在《哈佛商业评论》2015年文章《第二机器时代与经济“大脱节”》中，麻省理工学院斯隆商学院数字商业中心主任艾里克·布莱恩约弗森（Erik Brynjolfsson）与《哈佛商业评论》英文版总编辑艾米·伯恩斯坦（Amy Bernstein），探讨了为何数字创新造成了美国人均工资停滞不前，并使得很多中等水平工作消失等问题。在不久前PTC公司于美国波士顿举办的LiveWorx 2017 物联网科技大会上，布莱恩约弗森对自己的相关研究进行了重大更新——我们现在迎来了第二机器时代的第二次浪潮，机器学习将解决许多人类无能为力的难题，产生前所未有的深远影响。
根据布莱恩约弗森的理论，世界变革的模式可以划分为“力量与控制”两个系统。力量指事物的运动和变化；而控制决定事物在哪里分布以及如何进行整理与安排。在以工业革命为起点的第一机器时代到来之前，人类是“力量与控制系统”的主导。从蒸汽机的发明开始，机器取代人类成为力量主导。
如今，每个人都在见证机器取代人类、甚至开始染指控制系统的过程。越来越多的争议见诸不同媒体端口，聚焦机器对人类力量、大脑甚至行为的多重影响。这是否会对人类世界产生威胁？通过了解第二机器时代的两次浪潮，我们或许会找到更清晰的答案。
布莱恩约弗森并未给出明确的第二机器时代定义，但可以确定的是，这一概念是相对于第一机器时代而言的。计算机的诞生和广泛应用是第二机器时代来临的标志；基于软件发展的各类商业活动将成为未来创新突破的主要力量；认知技术和自动化将使人力和软件驱动的机器互为替代，而非互补。
第一次浪潮始于科学家传授给计算机人类掌握的知识。该过程需要通过人类借由编程技术进行信息处理才能实现。但根据“波拉尼悖论（Polanyi's Paradox）”，人类所知的远胜于他们所能言传的。有许多任务是人们心领神会就能完成的，程序员或是他人都无法清晰阐明其规则或流程，所以机器取代人力的范围受到了限制。而第二次浪潮来临的标志是，以“神经网络（Neural Nets）”为代表的“受监督的机器学习”。计算机能够掌握人类为其提供的范例和规律，比如扫描癌细胞。在布莱恩约弗森看来，机器认知水平的提高将成为“人类有史以来发生过的最重要的事”。
PTC全球总裁及CEO詹姆斯·贺普曼(James Heppelmann) 也提到，此前虚拟和现实是截然不同的概念，但过去几年里这两种力量快速碰撞融合，释放出巨大的能量和无限可能。
Atari的计算机游戏高手和Alpha Go等人工智能的涌现，让我们不难相信，机器将继续学习并超越人类，在对人类语言的掌握上尤其如此。实时跨语种翻译呼之欲出；而神经网络也将彻底改变具有30年历史语音识别行业的面貌——在仅仅进行了10个月学习后，机器识别语言的正确率就超过了人类，错误率仅为4.9%。
在现实世界中，我们也将越来越强烈感受到第二次浪潮到来的冲击。“李彦宏乘坐百度无人驾驶车上五环”以后将不再是什么新闻，机器将与人类并肩工作。预计到2018年，全世界范围内的工业机器人运输将达到40万起。很多困扰人类多年的难题或将迎刃而解。现在谷歌的DeepMind人工智能已经把神经网络应用于自己的数据中心，最大化地提升了用电效率——解决了世界上最优秀的科学家都无法解决的难题。人工智能“想”出了一套办法，让数据中心用于降温的电力节约了40%，总体用电效率提高了15%，这种方法也适用于其他工厂。
诚然，机器时代的第二次浪潮对社会产生了积极影响，人均GDP创下新高，贫困减少，但依据经济学定律，不是所有人都能从机器领衔的时代中获益。工业革命之后，所有人都感受到技术让生活变得更好。但如今虽然“蛋糕”变大了，大多数人却未能分一杯羹。目前的技术发展态势也有令人忧心的一面：人力会被淘汰；劳动力收入下降。造成这种局面的原因既有技术层面的，也有社会层面的。首先，一旦人们使某一流程数字化，就能将该流程复刻为许多副本。这些副本完美无缺、零成本、且能迅速产生。将该流程应用于任何职业的工人角色上，其后果可想而知。其次，政府和组织对社会、结构和标准进行的必要调整，跟不上飞速的技术进步。
综上而言，笔者认为，我们并不必对第二次浪潮的冲击过分悲观。关键在于要改变看待机器的传统视角，找到与机器共事，并增加人类自身价值的方式。毕竟并不是所有工作都那么容易被人工智能所取代，在与创意、互动和沟通有关的工作上，机器依然远无法企及人类。这一观点得到了其他嘉宾的响应，奥巴马时代的美国前任国家首席技术官安尼什·乔普拉(Aneesh Chopra) 就表示，我们应该将“硅谷的创新和创业模式”复制到其他行业；并为失业者提供培训，他们完全有能力填补基础IT职位的大量缺口和空白，广大劳动者无须担忧自己在技术时代被抛弃。（时青靖 | 编辑）
刘铮筝是《哈佛商业评论》中文版高级编译。