中心。但這種方式也只是權宜之計，因為實體店的間接營業成本相當高。
許多大型零售商（包括百思買，塔吉特和沃爾瑪）都試圖通過推動更多的在線業務佔據領先地位。同時，由於越來越多的零售將採用虛擬方式銷售商品，其他零售商（尤其是梅西百貨、諾德斯特龍和內門·馬庫斯等傳統百貨公司）的業務將大幅削減，乃至相繼消失。目前，在線服裝銷售商已經開始提供虛擬試衣服務。網絡用戶可以提供他們的身高、性別、年齡、胸圍、腰圍和臀圍等信息創建自己的虛擬身材模型。客戶甚至僅使用鼠標，就能查看不同角度的試穿效果。
越來越多的零售業分析師預測，實體零售商將大規模消失。至頂網技術編輯賈森·珀洛（Jason Perlow）表示，7–11等便利店、沃爾格林等藥店、克羅格等連鎖超市、瑰柏翠等高檔專賣店和奢侈品商店以及沃爾瑪這樣的大賣場將繼續營業。然而，大部分實體零售業務正在縮減，尤其是在這個從小就開始網購的年青一代逐漸成長的時代。
珀洛說，雖然實體零售商不會消失，「但在此後的10年裡，零售業昔日的繁榮景象將成為幻影，來自網絡的激烈競爭將只允許最強大的實體店生存下來」。30
其他行業都在利用自動化快速削減人類勞動，虛擬零售也不例外。我們越來越接近零勞動力邊際成本和幾乎無工人的世界，而在實體零售店工作的430萬名員工則前景不妙。31
知識型勞動者也是犧牲品
到2005年，自動化在製造業和服務業將代替工人的傳聞已不再新鮮。自動化已經變得無孔不入。似乎我們所到達的每一個地方都已看不到工人。我們發現自己被智能機器的化身所包圍，它們可以跟我們對話，聽從我們的指揮，為我們提供指引和建議，和我們做生意，為我們帶來歡樂，甚至照管我們的工作和生活。在早期，一個沒有工人的工作場所往往是可笑的，有時會令人厭惡，甚至令人毛骨悚然。而現在，人們對沒有工人的工作場所早已司空見慣。儘管如此，直到2010年左右，有著令人恐慌的書名的新書才大量湧現，例如《與機器賽跑》（The Race Against the Machine）、《隧道盡頭的一抹亮光》（Light at the End of the Tunnel），以及《自動化——算法統治世界》（Automate This），這些書無一例外地就自動化對就業的影響提出了警告。這些書的作者走上談話節目，帶來「無工作世界即將到來」的消息，從而獲得了社會化媒體的關注，甚至獲得了來自決策者、智庫研究人員、經濟學家和美國前任總統奧巴馬的評論。
一些有關自動化和未來工作的全球性政策辯論的聲音才開始出現。從某種程度上說，「大蕭條」以後，由於失業型經濟復甦，對於上述問題人們早已議論紛紛。GDP不斷增加導致了失業率上升，二者嚴重的反比現象再也不容忽視，但令我驚訝的是，即使在當前情況下也很少有經濟學家願意挺身而出，最終承認潛在的古典經濟理論假設（即生產力創造的就業機會比它所取代的就業機會要多）不再可信。
我猜測有關自動化的大範圍辯論可能即將開始，這是基於另一個原因：大數據應用不斷創新，算法日益複雜，人工智能不斷進步，這些技術第一次爬上技能天梯，開始影響某些專業工作本身，但是長期以來，這些專業被認為是不可能被自動化的力量和技術進步所替代的。計算機通過程序識別模式、推進假說、自編響應程序、實施解決方案，甚至破譯通信，並實時翻譯不同語言中的複雜隱喻，且與世界上最佳譯者的準確度非常接近。
目前，人工智能的進步正在大量專業學科領域內得到應用，以提高效率和生產力，減少人力勞動。電子搜索是一個軟件程序，它可以篩選數以百萬計的法律文件，尋找行文模式，並標出觀點、概念等關鍵信息，其速度可以勝過哈佛頂尖的律師，而且能夠捕捉到連最訓練有素的法律學者都可能漏掉的細節分析。電子數據顯示節約的勞動力成本同樣引人注目。
以1978年的一個重大案件為例，《紐約時報》的記者約翰·馬爾科夫（John Markoff）對此進行了說明。該案例涉及5個電視演播室、美國司法部和哥倫比亞廣播公司。這些演播室的律師和律師助理完成了一項艱巨的任務，即在幾個月時間內閱讀了600多萬份文件，並耗費了220萬美元的勞動時間成本。但是2011年1月，位於加利福尼亞州帕洛阿爾托市的「黑石發現」公司則以不到10萬美元的成本，利用智能搜索軟件分析了150萬份法律文件。比爾·赫爾（Bill Herr）是美國一家化工公司的律師，他曾經召集大批律師一起在禮堂讀了幾個星期的文件。他說：「從法律人員的視角來看，這意味著現在已經不需要負責文件查閱的工作人員了。」32邁克·林奇（Mike Lynch）是另一家智能搜索引擎公司Autonomy的創始人，他計算出，在新的搜索軟件的協助下，一位律師可以更精準地勝任500位律師的工作。海爾發現，當律師自己做研究時，準確率只能達到60%，他因此抱怨道：「投入和產出完全不成正比。」33
大多數專業領域都會涉及IT和大數據算法，包括放射科醫師、會計師、中層管理人員、平面設計師乃至營銷人員在內的各類知識型員工都已經非常強烈地感受到這一點：模式識別軟件已經滲透到了各個專業領域。邁克·麥克裡迪（Mike McCready）是一家名叫Music Xray的創業公司的負責人，該公司使用大數據與算法識別潛在的熱門歌曲。在不到三年的時間裡，該公司通過使用先進的軟件對歌曲的結構與以前錄製的歌曲進行比較，來評估其流行和打榜的潛力，從而為5 000多名藝人爭取到了錄音合約。他的公司還發現了許多不知名藝術家的歌曲，並準確地預測了他們能否成功，這一成就非常驚人。英國電影公司Epagogix也為電影業開發了類似的程序，以分析電影劇本是否可以拍成賣座的電影。34它在判定獲獎者方面取得了成功，從而制定了電影業的算法評估標準票價。在未來，這些類型的預測工具將不再需要聘請昂貴的營銷代理開展高成本的小組座談和制定其他營銷調研方案，因為這種傳統做法在精度上遠不如經過算法過濾的大數據。
大數據和算法甚至可以用來創作包含海量信息的閒談式的體育評論。僅在賽後幾分鐘，美國一個地區體育有線電視和衛星電視網絡BTN就利用算法創作出了原創評論帖，完全不再需要職業撰稿人。35
2011年，人工智能取得了巨大的飛躍，以IBM前任董事長名字命名的IBM電腦系統Watson擊敗了曾經74次獲得知名電視益智節目《危險邊緣》（Jeopardy）冠軍的肯·詹寧斯（Ken Jennings）。雖然這為IBM贏得了100萬美元的獎金，但觀眾對此感到索然無味，因為他們眼睜睜地看著自己的電視節目英雄在無所不知的Watson面前敗下陣來。Watson是一個認知系統，正如對此引以為傲的IBM之父所述，它能夠通過整合「自然語言處理、機器學習，以及假設生成與評估」來思考問題，並對疑問做出反饋。36
目前，Watson系統已經被應用於具體的工作。IBM醫療分析將利用Watson系統輔助醫師分析存儲有數以百萬計患者的電子健康記錄以及醫學期刊的大數據，從而做出快速而又準確的診斷。37
IBM的Watson系統計劃的範圍已經遠遠超出了研究領域，以及大數據後台任務管理的特殊需求。Watson系統正在開拓個人助理服務市場，即企業和消費者可以通過文本輸入或實時對話進行交談。IBM表示，這是人工智能第一次從簡單的問答模式向複雜的對話模式轉變，從而可以進行更多互動，同時還能夠針對個別查詢提供定制化的解答。38
人工智能科學家會告訴你，人工智能產業面臨的最大挑戰是突破語言障礙。在一種語言中，在理解複雜的隱喻和短語的豐富內涵後立刻用另一種語言複述出來，這可能是最複雜的認知任務，也是最獨特的人類能力。多年來，我在演講中或參加會議時都會使用譯者，甚至在社交需要時也會請譯者。他們對我的語言的理解能力非常強，對此我感到很驚訝。除了字面意思，他們還能理解我說話時的語氣、語調，甚至面部表情和肢體語言，並且不假思索即可把我所要表達的意思和意圖傳達給別人。一般譯者只翻譯字面意思，其目的只是匹配兩種不同語言的單詞和短語。這樣的翻譯非常機械，意思混亂不清。最好的譯者可以同時理解兩個不同的認知主體，堪稱藝術家。
長期以來，我對人工智能可以打造最好的世界級譯者這一設想一直持懷疑態度。然而，基於人工智能的最新進展，我們確實離那一天更近了。萊博智（Lionbridge）是一家為客戶提供在線實時翻譯的公司，可針對用戶生成的內容為客戶提供即時翻譯，以實現不同語言之間的對話。它有一款名叫GeoFluent的軟件，這是一種「軟件即服務」的解決方案，通過使用微軟的翻譯技術，可以在39種語言之間互譯。雖然GeoFluent的翻譯技能還不如最好的譯者那樣純熟，但是它已經足以打破語言障礙，讓1/3同時在線的人真正實現全球對話，這在歷史上還是第一次，促進了翻譯向全球協作共享時代的過渡。39
在未來10年左右的時間裡，商人、工人和遊客都將配備有關移動應用程序，從而能夠毫不費力地與使用不同語言的人在網上交流或面對面交談。在15萬—30萬名學歷高且收費昂貴的譯者中，大部分人會改行從事收銀員、文員或者秘書的工作，因為人工智能所提供翻譯服務的勞動力邊際成本接近於零，這就意味著又一個專業工種的終結。40
我們的工作性質正在發生跨時代的變化。第一次工業革命結束了奴隸和農奴勞動；第二次工業革命極大地減輕了農業和手工勞動；第三次工業革命則正在終結製造業和服務業中的大多數有償勞動，以及知識領域內的很大一部分專業性有償勞動。
IT、電腦、自動化、大數據、算法和人工智能嵌入互聯網，正在使生產過程和提供豐富多樣商品及服務的勞動力邊際成本快速下降，直至接近於零。在進入21世紀後，除非有意想不到的反作用，很多來自社會的生產性經濟活動將越來越多地採用智能技術，僅需少數高度熟練的專業技術工人即可進行監督。
智能技術對有償人力勞動和有償專業工作的大量取代開始打破資本主義制度的運作模式。經濟學家無法面對的是，當智能技術提高生產率，從而減少對人力勞動的需求時，市場資本主義將發生怎樣的變化？對此，我們現在看到的是將生產力從僱用勞動力中釋放出來。在這兩者中，現在表現出來的關係並不是前者促進後者，而是前者削減後者。但是，在市場資本主義條件下，資本和勞動是互為條件的，那麼如果只有少數人從事有薪工作，是否有足夠的買家從賣家那裡購買商品和服務呢？
首先，不斷擴張的零邊際成本經濟將從根本上改變我們對經濟過程的認識。業主、工人、銷售商與消費者的舊有範式將被打破。消費者正在開始從事自我生產，從而消除了上述角色之間的差別。個人用戶將在邊際成本趨近於零的條件下越來越多地通過協作生產、消費和分享自己的商品與服務，這就帶來了經濟生活的全新組織方式，超越了傳統的資本主義市場模式。
其次，市場經濟各個領域的工作逐漸實現自動化，可以將人力勞動釋放出來，並轉移到不斷發展的社會經濟中。未來，在市場經濟中，協作共享將和辛勤工作同樣重要，而社會資本的積累也將和市場資本的積累同樣有價值。衡量人生價值的標準將變為個人的社會歸屬感，以及對超越與意義的追尋，而非物質財富。
雖然這種說法聽起來想入非非且遙不可及，但是要知道，數以百萬計的年輕人已經開始從舊秩序中脫離出來，融入新的經濟模式。在互聯網時代，人們更願意把自己看作積極的參與者，而非工人；更傾向於把個人屬性看作才華，而非技能；更願意在社交網絡上展現自己的創意，而不是在市場經濟中從事刻板的工作。對越來越多的年輕人來說，新興的協同社會經濟給予了他們挖掘自我潛力的機會，帶來了比傳統的資本主義市場更多的精神激勵。（對於在資本主義市場經濟下就業如何向社會經濟協同共享遷移，第十四章將做更加充分的討論。）
如果說蒸汽機將人類從封建束縛中解救出來，使人類在資本主義市場經濟中追求自身利益，那麼物聯網則把人類對市場經濟的追求提升到了對協同共享的非物質共同利益的追求的高度。在接近零邊際成本的社會，我們所需的基本物質將幾乎全部免費。在以充裕為中心而不是以稀缺為中心的經濟環境中，智能技術將充分施展自身的力量。在一個半世紀後，當我們的子孫回首大多數人在市場中就業的時代時會覺得難以置信，就像我們以現在的眼光看待從前的奴隸制和農奴制一樣。僅用一個人所生產的物質產品和輸出的服務以及物質財富來衡量其價值，這種想法顯得非常原始甚至野蠻。在我們的後代所生活的高度自動化和高度依賴於協同共享的世界裡，上述想法將被視為人類自身價值的損失，是非常可怕的。