每一次技术浪潮来临时，媒体上总是充斥着耸人听闻的悲观论调——新技术将抢走人们的饭碗。讽刺的是，警告人们失业反而给鼓吹者创造了就业机会，他们或是出书演讲，或是视频直播。历史一再证明，技术进步对就业的影响总体是积极的。奥地利学派米塞斯（1952）指出：“省力机器造成技术性失业，不仅被理论检验证明是一个谬论，而且被这个事实所反驳——人类的全部历史恰恰是引进越来越多省力机器的历史。……人们并没有因为发明了一些新机器而被剥夺工作。”诺贝尔经济学奖得主皮萨里德斯（2018）指出：“技术变革都会使就业带来结构性调整，但从来没有导致失业率上升。”
技术变革不利于就业，是普遍的先入之见。因为人们能够直观感受到那些有替代风险的工作，却难以识别尚未出现的岗位。因此，面对汹涌而来的智能化浪潮，许多人感到焦虑和不安。
君子善假于物。从一开始，人们使用工具、发明机器就是为了解放双手，替代人力。而创新意味着打破既有，以及某种程度的不确定性，甚至会损害一部分人的利益，因此人们内心并不真正喜欢它，常以呼吁安全和保护就业的名义来新技术。这在前工业社会十分普遍。威廉·配第（1662）说过：“当一项新发明首先被提出时，经常会遭遇所有人的反对。可怜的发明家只能绞尽脑汁来推进它。”根据《创新的起源》，咖啡初传西亚和欧洲时，损害了酒商利益，被认为是滋生闲言碎语的温床，受到多国政府的封禁；根据《国家为什么会失败》，伊丽莎白一世以织袜机摧毁工作岗位为由，拒绝向发明家威廉·李授予专利许可；根据世界银行《工作性质的变革》，清朝政府激烈地反对修建铁路，认为行李搬运工作岗位的丧失可能导致社会。对国外的情况，我们了解有限；而对国内的例子，原因没那么简单。
技术是增长之源，就业是民生之本。技术进步对就业具有双重影响，一方面创造新的工作机会，另一方面带来“技术性失业”。双重影响产生两难选择，几百年来人们对技术进步又爱又恨。上世纪90年代互联网浪潮蓬勃兴起，人们也产生了“互联网恐惧症”。对此，英国科幻作家道格拉斯·亚当斯在《如何停止担忧并学会热爱互联网》（1999）中提出了“技术三定律”，解释了不同年龄段对待新技术的态度。
第二，任何在15岁到35岁之间诞生的技术，都是新的、令人兴奋的和性的，你可能会以此谋得一份工作。
靠着年少时出现的新技术，三十五岁以上的中老年人掌握着最多的资源和话语权。当再出现新技术时，采取防守姿态是自然正常的。当然，历史不厌其烦的证明，他们将无情地成为新技术的对象。
失业率随着经济周期、突发事件、全球化、技术变革和人口政策等因素的变化而波动。人们对技术和就业的讨论是如此之盛，以至于忽视了那个基本常识——引起失业的直接原因和首要原因是经济衰退，而不是。人们总是认为卢德运动是工人对机器的抗争，是工业的副产物，却无视另一个时代背景——十余年的拿破仑战争使英国经济变得十分恶劣。我们必须清醒认识到，是经济萧条让人们失去工作，技术突破和创新反而是走出衰退的重要动力。
失业率和经济衰退紧密相关，是一枚硬币的两面。美国失业率最高达到24.9%，出现在史上最严重的一次经济危机——1933年大萧条。自1948年劳工统计局（BLS）开始发布月度就业数据以来，美国共有12次失业率高峰和12次经济危机，两者一一对应。如下图所示。失业率是经济活动的滞后指标，失业率高峰往往发生在经济危机结束后的几个月时间。失业率最高是2020年4月的14.7%，受新冠病毒这一突发事件影响；其次是第二次石油危机后的10.8%，以及次贷危机后的10%。
1948年以来美国12个失业率高峰及对应的经济危机 （柱状表示经济危机，折线代表失业率）来源：根据美国劳工统计局（BLS）数据整理
当前，生成式人工智能如火如荼，再次引起人们对就业的担忧。根据再就业公司Challenger, Gray & Christmas, Inc.的报告，2023年美国共裁员72.2万人，主要是因为市场/经济状况、业务关闭、消减成本、企业重组、破产、需求低迷等经济或经营层面的原因。因人工智能裁员有4247人，仅占0.6%，是非常次要的原因。如下图所示。AI强在大脑，弱在小脑。即信息处理能力强，但行动力弱。人类的智力能够被AI超越，但在行动、平衡、同理心等方面仍有着极大优势。
第一，混淆相关性和因果性。索洛说过（1965）：“无论何时，只要技术快速变革和高失业率同时存在，人们就不可避免地将两者联系起来。”对技术和就业，要分析出两者是与之有关，还是因之而生。以外卖为例，它催生了跑腿小哥，这是因之而生；而饭馆主要是与之有关，是相关性。如果饭馆的业务量因外卖扩大，从而导致雇员增加，新增部分就是因果性。现实中，有人会把同时出现或相继出现的两件事物，简单理解成因果关系，这是不对的。正如哈耶克所言：“当你看到一个人跑得很快，但缺失一只胳膊，如果你由此就得出结论说，缺只胳膊是他跑得快的原因，你自然就会号召其他人锯掉一只胳膊。”我们不能把新技术看作待锯掉的胳膊。
第二，把“影响”误当“取代”。2022年美国19%的工人从事最暴露于（exposure）人工智能的工作（皮尤研究中心，2023）；人工智能将影响全球约40%的就业岗位（IMF，2024）；在未来五年内，预计23%的工作将发生变化（世界经济论坛，2024）……这里的百分比无疑指的是“影响”，却常被误传为“取代”。技术对就业的影响是度的，有取代技术和使能技术之分，还会创造新岗位。根据高盛（2023）数据，美国7%的就业会直接被AI取代，63%会被赋能，30%不受影响。
第三，不在时间约束下讨论。技术创新是一个渐进漫长的过程。以电气化为标志的第二次工业发生于1870年的美国，美国用了50年时间才把由电动机提供的机械动力提高到一半，又用了10年时间提高到75%（如下图所示）。新技术往往并非即插即用，需经过多次次级创新，才能对生产力和就业产生实质影响。人们通常会有比较充足的时间来适应调整。凯恩斯有句名言：“长期来看，我们都死了。”不在时间约束下讨论技术和就业，就没有意义。对同一事物，从短期看和从长期看可能会得出完全不同的结论。
由于技术进步，很多岗位已经消失或从业人员大大减少，例如车夫、脚夫、灯夫、电梯驾驶员、电话接线员、流动照相师、收银员、售票员、记者等。随着生成式人工智能的蓬勃兴起，它在客服领域的应用日益成熟。瑞典金融科技公司Klarna的AI助手上线一个月来，所做的工作相当于700名全职员工。客户满意度与人类基本持平，解决问题的平均时长从11分钟下降至2分钟。新技术的发展必然淘汰落后岗位，解放人力。
解放农民。我国农业就业人员占劳动力的比例从1952年的83.5%降低到2021年的22.9%（来源：中国统计年鉴）。美国在1870年有一半的劳动力从事农业生产，如今不到2%（来源：美国白宫，2016）。技术进步和产业变革把人们从农业生产中解放出来，并创造了工业、服务业的就业岗位。可以想象，如果没有技术进步，你我仍有极高的概率在土地上耕作。
解放工人。纺织业是最早开始工业化的行业，曾贡献了我国60%的工业就业（来源：《中国国民所得（1933年）》）。随着自动化水平的提高，纺织业从业人员数量呈下降趋势。根据第四次全国经济普查数据，截至2018年年底，我国纺织工业从业人数1103.2万，占工业就业的9.6%。八十余年间，占比由60%下降为不足10%。近年，以自动化、智能化为主要标志的“黑灯工厂”成为制造业新趋势，大量工人开始从流水线上解放出来。
解放女性。二十世纪初的美国女性以承担家庭责任为主，只有5%的已婚妇女外出就业。随着第二次工业的深入影响，外出就业的已婚妇女迅速增多。到1930年，近12%的已婚妇女就业；1970年达到40%（来源：珍妮特·耶伦，2020）。把女性从家庭劳动中解放出来的客观原因有两个。一是工厂机械化、电气化水平的提高，降低了操作难度，女性能轻松胜任，而且她们在兴起的办公室岗位方面具有优势。二是熨斗、吸尘器、洗衣机、烤箱、冰箱、洗碗机、烘干机等家用电器的发明和普及，帮助主妇完成了繁重的家务劳动，从而具备了外出就业的时间保障。
机器在很多任务中已经取代了工人的位置，但他们并没有完全脱离劳动力市场。实践表明，技术进步创造的工作岗位数量大于其淘汰的。约翰·肯尼迪指出（1962）：“如果人们有发明新机器让人失去工作的能力，他们也有才能去让这些人重新获得工作。”马克思在《资本论》中写到：“虽然机器在应用它的劳动部门必然排挤工人，但是它能引起其他劳动部门就业的增加。”
法国经济学家菲利普·阿吉翁等人的研究表明（2021），在企业层面，自动化对就业的影响是积极的，这种影响会随着时间推移不断增强。一家工厂的自动化程度提高1%，会使其就业提高0.2%，使十年后的就业提高0.4%。耶鲁大学Daisuke Adachi等（2021）研究发现，机器人与就业是互补的，每1000名工人中增加一个机器人，就业率在地区层面就会提高2.2%。
新工作岗位诞生的根本原因是技术变革。人社部自2019年以来已发布5批共74个新职业，它们多数是由新技术催生，例如人工智能训练师、数字孪生应用技术员、电子竞技员等。1999年至2016年，取代重复性劳作的技术变革同时在欧洲创造了2300多万工作岗位，即创造了几乎一半的同期新增就业量（世界银行，2018）。根据麻省理工学院大卫·奥托等的研究（2022），大约60%的美国当前职业（2018年）在1940年并不存在，其中Professionals行业达到74%。这意味着过去80年中，超过85%的就业增长是由技术驱动创造新岗位。如下图所示。
新技术不仅创造新岗位，还具有显著的就业带动效应。在美国，一个高科技职位能在其他部门带动产生4.9个职位（世界银行，2016），一个半导体行业工作岗位可支持其他行业5.7个工作岗位（SIA，2023）。
人们总是担心自己的工作，对工作将要消失的担忧总是虚惊一场。对未来，没有什么是确定无疑的。但前进比后退好。要先上路，路上有车，才可能有完善的交通规则。我们要停止担忧并学会热爱，要拥抱新技术，而不是拒绝。同时做最积极的准备，加大对教育的投资和改革，尤其是儿童早期教育；大力完善社会保障体系，使老有所养、弱有所扶。
[5] 菲利普·阿吉翁、塞利娜·安托南、西蒙·比内尔，创造性破坏的力量——经济剧变与国民财富，中信出版社，2021