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站在藍色巨人的肩膀：IBM實習告訴我，永遠要嘗試「超越期待」

2015年的夏天，我很幸運有機會走到IBM這位藍色巨人的肩膀上，踏入科技領域，更從業務部門與其他實習生的身上，領略IBM的博大精深與見識各個實習生的看家本領。

進入正題前，必須承認在進入IBM實習之前，對於科技業的涉略與認識並不深；而這時候，實習就不僅是踏入職場的熱身賽，更是對於往後就業的選項是認識的好方法。

而我因為這份實習，對於科技業有更深一層的了解與興趣，而在實習結束之後，仍持續關注科技新知與未來發展，而我想這就是實習的意義之一：探索你好奇的未來工作領域...

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昨晚講我對《廿一世紀資本論》的一些有趣的觀點和心得，放心，這些觀點不會在星期六的講座重覆。其中一點是，這個世界的貧富兩極分化，若根據《廿一世紀資本論》，是因為財富及其回報而來。這個因素不是沒有影響，但影響又不是那麼大。兩大因素令到收入分配極不平均。就是工作所需的知識是否可以被電腦或機器所取代，而這知識是有多難去習得。簡單來講，一份工愈是簡單，需要的知識較少，其實隨時可以被機器或電腦取代。而那些很複雜的東西，暫時是機器未能計算到，而一定要用人去計的。而基本上生產力在過去幾十年是沒有很大進步，但需要更長時間去作訓練，於是極少人能夠習得。
第一，因為電腦和機器還是在處理死板的東西。有些工廠工，還是需要受過長期技術訓練的工人，而機器暫時未能取代得到。那僱主都未能隨便炒他，也要給他較高的人工。因為要取代他要訓練另一個人，也需要很大的成本。那麼這些工也值一點錢。但是更加值錢的工作，如醫生、大律師、投資銀行家。這牽涉到貧富懸殊。以前都不見當中的薪金差距那麼大，因為生產力過去沒有大進步。有些東西是進步得很厲害。那些東西就不停地跌價。舉例，今日一部電腦已經比1960年全世界所有IBM電腦加起來的運算能力的總和還要高。實際上電腦的價值已跌到幾乎零了。但是教育是沒有進步，仍然是那樣在課室上課，仍然labour-intensive。一個老師教三十個學生，他可以教三十年，但一個學生也要讀近十八年。於是如果一個人由頭到尾都是由同一老師教，那麼一個老師終身可能只是教到廿多個學生。這是多麼昂貴的一件事。然後因為掌握新科技，需要讀書的時間也愈來愈長，以前也不用讀那麼多長間。由幼稚園到大學，大約要十九年時間。

如果讀醫科，大學要讀五年，出來實習兩年，便是廿三年，再讀專科又要讀三年，加上一年實習，總共要廿七年才考到專科牌。所以最年輕的專科醫生也要三十多歲。而看病仍是一件毫無進步的事，仍是一個對一個。一個毫不進步，而需要那麼大成本。讀這麼多書，成本自然高，而又不是人人都能夠讀得到，當中已經篩走了很多人，所以這些不可取代的東西便很貴。所以教育和醫療的成本就是不斷向上。

第三，投資銀行家方面又做甚麼呢？ 現在世界資訊發達，誰找到一個像阿里巴巴的公司，就會發達。全世界都在找阿里巴巴。那給他的代價是很高。因為那獎賞那麼大，所以佣也那麼多。但那是可以賺一千倍和不賺的東西。在整個資訊時代，如何把資本作有效的運用，大家都競爭得很厲害。而競爭得厲害，所以大家都找最能幹的人去做，因為那差不多是勝者全取的。那些人當然又要讀很多書，萬中選一，由哈佛等名校出來，那又是很貴。這班人實際上又是做成收入不平等的一大因素。

如果工作輕易被電腦或機器取代，那便不值錢。或者很簡單，任何人都會做的，那也不太值錢，只可以夠生活。

但我想講的是，為何所有發達國家的最入息中位數都不會升，是因為這些工升不到價。但我要講一個惡耗。未來十五年，這些工由ai取代，像教書都有機器人如真人那樣教。醫生全都是用電腦做。連這些工都能夠被取代。舉例，以前不能被取代的，像司機，去到2020年，自動駕駛汽車將會推出。基本上現在已在加州拿到牌，試驗駕駛由紐約駛到洛杉磯，安全程度比人駕駛更高。在香港只要加裝一些發訊處，就可以很穩定。如果連這些工作也被取代，財富更加高度集中。只有那些會寫人工智能的人才會值錢。那時候，我也不知世界會變成怎樣。有人話工始終會有，但那已是不值錢。一個故事，在120年前，有兩隻馬在談，他們話現在將有汽車，他們很快沒有工作了。那隻馬話不會的，會發明一些新工給我們，但馬的數目結果是大減。馬變成只是遊戲和賽馬。人的數目不會大跌，但要由其他人去養，那麼wealth distribution會很厲害。到最後人工智能可以寫人工智能，終有一日，他們沒有事做不到。我覺得人類收入分配的非常大危機。


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