在《超级魔鬼经济学》这本畅销书中，作者非常庆幸，同时又非常得意地讲了一个关于马车的故事。今天反感汽车尾气的人可能会认为马车这种纯天然的交通工具更环保一点，但历史上马车其实是个环境灾难。在没有汽车的时代，马车是城市交通的主力，越是发达的城市就越需要马车。然而跟机器相比，马是有自己的想法的，所以马车其实很容易失控。不但如此，如果一匹马垮倒在街头，通常你唯一的办法就是把它当场杀死，然后要等它的尸体腐烂以后才能被切块清除。这一切都使得马车造成的交通堵塞比今天汽车要严重得多。这还不算马粪！纽约市曾在1898年召开国际会议研究马粪问题，结论是根本没办法。
故事的结局皆大欢喜。当所有人都束手无策的时候，汽车和电车出来彻底解决了马车带来的所有问题。所以魔鬼经济学家乐观地告诉我们，也许将来会有新的技术出来，以意想不到的方式解决我们今天面临的诸多危机。
他们说的一点不错。在这本书出版不到三年之后，我们可以非常自信地说，至少城市交通堵塞问题，将会再一次被新技术解决。然而这并不是本文想说的重点。
我想说的是，品味马车故事还有另外一个角度。20世纪初那个马车时代，纽约市大约有20万匹马，相当于每17个人一匹马。这些马后来都哪里去了？
被淘汰了。马，是汽车这种新技术的牺牲品。现在又有一种新技术，叫做自动行驶汽车。而司机，将是这种新技术的牺牲品。

2009年之前，像电影《我，机器人》里那样会完全自动行驶的汽车还是科幻范畴。那时候最先进的智能汽车或者需要在路边安装特定的感应器，或者只能愚蠢地以车队的形式跟随前面一辆有人驾驶的车。然而2010年，纽约时报突然报道说 Google 正在测试一种真正的自动驾驶系统，这套系统被安装在普通的丰田Prius上，使用摄像头探测周围环境，在加州的大街小巷行走自如。这样的进步几乎让人不敢相信，然而根据《连线》的最新报道，这套系统已经做成了。

这些车可以在任何路况行驶，可以达到120公里的时速，可以识别交通信号，智能跟踪判断路上其它车辆和想要穿越马路的行人，并以每秒20次的频率预测这些物体未来的位置。如果临道有辆车开得不好，智能车甚至知道怎么躲避它。《连线》说，跟人类司机相比，智能车”能注意到更多信息，能对紧急情况做出更快反应，能对付更复杂的路线。它从不惊慌。它从不愤怒。它甚至从不眨眼。”我记得之前曾有报道，在整个超过20万公里的测试中，这些智能车只出过一次轻微事故，而且还是人类司机代驾造成的。
一言以蔽之，自动驾驶系统不但能够取代人类司机，而且应该取代人类司机。鉴于高达93%的碰撞事故都是人的原因导致，采用智能车可以大大减少交通事故。不但如此，既然人工智能可以更精确地控制汽车，公路上两辆车之间的距离就可以在高速状态下保持得更近，从而大大缓解交通拥挤。也许十年之后人们会发现让人开车是一件非常不可理喻的事情 — 用Google自动驾驶项目的负责人话说，”The fact that you are still driving is a bug, not a feature.（你仍在开车这件事是个错误，而不是功能）”
我们可以设想一下这意味着什么。这远远不仅仅是我们可以在路上睡觉或者发短信的问题。更重要的是，出租车将会大行其道。结合手机应用和定位系统，每个人都可以随时随地打到车。而且更智能化的打车系统还允许乘客顺路的情况下拼车。这样的效果就是车的”空载率”（也就是无效驾驶的比例，比如说把车开会家或者开到停车场）将会下降。这样完成同样的运载，公路上将会有更少的汽车。私家车有可能会大大减少。
但这还意味着而出租车司机将会成为历史。作为消费者，我们欢迎这个变化，因为打车贵就贵在司机，想想租车有多便宜就知道。可是那些出租车司机，那些公共汽车司机，那些跑长途运输的卡车司机，他们又该怎么办呢？
他们的职业将会像马一样被技术进步所淘汰。当然这也不是什么新思想。十多年前我们发个传呼，得打电话到寻呼台，然后会有一个真人接听你的电话并帮你发。而现在我们直接发手机短信，那么寻呼员就被淘汰。我们曾经必须去银行取钱，而现在满大街都是ATM，银行就不再需要那么多窗口服务员。这些事情并没有那么可怕，因为技术进步淘汰旧职业的同时也在创造新职业。比如说，30年前中国根本就没有”程序员”这个现在相当普遍的职业。
但是这一轮进步和淘汰不像以往那么简单。在MIT的两个经济学家Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee的新书《与机器竞赛》（Race Against the Machine）中，作者提出，以人工智能为代表的技术进步不但即将，而且正在导致大规模失业。
人们曾经认为开车是一个不可能被计算机掌握的技能，然而现在Google证明人工智能可以开得更好。翻译将是另一个濒危职业，因为2011年Lionbridge和IBM联合推出的一个叫做 GeoFluent 的技术已经可以对网络聊天信息进行非常准确的实时翻译（包括中文！），至少对商业应用来说，自动翻译已经成熟了。与此同时，IBM的超级计算机Watson，对人类语言知识的分析已经到了可以在传统提问游戏电视节目Jeopardy!中击败人类选手的程度。所有这些进步都是基于模式识别和复杂信息交流这两个基本技术的突破。如果你用过新iPhone中的Siri，你应该对这种技术已经有所体会。

所以现在就不仅仅是司机和接线员的问题了，传统上的”高端”职业也会被淘汰。美国一个放射科医师需要十三年的专业训练，他可以拿到超过30万美元的高年薪，可是现在最新的模式识别软件可以做绝大多数他能做的事情，所需花费不到百分之一。打大的商业官司，往往需要雇佣一整个团队的律师去分析有时候高达上百万份相关文件，花费上百万美元。而2011年纽约时报报道，现在这些事情都可以让一个叫做Blackstone Discovery的软件去做，它使得一个律师可以完成以前500个律师的工作，而且对比表明人类律师的准确率只有它的60%。

使用美国的经济数据，技术进步减少就业这个事实是可以观测到的。最明显的事实就是经济在增长，而就业机会和工资收入却在不增反退。如果只看GDP的话，甚至可以说经济衰退早在2009年6月就结束了，此后连续7个季度的GDP增长率是2.6%，这已经达到过去30年平均增长率的75%。现在美国公司利润是在历史最高水平。到2010年，公司在设备和软件上的投资水平已经恢复到了历史顶点的95%。可是现在美国失业率却仍然保持在9.1%。可以说与二十世纪初经济大萧条后的恢复相比，现在的经济恢复唯一欠缺的就是就业。
经济增长的真正驱动是提高生产率，也就是每个工人每小时能够创造的产值，而不是就业人数的增加。一个越来越明显的状况就是，财富是被少数人通过操纵资本、机器设备和软件创造出来。十九世纪大部分时间内生产率的增长速度是每年1%，而过去十年则是2.5%，2010年更达到了4%。为什么现在生产率提高这么快？经济学家们的意见相当一致：这是因为IT。是自动化在提高生产率。
而以技术为驱动的经济增长，受益者不是普通人。按经济学家Ed Woff的计算，美国从1983年到2009年所增加的全部财富，都被只占人口比例20%的富人拿走了。而且这还不够，富人顺便还拿走了一部分原本普通人的财富，以至于剩下这80%的人的总财富是减少的。过去十年美国工作年龄家庭的收入中位数，从六万多美元下降到了五万五千美元。富人并没有使用什么阴谋诡计进行强行掠夺，他们的方法甚至可能是不自觉的：现在生产率提高了，根本不需要花钱请那么多人来工作，机器就可以干这些事情 — 而机器在我手里。