不干了啦，機器人都要來搶飯碗了啦

張蓋倫

“這一切都是必然的。讓機器人代替我們從事現在的工作，讓我們在它們的幫助下去構想有意義的新工作吧。”互聯網預言大師凱文?凱利在他10月剛出版的新書中寫下了這么一段話。

作為相信科技力量的樂天派，凱文?凱利自然是張開雙手擁抱機器人的到來。他言之鑿鑿：機器人取代人工是必然的，一切只是時間問題。有研究者做了更加精準的分析，他們決定用數據說話。牛津大學的卡爾?貝內迪克特?弗雷和邁克爾?A?奧斯本通過一個名叫高斯過程的模型，將702個職業受計算機化影響的程度量化了出來——并撰寫了報告《未來求職：工作如何受到機器化影響》（THE FUTURE OF EMPLOYMENT： HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION）——量化的數值在0.0028到0.99不等。數值越高，說明未來20年，這一職業被機器替代的可能性越大。

結果不容樂觀。被貼上“高風險”標簽的職業，已經占到了現有職業里的47%。和大家想象中的不同，很多被認為是白領工作的職業，也面臨著人工智能的虎視眈眈。比如出納、會計和法務助理；在被替代可能性高達99%的職業里，還有數學技術員這種聽起來頗要智力的工種。

好嘛，起早貪黑讀書十幾年，最后機器人來給“包場”了。而且你還不得不承認——在計算、整理和資料查找上，你是真的干不過它們啊。

奔跑中的人工智能

對大多數人工智能的圈外人士來說，“人工智能”這個詞還是有些科幻。

即使早在1990年代，計算機“深藍”就已經戰勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。但人工智能這項技術，在幾十年的發展之后，仍然被視為未來科技。在人們看來，這似乎只是在實驗室里搗鼓的前沿技術，用到現實生活中，恐怕還遠著吧。

然而，我們在餐廳里看到了點餐機器人，在網站上看到了由機器人寫出來的新聞報道，在酒店房間門口遇上了向我們打招呼的服務機器人……其實，人工智能已經悄無聲息地進化，并將觸角伸向了普通人的日常生活。大數據時代的到來，讓計算機有了浩瀚的可供學習的素材庫；而深度學習方法的出現，更是逐漸教會計算機去看、去聽甚至是去思考；至于傳感器等其他硬件價格的下降，更是加速機器人“飛入尋常百姓家”。

曾經人們認為，機器人能夠取代倉庫工人，能夠干些粗活累活，但機器人肯定不能駕馭開車這種精細活。然而，谷歌的無人駕駛汽車已經于2015年5月正式離開了測試道路，進入加州山景城的大街小巷一試身手了。

五年之前，機器學習就教會機器做助理律師的工作了。在資深律師的指導下，機器能夠從浩如煙海的卷宗中迅速找到有用的內容，并將其進行整理。就連光鮮亮麗的投行工作都受到機器人的威脅。因為，初級分析員的主要工作本來就是通過各種渠道搜集信息，然后提取數據，并在Excel等其他統計軟件中進行分析。但是，靠著一套算法，機器人就能輕松將這些分析師全部打敗。而且，它還不要休假，不找老板要加班工資，不會受到失戀影響，狀態穩定，簡直是性價比利器。

最有可能被機器替代的10種工作：

哪些飯碗還能保得住？

那么，什么樣的工作比較不受機器人的沖擊呢？

根據牛津大學的那份報告，需要獨立判斷，具有較高創造性，要求較強協調力和社交技能的職業，比較能夠hold住機器人兄弟的競爭。比如應急管理總監、社工、聽力矯治專家、修復專家、營養膳食家、心理醫生、小學教師等。這類工作通常沒有慣例可循，每個個案都不一樣，得見人下菜碟；而且也沒有一套放之四海而皆準的方法，必須隨時對方法進行調試、創新，甚至顛覆。通常來講，如果工作內容涉及到交換意見、進行協商，那么機器人是做不來的，所以，那些要動用到高超溝通技巧的工作，大可不必擔心機器人的智能進化。

研究者認為，演員也是一個暫時安全的職業。因為演員需要對劇中人物的情感有精準的把控，要用肢體語言、面部表情和手勢共同塑造劇中人物的個性。這種塑造來自于人對劇本的理解，而這種理解需要以演員的個人經歷和知識積淀為背景。人工智能在演繹人物這方面，還是無法與真正的人相匹敵。

好吧，大多數人懶得去畫一個表格，仔細評估每份工作需要的獨立判斷能力、創造力、社交和協調能力都處在哪一個水平。那么，還有一個更為簡單直觀的方法來推斷這份工作未來被取代的可能性——該工作目前所處的薪酬水平以及從事它所需要接受的教育程度。大體來說，工作薪水越高，從事該工作所需的教育層次越高，被機器人取代的可能性會越低。

所以，“高精尖”的工作在這場技術潮流下，還是能夠巍然不動。

最不可能被機器替代的10種工作：

舊的工作沒了，新的還會誕生

聽起來，人力的喪鐘已經敲響？如果人工智能時代的到來，意味著大量失業，這樣的時代究竟是好是壞？

先別慌。

將時間線拉長，回到工業革命的初期，我們會看到同樣的景象，面臨同樣的質疑。和新技術一起到來的，通常是創造性破壞。它打亂人們所習慣的秩序，從行業外引入顛覆性力量。任何一種顛覆都不會是溫情脈脈的，它帶來陣痛，令人抗拒。縱然從現在往回看，人們會覺得這種抵抗是螳臂當車，毫無意義；然而，這又幾乎是每一項新技術從誕生到推廣開來所面臨的宿命。

1589年，織襪機問世。發明者為了給它申請專利，專門跑到倫敦，租了間房子，請女王大人來看。結果女王大人對織襪機解放生產力的前景并不感冒，她更關心的是，這種機器對她子民就業可能帶來的影響。最終，女王拒絕為其頒發專利，因為擔心勞工們會因為機器而淪為乞丐。織襪品協會同樣反對這一機器，害怕它的使用和擴散會導致勞工們技藝的荒廢。

當第一次工業革命的大潮最終席卷而來，農民和普通勞工們，就真的只能呆在家里無所事事了嗎？

當年，機器取代了農民和在農場勞作的動物，但被取代的農民并沒有因此閑下來，因為自動化在其他領域創造了新的工作。那些不得不離開土地的農民，又可以在工廠中制造農具、汽車或者其他工業產品……是的，舊的工作被取代了，新的工作也隨之誕生了。這是一個動態平衡的過程。畢竟，工作總數不是個固定值；在技術的一輪輪變革中，它也一次次刷新。

其實，人類的大腦，大可以用來做更有意義的事情。

當年，美聯社率先采用機器人寫稿，其助理編輯就表示，機器人其實是將記者從繁瑣的資料檢索中解脫了出來，讓他們可以集中精力撰寫更有深度的報道。所以，現在敲響的，不叫喪鐘，而是警鐘。凱文?凱利說，未來你的薪水高低，取決于你和機器人默契配合的程度。

一個有著機器人深度參與的未來就在眼前，就看你怎么去面對了。

責任編輯：尹穎堯