武汉的萝卜车正在猛跑，对网约车和出租车司机已经造成巨大的压力。据称，到6月，武汉的萝卜车已经达到1500辆，6月总订单达到300万笔，每6公里约4元，比有人驾驶的网约车便宜不少，当月事故率为零。
对AI驾车的安全性质疑被证明是多虑了。百度根据海量的真实驾驶图景数据对模型进行训练，安全驾驶可以达到几十年老司机的水平。每一次更新可以迅速传达到每一辆萝卜车，使得全车队都达到一致的几十年老司机水平。当前事故率已经低于有人驾驶，未来做到大大低于很可以期望。而且AI驾车不会路怒，不知疲倦，不会因为聊天、接电话而分心，不会违反交规，不会因为烟味、垃圾而把车内弄脏，加上不会打假单、绕路骗人、性侵女乘客、诱拐孩子，好处太多了。有人怀念和司机的聊天，用聊天AI代替，配上林志玲的声音，一点没有难度，可以从海德格尔和霉霉聊到房地产和邻居家的猫，无缝切换，全程奉陪。
据报道，百度股票因为萝卜而上涨很快，很多业内公司跟着沾光。但不少司机每日进账从400元级下降到300元级，其中一些直接离开了行业。估计以后会更多。萝卜车不辞昼夜，削价多跑，肯定对有人网约车造成冲击。300万笔萝卜单就是有人网约车减少的300万单。
网约车已经成为中国的兜底就业，更多的萝卜（还有青菜、土豆、西红柿）登场后，对网约车司机的就业是巨大的冲击。兜底都兜不了底了，怎么办？
人们喜欢举汽车和电灯的例子，来证明技术替代的进步意义。汽车产业、电气行业带来的就业和财富远远超过马车和蜡烛行业。但在萝卜车的问题上，汽车和电气似乎成为反例，人们看到的只是网约车司机的下岗。这是不对的。
汽车、电气带来的就业增加不仅是整个经济扩大后的间接效果，也是直接的。
在风灯时代，有个职业是点灯人。每天他（点灯人还真基本上是男的）天黑时用长杆尽端的火苗沿街点燃一盏盏路灯，灯油少了还要爬上去加油；天亮时则重复同样的路线，但用罩子扑灭灯火。蜡烛也是差不多的意思，只是固体燃料代替风灯的液体燃料。欧洲电影里讲电灯时代以前的故事的场景里常能看到。电灯使得这一曾经收入不错、很受尊敬而且邻里能见度很高的职业完全消失。
汽车不仅要有司机和机修，还拉动了修路、造桥、交管，更是间接拉动了钢铁、化工、塑料、机械、电气工业和就业，还有石油从勘探、开采到提炼、分配的一整条产业链及相关就业。从马车夫到养马场，就业即使在高峰也不可相提并论。
回到AI网约车，电车本身拉动的产业和就业不多说了，这不是重点，重点在AI对司机的替代。
AI的人力要求现在还很难看到全景，但回到上面用大量驾驶实景训练AI模型的问题，这些实景不是从车载行驶记录仪上直接“抠下来”、“灌进”数据中心就可以开训的，那必定导致“垃圾进、垃圾出”，必需首先标注，去芜存菁。有一定的自动标注方法，但依然离不开人工，大量的人工。随着AI驾驶车辆的铺开，更多的驾驶实景数据还在迅速反馈回来，实际上模型训练差不多“永无止境”。很少有人提到这里的人力需求。
AI的另一个人力要求是模型测试。训练完后，需要有严格的质量控制，确保不会出现意外甚至有害的模型行为。同样，有一定的自动测试和评估方法，但依然离不开人工，大量的人工。测试人员要设定各种测试场景，并根据测试结果和现场反应，增加新的测试场景和更新原有测试场景。用于模型训练和用于测试的数据有相似性，但必须互相独立，以保证模型的准确性。这个人力要求同样很少有人提到，就目前来看，也是“永无止境”的就业需求。
下岗的网约车司机未必能直接转岗到这些岗位，但在一定的再培训后也未必不能，尤其是其中基础教育程度较高的部分，比如炒得很热的很多“大学生网约车司机”。实际上数据标注和模型测试工作的技术门槛并没有那么高，高中生稍加培训也能做。
这只是AI驾驶和网约车，AI还有更大量的应用，数据标注和模型测试也只是AI人力资源要求的一部分。
断言AI只是“祸害”就业，而看不到AI带来的就业，这是短视了。
回到“兜底”就业，既然这是兜底，就不应该把这当作正常就业场景的主体部分之一，兜底永远应该是过渡的、暂时的。没人喜欢也没人愿意长期停留在“底”上，也没人应该期望“底”会长期为自己留着。底毕竟是底。世界是在不断前进中的，这也意味着“底将脱底”，因为社会在整体向上移动。
“乡下人的悲歌”说的是美国人的事，但对所有人都有启示：在很多时候，能否“拔底而起”是个心态问题，而不是运气或者出身问题。在改变命运方面，不能坐而论道，要立而行之。在网约车作为就业保障方面，同样有这个问题。
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