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引言：越來越多的公司正開始引入智能機(jī)器，以取代效率低下、成本高昂的人類雇員。那么有關(guān)自動(dòng)化你需要了解哪些東西？以及它會(huì)對(duì)你的工作造成什么樣的影響？使用柔軟而靈活的手指，這條機(jī)器手臂可以伸到貨架上撿取蘋果，然后將它輕輕放入籃子中。有些人的觀點(diǎn)非常悲觀，擔(dān)心機(jī)器人可能搶走人類工作，這會(huì)真的發(fā)生嗎？哪些人的工作正處于危險(xiǎn)中？你的工作五年后會(huì)變成什么樣？這些問題的答案可能會(huì)讓你大吃一驚。

       中產(chǎn)階級(jí)陷入危險(xiǎn)

       研究報(bào)告顯示，美國(guó)47%的人類工作正處于被機(jī)器取代的危險(xiǎn)中，英國(guó)約有35%工作受到自動(dòng)化威脅。在發(fā)展中國(guó)家，自動(dòng)化的威脅更高，大約2/3的工作都被自動(dòng)化威脅著。但是機(jī)器搶走人類工作的說法并不新穎。美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校的金融學(xué)教授巴格·喬杜里(Bhagwan Chowdhry)稱：“自動(dòng)化以前已經(jīng)發(fā)生過。”他指出，在工業(yè)革命期間，工廠中就曾出現(xiàn)過自動(dòng)化，許多機(jī)器代替了人類紡織工人。

       那么這次有什么不同？喬杜里說：“它不僅會(huì)影響到藍(lán)領(lǐng)工人，許多白領(lǐng)工人也無法獨(dú)善其身。”很多時(shí)候，我們認(rèn)為低工資、低技能的工作最危險(xiǎn)，比如倉庫工人或出納員。但是自動(dòng)化也會(huì)影響中等收入的工作，比如書記員、廚師、辦公室職員、保安、初級(jí)律師以及檢察員等。

       未來工作

       答案可能不僅僅是公司有這樣的義務(wù)，學(xué)校同樣應(yīng)該發(fā)揮出自己的作用。在技術(shù)進(jìn)步如此快速的世界里，我們當(dāng)前的教育結(jié)構(gòu)可能已經(jīng)不再適用。美國(guó)麻省理工學(xué)院“數(shù)字經(jīng)濟(jì)倡議”計(jì)劃主管埃里克·布萊恩喬爾夫森（Erik Brynjolfsson）警告稱：“我們擔(dān)心的是，我們的教育、培訓(xùn)以及政治制度無法跟上技術(shù)進(jìn)步的速度。最終，很多人可能被落在后面。”

        布萊恩喬爾夫森與Ocado技術(shù)官保羅·克拉克（Paul Clarke）都認(rèn)為，學(xué)校教育需要教授學(xué)生如何應(yīng)對(duì)AI和機(jī)器人廣泛存在的世界。值得注意的是，我們還沒有改進(jìn)教育、培訓(xùn)以及政治制度。在工作場(chǎng)所，員工們也不斷被要求學(xué)習(xí)新的技能，而不是整個(gè)職業(yè)生涯都不需改變。

      輔助人類

       學(xué)習(xí)如何與機(jī)器人協(xié)調(diào)工作也是的。麥肯錫公司高級(jí)合伙人詹姆斯·曼伊卡（James Manyika）解釋稱：“我們可以將重復(fù)性的工作交給機(jī)器完成，解放出來的人類則可以去做更有價(jià)值的工作。這可能對(duì)工資產(chǎn)生巨大的下行壓力，因?yàn)闄C(jī)器將承擔(dān)起所有困難工作。這也意味著，更多人將在技術(shù)輔助下工作，為此競(jìng)爭(zhēng)可能更加激烈。”

       但是這里也存在更大的問題。除了收入降低、中等收入工人面臨潛在失業(yè)影響外，政府本身也可能面臨許多基礎(chǔ)性問題，比如稅收減少、不滿投票增加等。幸運(yùn)的是，依然有許多工作只能由人類來做，機(jī)器無法勝任。比如新加坡研究人員給出的例證，他們正嘗試教授2個(gè)自動(dòng)化機(jī)器臂組裝平板包裝的宜家椅子。雖然使用了的設(shè)備，但是這兩個(gè)機(jī)器依然無法很好地完成最基本的任務(wù)。

       對(duì)于機(jī)器人來說，即使從混亂的部件中區(qū)分不同物體也是個(gè)巨大挑戰(zhàn)。在測(cè)試中，2個(gè)機(jī)器人用了1分半鐘才成功將插銷放入椅子腿中。而這還僅僅是家具組裝的最基本工作。哈維斯（Hawes）解釋稱：“當(dāng)你想讓機(jī)器人組裝家具的不同部件時(shí)，將會(huì)遇到真正的挑戰(zhàn)。機(jī)器人可以安裝好宜家的抽屜，但為衣柜組裝同樣的抽屜卻很困難。因?yàn)榱悴考煌?，即使有些裝配步驟相同。人類則沒有這樣的問題。”

       人類優(yōu)勢(shì)

       從更強(qiáng)的靈活性到更好的個(gè)性，人類總是在很多方面勝過機(jī)器人。布萊恩喬爾夫森說：“隨著重復(fù)性的工作被自動(dòng)化接管，我們發(fā)現(xiàn)創(chuàng)造性技能需求不斷增加。我們還發(fā)現(xiàn)，那些社會(huì)技能需求也水漲船高，比如包括照料、培訓(xùn)、說服、談判以及營(yíng)銷之類的人際交往能力。”

       其次是創(chuàng)新領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)擅長(zhǎng)分析問題，并可不厭其煩地執(zhí)行重復(fù)性的任務(wù)?？墒侨祟惔_認(rèn)為這種單調(diào)的工作相當(dāng)乏味。麻省理工學(xué)院的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)倡議”計(jì)劃設(shè)置100萬美元獎(jiǎng)金挑戰(zhàn)賽，旨在鼓勵(lì)企業(yè)充分利用最典型的“人性”與技術(shù)。麥肯錫的曼伊卡說：“目前我們向保姆支付的薪酬非常低。與之相似，大量藝術(shù)和創(chuàng)意工作也不。面臨的挑戰(zhàn)是我們?nèi)绾卧u(píng)估創(chuàng)意輸出或那些不愿意讓機(jī)器接管的工作的價(jià)值。”

       世界是為人類設(shè)計(jì)和建造的，制造機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中運(yùn)行這些能力是個(gè)重大技術(shù)挑戰(zhàn)。Ocado正與歐洲多家大學(xué)共同研發(fā)的項(xiàng)目名為SecondHands，即機(jī)器人維護(hù)輔助工作，證明人類與機(jī)器人可以協(xié)作。哈維解釋說：“它有能力將工作提升到比人類更高的高度，從其行為指令方面來說，這是相當(dāng)簡(jiǎn)單的。但當(dāng)人類技術(shù)人員充當(dāng)，他們可以組成非常棒的團(tuán)隊(duì)，可以發(fā)揮機(jī)器人的力量。”

       道德問題

       目前大約有170萬個(gè)機(jī)器人投入使用，它們主要被用于工業(yè)環(huán)境中，這些領(lǐng)域很少有人類能夠踏足。隨著機(jī)器人數(shù)量增加，它們承擔(dān)的工作也會(huì)越來越多，很可能需要人類與機(jī)器人攜手并肩工作，但這也會(huì)增加人類被傷害的危險(xiǎn)。歐洲議會(huì)下屬法律事務(wù)委員會(huì)副主席馬迪·德爾沃（Mady Delvaux）呼吁稱：“我們需要更高透明度，以便我們可以了解機(jī)器人如何做事，以及它們行為表現(xiàn)的幕后因素。”

       德爾沃最近正在歐洲議會(huì)中努力推動(dòng)為機(jī)器人和人工智能立法。她為歐洲議會(huì)匯編的報(bào)告指出，迫切需要新的立法以處理可能發(fā)生的意外。如果機(jī)器人出現(xiàn)違法行為，應(yīng)該承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任。舉例來說，AI算法可能選擇一系列金融交易以便實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，但卻不符合監(jiān)管部門錯(cuò)綜復(fù)雜的規(guī)定。德沃爾和同事們也敦促道德委員會(huì)幫助指導(dǎo)我們與機(jī)器人之間的關(guān)系。她說：“有些東西必須受到尊重，比如人的自主性以及隱私。”

       這或許也凸顯出處理AI的另一個(gè)令人困擾的問題，即偏見問題。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在用數(shù)據(jù)培訓(xùn)時(shí)表現(xiàn)非常好，但最近研究顯示，AI可以被培養(yǎng)出性別歧視和種族歧視傾向。德沃爾還指出，編寫算法的人對(duì)AI影響非常大。大多數(shù)在科技產(chǎn)業(yè)中工作的都是白人男性，在和影響力的科技公司中，男性職員更是占到70%到90%的比例。過去幾年中，硅谷因性別歧視丑聞而備受震撼。

        當(dāng)前進(jìn)行技術(shù)設(shè)計(jì)的人僅占所有人口非常小的比例。而技術(shù)需要反映社會(huì)需求，為此需要在設(shè)計(jì)和創(chuàng)新過程中進(jìn)行改變。與此同時(shí)，比爾·蓋茨（Bill Gates）進(jìn)來也提出有關(guān)道德的問題：機(jī)器人本身或許需要納稅，以彌補(bǔ)失去工作的人的稅收，并幫助支持這些人生活。其他人稱，隨著機(jī)器人承擔(dān)的任務(wù)越來越多，可能出現(xiàn)“普遍基本收入”現(xiàn)象，即每個(gè)人都可以從中受益。

        改進(jìn)空間

       就像宜家的例子，AI依然有大量改進(jìn)空間?；蛟S機(jī)器學(xué)習(xí)與AI社區(qū)當(dāng)前面臨的一個(gè)問題就是，理解算法如何工作。曼伊卡說：“像AI和機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的東西在很大程度上依然屬于黑盒子。我們還無法打開它們，以找到它們給出答案的理由。”這會(huì)引申出許多問題。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)和現(xiàn)代AI都廠需要使用大量數(shù)據(jù)或圖片進(jìn)行訓(xùn)練，以幫助它們識(shí)別模式或趨勢(shì)。當(dāng)它們得到新數(shù)據(jù)時(shí)，也可以利用已經(jīng)掌握的東西發(fā)現(xiàn)類似模式。

       如果我們想要找到CT掃描中存在疾病的跡象，這可能非常好用?？墒侨绻覀兝妙愃葡到y(tǒng)想要從CCTV視頻中找出，并將其作為重要的法庭證據(jù)時(shí)，了解它如何確認(rèn)就變得非常關(guān)鍵。即使在無人駕駛汽車領(lǐng)域，這種推理能力也依然是個(gè)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。

       給予機(jī)器人“真正理解”周圍世界的能力依然是需要克服許多技術(shù)挑戰(zhàn)。這不僅僅與識(shí)別物體位置有關(guān)，它必須能夠了解周圍的世界在做什么。舉例來說，那個(gè)人真的要在他們前面過馬路嗎？”在開發(fā)自動(dòng)“見習(xí)經(jīng)理”的項(xiàng)目中，哈維斯提出類似的問題。這個(gè)團(tuán)隊(duì)為名為Betty的機(jī)器人編程，并派它前往各地辦公室工作，比如檢查防火門是否關(guān)閉、測(cè)量噪音、統(tǒng)計(jì)正常工作時(shí)間之外員工加班情況等。哈維斯說：“這個(gè)機(jī)器人需要分辨出人們移動(dòng)椅子、搬到桌子或盆栽的事情，對(duì)于無需重新編程的機(jī)器人來說都很難。”但是即使這款機(jī)器人并不，人類依然發(fā)現(xiàn)了使用它的方式。

       令人感到驚訝的是，那些與Betty共同工作的人卻以積極方式回應(yīng)他們的機(jī)器同事，甚至當(dāng)它被困在角落中提供積極幫助。哈維斯說：“早上人們會(huì)問候它，稱它讓辦公室的工作變得更加有趣。”如果我們能夠?qū)⒎爆?、重?fù)性的工作交給機(jī)器人去做，那么我們就能去做更喜歡的事情。弗雷伊說：“結(jié)果，工作將會(huì)變得更加有趣。”這是個(gè)誘人的想法，但那只是一種可能。機(jī)器的崛起可能會(huì)搶走更多人的工作。