2019年諾獎得主杜芙若及班納吉曾在《Good Economics for Hard Times》中探討人工智能對就業市場構成的威脅：「對經濟增長感樂觀的人，跟對勞工前景感悲觀的人往往是同一批人；他們都認為未來增長主要將由取代人類勞工的機械人驅動。」他們又引述麻省理工同事著作《The Second Machine Age》的觀點：「數位化將使擁有「普通」技能的勞工變得越來越多餘。」
不少科幻故事都有類似憂慮。未來「人工智能」會否發展到大規模取代人類的地步，使其陷入生存困境，以至瓦解對自我的價值和肯定呢？作為國際金融中心，面向西方社會，香港對這個迫切問題的關注，偏不合比例地少。政府一味拆牆鬆綁，要短時間內大增土地供應，這是港大首席副校、前領展高層兼團結香港基金顧問王于漸鼓吹多年的思路。誰知深層次問題源於過度房屋金融化，差餉物業估價署《香港物業報告 2021》揭示，涉及空置物業便多達 52,366 伙，香港現時未善加利用的土地房屋資源又有多少？難道樓價屢創新高，不是太多資金湧入所致，而純是供應不足？不對症下藥（例如當初沒推行空置稅），又忽略加息周期、移民潮及地緣政治轉變的長遠影響，全速造地和起樓，以為樓房是財富的同義詞－這也是王于漸大力宣揚的想法——蓋得幾多得幾多，後果隨時比八萬五更不堪設想。
AI失業潮是未來一個頗大的變數
假如到時年輕人的工作和收入朝不保夕，還有置業的意欲，揹上半輩子的債務麼？乏人接貨的樓市，而新樓源源不絕地供應，到時會怎樣？三年前，阿里巴巴集團前副總裁車品覺在《信報》撰文《AI掀失業潮 政府宜早應對》。他這樣說：「幾周前我在倫敦探訪一間使用人工智能幫助企業解決法律文件校對的初創公司，從前專業人員需要幾周時間才能完成校對工作，如今居然可以在幾秒之內完成，還能根據場景給出相應的修改建議。如果把這個例子擴大，距離「腦」力密集的工作被廣泛取代的時日不多了。」
筆者對「根據場景」這說法特別有印象。具體是怎樣，車品覺沒多說，會否意味在三年前，甚或更早時候，AI已開始具有深度學習的皺形，某程度像人類那樣理解世界？人類一向自詡有機器所無法取代的智能，但發展下去，誰保證AI不會超出我們目前的想像範圍，與人的思考方式和能力趨同／近？（學者曾國平曾分析：「人工智能暫時只能在準繩度和應用範圍之間作取捨。要比人類智能優勝，就要將活動範圍收窄，讓人工智能從人類腦袋處理不了的大量數據中學習，將一些簡單步驟做到盡善盡美。將範圍擴闊，大量數據就於事無補，不擅溯因法的人工智能表現就會大打折扣，隨時比一個普通人做得更差。）
縱使不會完全取代人，但有一定感知能力、可「理解」不同情景含意的AI，仍會令低技術以外的工作職位陸續消失。中高學歷的專業人士，不難被配備最先進AI裝置、學歷較底、薪酬更少的人所取代。當出現一個階層擠壓下一個階層的現象，骨牌效應將令社會全方位向下流，只有少數精英及富二、三代例外－這是向著我們迫近的未來嗎？若倒數已開始，理論上，社會應該如何未雨綢繆？
不少人以過往工業革命或轉型為例，認為舊的工作消失之餘，同時有新工種誕生，有加有減，無須過慮。問題是，假如高科技的發展原則和方向，都視以最少的人做最多的工作為最佳，那麼，新工種的生命周期一定比過往人類社會不同發展階段為短，能在更替如此急速的就業環境下生存到，已極不容易，遑論活得好。何況，這些工種對大多數被高新科技淘汰的「舊人類」來說，大概可望而不可即，人力資源錯配的問題又該如何處理？
有專家學者倡議「再工業化」，政府亦大搞高新科技，但對於這些計劃可為幾多人創造職位，暫時看不到有多少著墨。如果這些高科技都是以減省人手為目的而開發，受惠的就只會是少數精英階層，例如大發展商、融資單位及大學研究部門等。
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