鮑勇劍：加拿大萊橋大學管理學院副教授，複旦大學管理學院EMBA特聘教授
袁文龍：加拿大曼尼托巴大學阿斯皮爾商學院創業學講席副教授
高日菖：震旦集團家具創新中心總經理
沒有戲劇性，不成預言，阿爾法狗（AlphetGo）效應就是一例。MIT的布萊恩約弗森和麥卡菲(ErikBrynjolfssonandAndrewMcAfee)在《第二個機器時代》（TheSecondMachineAge）預測智能技術将帶來全球就業危機，但沒有喚起警醒。2016年3月，電腦阿爾法狗大勝韓國圍棋高手李世石，立即觸動了大衆對智能技術的好奇與恐慌。人們開始關注智能技術的正反二面性：高效自動化的經濟性與替代人工的社會性。如政治學者帕特南（RobertPutnam）曾經警告失業對社區秩序的破壞性影響，智能技術進步與它引發的社會失序必須同時讨論。因此，展望中國制造2025的同時，我們需要想象中國工作2025的情境。
阿爾法狗真的比李世石厲害嗎？那要看選擇什麼衡量标準。以能耗效應觀之，人腦厲害。人腦消耗20瓦，電腦的1920個CPU和280個GPU銷耗一百萬瓦，是人腦能耗的5萬倍。而從經濟效率出發，智能技術對人力的替代效果肯定優越。可是，考慮社會人道目的，智能全面替代人工可能是個災難。按照現在的趨勢，牛津大學的弗雷和奧斯本（C.B.FreyandM.Osborne）研究美國勞動市場發現，47%的工作崗位可能被智能機器替代。工作的冬天來了，理解工作的未來刻不容緩！
怎樣研究工作尚未發生的未來？基于前瞻邏輯（AbductiveLogic）的情境分析（ScenarioPlanning）是合适的工具。前瞻邏輯又被叫做“溯因邏輯”，斯坦福大學哲學網通俗地稱之為“最可信解釋”的邏輯，即在沒有曆史數據支持的情況下，面對新現象，最可信的解釋就是最确實的！而另外兩種邏輯，即推理和歸納（Deduction,Induction）,需要依靠曆史數據證明假設的真實性。相比之下，在情境沒有發生之前，前瞻邏輯允許豐富可信的解釋，并為策略選擇提供方向。情境分析方法就是前瞻邏輯的一種具體運用。起源于上世紀50年代的系統思維，成形在70年代殼牌石油公司對市場前景的預想，情境分析發展為預想未來、思考不确定性的一種通用策略方法。應用這種方法，本文讨論智能技術引發的就業新趨勢，并比較分析未來工作的四種情境。智能技術帶來的是全球範圍的沖擊，本文包含全球因素，但分析的着力點和政策建議的方向集中在未來10~15年的中國市場。
首先從智能技術影響開始讨論，本文描述中國制造2025（統稱工業4.0）引發對工作4.0的關注。然後，依據情境分析的方法，選擇五個相互影響的視角，形成SHARP分析框架(Strategyoffirm，Humanskills，Artificialintelligence，Resourceconfiguration，Politicallogics)，以幫助我們梳理關鍵的因素、合力與趨勢，進而獲得關于工作未來的四個情境：1）職業新物種；2）就業軟需求；3）勞務大分化；4）臨時合同工。在情境讨論之後，我們指出經濟效率和社會效益可以有互補關系，并依此建議相關的公共政策和企業策略。最後，我們認為智能技術不必與就業發生根本沖突，二者有策略互補的前景。
從工業4.0到工作4.0
所謂的工業4.0、中國制造2025、智能制造，緣起于德國、中國、美國和日本，但核心相同，都是智能技術對上一代信息化和自動化技術的升級換代。本文統稱之為工業4.0。展望未來，以工業4.0為代表的智能技術将影響包括中國在内的全球勞動力就業市場。在中國，它正在發生。東莞的第一家無人工廠“瑞必達”就是一例。
2016年，瑞必達獲得工信部“中國制造2025”的示範項目和樣闆單位。自機器換人後，這家為華為、LG、索尼、小米等國内外手機和電腦提供觸摸屏的企業生産量翻了100倍，從過去的10萬片/月到1000萬片/月。同時，人工/産量比例大大下降，從1:2（一個工人看二台機器）到1:18。另外，上崗工人的技術要求降低。簡單培訓後，工人即可上崗。
智能機器替代人工已經無所不在。2016年，麥肯錫全球研究所（McKinseyGlobalInstitute）對美國2000個工種做了調查。報告顯示，具備五種活動特征的工作都有可替代性。以瑞必達為例（見圖1），我們看到這五種工作活動特征對應的智能機器替代人工的程度：1）動作重複性高的活動最容易被替代；2）能夠完成自動信息處理的活動，替代後效率顯著；3）人際互動度低的活動适宜被替代；4）減少管理他人的活動能夠提高标準化程度和效率；5）智能機器包含内嵌的專業與專家知識體系，它比現場人工判斷更穩定。機器沖擊就業本不是新話題。可是這一次，它對社會關系的影響遠甚于從前。1821年，大衛·李嘉圖（DavidRicardo）提出著名的“機器問題”，即機器改變勞動者與社會的關系。1933年，凱恩斯反複強調”技術性失業”（technologicalunemployment）的經濟和社會影響。進入第二個機器時代，“技術性失業”的規模、速度和性質都發生着人類未曾經曆的變化。布萊恩約弗森和麥卡菲的研究顯示：1）智能技術對勞動力從動作替代發展到思考替代；2）智能進步以幾何級數邁進，以至于科幻想象中的技術都将在未來10~30年間出現；3）我們必須重審經濟增長和發展的内容和指标，必須将無形資産和社會福利包含到經濟價值中；4）人工智能發展帶來社會階層分化，資本與技術精英和底層勞工之間差距擴大；5）公共政策需要鼓勵能成就普通人的技術創新。綜合美國美林銀行和普華永道的量化分析，到2025年，人工智能帶來的沖擊可以達到14~33萬億美金（2016年，中國GDP11.4萬億，美國18.5萬億美金）。其中，9萬億來自減少的雇傭成本，8萬億是制造業和醫療行業降低的成本，2萬億得益于自動駕駛和無人駕駛應用技術。在2016年7月召開的“阿斯本學會”（AspenInstitute）年會上，金融家拉特納（SteveRattner）用數字說明互聯網信息技術主導的極客經濟（GeekEconomy）讓1%的精英受益，但卻沒有提高99%的勞工就業質量和工資。會上，按照美國國會參議員華納（MarkWarner）的說法，“技術性失業”被“臨場經濟”（ContingentEconomy）與“随需經濟”（On-demandEconomy）的形式掩蓋。大量的隐性失業也造成社會問題。“随需”有經濟效率，“臨場”卻帶來心理危機，挑戰人們對生命、生活和生存意義的看法。總之，智能沖擊可能帶來一個機器與人共主的社會，可能挑戰人在文明秩序中的地位和角色。圖2顯示極客經濟下智能對勞動力的替代效果。智能提高企業利潤，減少雇傭人數，隐性失業也給勞工造成再就業的機會成本。如瑞必達的案例顯示，投資智能技術後，企業生産力提高了，普通勞動力的市場價值卻降低了。（圖2是概念圖，不代表對應的數量經濟）
“機器換人”策略正成為新興産業趨勢。例如。福建“爹地寶貝”嬰兒紙尿褲公司是一家新三版上市企業，緻力于把智能制造、供應、服務和大數據雲計算結合在一起，代表了衆多智能概念股的發展趨勢。圖3顯示，過去五年中，中國上市公司越來越強調運用智能技術。它對就業市場的直接影響就是減少就業人數。
從替代動作到改裝思考，智能的影響不可同日而語。過去，被機械替代的勞動力尚可通過教育和培訓提高認知能力和解決問題的技能，成為知識工作者。今天，知識度越高，越不需要人工，因為機器人已經從“機械手”演變為“會思考的機器”，具備了超越普通人的深度學習能力。例如，在“阿爾法狗”之前，人臉識别是一個考驗人工智能的難題。2011年，ImageNet剛剛推出人臉識别時，電腦的錯誤率高達25%。可是，智能“神經網絡”系統發展迅速。到2015年，電腦識别率已經高于自然人，錯誤率隻有3%。它代表的“神經網絡”（ArtificialNeuralIntelligence）深度學習能力體現在三個方面。1）深層次思考能力。微軟、DeepMind、MetaMind、IBMWatson的深度學習系統可以超過100層（Layers）。它讓電腦有思考抽象問題的能力。2）學習如何學習的能力。智能已經具備反思和修正能力。3）多頭任務的處理和學習能力。會自我思考的機器，例如谷歌的智能回應軟件，可以同時用二套神經網絡回答問題。結合GPU芯片的發展，通用型的人工智能（AGI,ArtificialGeneralIntelligence）已經用到人事、證券、新聞甚至葡萄酒品選的活動中。
圖4羅列了已經被廣泛運用的關鍵智能技術。我們可以看到，這些技術武裝了兩大範疇的智能，機器學習能力和智慧機器人。當機器既會做也能思考的時候，普通人已經沒有認知能力(cognitiveintelligence)的優勢。所以，弗雷和奧斯本認為47%的工作都将被替代。不過，他們也看到自然人在身體的靈活控制度、創新能力和社會交往能力上仍保持優勢。這為我們思考智能與人力之間的互補策略提供了方向。
圖4包括的技術仍處于不斷發展成熟中。各國藍圖中的工業4.0也是在實現過程中。以西門子在安特衛普（Antwerpen）的展示廠為例，它至多在3.0和4.0之間。随着機器學習、智能機器人、3D打印、可視化、信息物理、虛拟和增強現實等技術的不斷完善，工業在預測、制造、服務和反饋整個系統層面整合程度逐漸提高。此時，對應工業4.0讨論工作4.0特别有與時俱進的意義，圖5便是這樣的嘗試。
從技術發展對組織形式的影響看，生産力決定生産關系，技術性質塑造組織制度形式和工作方法。圖5顯示了它們相互之間大緻的對應關系。機械時代，泰勒觀察工人的動作、時間、工作量之間的關系，然後将工作化為标準動作，重複執行。那時，工作的場所和活動都圍繞着新發明的機器進行。機器是中心，勞動力是輔助。當福特流水線引入後，工作流程和内容被簡化，勞動分工更細。那時，勞動力經過簡單培訓之後就能上流水線生産。同一時期，辦公室工作和流水線工作被分開。藍領和白領的區别明顯。辦公室有權威等級，白領承擔固定角色，按組織等級執行三類活動，即溝通、協調和控制的3C活動（3C，communication,coordination,andcontrol）。
進入自動化和信息化的工業3.0時代，藍領減少，白領的任務更多在于學習、創新和知識管理。德魯克描述的“知識經濟”和“知識工作者”概括了這個階段的特征。因為知識性的任務要求白領有匹配的認知能力和心理承諾，管理形式也更加人性化，強調合作性競争（競合）、創新聯盟和文化影響力。知識工作者主要執行新3C活動（新3C，co-opetition,coalition,andculture）。
進入信息物理的工業4.0時代（cyberneticphysicalsystem）,智能技術基本上自我組織（預測、供應、制造、服務、反饋）。企業對人力資源的要求發生深度變化。同時，“機器換人”帶來就業挑戰。工業和工作的未來與社會和政治的未來緊密聯系在一起。因此，政府政策與企業策略之間直接互動。什麼是有意義的工作？怎樣的就業政策是合适的？智能技術、經濟發展和社會願望之間關系如何？所有這些問題都需要重新進行意義的構建，就像維克（KarlWeick）在其“意義構建”（sensemaking）理論中提出的問題。我們暫時稱之為“維克式組織”，即需要建構工作意義的組織。
要想象未來工作4.0的形态和意義，我們首先得看到它是個新的意義構建過程，其次要認識到影響因素遠不止上述的智能技術。未來不可預測，但可以預想。我們對未來工作情境的預想将播下思想的種子，左右各方的行動。預想未來，它至少受到五股力量的影響，其發展的可能也大緻會出現在四種情境間。
“工作未來”的SHARP分析
羅斯福總統曾言：“沒有比創造工作更好的福利了！”社會學家威爾遜（WilliamJ.Wilson）以多年的研究指出就業對種族沖突、貧困化和社區秩序的深遠影響。因此，以智能技術的威力和對就業的負面沖擊，它不可能不受到其它社會政治因素的制約。簡言之，未來工作4.0形态将是多種力量合力之産物。理解多種力量的互動特征，情境分析方法最合适。
情境分析遵循“前瞻邏輯”，想象最可信的解釋。它的另外一個特征是對不确定性的關注。圖6簡要地顯示了情境分析流程的特征：
●識别驅動力量。未來雖然不能精準預測，卻可以根據現在環境中的驅動力量來預想。
●理解互動邏輯。驅動力量之間的互動形式和方向有不确定性，但有大緻的邏輯走向。
●想象場因，場效應。結合不确定性和驅動力量之間的關系，我們可以想象力量的合力所形成的“場”。未來秩序将是從場因互動中漸顯的場效應。
●調整對情境的階段性認識。在系統均衡穩定之前，未來情境的演化過程受敏感因素影響。敏感因素變化時，情境可能有機會聚合不同的場因，出現轉折。
●做策略行動者。情境動态變化中，善于順勢選擇的策略行動者能為自己創造機會。
總之，未來秩序不是簡單的因果關系造就的，而是一個變化合力的結果。如美國聯署前主席伯蘭克（BernardBernanke）所言，我們無法控制因果關系，但可以制造有利于互動關系生成的條件。按照弗利斯坦和麥克亞當（NeilFligsteinandDougMcAdam）的“場理論”，這樣的生成條件就是場因。
影響未來工作的因素很多，但不是所有的都符合驅動力量的條件。經過篩選，最重要的五個因素如下：
企業策略（Strategyoffirm）。作為主動行為者，企業能根據對環境資源和政治政策的判斷選擇行動。它們的策略行動影響到未來的工作情境。例如，中國零售實體店就業人數大幅滑落與企業廣泛選擇“互聯網+”的策略相關。
勞工能力特征（Humanskills）。勞工能力包括體力、認知能力、感知能力、社交能力、創新能力和身體靈活反應能力（人的手指變化靈活性始終為機器人不及）。在體力和認知能力上，智能可以大幅度替代人工，但對于需要其它能力的工作，人仍然有優勢。怎樣使用這些能力影響未來的工作情境。例如，混合使用智能大數據和人的感知能力，服務行業能夠同時提高精準營銷和人文體驗。
智能技術發展水平（Artificialintelligence）。如上述分析，它對未來工作形态有直接影響。
資源組合和配置（Resourcesconfiguration）。企業策略受可以接近和利用的資源條件限制。社會資源狀況，例如老齡化人口因素，也會影響未來就業市場供給關系和工作形态。我們的調查顯示，受地區的勞動力和物業資源影響，共享辦公形式在北、上、廣、深更受歡迎。
社會治理的政治邏輯（Politicallogics）。就業對每個政府而言都是最大的政治。但是，政治體制和文化不同，政治合法性和權威來源也有差異。因此，在對待就業和工作形式的政策上，每個政府都有自己内在的邏輯。政治政策的激勵或限制效果能傳導到就業市場的各個層級。例如，中國政府看到就業市場變化，開始調整“互聯網+”的政策，特别是在互聯網金融和零售領域。
如圖7顯示，取這五個方面的開頭英文字母，我們将對中國2025工作未來的“工作4.0”理解框架稱為“SHARP”分析。運用“SHARP”分析框架，我們看到工作未來受到下面這些關鍵因素（場因）的影響（見圖8）：
世界不是平的。企業決策者對跨國市場環境看法的改變。一方面，國際市場仍然為發展方向；另一方面地緣政治變化引發“去國際化”。企業的組織人事政策也受影響而搖擺。
“機器換人”為大趨勢。老齡化，用工成本高，新世代勞工喜遷移，這些因素都促進企業向“機器換人”策略傾斜。隻是換的政策還在争論中。
智能策略同質化。通用智能技術帶來效率的同時也消除企業間的差異化。企業的智能技術策略大同小異。到一定程度，同質化帶來反思，求差異的力量又回到勞工能力上。
智能技術可以成就新價值創造策略。市場資源、營銷能力和幫助客戶感知新價值成為企業之間差異化的來源。因此，人力資源中，有創新能力和社交能力的雇員獲得更多的青睐。
穩定與自我保護的政治邏輯趨于首要地位。地緣政治複蘇，地區化和去國際化已經開始。保護市場，保障社會穩定，保持政治權利合法性，都成為重要的政治邏輯。因此，推廣新智能技術和防止全面失業同時出現在政策目标清單上。
新的工作與生活價值觀出現。新世代員工既不是偏工作、無生活，也不是強調工作生活的平衡。他們更希望少一些機械無聊的工作，多一些增進生命意義的工作挑戰。生活與工作的互補關系成為新趨勢。
自然人的潛在能力漸漸顯出優勢。對于自然人在感知能力、身體靈活能力、社交能力與創新能力的優勢，人們有新的發現。企業與政府都希望智能技術不僅替代體力和認知力，也放大和成就自然人的其它優勢能力。
全球化出現多種模式。為可持續發展，地方政府緻力于推動當地文化産品和經濟活動，以此平衡通用智能技術引發的無差異價值生産活動。
智能同質化後，關鍵資源的内容發生改變。文化資源、地域資源和任何差異化資源要素都成為企業和政府積極開發與保護的對象。
面臨環境挑戰，政治與社會思想意識改變。取決于政治的開明和社會的開放程度，人們對生命和生活、對社會和個人的意義觀念有新的理解。它們既可能趨向種族主義自我保護，也可能走向世界大同天下一家。
以上諸多因素混合攪動下，社會與政治的中心問題在發展和安全之間搖擺，企業與個人的選擇也動搖于合作和沖突之間。
“工作未來”的四種情境
以上SHARP分析展示十大要素互動塑造工作的未來。整合要素之間的關系，我們看到它們基本上落在兩股重要的驅動力量上，而各自都有不确定的發展方向。這兩股驅動力量也代表着左右工作未來的發展邏輯，即經濟技術邏輯和政治社會邏輯（見圖9）。
政治社會邏輯有發展的不确定性。它可以朝向新的全球化運動，跨國拓展（例如一帶一路），成就更加多元的自由社會（例如，道路和理論自信基礎上更加開放）。通過對自由主義市場經濟的反思，對全球氣候變化危機的擔憂，對中國過去30年表現出新的社會治理模式的總結，它可能走向新的全球化價值觀。當中心問題圍繞着全球氣候、貧困、流行疾病、外太空發展時，國家之間的許多差異顯得次要。如果開明和拓展的邏輯成為主導，它可以激發新全球意識，鼓勵開放合作模式。
未來也可能轉向另一條演化道路，強調維護合法性，試圖利用對立中爆發的能量，不得不面對地緣政治和資源争奪所造成的緊張社會。一個緊張的社會把沖突看成必然，鬥争成為過程主旋律，勢力的此消彼長為階段性政治目标。如此，政治人物不得不面對當前緊急的問題，包括有意識制造的急迫感。維護權力合法性和保持一定程度的社會緊張可能成為一對互利因素，進而發展為社會治理的中心邏輯。
經濟技術邏輯也有發展的不确定性。它能夠從現在的智能技術中派生演繹出各種應用新技術，例如生物基因、航天太空、神經學心理學。這些多元的新技術可以激發複合的經濟模式。複合模式不以技術先進性為唯一的衡量标準，而是在通用智能技術的基礎上鼓勵多種高差異的偏好和價值觀。例如，“機器制造”和“自然人制造”可以是兩個共存的價值範疇。複合模式鼓勵不同偏好選擇下的地區發展方式，例如“跨國公司經營”和“當地文化原生态經濟”互補。前者強調全球生産、跨國營銷、無界消費。後者凸顯文化人道主義，它也許“去全球化”，但不反全球化。
經濟技術邏輯發展的另一個維度可能是技術同質化，單維度發展，大家選擇統一的經濟模式。一個已經存在的樣本就是“連鎖城市”。今天，無論我們走到哪個國家，發達的城市商業區一定有一條街，有完全一樣的系列國際品牌店。智能技術也可能循類似的發展邏輯，蔓延成為同質、單一經濟模式的内核。
上述兩股綜合驅動力量和它們發展的不确定性交織在一起，形成工作未來的四種情境（見圖9，10）。
情景一：價值流域，職業新物種
價值創造從現在的産業供應鍊向“價值流域”轉變。它與新全球化和複合經濟模式相配合，創造出現在難以想象的新工作崗位和新職業。例如，像電影X-Men那樣，智能技術增強版的人出現，有半人半神一樣的能力，成為職業多面手。
智能不僅創造增強現實（AugmentedReality），也增強每一個技術領域。智能假肢讓殘疾人恢複身體功能，智能增強的身體和認知能力也幫助自然人突破各種生理和心理的局限。例如，記憶性質的崗位培訓可以通過内置芯片完成。智能技術幫助下，員工發揮感知能力和社交能力，挖掘多元的價值偏好，創造新生産和消費形式。
自組織能力強大的工業4.0系統成為經濟基礎設施，改變了過去的産業供應鍊上下遊之間的關系。一方面供應鍊已經内嵌到信息物理系統中，成為通用技術。另一方面，就像河流生态按照流域網絡延伸一樣，企業利用工業4.0的基礎設施建設自己的“價值流域”。例如，成立于2010年的網上約車平台“優步”在2016年7月市值達650億美金，超過成立于1903年的福特汽車公司總市值。優步獲得高估值的重要原因就在于它所代表的新價值流域模式。優步從網約租車開始，向“私家物流”滲透。2014年，UberFresh從加州聖塔莫尼卡市開始嘗試網上訂購和派送食品。同年，UberRush在曼哈頓地區實驗區域内辦公快件速遞業務。另一個“價值流域”的案例是“爹地寶貝”嬰兒紙尿布。它将供應、生産、客服的大部分活動彙合在一個信息物理系統中。它依據大數據分析，按嬰兒成長的年齡和消費特征推送各種以信任和服務為核心的新産品。過去，每個産業都有自己的價值鍊，聯系上下遊客戶；未來，智能技術允許企業橫向和縱向聯絡，像大河水系一樣形成“價值流域”。
低成本、自組織的智能技術讓核心企業向四面八方擴展，形成自己的“價值流域。”因此，許多新的技術和功能也被創造出來。它們為工作未來帶來新角色和新崗位。例如，生活方式規劃師、學習規劃師、移動管家、消費偏好分析員、創意教練、創業導師、增強版運動員成為前所未有的新工作機會。ATM出現後，技術将櫃台人員解放出來，進而幫助銀行業設立更多的服務網點，雇傭更多的客戶咨詢人員。複合經濟模式和多維技術支持下，未來的職業新物種也會層出不窮。
在此情境下，文化差異、偏好不同和地域區别，都成為創造新價值的有利資源。智能技術在替代體力和認知能力的同時也解放自然人，讓他們着重發展感知能力、創新能力、社交能力和身體靈活能力。工業4.0和智能機器人将承擔許多無聊的工作。增強版的自然人将樂于從事有趣并有挑戰性的工作。
情景二：共享制度，就業軟需求
智能技術大發展解決經濟短缺問題。社會關注點從資源創造轉移到資源分配，不需要患寡，但需要患不均。因此，共享制度再次受到推崇。工作讓生活更有意義，更美好。但工作機會供給有限。
在此情境下，維護權威合法性是主導邏輯。經濟與技術大發展帶來豐富資源。工業4.0解決社會生産問題。社會分配問題突出。傳統勞動力被取代。政府安排進入再培訓再就業，讓失業隐性化，避免社會問題。政府仿效北歐和北美的實驗，提供不同形式的全民基本收入。政策鼓勵下，共享經濟模式的企業增加。能夠提供就業機會的公司成為社會好公司。
無聊的工作由機器人完成了，但同時新鮮有趣的工作數量并不多。工資收入不再是人們選擇就業的頭号指标，因為收入有基本保障，平均化收入是主流。新世代追求工作與生活互補，在工作中找生活的意義。類似的軟性需求促進工作場所設計新趨勢。辦公家具企業、室内裝修公司找到新的市場價值，為各類組織設計能激發創造力的辦公環境。
像WeWork這樣的共享辦公從一線城市發展到各地。原材料和自然資源價格上升，人們可支配收入有限，共享互助的工作和生活開始普及。兼職工作普遍，這也是發揮人力資本多才多藝的需要，就像維也納的水管工晚間穿禮服在金色大廳參與商業演出一樣，人們利用自己的藝術和技術天賦承接各種有趣的工作任務。勞動成為感受生命意義的第一需要。
情景三：臨場經濟，零時合同工
企業按需組織項目。按實際項目工作時間和任務雇傭臨時自由職業者。短期工作機會多，長期穩定的工作機會少。
自由競争的思想和強大的智能技術相結合，企業左右政策，有絕對的話語權，特别在勞工政策方面。知識工作者被智能技術邊緣化，淪為專業自由職業者。工作機會原子化。勞動保障合同趨向消亡。臨時項目組織盛行。職業中層和專業人士失去固定的工作崗位，依靠咨詢合同參與就業。企業選擇短期任務合同的方式避免福利支出和工作時間承諾。政府政策偏向自由市場經濟，對臨時按需雇傭的現象采取不幹涉主義。
智能機器人對人工的替代讓企業可以減少大量的技術工人和中層管理人員。因為通用智能技術普遍運用到日常、标準化、可重複的工作活動中，專業自由職業者的人數增加。網絡化、數字化、加上缺乏知識産權保護，富有創意的中産階層的利益受到大企業的侵蝕。能夠維持中産階級生活的工作機會不斷減少。
大企業在廣泛運用智能技術的同時保持核心精幹力量。他們往往是核心技術和有競争力資源的創造者和維護者。專業明星員工享受高收入和高福利。企業利用移動辦公和臨時項目組織形式雇傭外圍專業人員。當臨時外圍人員增加後，内部知識管理和臨時組織協調任務變得更加重要，也派生出新的工作崗位。
圍繞着勞動保護、知識産權和跨國經營的勞工法律，企業、勞工和政府之間展開長期博弈。沒有一勞永逸的解決方案，隻有拉鋸式談判和妥協。按需雇傭方式和大量自由職業者也培養了新的城市工作遊民階層。他們中既有臨時項目的雇主，也有雇員。2~5人的小型、原子化企業增加。
情景四：保障經濟，勞務大分化
經濟為政治服務。保障基本需求為第一要務。按特殊貢獻和技能的稀缺性，勞工分等級，收入和社會地位的兩極化加劇。
在地緣政治和國内利益集團鬥争壓力下，政府選擇加強社會控制，維護權威。智能技術給少數極客帶來巨大收益，但沒有惠及普通民衆。技術性失業普遍。勞務市場出現精英和平民的大分化。平民勞工的收入沒有提高，就業穩定性降低，就業選擇變窄。專業精英與資本擁有者聯盟，在高度智能化的領域大發展。
同一個産業中，企業的模式也出現兩極分化。傳統技術企業不斷萎縮，運用新智能技術的企業持續擴張。但大多數企業集中利用智能技術的效率價值，策略也雷同。得益于通用性智能技術的發展，類似實體店和淘寶網店之間的競争和替代關系在其它産業出現。例如，紙媒與網上媒體，傳統醫院和基因精準治療醫院都開始出現大分化。
因為商業模式趨同，人力資本的其它潛在能力并沒有得到深度開發。因為老齡化加劇，勞務市場出現悖論現象。需要隐性知識的關鍵崗位上，老一代退休，新一代沒有接上。許多企業也出現新老兩代人，高低技能員工，四類員工同堂的現象，增加了人事管理的複雜度。
面對少數智能化企業的興起和大量傳統行業的凋敝，政府政策常常左右搖擺。一方面需要鼓勵智能化、保持國家競争力，另一方面政府需要保障就業，維護社會穩定。不過，從穩定與合法性的邏輯出發，政策着重于低收入保障。
創造就業豐富的智能時代
SHARP分析和情境規劃幫助我們看到未來10~20年工作形态發展的可能軌迹。如弗利斯坦和麥克亞當（NeilFligsteinandDougMcAdam）“場理論”的解釋，企業、個人、政府等利益相關者也是創造未來的策略行動者。工作的未來不由單一固定的因果關系決定，而是由多種場因合成。因此，在想象四種不同情境的同時，策略行動者可以選擇主觀積極的活動，促進有利場因，讓其中的某一種情境有更高的實現概率。
我們的分析表明，智能技術無疑扮演關鍵角色，其替代作用和範圍讓就業的經濟問題演變為社會政治問題。同時，智能機器人也替代許多傳統上危險、肮髒、無趣、低收入的工種。例如，過去10年，富士康有多位員工不堪單調而孤獨的“電子插秧”工作而自殺。這凸顯了勞動異化的嚴重性，也促使富士康選擇智能機器人替代道路。從這個意義上看，智能技術有降低勞動異化程度的作用(見圖11)。同時，從智能假肢、虛拟現實、增強現實等活動中，我們看到智能與人互補并增強的可能性。怎樣既降低勞動異化，又增強人的能力？這對企業策略和政府政策都提出了新挑戰。
關于未來，科幻小說有時能比經濟學更有啟發性，科幻往往是未來的現實。例如，能鑽進人耳朵講萬國語言的“翻譯魚”，能利用人的心理想象力的意念解讀機。它們的共同特征在于利用技術增強人的能力，釋放人的潛能。從這個角度出發，智能技術的增強效果要遠比替代效率更有價值（見圖12）。如果我們追求“增強的人力資本”策略，為“價值流域，職業新物種”的情境創造條件，未來智能技術不僅不會消滅人類，而且能夠解放人的局限性。
伏爾泰說，工作能祛除三項邪惡：無聊、惡習和依賴。在跨入智能經濟大門的當口，我們要嚴肅地思考智能經濟對就業的影響，并要求智能創新同時促進對自然人的就業機會。為此，智能經濟的政策制定者要思考下面的原則。
智能技術應該為創造更加有意義的工作服務。例如，網上教學的技術解決純記憶性質的課程内容。它還要精進解放教師的表達能力和表演天才，讓學習更有趣。
辦公室自動化與工作場所的人文設計相結合，讓工作更美好。自動化要避免泰勒制度的陷阱。泰勒研究工作流程，讓人适應機器。智能經濟要反其道而行，讓機器适應人的工作習性。
智能軟件要平行設計人工操作的替代程序，實施智能電腦和人工頭腦雙軌制控制方法。機器進步應該與人的成長保持同步。雙軌制不僅為了保障人的就業機會，也是對智能機器系統的危機管理。
公平估算家庭勞動價值。它應與獲取工資收入的就業勞動受到同樣的尊重。例如，對家庭勞動的種類以及它們對社會的貢獻做全面評估。讓社會認可，家務也是重要的政務。
未來，自動化和智能機器化在替代人工的同時，也要有新就業機會促進計劃。伐木業有植被再生要求；礦産業要遵守生态複原的法規。同理，對就業，政府也應該有再生保護政策。這樣的要求隻會讓智能技術産業更加人文，刺激他們跨界創新能力。
對于能創造更多自然人就業機會的工種，監管部門的限制越少越好。過去50年，各式各樣的行業資格要求人為地提高就業門檻，打擊人們參加工作的積極性。現在，減少營業執照和執業資格要求正成為美國各州的新政。
讓大學成為終身再教育的中轉站。基于年齡自然成長的教育計劃需要改變。任何人在任何年齡段都可以回到教育機構，重新整理自己頭腦中的“活件”，再出發成為對社會有益的人才。丹麥的學位教育、學徒教育和興趣教育三位一體，值得各國學習。
推動“工資不高，保障不少”的政策。工資不高，企業則願意雇傭人工，提高就業率。社會保障不少，人們就不會因為低工資而陷入貧窮。
“影響就業率”可以成為對智能技術的一項社會評估标準。同等條件下，“提高就業率”的技術應該獲得優先發展權。
1589年，威廉·李(WilliamLee)向伊麗莎白一世進貢“編織機”，女王說：工人都失業了，我統治誰呢？現在，各國政要開始自問：都是失業工人，怎麼治國理政呢？
本文責任編輯：劉永選