據福布斯雜志報道，在即將到來的機器人革命中，那些呼吁政府介入干預以保護低技能工人的政策制定者，可能是未來科幻片看多了。《機械姬》(Ex Machina)和《我，機器人》(I, Robot)等影片，都曾就失控的技術導致***發出了可怕的警告。但幾個世紀以來的歷史，卻講述了一個完全不同的故事。

人類不僅適應了這些技術趨勢，而且還在其中發揮著關鍵作用。就在人類的滅亡似乎已成定局之際，他們都會以一種新穎的方式改變規則。勒德分子（Luddites，害怕或者厭惡技術的人）早在1811年就曾懷疑這種模式，并開始焚燒紡織機械。最近，微軟聯合創始人比爾·蓋茨（Bill Gates）發出了自己的行動呼吁，對竊取人類工作機會的機器人征稅。

然而，這些補救措施是不必要的，最新的研究報告有助于解釋其原因。這項研究的重點是專利局的機器學習和人工智能技術。在專利局，評審團隊必須評估先前的創新，以確定新的專利申請是否有資格獲得保護。將這項研究的見解與歷史教訓相結合，至少有三條普遍規律適用于人類在任何時候與技術進行交互。

第一，隨著技術界面的改善，越來越多的人從經濟的邊緣參與進來。早期房間大小的計算機需要穿著實驗室白大褂的科學家來啟動機器，并把打孔卡片插入正確的插槽。水管工、汽車機械師和工廠工人都無法接近被嚴格保護的實驗室。這就像舊電視節目中常見的免責聲明那樣，警告人們“不要在家里嘗試！”

如今的電腦用戶看起來已經截然不同，即使是孩子也會習慣性利用編程語言Fortran流暢地做些事情。但這并不是說非技術工人變得更聰明了，而是用戶界面變得簡單多了，權力轉移到了大眾身上。由蘋果公司推廣的WYSIWYG編輯，為電腦的廣泛使用打開了大門。突然之間，就連新手也能寫word文檔、存儲菜譜、玩紙牌以及管理家庭支票簿了。

從那時起，各種選擇成倍增加。如今人們可以編輯視頻，將文字翻譯成幾十種語言，甚至可以對潛在的約會日期進行背景調查，而且所有這些工作都是在雜貨店排隊的時候完成行的。而在20世紀50年代，甚至就連IBM的工程師也做不到這些。

第二，隨著人類和機器的合作，經濟將會增長。機器并沒有真正取代人類或使他們變得毫無是處。事實正好相反，機器是人類的補充，使他們的生產效率更高，更有價值，最終更安全。我們在專利申請中看到了這種趨勢。單獨工作的機器有時可能會犯錯，這就是人類發揮判斷能力的地方。但是人類在處理數據方面不如機器高效。

正如2018年的暢銷書《預測機器》(Prediction Machines)中所指出的，最好的結果就是機器和人類的共同努力，將人工智能（AI）的預測能力與人類的創造性和批判性天賦結合起來。

想想銀行業和零售業的教訓吧！20世紀70年代，當ATM機出現時，出納員們變得驚慌失措。上世紀80年代，當數字技術威脅到人工電話訂單時，納斯達克的交易員進行了抵制。上世紀90年代，當雜貨店和百貨公司出現自助結賬通道時，收銀員也曾抱怨。

世界銀行(World Bank)估計，目前全球有半數以上的人能夠使用數字貨幣，這幫助數十億人擺脫了貧困。如果社會試圖回到自動化之前的時代，全球股市將在一夜之間崩潰。僅美國一國就需要大量勞動力，才能跟上每日金融交易的步伐。目前，以美元計算的金融交易規模，已攀升至14萬億美元。

即使工人們有用電池供電的老式計算器，上面閃爍著橙紅色的數字，也會比手工計算快出無數倍。顯然，如果沒有移動支付和電子支付，目前的生產率水平是不可能達到的。經濟增長依賴于技術。但與此同時，這也取決于人。他們需要彼此。約翰·亨利（John Henry）曾向一臺蒸汽鑿巖機發起挑戰，他顯然搞錯了方向。當人們退后一步，讓機器做它們最擅長的事情時，人們就會解放自己，去做他們最擅長的事情。

對于高技能工人來說，這可能意味著編寫啟動自動化的代碼。對于低技能工人來說，這可能意味著以不需要高學歷的專業方式與技術進行互動。所有教育水平的專業知識都有助于經濟增長。最后，人們將繼續創新和創造，無論技術變得多么先進。這是為所有人創造價值的獨特的人類特征。

第三，人類將繼續投入到思考或創造性工作中。當一個機會關閉時，人類只會把精力轉向別處。在工業革命和數字革命中，隨著機器變得越來越智能化，第一批消失的工作要么是危險的，要么是平凡的。煤礦工人不再需要吸入有毒氣體，工廠工人不再需要盯著傳送帶看。甚至孩子們也在受益，他們可以去上學，而不是掃煙囪。

總的來說，科技給了人類更多時間，這堪稱是最寶貴的商品，讓他們可以去專注于更高層次的任務，比如關系管理、判斷和評估。當機器人表現得像機器人時，人類就更有可能像人類一樣行動。