AI将带你远离Boring Jobs
WFM盖雅工场2017年10月31日

gaiyashijian

当下高科技界最热的词莫过于AI了,对于拥有AI技术的未来,威胁论者和AI拥护者都自成一派打的热火朝天。事实上,AI的现实应用在欧美已经有多种形态,在中国也进入了急速发展期。AI发展的的关键词是「智能自动」(Intelligent automation)。

 

麦肯锡数据显示:目前的AI技能水平已经可以将常见职业中51%的任务自动化,其中最容易被自动化的是那些我们日常工作中最常听到抱怨的那部分工作,如数据收集、数据处理和重复性体力劳动这些对我们来说最Boring的那部分工作,取而代之的将是一些科学和技术水平更高的、非重复性的新兴行业。

 

AI将淘汰哪些行业

制造业到来说,计算机所指导的自动化已经深入到各行各业。仅仅是过去两年,深度学习这一技术已经在人工智能领域引发了一场革命,而3D打印已经开始改变工业生产的过程。当我们在为工厂制造业中重复性体力劳动者的未来担忧时,作为「知识产业」的金融服务、银行、保险、医疗和电信却是最容易受到冲击的领域,但这也打开了万亿级的新兴行业的前景。在制造业和一些服务业领域,机器取代人力完成重复性的「底层工作」时显著的提升了生产力并且大大降低了生产成本的支出。

 

正如《纽约客》杂志的一张封面这样:

 

 

面上,人类坐地行乞,机器人则扮演了施予者的角色,意指明显——在未来社会,人类的工作机会被不断进化的机器人剥夺,从而沦为了流落街头的弱者。

 

这并非耸人听闻,就在2017年,日本富国生命保险用 IBM 的人工智能平台 Watson Explorer 取代了原有的 34 名人类员工,以执行保险索赔类分析工作。这 34 名人类保险业务员就此成为了「机器人抢我的饭碗」大军的一代先驱。

 

在这个时代,做什么工作最有可能被机器人淘汰?干什么最不容易被淘汰?BBC 基于剑桥大学研究者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 种职业在未来的「被淘汰概率」

 

如果你的工作符合以下特征,那么,你被机器人取代的可能性非常大:

 

  • 无需天赋,经由训练即可掌握的技能;
  • 大量的重复性劳动,每天上班无需过脑,但手熟尔;
  • 工作空间狭小,坐在格子间里,不闻天下事;

 

具体都有哪些职业比较危险呢,往下看——

电话推销员:在 BBC 所统计的300多个职业里,“电话推销员”被机器人取代的几率为最大,接近百分之百。

 

速记员:「打字」这一技能尚能存活的唯一职业也就是速记员了,不用等到高级AI,等到语音识别技术普及的那一天,速记员也没有存在的必要了。

 

会计:会计工作的本质便是信息搜集和整理工作,内部存在着严格的逻辑要求,天生就要求 100% 准确,从结果上来看,AI操作的优势的确明显。

就在今年,全球四大会计师事务所中的德勤、普华永道和安永都相继推出了财务智能机器人方案,给业内造成了不小的震动。

 

保险业务员:另一个已经开始走向人工智能化的行业是保险业。去年,包括平安保险、太平洋保等在内的多家险企已将智能科技引入到公司业务上,目前主要应用于售后领域。

 

摄影师:摄影师这样一份依赖主观审美的工作竟然也被判定为有超过 50% 的可能被机器人取代。在专家的评估中,图像审美与其他艺术不同,是可以被量化、数据化的。而谷歌也的确开发出了一种试验性的深度学习系统,这个系统会模仿专业摄影师来展开工作,从谷歌街景中浏览景观图,分析出最佳的构图,然后进行各种后期处理,从而创造出一幅赏心悦目的图像。

 

下面是该 AI 系统基于 Google 街景创作出来的一些作品:

综上,如果你的工作包含以下三类技能要求,那么,你被机器人取代的可能性非常小:

 

  • 社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术;
  • 同情心,以及对他人真心实意的扶助和关切;
  • 创意和审美。

 

虽然机器能都代一些重复机械的劳动力,但事实上,未来仍然有涉及认知性的、创造性的、需要解决问题能力的工作,依然需要靠人才能实现的技能。而这些都是目前AI 无法做到的事情。

 

AI将带来的新行业

智能自动化可被拆分成两个部分:头脑工作(head work)和手头工作(hand work),前者更倚重思考和从无序环境中甄别信息。而更简单重复的后者会率先进入Robotic Process Automation (RPA),也就是所谓的「机械流程自动化」流程。前者的「认知自动化」则是判断与决策的自动化。但在这一阶段,人机交互的场景会更多,也会创造很多新的工作。

 

一个有趣的表述是「human in the loop」,机器只是一个工具,它会帮我们完成我们觉得Boring的那部分工作,取而代之的是我们将需要监管、验证、管理机器人甚至我们还需要给机器人设定权限与目标。

 

有实验数据表明:在机器人训练完善后,机器在重复处理单一类型的数据时准确率可以达到98%,而人类的专业处理在统计学上基本上只能够做到85%的准确度。这种稳定性是AI应用的主要优势。不眠不休、不会烦躁的机器,能非常高效地搞定在人类看来无比枯燥重复的任务。

 

一方面,企业中加班编程的程序猿们,终于可以松口气了,这些Boring的工作即将由机器替代你们完成,程序员可投创新更多酷炫程式案例,面临更Funny和更具创新性技术类工作。

 

 

另一方面,AI将带来更多有趣的工作,VR/AR和个性化娱乐纳米技术、太空经济、老年人护理、共享经济、能源、辅导(教育辅导、健身指导、恋爱咨询、励志演讲、在线视频内容创作)、人机合作式数据分析、管家和侍从、人际接触(护理工作者、精神病学和心理治疗工作者、商业咨询师、客户体验分析师)、创造和照看新物种。

 

 

机器学习正在缓慢改进和影响许多重要的行业,未来的工作越来越倾向自动化, 文职和体力劳动职位会越来越少,这些职业的人将面临失业,除非他们能够适应和掌握机器无法学习的东西。

 

所以,人类应接受和采纳, 毕竟机器不可能完全实现它的潜能。盖雅工场认为,人对工作的未来是至关重要的,只有他们和技术之间的合作伙伴关系将为组织带来更大的价值。

 

未来还会有哪些工作岗位会被淘汰,哪些会突出重围。 盖雅工场将为你陆续解答

 

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