1964年，美国总统林顿·约翰逊成立了“全国科技、自动化和经济进步蓝带委员会”得出这样的结论：“现在的基本事实是，技术消灭的是工作岗位，而不是工作。”但这轮的技术革新就不一定了。

过去，因为技术勃兴催生的新产业雇用的员工远远超过他们造成的失业。但目前，对于那些技能和能力只是“平平”的劳动者而言，没有哪个时代比现在更糟糕，因为计算机、机器人和其他数字科技正在以令人瞠目的速度获取同样的技能和能力。新产业为非熟练工人或半熟练工人提供的就业机会越来越少，而自动化吞噬的正是这两类人的工作。

并且自动化的影响将遍及全球各地和各行业。麦肯锡报告指出，中国、印度、日本和美国这四大经济体将有2/3的雇员会被自动化取代。在这些国家中，首当其冲的是制造业、农业等可预测性体力活动的行业。

很快，卡车、出租车司机，邮递员和仓库管理员的数量就会缩少。这些没有大学文凭的人能做什么？这个弱势群体如何从工作中获得收入和成就感呢？

不靠谱的再就业计划

认识到技术失业的巨大挑战，谷歌最近宣布向非营利组织捐赠10亿美元，旨在帮助工人适应新经济。然而，麻省理工学院的丹尼拉·罗斯（技术教育）等计算机科学家以及马克·安德森（Marc Andreessen）（创造新就业机会）等风险投资家所提出的解决方案不可能足够快或足够广泛。坦率地说，培养大部分煤矿工人成为数据挖掘者是不切实际的。

而一些硅谷企业家正在将普遍基本收入（UBI）的想法作为解决失业问题的一种解决方案，eBay创始人皮埃尔·奥米达（Pierre Omidyar）和特斯拉（Tesla）的伊隆·马斯克（Elon Musk）等人都支持这种做法。但正如麻省理工学院经济学家Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee所指出的那样，UBI在保持劳动积极性和提供工作成就感方面效果不理想。

护理工可能是一个好出路

这些再就业计划显然不是针对技能附加值低的工人的。而所有的研究和事实都证明，最难自动化的任务是那些需要灵活性、判断力和常识的工作，比如手工任务密集型工作。

手工任务密集型工作在核心任务上对信息或数据处理的依赖性少之又少，避免了与自动化的“正面交锋”——在与自动化直接互补或替代性方面的机遇很有限。

比如传统上由无酬劳动的妇女从事的工作，包括托儿、护理、家庭健康助手、家政、特殊需求助手等服务，这些工作甚至还处于上升趋势。

根据美国劳工统计局预测，在未来十年护理行业将需要超过百万的劳动力。但是这些职位往往被低估——薪水低，职业发展前景不佳。目前也有公司在开发社交机器人来从事这些工作，但我们应该不希望把余生托付给机器来照顾。

这类工作的关键技能是同理心和建立人际关系。一台机器无法像一个人那样去感受别人的感受；人们是靠彼此间真正的联系才得以生息繁衍，而不是与冷冰冰的机器。你不会想要一个机器人去照顾你的孩子；一个生病的老人需要被爱，被倾听。这是一个人类所属的工作类别，是自动化无法取代的。

与其期待卡车司机和仓库工人快速重新训练，来与不知疲倦的机器竞争，不如让我们发挥自己的优势，为老年人、孩子和特殊需要人群提供陪伴和被照顾的机会。通过这一举措，社会既可以为我们劳动力中最脆弱的群体创造就业机会，也可以改善所有人的关怀和联系。

产业工人也有可能成为“新型艺术家”

中等技能工作从事者也是一个出路。这种被哈佛大学经济学家劳伦斯·卡茨（Lawrence Katz）称为“新型艺术家”的工人能把技术任务和人际任务完备地结合起来，充分发挥人际互动、灵活性、适应性的比较优势。

举个例子。放射技师、采血员、护理技师等医疗支持性职业是目前一个重要且迅速崛起的职业类别，薪酬相当诱人且需要中等技能水平。绝大多数此类职业需要掌握“中等技能”的数学、生命科学和分析推理能力。这通常需要至少两年的中专职业培训，有时还需要三年大专学历或更高学历。这种宽泛的描述也适用于众多技能类行业和维修工作，如水管工、建筑工人、电工、通风和空调设备安装人员、汽车修理工，以及一些新工种，比如个人厨师和造型师。