“讲”JavaScript语言
我对技术的价值以及技术提高生产率的能力坚信不疑。眼下生产率的提升方式还存在问题。从许多方面看，因生产率提高被甩在后面的人多于从中受益的人。我们可以这样来想，既然越来越多的工作被界定成了技术性工作（机械性工作少了，技术性工作多了），那么我们就需要更多的技术人才。以教育为例，今天的教育体系教你社会科学、哲学、英语和数学。实际上，懂得技术性知识或者技术体系的知识相当于掌握了一种语言，但今天大多数人没有从这个角度来看。
所以，如果在美国我们必须要学习讲英语，可能大多数人还要学习讲西班牙语，那为什么大家就不能学“讲”JavaScript语言呢？如果今天我们能培养出上百万的孩子，他们“讲”起技术来像讲任何语言一样熟练，那会怎么样呢？
你很可能会发现，如果你真的掌握了技术语言，你在日常生活中“讲”这门语言很可能会比讲话更多。我觉得编写代码是21世纪的蓝领工作。这没什么不对的。眼下代码“抽象化”已经发展得非常好。但在10～15年前，“编写代码”的含义可与今天不同，学起来相当困难。那时候我们用的都是非常低级的编程语言，使用的硬件也是现在不会再用的。今天，编程语言已经高度抽象。四五年后，我的孩子们会这样编写代码：在页面上画好东西，然后就会被译成代码。所以，“编写代码”的含义已经变得越来越简单。这样一来，更多的人都应该有编写代码的能力。
所以我觉得代码是一种全球通行的语言。学写代码吧，其他事情都是次要的。大学没有那么重要。写代码才是未来一百年最重要的技能。
Chamath Palihapitiya是The Social+Capital Partnership的创办人和主管合伙人。此访谈由麦肯锡旧金山分公司全球资深董事James Manyika主持。
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技术发展的未来图景：麻省理工学院教授Erik Brynjolfsson访谈录
本文将探究人类与机器间的新关系，解析当创新与就业及收入增长脱节时会出现的挑战。
“我们终于迎来了人类历史的重要时刻，可以用正常、自然的语言与机器对话，而机器也能理解我们的意思。”麻省理工学院的Erik Brynjolfsson教授这样表示。他探究了大数据在企业业绩中扮演的角色，机器人技术的崛起，以及生产率、收入和就业三者同步增长的历史关系的破裂。Brynjol fsson教授曾与麻省理工学院资深研究员Andrew McAfee合著“Race Againstthe Machine”一书（《与机器竞争》，Digital Frontier Press，2011年10月）。本次访谈由麦肯锡出版部的Rik Kirkland主持。下文为编辑稿。
值得关注的技术
许多了不起的创新项目正在开发。我们已经有机会看到其中的一部分。有几项创新已经开始产生重大影响。我觉得，未来5～10年会有越来越多的创新成果产生更大的影响。显然，大数据是所有创新成果中最为重要的，至少也是排在前列的。
我和AndrewMcAfee做了大量研究，观察大数据如何改变企业。我们惊讶地发现，有些企业的绩效远远高于竞争对手，就是因为它们能更加仔细地考核运营情况，充分运用超大容量的数据创造出更多分析型的管理实践。
我们还花时间对不同类型的机器人技术进行考察。举个例子，我们的朋友RodneyBrooks管理着一家机器人公司Rethink Robotics。我们细细体验了其中一款名叫Baxter的机器人。它每小时工作花费不到4美元，却能承“大数据是所有创新成果中最为重要的，至少也是排在前列的。”
Erik Brynjolfsson
是麻省理工学院斯隆商学院管理学教授，拥有Schussel Family教授头衔。
担很多基本和常规的人力劳动。相比其他机器人，这款机器人的重大进步在于：视觉能力的改善；感官系统的拓展；触感好；电机控制更加精密；自动操作性更强。
另一个让人惊叹的创新案例是谷歌公司研发的无人驾驶汽车。我有乘坐该汽车的刺激经历。汽车行驶在101号公路上，刚开始的时候有点吓人，因为你坐在车里，却没有司机。不过行驶一段时间后，你就会觉得“这还挺酷的”。等到行驶快结束的时候，我差不多已经习惯了。“车开得很稳很顺，坐在里面我越来越觉得安全。”事实上，我真的觉得坐在这辆车里比坐在波士顿的出租车里更有安全感。
还有一个大类是运用不同的人工智能来解答问题。我们让IBM的Watson超级计算机与麻省理工学院的学生一起参加Jeopardy！智力竞赛，结果Watson把大学生们打得落花流水。当然，IBM打造Watson的目的可不是为了在Jeopardy！中赢得75000美元的奖金。超级计算机可以在呼叫中心里回答问题，包括各种五花八门、意想不到的问题。它可以提供医疗诊断、法律咨询建议、金融服务建议等。
超级计算机能够利用巨大的数据集，回答各种各样毫无条理的问题。这种能力不仅赶上了人类，甚至超过了人类。这当中蕴含了太多的机会。许多岗位会受到这种新技术的影响，也有很多财富可能会应运而生。
人类与机器
我想我们终于迎来了人类历史上的重要时刻，可以用正常、自然的语言与机器对话，而机器也能理解我们的意思。使用Siri或某些自动语音应答系统时，你会感觉它们有点笨头笨脑。刚开始时，你试几下会觉得挺惊奇的，但是很快就会发现它们能力有限，让人有点失望。但是别着急，自动语音系统发展得非常、非常迅速。
可以把它与刚刚提到的技术结合起来，其中最大的突破就是与大数据的结合。现在，有上亿人在用语音系统，与它讲话，纠正它。这样就创造了一个闭环学习系统。这些语音系统（不只是Siri，还包括Google等）的学习速度要比以前快很多。单单通过处理大量数据，它们就能迅速增强语言理解力，这是在语言识别的最初阶段，依靠编写语义学和句法学代码所做不到的。
我可以继续举其他例子，但这些例子已经足以彻底改变我的生活，甚至是所有人的生活。不过就经济效益而言，最大的效益之一是让机器去做人类做不了的事情，或者做完全不同的事情。老话说：飞机靠的不是翅膀，汽车靠的不是轮子。机器所用的办法非常不同，因此能够以惊人的方式超越人类的能力。当然，它们也有其弱点。好处是这意味着人类和机器是互补的。机器并不完美，在某些方面也不能很好地替代人类。但是通过人机合作、人机竞争，我们可以获得比人和机器单打独斗更多的成就。
拿简单的游戏来说，如下棋，现在大家都知道，全世界的最佳棋手并不是人。但人们或许不知道，最佳棋手也不是计算机。其实，它是由人类和计算机组成的一支联合团队，既能打败下棋下得最好的计算机，也能打败下棋下得最好的人。
这就是关于人机竞争想法的一个很好的缩影。而现在，有很多公司正在努力创造新的商业模式，用技术把人团结在一起，并解决之前没法解决的问题。
生产率悖论
创新的速度从来没有像现在这样快过。事实上，查看相关统计数字，我们会发现生产率增长得相当顺利。生产率水平正处于历史新高，21世纪前10年的生产率增长速度又超过了20世纪90年代那大发展的10年。
但是另一方面，中等劳动者却每况愈下。美国中等家庭和中等劳动者的收入均低于1997年的水平。而且就业率也在下降，几乎可以说是暴跌。经合组织全球国家统计数据中也能见到类似情况。这就是我们这个时代的大悖论（登录TED，见Erik Brynjolfsson与经济学家Robert Gordon的辩论视频。2013年2月的会议上，两人就创新、增长与就业展开辩论）。
即便在接下来的5年中，技术的变化规模也会相当惊人。我认为每个人都必须为变化做好准备。
着手解决这一问题的办法是提出关键观点——没有哪条经济法则规定技术进步需要造福所有的人，甚至也没说需要造福大多数人。技术发展会把蛋糕做大，但在这个过程中有些人分得的蛋糕却更小了，这是完全有可能的。
说白了，这就是正在发生的变化，尤其是过去10～15年中发生的变化。历史上，生产率、就业率和收入中值水平是同步提升的。我不久前写了一篇文章“The Great Decoupling”。在文章中你会看到，生产率、就业率和收入中值水平等趋势的相互匹配贯穿了20世纪，但到了20世纪90年代末期，这些趋势却开始分道扬镳。由此来看，我们似乎确实生活在新的时代，技术所带来的影响也与过去不同。
公平地说，技术一直都在创造就业机会，也一直都在破坏就业机会。1800年时，美国有九成的人在农场干活，而今天这一比例不到2%。当然，不是所有其余的人都失业了。当技术把脱粒打谷自动化了，自然又会有新的工作冒出来。亨利·福特创建了汽车行业，乔布斯和比尔·盖茨等人创建了计算机行业，大量我们以前不曾想到的新职业随之出现。于是人们从一个领域转移到另一个领域。
我们希望看到这一切再次发生。但是数据显示，现在新工作的产生速度不像以前那么快了。我们实现了自动化，消灭了旧的工作，但是我们没有以同样的速度创造新的工作。谁也无法保证我们能够找到这些新工作。话虽如此，我倒不觉得这是一件坏事，因为经济进步和技术进步的最终目标都是为了能够用更少的工作创作更多的财富。以更轻松的方式创造更多的财富，这不就是我们想要的吗？如果我们身处《星际迷航》中的经济环境，复制机可以创造出我们需要的所有必需品，那并不一定是件坏事——只要我们的经济体系能和它适应，只要我们找到一个办法可以让人们共享利益。人们仍然可以继续去发现人生的意义和价值。
下一个10年我们可能会面临这样一个问题：如何创造一个更加灵活的经济系统，确保它的适应性和变化速度追得上技术系统的变化速度。
Erik Brynjolfsson是麻省理工学院斯隆商学院管理学教授，拥有Schussel Family教授头衔。此访谈由麦肯锡出版部的Rik Kirkland主持。
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“出海”已然成为越来越多中国国有企业努力的方向和必须考虑的课题。然而，中国国企的国际化成熟度偏低，与国际领先跨国公司还存在较大差距。它们在全球扩张的过程中还面临着许多有中国特色的挑战。如何才能将挑战转变为创造价值的机遇，从而更好地管理全球业务的复杂性？全球化“先行者”的宝贵经验和最佳实践值得我们借鉴。
注 释
[1].目前Google Now通过Google Search应用程序也可在iOS装置上使用。