机器进化速度远远快于生物进化速度，机器是遵循摩尔定律的拉马克式进化，而人类受限于达尔文式生物进化。拉马克进化与达尔文进化的区别是，前者个体后天获得的进化特性可一代一代延续，后者个体后天训练的优秀能力无法遗传给后代。

自2000年以来，美国人才需求急剧下降。其中大部分失业是因为缺乏聘用所致，而非裁员增加。有工作的人的情况也不太好，在过去10年的适龄就业家庭中，实际中值收入从60746万美元降到了55821美元，自统计此类数据以来，中值收入首次出现降低的10年。但与此相对地是，人均实际国内生产总值仍在增长。这表明，生产效率在提高。

为什么会出现这种状况？

经济学家们给出了几种解释:

一种解释是周期性说。周期性一说认为，这事儿完全不新鲜，不神奇；美国的失业率这么高，完全是因为经济发展速度不够快，不足以把人们送回职场。诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼是这一解释的主要支持者。

第二种解释是当前困难局面。这种解释的支持者认为，罪魁祸首不是周期性，而是停滞——美国的创新能力，以及生产率的提高速度陷入了长期衰退。经济雪茄泰勒·考恩（Tyler Cowen）在2010年出版的《大停滞》（The Great Stagnation）中表达了这个观点。在考恩看来，美国典型家庭中值收入增长放缓的原因是经济进入了“技术高原”——“容易摘到的果子快摘完了，我们却假装它们还挂在那儿”。

事实真是如此吗？

《与机器赛跑》的作者麻省理工教授埃里克·布林约尔松（Eric Brynjolfsson）与安德鲁·麦卡菲（Andrew McAfee）提出了另一种观点，他们认为技术非但没有停滞，相反，技术仍在高速发展。只是因为技术发展带来生产率的提高，导致企业对用人需求的下降。《纽约时报》几年前影响力最大的一篇科技报道中就提到，1960年美国最大的企业通用汽车有近60万雇员，而2012年，市值更高的苹果只有4.3万雇员，加上海外的员工也只有6万来人。相比50年前的巨头，只需要1/10的雇员人数就能运转一家更大规模的企业

讨论收入下降，应该将技术带入讨论。在埃里克和安德鲁看来，数字技术是当今经济的重要推动因素，技术改变了工作的世界，又是生产力和经济增长的关键动力。然而，人们尚未充分理解和认识到数字技术对就业的影响。与之相关的一个最典型的问题就是：机器是否在抢走我们的工作？

稍微留心科技行业发展的人会马上说出答案：是，机器在抢走我们的工作。一些很简单的事实可以证明这个判断。富士康研发的被称为“Foxbot”的机器人早在2010年就已在山西晋城园区投产，可以做一些抡、砸、锤等简单的动作，富士康总裁郭台铭说，将在三年内制造一百万台机器人。到2016年，山西晋城将成为世界最大的智能机器人生产基地。这发生在中国最大制造业工厂中。

发生在硅谷的机器人看起来更酷一点。比如Evernote的CEO菲尔·利宾全球到处跑的时候，会通过机器人——一台脚上装有滑轮，支着一块屏幕和眼镜（摄像头）的设备——与同事开视频会议，比视频通话更方便的地方在于，利宾可以遥控机器人到指定员工面前与他们对话，讨论项目进展，虽然远隔万里，却能像对方就在你身边一样交谈。

Google令人激动的无人自动驾驶汽车则更具有科幻感。2012年Google宣布其测试自动驾驶汽车已经安全无事故行驶超过30万英里——它的意义表现在，30万英里的历程已经超过大部分普通轿车的生命周期，且无安全事故（唯一一次称得上是“事故”的，是在红绿灯前被后面的车追尾）。人会发困、走神、喝酒、在开车时打电话，甚至会仅仅因为鼻子发痒打了个喷嚏而发生事故。但机器不会。

Google自动驾驶项目的负责人曾说过一句话：

你仍在开车这件事是个漏洞，不是特性。（The fact that you are still driving is a bug, not a feature.）

这句话应该被人们广为牢记，因为不仅在开车这个事情上人类是个漏洞，在相当多的事情上，人类都是漏洞。比如古登堡印刷机比人类抄写员在书籍廉价且无误差复制和传播上做得更好；亨利·福特的T型车让马车彻底消失；即使是国际象棋这种以前被认为是人类智能优越性的领域，人类也早已输给机器。在运算能力和简单动作自动化能力上，人类已经完败。那么在哪些活动上，人类还有优势？

在与机器直接对抗的过程中，人类肯定会输——人类需要吃饭，需要睡眠和休息恢复精力和体力，有情感需求，对重复性劳动厌倦——所以，我们需要将思路转换一下。别与机器赛跑，但要与机器合作。

在人类棋手败给机器之后，曾有人组织了一种“自由式”象棋比赛，规则是：参赛者可以任意人数（可以是专业棋手也可以是业余爱好者甚至可以是完全不懂棋的人）和任意多台机器。猜猜最新一轮自由式比赛冠军是什么组合？结果是：一对同时使用3台计算机的美国业余棋手。他们操作和“指导”自己的计算机，胜过了国际大师，也胜过了比国际大师更厉害的计算机——也就是说，至少从目前来看，最佳搭档是：”人类中的业余爱好者+机器+出色程序“。它胜过了强大的机器，也胜过了“人类中的高手+机器+低劣程序”的组合。

按照凯文·凯利（Kevin Kelly）和雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）的理论，未来的机器是比人类更高级的生命，脱胎于人更胜于人——甚至可能像人类相比于黑猩猩一样。机器智能超过人类智能只是时间问题（按照雷·库兹韦尔的计算，这个时间点是2045年）。要知道，机器进化速度远远快于生物进化速度，机器是遵循摩尔定律的拉马克式进化，而人类受限于达尔文式生物进化——拉马克进化与达尔文进化的区别是，前者个体后天获得的进化特性可一代一代延续，后者个体后天训练的优秀能力无法遗传给后代。

在与机器的竞赛中人类如何才能获胜？

答案显而易见：与机器合作，适应机器，帮助机器，站在机器需要你的位置，体现人类对机器的价值，这样人类才可以更好与机器协同进化，而不是被机器淘汰。

与机器赛跑？别做梦了。放下人类的狂妄自大，好好跟机器学学吧。