《技術陷阱》閱讀筆記
《技術陷阱：從工業革命到AI時代，技術創新下的資本、勞動力與權力》
The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation by Carl Benedikt Frey
English translation here.
1907 年 4 月 24 晚，六百燈夫罷工，全市一片黑暗
1927 年，最後兩位燈夫功成身退
技術創新伴隨陣痛：工業化之初，工人生活悲慘，身高更矮，工業大城預期壽命比全國平均少了十年，工時更長生活環境更差，有閒錢買非必需品的勞工比例下降，取代成人的童工待遇悲慘，此稱恩格斯停滯；直至蒸氣機出現，工廠和機器更複雜需要更具技術的成人操作為止
統治者憂技術創新令勞工暴動而壓制機械前科甚多，只有英國能工業革命，因當時統治階級空前支持創新一方，且勞工政治影響力低，得以被鎮壓
如今美國則大不同，民意傾向壓制機械創新，無獨有偶希特拉就曾限用機械，1933 年納粹勞工陣線領袖還保證「勞工再也不會被機器取代」
2012 年 Bill Gates 指出過：創新速度前所未有，但美國人對未來悲觀勝往，僅三分之一多的美國人仍認為孩子會更富裕，書中稱此為蓋茨矛盾
技術分賦能與替代技術：前者令工人更具生產力，後者直接取代勞力；民眾對兩者接受相異
目前經濟潮流若再持續，自動化不免步全球化後塵成為箭靶
工業化前，世界人均收入長期停滯，增長極緩
古時，統治者地位在鐵器問世、馬被馴化後受挑戰，新技術往往弊多於利
技術創新是成長前提但非充分條件：古時不缺創新，但未用於經濟發展，羅馬帝提庇留憂工匠暴動，處死不破玻璃發明者，有人稱發明運柱上山裝置，求見羅馬帝維斯帕先，遭問「那朕何以餵飽人民」
印刷術未顯著影響經濟發展，文藝復興關鍵發明幾未替代勞工，當時的發明設計圖少做出原型，大多技術節省資本程度勝於節力，農業為最大界別，在其中之節力發明極少
1589 年，襪工行會激抗下，伊莉莎白一世拒絕針織襪機發明專利申請；1623 年，英國樞密院要求停用製針機；十七世紀多個歐洲城市禁用自動織布機；1705 年柏潘的蒸汽消解器被憤怒船夫搗毀
十五世紀歐洲有五千個政治單位，三十年戰爭時併成五百個，戰爭刺激了創新，政府帶頭追趕技術
1810 年英國，頂一成佔八成財富，國家財富七倍於國民所得，農地為國財之半，一萬年前的農業技術，使得社會地位和財富至當時仍源於土地；但十八世紀時土地所佔總財富份額已因新興商業與製造業而大幅下降；受惠於貿易興起及其所促進的工業發展，1500 至 1800 年英國年均成長率 0.22%
機械化失敗的原因上，有些學者強調供應，有些強調需求
關於需求：資本比勞力便宜，機械化才具經濟效益，研究已證實兩者關聯，如 1927 年密西西比河洪災，黑人家庭離開淹區，無力阻擋勞力流失的農場主人只好走向資本密集與機械化之路
R.C. Allen：英國工業革命始於黑死病引致的勞力短缺，且恰巧坐擁煤山，能源價格低人力成本高，但近日資料顯示英國工資成長程度沒有想像中高，事實上需求帶來技術進展的例子在工業革命前鳳毛麟角
莫基爾權威性研究指出，發明為需求之母，技術進展創造出前所未有的慾望與需求，例如印刷機對書籍、教育的需求
工業化前社會缺乏安全網，冒險創業好處極小，技術也受地域限制
韋伯認為理性與科學的態度取代迷信文化，是技術進步關鍵；但早期工業化未奠基在科學之上，要到十九世紀科學才成為經濟發展的支柱
Douglas C. North 認為光榮革命為工業革命打好基礎，杜絕尋租，但未能解釋工業革命為何隔這麼遲才出現
一種可信說法是工業革命始於發現新世界，在王權受制衡地區，政治大權落入富起來的商團，他們需要機械化維持國際貿易競爭優勢；光榮革命後國會削弱工會權力，不同於前，很難找到君主禁止取代勞力技術；政治上外患威脅高於國內動亂，統治精英意識到軍事力量有賴經濟實力支撐
同期法國暴民大肆毀壞機器，政府擔憂局勢未有強力制止，工業化遂晚於英國
十九世紀中國，工會全面掌控產業，有志商人的機器遭工人暴力拆毀，當局憂動亂站在工會一方
小結：工業革命前政治力量由地主階級牢握，權力架構由農業的發明形塑，尋租利益遠勝進步，統治階級恐懼勞力替代造成社會不安，挑戰政治現況，世界遂困在技術陷阱中；民族國家興起後，競爭猛烈，限制進步成本增加，外患威脅遠高於內，政治現況容不下經濟保守主義，城市間的激競削公會勢力：工業革命因統治者站在創新者一方
國會雖深明許多工人陷於水深火熱，但認為不應立法妨礙貿易自由；短期協助只會妨礙再就業，危及國家經濟；1812-1813 年，30 名盧德主義者被吊死；1830 年 9 至 11 月，492 台機器被毀，政府再次鐵腕，處死 252 名暴動者
工業革命的好處逾一個世紀才顯現：蒸汽機發明後的一段長時間包括 1840 年代水力仍較便宜，直到蒸氣機消耗的燃料大幅下降為止；1709 年 Abraham Darby 發明一種熱爐鑄鐵法，至 1850 年生鐵成本減 63%；兩者對鐵路不可或缺，鐵路普及後才有經濟起飛
1840 至 1900 年，即使政府未干預勞工也未組織化，每名勞工實際工資增 123%，對此最有力解釋是技術變革愈益偏向勞力提升而非替代，工廠規模大越益需要工程、行政、管理技術，人力資本（人的技術）逐漸取代物質資本（機械等生產工具）
縱社會福利未出現，因職種增加，工作得到保障，此後再未有大規模反機械化，只是技術性失業問題仍不時成為議題：正如本書基本主張，勞工的態度取決於他們適應技術的情況
工廠、家庭大規模電氣化，電器普及使家務減少，女工穩定增加
福特普及汽車，無馬時代來臨，人民生活方式和貨運大幅改變
福利資本主義 10 至 20 年代興起，企業為留才提升工資和福利，福特漲薪至每日五美元，成工資史上最轟動的事件
農民比例下滑因農夫找到更高工資，此促使農業機械化，戰時糧需暴增，使之加速
1900-70 係空前大齊平時代，人人收入增，上層所得降
1954 年顧志耐提出工業化之初不平等加劇，但後來因製造業規模增而回落，被稱為顧志耐曲線，暗示資本主義順其自然發展就會重新分配，然其無法解釋八十年代後不平等重現
皮凱提指出其觀察時期是異常現象，資本主義常態下財富回報會超越經濟整體增長，造成財富收入比例上升，加劇不平等；大齊平來自政經動盪時期：世界大戰大蕭條帶走富人財富，非和平改變
其實顧志耐有明確提到經濟衝擊可能扮演的角色，皮凱提也曾指出七十年代後的事只是重來一遍先前的倒 U 曲線，不平等將在某個時間點再到減少
作者再指出工業革命初期，技術進步主要與替代技術有關，因而令人適應不良，而如下章所述，電腦革命更接近工業革命的經驗
繼起的不平等與中產階級的沒落源於電腦革命，其取代所謂的例行性工作支撐了廣大的中產，無大學學歷的男性工資跌了 30 年
Robert Reich 九一年經典作《國家的職責》中，發現工分三類：符號分析、例行工作、親自服務，在電腦年代前者都成為生產力更高的分析師，例行工作則漸被取代，親自服務更遍地開花
依舊還有大量工作的原因：波蘭尼悖論（我們所知的比能說的多）；莫拉維克悖論（很多電腦難做的事人類輕鬆就做到）
Frank Levy 合著《大分工》開創先河，留意到電腦化下，工友與管理者一同變多的模式
更多學者研究發現這不單是美國的現象，而同時見於歐洲十六國
勞動市場越低學歷越高失業率，男性各階層就業皆下滑，貿易與機械化是主因
近年技術變革更傾向替代而非增強勞工，自動化減少勞動所佔國民所得，有如恩格斯停頓再現
昔日製造業重鎮風光不再，藍領失業造成未婚生子、犯罪率高等問題；研究也發現無業對幸福的打擊程度比其他任何單一因素更大（Clark & Oswald, 1994）
擁有大學學歷的家長和孩子卻未碰上工作消失的家庭所面臨的現實，與他人漸行漸遠
八九十年代時專家預言地點很快變不重要，他們都錯了，地點仍重要，矽谷仍強，此聚集經濟之故，美國逾半機械人僅分布於十州，且多在東部，正是男性無業與不滿度最高地方，未來趨勢也朝兩極發展
社會兩極化易邁向寡頭與民粹革命，中產階級是民主政體的基本支柱，馬克斯預言失效因勞工也被納入廣義中產，而且工會力量會推動民主
若工業化時恩格斯停頓再長一點，的確有可能發生馬克思某種版本的結果
民主社會中不平等也不一定導致更多重新分配：2006 至 2008 年民眾普遍支持提高最低工資，但最低工資實際價值自 1960 年代已不停直落，因為勞工未有組織起來，失去政治影響力，雖然民意支持，卻很少人會聯絡民意代表要求此事，老闆和業主卻會動員找一流的遊說者
50 至 60 年代無大學學歷的中產是左派政黨基本支持者，皮凱提指出，在 2000 年代至 2010 年代，多重精英政黨制度興起，傳統上的勞工黨，偏向高學歷，使高學歷投新左派，富人投右派
社會學家 Michèle Lemont 指出男勞工工作枯燥，發展出自律者的身份認同，其認為：精英不可信，與黑人保持距離，其缺乏自律依賴救濟，歷史上許多工會不收黑人
如今無技術者的經濟機會正消失，2016 年選戰川普的話主要是說給上述勞工聽的，雖其支持者五花八門，許多經濟學家認為使其翻盤的是勞動階級
電腦革命是全球化的推手，全面帶走無技術者的機會，連在窮國例行工作也開始消失，已持續幾十年但因以下因素被掩蓋：女性加入勞工市場令部分家庭所得提升、低所得補助、零七年房市泡沫化前來自中國的熱錢
自動化下工作機會流失最多的鏽帶也是川普贏得最大勝利的地區，昔乃民主黨鐵票區；製造鎮非皆票投川普，但重度投資自動化工業區是清一色支持
全球化佔據政治辯論的中央舞台，無人抨擊技術進步，經濟學家 Dani Rodrik 主張因前者觸及公平性，後者聽來可笑
各國開始有反自動化政策：法國《反亞馬遜法》、英國工黨向機械人科稅、韓國文在寅調降投資機械人與自動化的減稅額
工業革命以降，勞工以穩定成長比率加入中產，以這角度，電腦革命非機械化世紀的延伸而是相反
人工智能與蒸氣電力電腦一樣，屬通用技術 GPT
面對機械人不會做某件事所以無法自動化的質疑：自動化洗衣工作的方法，不是發明能砍樹挑水送柴手洗衣物的機械人
早期電話技術非常不完美，聲音大幅失真，僅十年就看來大有可為
1960 年司馬賀預測例行工作將遭取代，神準
作者與奧斯本將大量職種的任務，交由人工智能專家評定能否自動化，再用人工智能作模式辨認，定義高自動化風險的工作比率，發現高薪與高學歷職業較難受自動化風險
OECD 研究與作者的有差別，作者指其利用的職業數據較不詳盡，作者研究獲奧巴馬經濟顧問委員會採用
雖有人宣稱自動化將取代技術職，作者指 Dana Remus 發現若目前立即採行人工智能，律師被取代的部分只佔 13%的計費時間
阿瑪拉定律：我們總高估技術的短期效益，低估其長期影響
牽引機、電力、電腦都用了很長時間才開始影響生產力：1882 年愛迪生起第一座發電所，1920 年代電力才顯現在生產力統計數字上；蒸汽機問世後八十年才大顯身手，電腦在五六十年代已做成普遍的自動化焦慮，但到 90 年代中才開始影響生產力
智能手機普及無法對比，生產技術與消費品不同
數據雖是新石油，開採涉及技術與訓練
歷史證明，「勞動者的生活將被摧毀殆盡」、與「技術將帶來新的閒暇年代」（曾為凱恩斯主張，實際上 1900 至 2005 年間人均週工時數僅跌 4.7 小時，且僅在年輕與老人，25 至 54 歲工時反升）兩種看法都有誤或過誇
經濟學家 Betsey Stevenson 與 Justin Wolfers 分析了不同定義與測量法，並未發現令幸福不再增加的收入飽和點
低學歷人士更空閒，純因職位減少
卡車司機是美國多個州的主要職業，面臨高自動化風險
《第二次機器時代》也提出數碼技術導致低技術失業的類似觀察
若馬有投票權就較不可能從農場消失，如今民眾手握選票，若幾年甚至幾十年後收入都不太可能回升，民眾會更抗自動化
過去政府能平息革命威脅，一來技術創造出更高薪的工作，二來民眾取得選舉權，獲得福利、教育，減輕陣痛；人工智能革命也需要類似規模的資本主義改造
人工智能潛能龐大，將令我們更富裕，生產力成長讓餅變大，原則上人人都能過得更好；惟勿忘昔日，恩格斯停頓結束，賦能技術救場時，英國民眾已歷三代生活水準下降
《教育與技術間的競賽》顯示，美國經濟強勁與教育普及，兩者同時發生並非巧合
收入最高五分之一的父母為栽培孩子，花在知性活動與教材上的時間，是最低五分之一家庭的七倍
諾貝爾經濟學獎得主 James Heckman 研究發現，政府投資學前教育會帶來每年回報率達 7 至 10%
經濟學家估算兒童貧困每年帶來的總成本，將耗美國五千億美元，即國內生產毛額的 4%，來自生產力低、高犯罪率與健康支出
大學學歷者投票的可能性是低學歷者的兩至三倍，子女通常為繼承父母的政治參與度
以往的二度培訓法規未能證實效益高於成本，無條件基本收入勝於福利的主張錯誤假設民眾不愛工作，但大規模民調證據顯示，在職比無業快樂，與多數人在職涯中做著無意義的事之主張相反，不如特別協助收入減弱的群組
牌照政策、要求僱員離職後不能從事原有領域的禁跳槽的競業條款皆不利就業，矽谷成功在於跳槽容易，英特爾創立皆因跳槽
符號分析師仍能高度流動，無技術者自電腦革命開端以來，越來越難在別處尋找機會：搬家也是投資：搬遷補助券好處大於成本
分區管制令成長緩慢工作變少工資變低，若取消住宅供給限制，美國經濟會比今日擴大 9%；九歲從奧克蘭搬到舊金山，成年後在兩地的所得差異將超過五成
地鐵與高鐵的連結將令各地的收入更平均
振興地區或得不償失：1933 年田納西河谷管理局法，令該地地創造出的製造業職位被他區損失的就業抵消，更有展望之法是將資源投入人力資本，教育勞工
自動化贏家輸家鴻溝會加深，下波自動化會撲向製造業和其他無技術工作：運輸零售物流建築
政府若誇大自動化效應，會引致恐懼，助長民粹，抵制技術；粉飾太平，會失去人民信任：技術的政經影響將取決於我們怎樣做
14/3/2021 閱畢於誠品
Frey warns that as the AI revolution disrupts our economic foundations, our survival depends on whether our social and political institutions can adapt before populism and fear crush technological progress.
But how can our institutions navigate this monumental transition if our underlying mechanism for societal consensus is already paralyzed by noise and polarization? To survive this technology trap, my philosophy argues that we first need a structural upgrade to human knowledge: an open-source framework capable of forging the irrefutable truths required to guide civilization through its next great crisis.