人们担心各种技术的进步将会减少对劳动力的需求，以至于我们可能需要提供全民基本收入，缩短工作周，和/或发生大规模失业。
 
我对此有不同的看法。
 
        我认为在某些工作的某些环节的生产力正大幅提升。而这也将导致大量工人受到影响。但与此同时，全球许多地区没有足够的生产力来弥补人口老龄化的问题。我担心生活水平会下降，因为我们的人工太少了。
 
但无论如何，对于一些几乎每个人都能胜任的工作，我们需要改变这类工作的相对价值。
 
Digitization和Digitalization 的定义不同
这两个词除了音节上不同，定义也不尽相同。但是对于这两个词的确切意义，众说纷纭。我把我所理解的定义在这里阐述给大家。
 
 “Digitization”是采取方法将某物转化成数码格式。扫描纸质文件以生成.pdf文档是将纸上可见标记数码化，这可以连接电脑操作。
 
“Digitalization”是取代传统信息共享的方法，或改变控制流程。这个过程利用计算机代码（可能有几千个不同的程序运行在数百或数千台计算机上）使信息流或者控制流程适应新的改变，以及通过将新版本的代码加载到计算机网络中实现快速重新定义。
 
        文件的数码化格式使得它们以较小、较轻形式存储（例如，文件保存在计算机磁盘而不是文件柜中），并且可以高速发送（例如传真机）。而办公室工作自动化是指这些数码格式的内容被读取，并且将文件创建者写下来的文字数字化，这些文字的“含义”可被程序用来交叉引索文档，处理相关订单等等。这是数字化。


 
从何提升生产力？
我们来看一个数字化的例子。美国已经采取数字化完成收费公路或收费桥上收费的工作。
 
        科技行业可能已经试图通过制造机器人来执行这项工作。机器人可以从司机手里收通行券（用来记录汽车从哪个收费公路进来）和现金，包括皱巴巴的钱和无序的零钱。然后机器人会检查和辨认收上来的东西，然后将零钱找回司机手里。这是以前人工收费的日常工作。

这可能已经成为了一个难题，因为今天的机器人技术无法完成这项工作。
 
现在替代的方案是通过汽车携带的转发器识别汽车，或者读取车牌。汽车不必减速，所以也能减少拥堵，带来额外好处。
 
这种解决方案是典型的通过数字化减少人工需要。这不是机器人代替人执行任务，而是由一整套数字化的工作协作完成的，这可能需要许多不同的人员提供前期支持。
 
数字化带来生产力提升和生产力红利。但是，并不是所有工作都能被数字化。数字化本身不能代替人工的灵活性。
 
举个例子，我们可以思考一下亚马逊这样的公司是如何改变零售业的。以前，货物被运送到许多不同的零售店，然后置放在货架上消费者挑选。当消费者购买物品时，由收银员扫描价格，然后再还给消费者。有的时候，消费者拿起货品，但又放下来，没有购买，销售人员还需要整理货架，保持整洁。
 
今天步骤要简化得多。消费者从网上购买商品，网上支付。货物只需要运到仓储中心，而且这些货物只需要放在货架上一次，然后就被分拣，按顺序包装。
 

        越来越多常规工作可以被数字化取代，尽管在过去其中有些工作需要由受过高等教育的人才能执行。但如果这个任务是需要和人类亲密互动，那这个任务还很难被数字化。比如大部分的老年人护理工作。我们还没有很好的机器能帮助老年人上床或下床，帮助行动不便或认知能力下降的老年人上洗手间和洗澡。
 
提升生产力的未来趋势？
首先，我要声明，我不是经济学家；其次，这不会阻碍我对经济领域提出看法。
 
我并不担心劳动力需求少，反倒担心没有足够的劳动力。
 
数字化提升生产力，至少可以缓解我们正在面临的劳动力短缺问题，而且也能帮助应对老龄化。
 
好消息是几乎每个人都能找到自己力所能及的工作；坏消息是这些工作未必尽如人意。
 
我认为这是我们将面临的真正问题 —— 如何将那些缺人的岗位变得更有吸引力，从而让被数字化取代的劳动力更乐意去从事这些工作。
 
解决这个实际的问题仍会是一个巨大的挑战。
 
我并没有用“AI”这个词
在这篇文章里，我没有提到人工智能（AI）。
 
我最近参加了一个关于未来工作的会议，AI是一个被高频提及的词。AI可以做这件事，AI可以做那件事。现在正在爆发AI革命。
 
 
这些常常把AI挂在嘴边的人可能三年前才开始听到这个词。但是实际上大概在1956年AI就已经出现了。我发现“AI”已经成为“科技”的代名词。三年前用“科技”来形容的事情，今天用“AI”来替代都行得通。
 
在这篇文章里，我谈的是数字化。当然，数字化会使得真正的AI、机器学习（ML）、还有其它大家理解成是AI的技术得到更快的部署。但是很多采用数字化以提升生产力的项目并不是特别依赖于AI技术。
 
也就是说，除非我们重新定义AI，使其成为任何数字化技术的总称，提升生产力才会完全依赖AI。我是不会这么做的。但可能其他人已经这么做了。