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本文經《機器之心》(公眾微信號:almosthuman2014)授權刊登,禁止二次轉載。譯者/孟婷、柒柒、張詩玥、吳攀、微胖,圖片來源: conner395 CC Licensed。

數百年的財經分析就要被軟體所取代。哪些辦公室工作將會是下一個被取代的呢?

11 月 6 日,Daniel Nadler 一早醒來給自己倒杯橙汁,打開電腦,等待勞工統計局(Bureau of Labor Statistics)8 點半放出月度就業報告。他坐在自己位於切爾西的一居室公寓的廚房桌子旁,緊張地刷新著瀏覽器—不斷地 Command-R—用他公司的軟體 Kensho 從勞工局網站收集著資料。兩分鐘之內,一份 Kensho 自動分析報告便出現在他的電腦螢幕上:一份簡明的概要,隨後是 13 份基於以往類似就業報告對投資情況的預測。

如果不想,Nadler 根本無需再次檢查所有的分析。這些分析基於來自數十個資料庫的成千上萬條資料。他只需確定 Kensho 提取了就業報告中的正確數字—美國整體就業增長即可。這是他唯一能做到的。因為幾分鐘後,8 點 35 分,Kensho 的分析就要提供給高盛(Goldman Sachs)的雇員們。

除了是 Kensho 的客戶,高盛還是 Kensho 最大的投資人。32 歲的 Nadler 在上午餘下的時間還會確認幾個銀行最常規的 Kensho 用戶(一位期權和衍生品交易部門的高管,一位基金經理人),然後在 Uber 上叫個車去位於曼哈頓西區公路的高盛玻璃塔大樓中參加午餐會議。大樓裡每個人都穿著熨燙整齊的西裝,而 Nadler 從不改變他的標準行頭:由設計師 Alexander Wang 設計的 LV 皮革涼鞋以及裁剪精良的休閒 T 恤和褲子。Nadler 擁有 10 套一模一樣的衣服。他簡樸的審美觀是在美國哈佛大學攻讀經濟學博士期間,某年夏天在日本參觀寺廟並參加冥想時養成的。(Kensho 就是日語中表示在佛教禪宗發展中的第一個意識狀態。)他還寫了一本詩集(想像中的古典愛情詩),今年下半年 Farrar Straus & Giroux 出版社就會出版這本詩集。

我們正在以破壞大量高薪工作為代價,來創造極少數的高薪工作。無論如何,對社會來說,缺乏某種政策干預……是一個淨損失。

那天晚些時候,我在位於高盛大廈街對面的世界貿易中心 1 層 45 號的 Nadler 辦公室會見了他。房間裝修是典型的創業公司風格,有個大浴缸,碩大的音響放著電子音樂,十幾個員工一起辦公。Nadler 的辦公室靠邊,裡面只有一張由回收電線桿製成的木製大桌子和鋪著合適椅墊的大皮椅。關上門後,黑色卷髮、皮膚白皙的 Nadler 光腳坐在椅墊上,告訴我今日高盛會議上的資訊,包括他們在下一篇報告中想要看到的內容建議以及 關於 Kensho 速度的優異表現。「人們總是告訴我,『過去我每週得花兩天時間做這類事情』或『過去我得專門雇傭一個人其他什麼都不用做,只做著一件事。』」 Nadler 說。

這聽起來可能像是吹牛,但是 Nadler 提及這些反應主要是表達他對類似其公司這樣的初創公司有可能會對金融行業產生影響的擔憂的一種方式。他說,在十年內,由於 Kensho 和其他自動化軟體,金融行業有三分之一到二分之一的雇員將失業。這一影響起始於收入較低的那些職員們,當股票和交易趨於電子化後,大部分職員已被取代;當類似 Kensho 的軟體能夠比人類更快更可靠地解析大量資料集時,從事研究與分析的人員也將面臨失業。而如 Nadler 所說,接下來的一部分便是那些處理客戶關係的職員將面臨失業:很快,複雜的交互介面將讓客戶不再需要人類客服。

「我假設這些人中的大部分在 5 到 10 年內都不會被其他人取代,」他一邊說一邊進入了思考狀態,對 Nadler 來說,意味著閉上眼睛,打著手勢,好像在宣講或彈鋼琴一般,「10 年內,高盛的雇員數將比如今要少得多。」

  • 機器自動化取代了藍領工作,演算法與機器學習又將取代白領工作?

高盛的高管不願討論這些流離失所的財務分析師的困境。跟我聊過的幾個經理都堅稱 Kensho 不會引起任何裁員,而且也不會很快裁員。Nadler 曾提醒過我一定會得到這樣的答覆。「當你開始談論自動化工作時,」他說,「大家都會瞬間沉默。」

因為機器而失業的高盛員工不太可能會喚起人們的憐憫。但這正是由於高盛的特權地位,才使得其員工遭受的自動化威脅顯得很是有趣。如果高盛的工作能被替代,那麼在金融行業之內或者之外的那些不太複雜的公司的職位也將很快被替代。

2013 年末,兩位牛津學者發佈了一篇論文稱未來 20 年內,美國將有 47% 的工作處於高危狀態,會被自動化。這一結果引起了媒體對擔憂機器人盜取工作的大肆報導。該研究觀察了 702 個職位,採用了來自勞工局的資料,且根據九個變數分析了每一個職位的自動化可能性。結果明確顯示這不再是我們所熟悉的(並且正在進行的)那種有關機器人取代工廠和倉庫員工的故事。現在的軟體能做越來越多地原本由受過教育的人坐在桌前所完成的工作。這些工作這麼容易被替代,大部分原因是由於計算能力越來越易用且價格越來越低,以及諸如 Kensho 這樣自動收集理解新資訊的機器學習軟體的崛起。

根據牛津大學的論文以及相關研究,就業前景因行業不同而有明顯區別。比如,在醫療護理行業,人與人之間的互動是非常重要的,因此自動化威脅比整個勞動力市場要少。考慮到最近自動駕駛汽車的快速發展,計程車和貨車司機面臨著不太樂觀的前景。在一些福利較好的行業中,牛津研究員們引進能夠進行分析和分類法律文檔的軟體,能夠很好地完成這項工作,而通常一個薪資豐厚的律師也需要花費數個小時才能完成。記者也面臨著像是 Automated Insights 這樣的創業公司的挑戰,該公司已經能夠自動撰寫籃球比賽戰況報告。金融行業尤其突出:因為該行業建立在資訊處理的程度上—數位化那些事—研究表明,在該行業中工作受到自動化威脅的風險比任何技能型行業都高,約為 54%。

牛津大學的研究受到了很多批評—可以理解,想想將之應用於投機行為的準確性吧。另外,金融行業對待自動化的態度非常嚴肅,既是機會也是威脅。它能使一些分析員被裁掉,但也會將整個企業模型置於危機中。在所謂的金融技術領域的投資在 2013 年到 2014 年之間翻了三倍,達到了 122 億美元,而創業公司現在試圖將目標瞄準金融業務的每一根線條。貸款是否發放的決定由軟體做出,這樣一款軟體能夠考量有關借款人的各類精細資料,而不再需要證券公司和財務顧問。而在未來幾年,可能幾乎華爾街的每一家公司都會因這項研究損失幾百億的收入。銀行試圖通過給類似 Kensho 之類的創業公司進行投資來避免這一新事物帶來的衝擊,而目前為止已募集到 2500 萬美金。

技能型行業形成了紐約城經濟的基石,目前為止也很大程度地避免這種轉變,這是因為金融分析員、出版單位和設計師這類的工作不是那麼容易自動化的。但是看看像 Kensho 這樣的公司和它所總結的關於金融行業的認知,很大程度上就能看到這些趨勢對行業的衝擊,而過去被當做是從這種分崩離析中逃出一劫。去年秋天,Antony Jenkins 發表了一場演講,認為即將到來的一系列「Uber 時刻」將會對金融行業帶來巨大衝擊,而他在幾個月錢剛剛解除了英國銀行的巴克萊 CEO 職務。

「我預測金融服務部門的分支和雇傭人員數量將會減少 50%,」Jenkins 向聽眾表示。「即使沒那麼嚴重,我預測至少也有 20% 的下降。」這一過程至少在某些情況下能夠説明消除一些金融系統中的過度膨脹,提供更透明的服務,更少地隱藏費用。也可以被視作對行業巨頭的有力打擊,而就在最近,幾乎衝擊了整個世界的經濟。但目前為止,失業的壓力還未影響到金融界的高管層面,但效率的提高進一步惡化了已經讓人非常擔憂的收入不均問題。

一些支持 Kensho 的風投告訴 Nadler,他應該知道不要在試圖發展成客戶的那些銀行裡討論潛在失業問題的事宜。Nadler 告訴他們,他會繼續,部分原因是為了維持他自身的正直。他經常將他關於工作的討論和代表候選人的政治資助聯繫起來,而這些候選人需要更堅固的社會安全網。但他也表示他意識到他的企業為他帶來了什麼,也讓他損失了什麼,這使得他成為了一個別具一格的企業家:這就是他在企業的先鋒性,而這一切都跟更精確地預測未來的競爭有關。

  • 機器能分析的已不僅只是數據,還包括事件與數據的關聯性

Kensho 在高盛的主要客戶群是那些在銀行交易大廳裡的銷售人員。在最近幾個月,他們利用軟體對買賣能源類股票和大宗商品的諮詢來電進行回復,這些人想知道他們應該如何組合他們的投資,以便應對敘利亞聖戰的熊熊烈火。在過去,這些銷售人員會根據他們自己對最近發生的事情以及市場反應的瞭解進行總結,並且受到人類記憶能力的限制。針對特別有價值的客戶,銷售代表可能會要求高盛的研究分析專員進行更加完整的研究,挖掘過去的新聞事件,找出市場針對每種情況作出的回應。這種方法的問題在於,當研究結果出來時,交易機會早已溜之大吉。

現在,銷售代表可以直接點擊電腦桌面上的一個圖示,連接到 Kensho 介面,該介面由一條簡單的黑色搜索框構成。Nadler 在他的筆記本上向我演示了這一步驟。輸入「敘利亞」這個詞,幾組跟敘利亞戰爭有關的事件就出現了,基本跟穀歌基於過去的搜索提供建議類似。在最上方的事件組中,顯示著「對抗 ISIS 的進展」,這一組事件包含 25 條過去的事件。而「ISIS 主要進展與殘酷暴行」事件組中包含 105 條事件。

Kensho 的軟體不斷地調整並擴展這些建議的搜索詞條,這一切幾乎無需人力干預。某種程度上,這是該專案最精巧複雜的部分。在過去,交易員或者分析員需要用任何想得到的關鍵字在維基百科或者新聞資料庫中進行搜索。而 Kensho 的搜尋引擎自動將發生的事件根據抽象特徵進行分類。比如,它指出,ISIS 在帕爾米拉的人質扣押和法國第一次空襲敘利亞都是這場聖戰的變數,然而在這兩場鬥爭之中,ISIS 在其中一場是侵略者,而在另一場卻是防禦者。軟體也會尋找事件與資產定價的意想不到的新關係,會推薦一些用戶可能沒考慮到的搜索意見。Nadler 說,為了實現這個目標,他雇了一名機器學習專家,這位專家主要為 Google 研究世界圖書館的大型分類項目。

回到交易平臺的例子,在選定一組事件之後——比如說關於「敘利亞內戰升級」的 27 個事件,銷售員可以通過勾選一系列下拉式功能表將搜索範圍縮小到特定的時間段和投資組。最多的投資組包含了世界上大概 40 個重要資產,包括德國股票,澳元,以及一些原油品種。然後,他們只需點擊綠色的「生成研究」按鈕,便可以得到一整頁的圖表。Nadler 展示了這個過程,最頂層的圖表顯示天然氣和原油的價格在戰事擴張之後的幾周表現不如預期,但亞洲股市以及美元和加元這一對卻走勢良好。繼續下拉頁面,我們可以看到敘利亞的每一個事件如何逐漸失去影響力,以及系統如何開始構建出一套基於這些事件的最優交易組合。

Nadler 合上筆記型電腦,整個過程不過幾分鐘的時間。如果不依靠自動化來總結類似的調查結果,他說,「會花上幾天的時間,大概 40 人·小時,而且需要年薪平均 35 萬至 50 萬美元的人來做這件事」。

對於一個創建不到三年的公司來說,這是個不小的成就。2013 年,還在念博士研究生的 Nadler 在波士頓的聯邦儲蓄銀行做訪問學者。當時,希臘選舉以及整個歐洲的不穩定局面正強烈衝擊金融市場。當 Nadler 問道他該如何評估類似事件對金融市場的影響時,他意識到無論是監管者還是銀行家,除了翻過去的新聞剪輯以外並不能給出什麼好的方案。於是,Nadler 開始在他的業餘時間與一個前 Google 工程師交流,那是他在日本愛好者學生俱樂部結交的朋友。Nadler 本應該就政治對 2008 年經濟危機的影響完成博士論文,然而,他在數周內組建了一支小的團隊並拿到了 Google 風投部門的一筆早期資金。跟據《Forbes》雜誌,之後他們還從許多包括 C. I. A. 風投部門在內的其他管道得到投資。

Kensho 的主要辦公地點仍然在麻省的劍橋,位於一家老舊的理髮店上邊兩層,窗外就是哈佛校園。主辦公區的約 30 名員工,看起來像是一群放在過去也許會選擇去高盛工作的熱情洋溢的年輕人。然而在這裡,他們在站立式辦工桌前工作,穿著牛仔褲,共用一個放著枕頭和榻榻米的用於冥想的禪室,以及一個有西洋棋和撲克桌的遊戲室。

我是在 12 月拜訪劍橋的辦公室,就在耶誕節前不久。當我到那裡的時候,大多數員工正在交換他們的秘密聖誕禮物,他們的笑聲頻頻傳到我、Nadler 和他的幾個副手所在的會議室。我很好奇,他們是否會談論自己的工作在更大層面上的影響,於是我問這幾個副手,他們在和 Nadler 的相處過程中什麼時候會聊到自動化和失業這一話題。

「幾乎就是第二句話」,38 歲的首席技術官 Matt Taylor 回答道,他是公司的資深員工之一。

「你一開始談論工作的自動化,所有人都瞬間沉默起來。」

「這是第一天」, 20 歲的 Kensho 首席架構師 Martin Camacho 說道。他剛進哈佛的時候才 15 歲。

Camacho 回憶他在 Kensho 工作的第一個夏天,有一天晚上下班去 Nadler 家,他們一起看了科幻片「遺落戰境」(Oblivion),電影描述一個由外星人製造的複製人組成的世界,他們徹夜討論這個故事所蘊含的社會經濟意義。更近一些時候,Nadler 邀請了他的工程團隊在劍橋最好的餐廳之一,Henrietta’s  Table 共進晚餐,一起討論自動化可能帶來的長遠影響。Nadler 說道,他期待這樣一種強大的人工智慧:在遙遠的未來電腦已經聰明到能夠預測我們的需要,並且引領人類進入一個富裕的時代。然而接下來的幾十年在他看來則是更加複雜的一段時間—一個電腦尚不如人類聰明,但足以做一些能夠產生經濟效益的工作的過渡期。

Camacho 則並不像它的老闆那樣悲觀。他說,前幾年電腦輔助的數學證明被創造了出來,但它並沒有導致數學研究工作的減少。「我想未來的工作仍然是足夠的」,Taylor 表示贊同。

  • 停止悲觀論點吧:雖然有些工作會被替代,但也會產生新工作不是嗎?

當我和高盛等公司的高管聊起這個話題時,我也常常聽見類似的樂觀聲音,他們相信軟體所替換掉的金融從業者可以轉而去做一些更有價值的事,它們也會創造出當下尚不存在的全新工作。幾個高管例證說道,當自動提款機廣泛出現時,你也沒發現銀行突然就消失了。

這是對牛津大學關於自動化的報告的普遍批判意見:即使目前 47% 的工作崗位最終被自動化替換掉,也不是就意味著 47% 的勞動者將失去工作,正如許多報紙在報告中總結的那樣。曾經汽車的出現取代許多的馬車夫和馬童,但同時創造更多修建高速公路和服務加油站的工作。如今,提供理財建議的軟體已經取代一些股票經紀人的位置,但這同時擴大需要理財諮詢和便宜理財產品的人數。

牛津大學這篇論文的第一作者 Carl Benedikt Frey 告訴我他意識到新的科技毀掉一些工作的同時也創造了新的工作。但他很快補充道,總的工作數量保持不變,並不意味著這個過程中沒有損失。紡織行業的機械化或許並沒有提高全國的失業率,但美國南方大片區域仍然遭受著損失。再說到自動提款機的例子,事實上實體銀行和出納員的數量最近都在穩定地減少,即便遠端客服中心的低收入工作人員的數量有所增加。

這指向一個令人不安的可能性:也許這次機器真的在降低整體的就業水準。在一項最近的針對未來學家和技術人員的調查中,皮尤研究中心(Pew Research Institute)發現近一半的受訪者認為,未來工作被機器取代的速度快於被創造出來的速度

Martin Chavez 負責高盛所有的技術運作,這個愛折騰的留著鬍子的男人對 Kensho 抱有極大地熱情。「這個我們曾經幾乎以匠心精神精心打造的工作已經被 Kensho 自動化了」,他告訴我。

Chavez 說道,Kensho 本身不大可能替換掉許多崗位,這個軟體做的事情以前很少有人嘗試過,因為它太花時間了。(也有一些使用者告訴我這個軟體在它可以搜索的事件上仍有許多重大缺陷。)但無論 Kensho 造成怎樣的影響,Chavez 對高盛運營過程的數位化工作上,已經改變公司員工的數量和類型。過去幾年中,每年校園招聘的理工類人才數量都提高了 5 個百分點,但總人數幾乎沒有變動。(高盛是華爾街少數幾個雇員總人數沒有明顯下降的公司。)「我確信未來的 10 到 20 年將會出現我們今天甚至無法想像的工作」,Chavez 說道。

  • 機器取代人力的真相:工作總量或許沒有減少,但是內容比例已有很大的移轉。

股票交易是最早邁向電子化的行業中的一個,它是自動化對像高盛這樣的公司會產生何種影響的一個有趣先例。現在,在這家公司的交易臺上,股票正在被電腦而非人類買進賣出。Chavez 說,過去 20 多年股票交易的電子化讓高盛員工用傳統方式—電話炒股的人數從超過 600 降到只有 4 人,但交易員的數量變化只是故事的一小部分。傳統的操盤手被設計並監視這些新交易演算法的工程師替代了。此外,數據中心現在出現了新的工作:高頻率交易。

高盛並沒有對此提供任何資料,但從 2006 年到 2010 年在高盛電子交易平臺工作的 Paul Chou 告訴我,他猜測公司可能只需要一個工程師來代替傳統的 10 個操盤手的工作。作為這個行業快速縮水的標誌之一,高盛去年裁掉了它在曼哈頓四個交易大廳其中一個的最後一名操盤手。

高盛股票交易業務的進展同時表明行業的自動化不是一步完成的。當年 Chou 剛從 MIT 畢業進入高盛時,他工作的一部分便是登錄到幾十個交易系統,檢查演算法的輸出結果,以確保交易實施前不會出什麼錯。當時 Chou 坐在一個已經多年從事電話交易的女士旁邊,她教 Chou 和他的年輕同事學會怎樣做好一筆交易。然而時間表明電腦程式比人類錯誤率要低。那位女士離開了高盛,而 Chou 創造出能夠同時登陸所有交易系統,並將結果顯示在螢幕上的程式。當他第一次運行起這個程式,他的上司,也是個工程師,告訴 Chou:「我甚至不知道我為什麼還要來上班」。

背景人物,以下故事來自於那些使公司能夠良好運行的幕後功臣。

Topher Hawk,29 歲,系統主管,SingleHop

我管理的所有伺服器都支援遠端服務。它們分佈於阿姆斯特丹、芝加哥和鳳凰城。通常任何時刻我都與 5 到 6 個伺服器保持連結。我從我在奧蘭多的辦公室登陸到雲端系統。距離我所接觸的東西有幾千英里,而這些東西和客戶也相隔幾千英里。有的客戶人在尼加拉瓜,而伺服器在芝加哥。我們有幾個監視螢幕,會播放電影和卡通,真的需要這些娛樂,免得我們抓狂。有時候你只是坐等某些事發生。然而大部分時候,當事情發生時,卻根本沒準備好。某種程度上,我們的工作就像是消防員。我們是每一間辦公室的虛擬互聯網消防員。

Nick Gudgeon,32 歲,私人教練,Google、Netflix、YouTube 等

我們的課程和訓練是和實際位置分開的,有點類似辦公室的延伸。我們有三個階段,核心訓練、TRX 懸掛式訓練和人們躺在地上進行重量 練習。在我的車上,健身器材比大部分健身房的都多——壺鈴、杠鈴、啞鈴、摔球等等的一切。在訓練當中,如果有人和某位同事進行深入探討,我會站起來。有時候我會讓他們互相推動對方。有無數的方法可以玩轉這些動力健身。有時候團隊會在一場緊張的會議之後來到這,而他們的頭緒不知在什麼地方飄著;他們很憤怒,壓力過大,近乎崩潰,而這就是他們放鬆的地方。我們需要瞭解這些團隊。矽谷的心理醫生是一種新的解決方式,而我們也需要有一種新的方式來迎合這樣的工作地點和心理狀態。

Mike Siegler,45 歲,電梯調度員,世貿中心 1 號樓

我是做電梯維修的。你都不知道這有多少打掃清理工作—電梯門、廂頂、軌道、底部的安全區、控制室、刹車等等。你需要確保這一切都一塵不染,還得掌握潤滑設備。天氣變冷時,熱脹冷縮,東西會變得鬆動。我們是 7×24 小時全天候工作。和 71 座電梯、12 座手扶電梯網路連接在一起。一張多重網格圖展現出樓裡的每一座電梯,電梯的運行模式、是否載客都顯示在上面。我們也有診斷工具——遍佈控制器、連接到設備室和網路中心的乙太網,當然了轎廂裡也有。我過去曾是一名日交易員,但一點都不開心。壓力太大了,而你還得盛裝打扮,就好像你要去參加舞會似的。而在電梯調度,我覺得我每一天都能學到點東西。

Fatma Shaalan,57 歲,咖啡車服務員,59 大街與列克星敦大道,LV 店前

我早上三點就得起床,因為我住在 Bayonne。在 4:30 分整時到達皇后大街,然後我付過報酬的那人就會把我的咖啡車從皇后大街推到我所經營的那個街角。準備好我的車,擺出食物、杯子和蓋子。沖泡好咖啡,一天大概會有 300 個人購買。有些客戶在不動產公司工作。有些是律師或會計。獨自工作很難。有時候我發現沒糖了,或者杯子不夠、蓋子沒了什麼的,根本不知如何是好。到了 12:30,終於完工了。當我一開始工作時,我覺得人們一定會對我很刻薄,因為我是個穆斯林——我來自開羅——但我發現這裡的人們真的很 nice。他們並不介意我是否戴著圍巾,也不介意我的信仰,他們只在乎我的服務態度。

Nicole Camus,22 歲,Corporate 接待員,共濟會總部卡盧梭附院

我是五星級禮賓接待處的一員。任何在這棟商業房地產公司租用的大樓裡工作的人,都可以要求我們去做一些事情。一旦你進入大廳,你就能看見接待台;這裡總會有溫暖的咖啡和非常溫馨的家庭氛圍。我們會幫忙個人購物和跑腿。一月份,我們的第一個月,完成了 724 個任務,幫他們節約了 185 個小時。乾洗衣物通常在每天早上 11 點送來;擦鞋在中午完成。有時候,人們會叫我們出去買五個蘋果。我們總是想去問他們是要有機的還是非有機的。我們會考慮這些細節。我們會問想要哪一種牛奶:全脂牛奶、百分之二、杏仁味?當一位高管泊車時,我們會幫他加油,洗車。我們甚至可以修好刹車、在行李箱中塞滿雜貨。我們的一位高層和他的妻子要在節日期間參加一個聚會,他想要一件毛衣,綠色或玫瑰紅的聖誕老人毛衣以便和他妻子的裝束搭配。我們找遍了商店和網上的所有地方,最後找到了一件被延期交貨的石灰綠羊絨衫並幫他買下了它。

Chou 所設計的軟體讓他有可能將自己投入到更上一層的工作中,為電腦搜索新的交易策略。這比他一直做的監測更令人滿意,但最終它還是變得過於重複了。2010 年,Chou 離開高盛前往矽谷,現在經營著他與妻子和另外兩人聯合創辦的期權交易所 LedgerX。他離開的那個高盛團隊的規模已經比他剛到時小了。

在我與 Nadler 的談話過程中,他在 Kensho 將會摧毀高盛自身的工作這一想法上有所遲疑。但他說他並不懷疑隨著 Kensho 和其它的金融初創公司在金融行業進行擴張,會導致一些工作消失,而這種消失的速度在高盛外會比高盛內快得多。在去年夏天 Kensho 與高盛的排他性合作結束之後,Nadler 與摩根大通和美國銀行簽署了提供軟體的契約。

未來這些銀行所能支援的工作數量將遠不止受到軟體的影響。為了應對低於預期的經濟增長和金融危機以來的新法規,銀行目前已經在進行裁員了。但這些因素同時也推動著所有銀行尋找更便宜和更透明的方式,來完成那些目前昂貴且不可靠人力工作。

當我問 Chavez 裁員是否有可能繼續超過收益時,他的反應看起來似乎是真的不確定。他說:「這是我們這個時代最有趣的問題之一。」

2013 年自動化研究報告的主要作者 Carl Benedikt Frey 最近做的研究表明,創新已經不再是經濟的大型推動力了,而勞動力還依然和過去一樣。在他去年與瑞典學者 Thor Berger 聯合發佈的論文中,他發現在 1980 年代,美國勞動力的很大一部分是之前十年還不存在的工作類別;換句話說:IBM 在招聘。然而這一運動在 90 年代放緩了,並在 2000 年到 2010 年間幾乎趨近於 0。至於那些僅有的新工作,Frey 的資料表明那基本上都是為富裕的精英提供服務的較低收入的工作,比如私人教練或咖啡師。Frey 說:「技術正變得越來越節省勞動力,創造的工作也更少。」

  • 新科技總是會取代就工作,但在這個時代,好像有些關鍵性的差別

為什麼這可能會發生?一種理論是近期的許多技術進步都是軟體而非硬體方面的。儘管 IBM 和戴爾這樣的公司需要員工為每一位新客戶製造新電腦,但 Facebook 和 Kensho 這樣的軟體則可以以接近於零的邊際成本,無限複製。當 Chou 想出能自動登錄到幾十個交易系統的軟體時,它基本上第二天就能出現在高盛位於世界各地的交易機構中。這和 1970 年代的情況非常不同,那時候底特律需要在機器人自身被建造出來之後,一個個地改造汽車製造工廠。在他離開高盛來到矽谷之後,Chou 相信這不同之處就是自動化在這一階段將會與過去有大不相同的作用。

「我敢肯定 10 或 20 年之後會有我們今天所有人甚至無法想像的新工作出現。」Chou 告訴我,「我們想出新工作的速度,還不及替換它們的速度。」

Kensho 證實了這一觀察。 不到三年,  Nadler 的公司業務已經擴大到給世界最大銀行中的三家提供服務,只需大約 50 名雇員,剛剛填滿兩個相對較小的辦公室。最近,Nadler 的紐約職員搬到世貿中心 1 號樓裡更大的辦公室。有更多的地方能夠擺放桌子,這樣 Kensho 也能擴張。但是,一間廚房、一張檯球桌和高爾夫練習場幾乎占滿了額外的空間。

增長已經讓 Kensho 價值數億美元,也讓 Nadler 多次進入百萬富翁的行列,至少當他在公司的股份計入帳面時是這樣的。但並不清楚,他的公司對於美國勞動力市場究竟多有益。回想我第一次會見 Nadler 時,那是去年的一次午餐,他對這一點並不太自信。「諷刺的是,另一家技術企業會告訴你,我們正在創造新工作,我們正在創造技術工作,」他告訴我,「我們至少創造了幾百萬的工作。」

「那或許會讓人們晚上睡得好些,」他繼續說,「我們正在以破壞大量相對高薪工作為代價來創造極少數的高薪工作,無論如何對社會來說,缺少某種政策干預或者仍沒有人想到新產業來雇傭那些人,都是淨損失。」

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