《后工作时代》 王朝解读

《后工作时代》| 王朝解读

你好，欢迎每天听本书。

今天要讲的这本书，标题是《后工作时代》。这个标题是对原标题的意译，原本的标题直译更直观，就是“没有工人的工作”。什么意思呢？这本书要讲的就是，在这个数字平台和自动化大行其道的时代，“工作”不但正在减少，而且还在被“微工作”所取代。

这本书的作者菲尔·琼斯是英国萨塞克斯大学和德国非营利研究组织“数字自治中心”的研究员，主要关注数字平台的数据使用问题。他研究了包括亚马逊、谷歌、推特在内的美国硅谷科技公司，发现他们实际上非常依赖外包平台来处理数据，很多看似自动化、高科技的服务，实际上幕后都是由人工完成的。本书就通过这些公司的案例告诉我们，不是算法，而是这些报酬极低、有害身心的劳动驱动了数字化。劳动的形式正在被算法所改变，出现了一种工作了，但又没完全工作的“微工作”。

我先问一个问题，我们都听过随着AI的进步会取代很多工作，现在出现了各种各样的大语言模型AI，不光是ChatGPT，中国也有百度的文心一言、讯飞的星火等等，但是，是谁教会了AI算法识别哪个是猫、什么说法是阴阳怪气呢？从技术上来说，的确是有这么一群人给数据打好标签，提供训练AI必需的原材料，比如这几幅图是摩托车，那几幅图是自行车，但是这群人是谁？很多这种给算法“喂”材料的工作，实际上是通过众包平台，到非洲肯尼亚贫民窟、美国衰落的老工业区之类的地方，找那些边缘的廉价劳动力来干的。

我用一条新闻举个例子。根据2023年1月美国《时代》杂志的一篇报道，OpenAI为了调教自己的AI模型识别什么东西不该学，从互联网最黑暗的角落提取了包括儿童性虐待、谋杀、酷刑等等方面的数万条文本片段，找了一个叫Sama的外包商教AI学习善恶。这个外包商在本书中也有提到，不仅和AI公司合作，还和亚马逊合作，他们在肯尼亚、乌干达、印度培训当地的难民操作电脑，工资只有每小时2美元不到，而亚马逊的老板贝索斯每小时能赚一千多万美元。不仅工资低，工作者还需要浏览大量恐怖、血腥的内容，有工作者说这简直是“酷刑折磨”。有个段子说无骨鸡爪是老奶奶啃出来的，这个当然不是真的，但用在数字平台上，还真有点像，很多高科技产业的上游，的确是很粗糙的劳动形式。在这个充满科技奇迹的时代，自动化看起来就差最后一里地了，等训练好AI，人类劳动很快就是可替代的了，但从AI迭代和维护升级需要源源不断的新数据来看，这所谓的一里地恐怕比看起来的要远。

我把这本书分为两部分，第一部分是关于“微工作”到底是什么，和在平台经济之中发挥什么样的作用。第二部分，会探讨微工作有什么样的影响，在不远的未来，“后工作时代”可能会是什么样的。

我们先了解一下微工作是什么。

所谓微工作，和“零工”有点像，但和数字科技关系更密切，就是把一个很大的项目拆解成很多小单元，比如标注图片上的猫、给视频分类、转录音频等等，然后通过平台外包出去，发给每个人的工作都很简单，可能1分钟或者半小时就能搞定，也不需要特别复杂的技术能力。这个词最早是刚刚提到的Sama公司在2008年的时候提出的，当时Sama的CEO还用了“虚拟装配线”这个词，微工作就是虚拟装配线上的最小单元。你可以这么理解，就是一条虚拟流水线，不过每个岗位都是通过网络平台找的临时工，分散在全球各地。

刚才提到过亚马逊和Sama合作，但亚马逊自己就是微工作平台的鼻祖之一。他们的平台叫机械土耳其人。名字很怪，但是如果你听了这个名字的出处，你会觉得这个比喻用在微工作上还挺贴切的。

这个典故，其实是欧洲历史上的一个著名发明。欧洲在文艺复兴以后就开始流行各种机械装置，从钟表报时的时候弹出来的布谷鸟，到人型的自动木偶，社会上下都为神奇的新技术而痴迷。到了1770年，有一个发明家造了个“自动机器人”，外观长得就像一个土耳其人，身穿长袍，裹着头巾，蓄着胡须，左手拿个长烟斗，右手放在桌子上，桌上摆着国际象棋的棋盘。发明家声称这个机器人不但会下棋，而且棋艺超过人类。他带着机械土耳其人到处巡演，并且打败了绝大多数挑战的棋手，连法国皇帝拿破仑、美国国父兼科学家富兰克林等人都是它的手下败将。在表演的时候，桌子下的柜门还会打开，给观众看里面的齿轮和杠杆机械，表明这个机器人完全是由复杂的机械设计自动下棋的，没有人类干预。这个机器人被转手多次，直到19世纪三十年代还在巡演。恐怖小说和推理小说的鼻祖爱伦·坡当时在美国观看了表演以后，特地写了一篇文章，认为机器无法预测人类的下一步，绝不可能一直赢，机械土耳其人一定是骗局。

相信你也有所怀疑，18世纪哪来的复杂人工智能？没错，这还真是个障眼法。1854年因为火灾被烧毁后，这个机器人的拥有者才揭开秘密，里面真有人类棋手通过磁铁在操控。柜子看起来没有人，是因为里面有隐藏的空间，棋手用不同的姿势躲在不同位置，看起来柜子就是空的。在近一百年的时间里，它的拥有者们一直保守着这个秘密，底下换了很多次棋手，但戏法的秘密从未被揭露，人们一直不知道，看起来不可思议的新奇技术，背后还是人类自己。

机械土耳其人就像微工作和虚拟装配线，听起来很高级，但其实说到底，不是一种多么高级的发明。亚马逊的机械土耳其人网站最早是2001年提出的一个内部服务，用来把计算机程序的某些部分外包给人类。比如当时亚马逊需要从成千上万的商品中删除重复的产品，而机器没法确认文本和图片之间的细微差异是不是构成重复，这些任务由人类执行的速度比那时还不够聪明的算法快得多。亚马逊后来发现正在起步的平台经济非常需要廉价劳动力，就把这个服务做成了名叫“机械土耳其人”的平台，2005年正式上线。企业可以在这个平台上发布微工作，任何人都可以注册成为微工人，平台从中抽取20%分成。机械土耳其人网站现在有各种不同的外包工作，平台称之为“人类智能任务”，书里描述一个微工人可以一天之内就完成各种类型的任务，包括翻译文本中的一段话；转录一段英国口音的音频；向算法展示如何识别自行车；为电子商务网站写产品描述；给儿童色情等令人不快的内容打标签；去搜集附近快餐店的信息；甚至是上传一张自己的脚的照片。这些工作大多都是几美分，换算成人民币也就是几毛钱，但都是数字平台上最基础的工作。就像那个18世纪的戏法，隐藏在电脑屏幕后面的远程人力，完成了机器无法完成的任务，还被公司当成是算法的结果，亚马逊创始人贝索斯称之为“人工的人工智能”。

很多时候，我们看到的结果，就是这种人类配合算法的人机混合产品。本书写到的这种混合算法不仅是亚马逊和OpenAI这样的购物网站和人工智能公司在用，就连社交媒体、搜索引擎、汽车企业也在用。不过，值得补充的一点是，AI算法并不都是需要先用标记数据训练，才能自己生成内容的机器学习模式，比如现在也很常见的AI画画，大多使用生成对抗网络，是一种无监督的学习算法，作者并没有探讨微工作在这种算法中的地位。

比如现在改名叫X的推特，他们就建立了一个用来识别热搜关键词的“实时人类计算引擎”，用推特自己的话解释，就是“我们将这些搜索发送给真正的人类进行评判，然后将人类注释纳入现在的后端模型中。”听起来很高端吧？实际上就是算法检测到一个热搜关键词，马上把相关的推文发给亚马逊的机械土耳其人来打数据标签，最后再训练模型，根据内容推断客户偏好。书里举了个例子，是在2012年美国大选期间，当时的候选人罗姆尼和奥巴马辩论，聊到公共支出，罗姆尼说虽然他很爱一个叫“大鸟”的著名儿童节目电视角色，但自己还是会选择砍掉给电视台的补贴。“大鸟”马上就成为推特的热词，推特就把结果打包发给亚马逊，让微工人鉴别里面是不是有什么表情包啊，或者是涉及了什么相关事件啊，比如候选人辩论，把政治相关的推文和儿童节目的推文区别开。然后，推特的机器学习模型就会根据处理好的数据，学习判断用户到底参与的是什么话题，比如之前没有搜索过儿童节目，那他可能下次再发“大鸟”的内容，就不会收到儿童节目推广，而是会收到选举广告。

提到机器学习，我们都知道人工智能正在用机器学习飞速进化，那你有没有想过，机器学习需要大量的训练数据，比如Siri要听很多次不同口音、不同性别、不同年龄人念的“嗨，Siri”，才能保证听到这个口令就做出反应，这些数据是怎么来的？其实，这些处理好的训练数据就来自于机械土耳其人或者Sama这样的众包平台。也就是说，和手机由代工厂组装一样，算法模型也有微工作的数据代工厂。至少现阶段，看起来集成了高精尖技术的硅谷AI公司背后不是技术密集型产业，而是劳动密集型产业。

那么我们就来看看平台如何支配这个行业。作者提出平台可以分成两类，有一些平台分类比较粗，可以称之为初级众包平台，除了机械土耳其人是典型，还有德国的“鼠标工人”公司，他们在130多个国家开展业务，据说有两百万员工。还有一些平台更加精细，比如Sama，会为特定的长期客户量身定制机器学习所需要的数据，有专门给仓库机器人做识别标签的，有专门提供自然语言处理数据的，有专门做语音的情感分析的，就比如开头说过的ChatGPT需要的训练数据。精细平台和初级平台的最大区别，在于精细平台要求的技能会更专业，比如识别特定表情、光线条件下面孔的数据子集，或者是自然语言处理需要跨语言翻译的专业知识，这些并不是非常简单的工作，但是被切分成了相对廉价的小任务。

更糟的是，平台和微工人的关系并不像听起来的那么平等。书中描述，平台会有一些和收入挂钩的算法，比如说如果一个人打的数据标签和大多数人不一样，别人写的是红绿灯，我写的是交通灯，我的标签就会被认为是质量太差，不会收到报酬。这个质量标准非常不透明，也没有有效的投诉渠道。事实上，很多平台自称是中立的，不介入工人和任务发布者的纠纷，而且大多数情况下，任务发布者是匿名的，而注册的工人是实名的。平台还可以选择工作报酬的支付时间，但是如果账户因技术故障或者地址错误被平台封禁了，还没支付的工资也就没有了。

可以总结为，微工作就是高技术产业的低技术零工。我总结有这么几个特点，微工资、微技能、微时间、微保障。微工资，就是说任务报价一般很低，像机械土耳其人的报酬中位数在每小时2美元，而对工人来说，很多时候是领不到任务的。微技能是说技能的要求被切分到非常狭窄的方面，虽然很多任务的确只要会用电脑就能完成，但更主要的是上一份和这一份任务之间往往不相关，不会形成某种职业技能包，原本需要一系列专业技能的工作，也会被切分成低技能要求的小块，专业技能报酬和低技能报酬没有太大差别。微时间，主要是说微工作的时间构成非常零碎，很多任务持续时间不会太长，但可能要花更长的时间等待任务出现。最后这个微保障，就是平台只负责发布任务和报酬，不会形成雇佣关系，当然也就没有什么福利保障，他们会叫微工人“独立承包商”，甚至是“微企业家”。

那么，这些在这种条件下从事微工作的“微企业家”到底是些什么人呢？微工作的特点好像说明它只应该是就业的补充，而不应该成为正式工作的替代，我们可能会猜测应该是工资偏低的正式职工在空闲时间补贴家用。但实际上，很多的微工作平台的主要使用人群是最边缘的、最难找到工作的人，而他们只能靠微工作来获得勉强能在温饱线上挣扎的收入。有一个很好听的术语来形容这种专门让社会底层来提供服务的外包形式，叫“有偿众包”，也可以翻译成“社会责任外包”。

在巴勒斯坦和叙利亚的难民营，或者加尔各答的贫民窟，都有不同平台开设项目提供微工作，也有一些平台和监狱合作，让囚犯为初创公司训练算法。比如Sama说自己的使命是“通过数字经济为低收入个人扩大机会”，主要瞄准英语国家，特别是被排除在正式工作以外的人群，通过简单培训后，他们就能上岗成为“数字工作者”。Sama在肯尼亚达达布难民营有开展项目，让难民参与微工作。这个难民营是世界上最大的难民营之一，95%都是因为内战逃难到邻国的索马里人。在2008年金融危机之后Sama和美国政府合作，给那些在经济衰退和产业转移过程中失业的工人提供数字工作的“培训”，其实就是微工作。

又比如汽车产业，之前听书解读过一本《自动驾驶之争》，讲述了企业在这个领域的技术和商业竞争，自动驾驶一般通过车载摄像头拍摄周围环境，然后内置算法辨认环境的图像之中都有什么，比如车辆、行人、路障等等，但算法辨认环境的训练数据是怎么来的？答案可能会让你意外，是委内瑞拉的中产。由于委内瑞拉2014年后经济崩溃，通胀率一度高达百分之一百万，很多人不得不靠自己的电脑在微工作平台上养家糊口。在2018年一年内，75%的自动驾驶数据都是委内瑞拉人标记的，而他们的报酬只有每小时不到一美元，截止到2020年前，大多数的自动驾驶数据都还是委内瑞拉的。

平心而论，出发点很好，听起来能让社会底层进入新的数字经济，也是获得收入的机会。但实际上，微工作平台只提供收入，其他几乎什么都不提供，即便是这点收入，也实在太低了，需要做很多时间才能赚到糊口钱。一个在美国的微工人这么描述自己在机械土耳其人上的工作体验：“如果我每天工作12到16个小时，我每小时可以赚5美元。但那是有工作的时候，如果你没有工作，你只是在寻找工作，把这个时间也算进去，那么每小时的收入就会急剧下降。现在我们这样的人非常多，但高质量的工作却越来越少。有时候我半夜醒来，就会上网站看看有没有一些好的任务发布。如果你不立即点击，大多数人类智能任务就会消失。”还有调查发现肯尼亚的微工人一周工作78个小时，这绝对不是零工的劳动强度了。

怎么会这样呢？数字科技的发展、自动化水平的提高，不应该是让生活和就业变得更轻松吗？这要从微工作真正的源头开始说起了，作者总结为数字经济时代的“不完全就业浪潮”，或者说劳动力长期相对过剩。听起来很专业，怎么理解呢？其实就是说，技术进步会提高生产效率，这时会有一些企业不得不裁员，会有人失去工作，但一般随着生产力提高，新产业赚了更多钱，就会继续扩张，原先失业的人就会在新产业中重新就业。但是，数字经济时代，这个循环被打破了。为什么呢？

作者主要讨论的是发达国家的平台经济情况，他总结有三个因素推动了这一进程：数字经济的自动化减少了劳动力需求、第三世界的产业转移、制造业和服务业的产业结构变迁。

自动化这个因素很容易理解，用的机器人越多，需要的人越少，被替代的劳动力要么压根不会随着产业扩张而被吸纳，要么就是重新吸纳的比例太小，比如原先五百人的生产线，只需要二十个人就能监督机器人完成，还是有四百八十人要失业。

而第二个产业转移，其实也很直观，在二十世纪八十年代之后，包括东南亚和中国在内的第三世界开始融入市场经济，全球劳动力供应大幅增加，相对也更为便宜，随之而来发生了全球性的产业转移，为不少发展中国家带来了高速的城市化、工业化和经济增长。但总体来看，在剧烈的全球化竞争之中，全球经济系统出现的不是就业增长，而是转移就业，比如劳动密集型制造业从发达国家转移到了劳动力更便宜的国家。这些转移没有在发达国家创造新的就业，同时也没有完全吸纳发展中国家的劳动力，全世界的劳动力供应过剩在自动化的共同作用下更加突出。

第三个因素说产业结构变迁，主要是说服务业在发达国家经济结构中所占比例大幅上涨，但服务业相比制造业而言，对科技进步更不敏感，比如保洁、餐饮等等，劳动形态基本上不受自动化影响。从制造业技术升级中失业的专业技术工人，很可能没法在服务业中找到需要相应专业技能的工作，于是不得不接受微工作。由于技能和知识不匹配，那些从制造业转移过来的劳动者在服务业中总是相对过剩的。

总结起来就是，在几大因素影响下，经济增长和新劳动岗位增长不匹配，无法获得大众印象中稳定、有保障的标准就业，很多劳动者不得不接受“不完全就业”，也就是高度临时性、随机性、偶然性的非正式工作，微工作就是其中的最新形式。他可以一天干无数种工作，可他不会被认为是职业人员。微工作和工作的最核心差别就在这里，由于没有真正的工资，微工人不被认可为真正的工人，他们的劳动被冠以“培训”或者“兼职”的名义，看起来拥有正式工作比不了的独立性，但实际上却只是有了更多找工作的时间。自动化并不必然让生活变得更美好，反而还可能是被不那么美好的生活所支撑的。

听到这，你会不会想，未来的后工作时代是什么样的？是不是只有悲观结局呢？作者其实比想象得要乐观一些，他认为其实好结局已经萌芽了。但在讲好结局之前，我们还是有必要先听听坏结局会是什么样的。

现在微工作的无序扩张，已经隐含了走向坏结局的可能性。比如作者说，有不少的微工作也可以被称作是“掘墓工作”，给自己挖坟墓的工作，这是什么意思呢？其实有两个层面的意思，第一层比较直接，是说他们的工作成果可能真的会给他们带来生命威胁。比方说，很多中东难民营里从事微工作的人，有时候他们给图片标记哪个是建筑物、哪个是行人，这些标记数据或许最后会用在监控他们住所的美军无人机上。

第二层的影响更偏经济，也更加长远，是说随着人类智能教会了人工智能，工作会变得更少，特别是这些最边缘的低技能工作是最可能被算法取代的。换句话说，教会徒弟，饿死师傅，这个师傅就是微工人，他们现在的工作就是给自己未来的工作掘墓，以后工作会流失得越来越多、越来越快。

如果这些工作对他们自己有害，为什么还有人选择干这些微工作呢？答案就是我们之前提到的，为了给雇主的算法保密，任务信息很不透明，工作者不知道自己的工作内容会用来做什么。像谷歌、微软这样的大公司会先用供应商管理系统分给内部平台安排微工作，再用自己的微工作平台转给Sama那样的外包平台，同时还会签署保密协议，然后再由这些微工作平台把任务分发出去，当各个微工人领到任务时，只知道是打标签、转录，无从了解这些工作成果的实际用途。对于微工作平台来说，他们可以把自己包装成科技公司而不是劳务公司，获得更多的投资，而对背后的大公司来说，模糊化自己的存在可以避免对庞大的劳动者负责。平台和大公司都很清楚，他们的秘密棋手是微工人，而那个机械土耳其人里面的机关就是他们的算法，微工人只能在算法内工作，服从算法给出的安排，而不被允许了解工作内容应用在什么方面，也不被外界看到他们的劳动。

这个坏结局，其实听起来会有点像一个现在很流行的艺术风格：赛博朋克。如果用六个字概括赛博朋克，就是高技术、低生活。在赛博朋克的文艺作品里，一般都会描绘一个被科技垄断企业所主宰的社会，所有的生活服务都渗透着高科技。城市到处都是彩色霓虹灯，但在高耸入云的摩天大楼底部，无法享受高技术的人口拥挤在社会秩序边缘苟延残喘，别人用来享福的科技，压得他们喘不过气。刚才提到的很多微工作平台就有主宰一切的倾向，他们会设计一套复杂的评分算法，比如如果在规定时间内没有完成任务，或者反馈数据错误率高于平均水平，评分就会下降，导致用户以后更难接到任务，更不用说还能直接注销账号了。通过这些算法，平台能够确保工人都遵守规则，服从管理。特别是亚马逊的机械土耳其人，他们不但想管理微工人的工作，还想控制消费：亚马逊在很多发展中国家经常不发工资，而是发亚马逊商城礼品卡点数，实现从生产到消费的完整闭环。

在这个坏结局里，掘墓工作不断消灭剩余的工作，被边缘化的失业人口不断增加，社会严重两极分化，走向算法主宰一切的未知未来。

坏结局令人沮丧，那自动化的好结局会是什么样的？作者说，其实就在微工作之中，已经表现出了更好未来的可能性。马克思曾经在《德意志意识形态》中提到，在物质条件高度发达的未来，任何人都可以在自己喜欢的部门内发展，社会调节了整个生产，所以人们就可以随自己的心愿干不同的事，上午打猎、下午钓鱼，但这不会成为猎人或者渔夫那种固定的职业。微工人今天教AI认字，明天教汽车认路，其实已经能够在多样化的劳动这个意义上靠近这种畅想，微工作的倡导者们也承诺会赋予劳动者独立、灵活、悠闲的工作生活，那是什么阻碍了这些承诺真正实现呢？本质的差异在于现在的社会中，物质生活条件的基础是物质收入，对于拿不到足够工资的人来说，也难以维持基本生活，独立和灵活意味着贫困和不稳定。现在的微工作，只是一种过渡或者补充，不是尊严生活的保障。但是，当制造、物流、驾驶等等各个领域都用自动机器取代工人的时候，虽然能拿到工资的人就会变少，但也意味着这些领域的供应也会迅速增加。

作者提出，在未来，医疗、水电气、住房和食物等等生活基本条件不再高度依赖人类劳动的时候，人类社会应当建立“普遍基本服务”，为所有人免费提供这些服务，在此基础上保证所有人的充分发展。也就是说，随着自动化规模扩大，生活基本服务的供应成本不断降低，普遍基本服务的规模也应该相应地扩大，让工资不再成为基本生活的必要条件，原来在微工作平台上由于工资太低，为了糊口而不得不增加工作时间的情况就会逆转，多样化、时间短、自由选择的微工作就能为大众提供真正的休闲式劳动或者个人成长机会。不仅如此，在这样的社会里，提供基本生活条件的算法也不能仅仅是大企业的技术黑箱，社会成员都应该有权了解，甚至参与管理。比如原来用来根据客户偏好推送广告的算法，可以用来根据个人兴趣推送工作任务。原来困住工人的算法，现在可以用来服务工人。

总结一下，微工作和自动化未来有坏结局和好结局，核心差异是工作收入是不是基本生活的前提条件。如果工资的稀缺也会造成物质条件的稀缺，那么社会会被算法这样的自动化技术所主宰，而如果自动化能提供“普遍基本服务”，那么社会就会拥有更多的可能性。当然，听起来很美的后工作时代乌托邦到底要怎么才能实现，比如企业视若至宝的算法如何能成为公共资源，社会还需要更多讨论和尝试才能形成共识。但这首先要建立在能够识破21世纪的新机械土耳其人的基础上，要先看见微工人的困境，才能找到并解决造成困境的问题。

《后工作时代》的精华部分，我就为你介绍到这里。

眼下，由于微工人在地理和组织意义上都很分散，他们之间缺乏相互了解，大多数情况下，他们的怒吼只会在隐形的投诉处理链条中变成服务器的轰鸣声，无法被社会所了解，也没法改善自己的处境。但办法总比困难多，已经有人正在行动起来。巴西的“无家可归的工人运动”就提出要把失业、不充分就业、非正规就业的人都团结起来，要求更好的住房条件。还有美国有一些给劳动者提供物质补给、精神安抚的工人中心，也成为把孤立的微工作者连接起来的地方。还有人做了微工作网站的插件，以前只有任务发布者在幕后评价工作质量，这个插件让工作者可以对发布的内容进行评价，反过来监督平台。还有人做了专门的论坛，微工人可以交流心得，估计最近做的工作到底是什么公司的项目。声势最为浩大的，还是针对亚马逊的写信运动，抗议者们一起向平台投出投诉信，引起媒体和社会各界一同向亚马逊施压，提高工作价格、重视劳动者权利。其中有一封信很简单，但振聋发聩，“我是人，不是算法。”

用著名历史学家E·P·汤普森的话来说，理想世界不会像太阳一样按时升起，它必须被人制造出来。在AI席卷全球的当下，我们既要当仁不让地认识新技术、驾驭新技术，享受科技进步带来的好处，但我们也必须要看见技术背后的阴暗面，防患于未然，像爱伦·坡一样多想一层，而不是一看到机械土耳其人下棋就沉浸于技术的神奇，忘记追问技术的细节。怎么能让每个人都能够享受自动化的成果，而不是被自动化排挤？怎么样能让每个人即便没有真正的工资，也能够获得基本的生活必需品服务？这些问题都还没有标准答案，希望我们能交上一份令后人满意的答卷。

好，以上就是为你介绍的全部内容。你可以点击音频下方的“文稿”，查收我们为你准备的全部文稿和脑图。你还可以点击右上角“分享”按钮，把这本书免费分享给你的朋友。恭喜你，又听完了一本书。

划重点

1. 微工作和自动化未来有坏结局和好结局，核心差异是工作收入是不是基本生活的前提条件。

2. 自动化并不必然让生活变得更美好，反而还可能是被不那么美好的生活所支撑的。