“鐵領”搶了誰的飯碗

張燕

和司機群體同病相憐的，是超市的售貨員

2017年7月底，社交媒體臉書關閉了兩個機器人程序，原因是這兩個機器人在用特別的機器語言溝通，而工程師們完全不明白他們談話的內容。這宛如科幻小說中的一幕切實地發生在人們身邊，讓人們驚嘆機器人和人工智能真的是以加速度向我們走來。

或許現在就談機器人揭竿而起，推翻人類統治還為時過早，不過有些人的工作被機器人搶走也許就會在未來幾十年中發生。人們在享受技術進步帶來便利的同時，也要想想自己的飯碗還安全不安全。

首當其沖的失業者

同樣在2017年7月底，特斯拉的3型車正式上市，不少人都為目前這種市面上最接近工序自動駕駛的車輛大聲喝彩。然而，在這場來勢洶洶的出行革命中，司機卻是一個頗為落寞的群體，因為照這個趨勢下去，用不了幾年汽車可能就不需要他們了。

在未來20年里，出租車司機和卡車駕駛員都得考慮自己的職業去向了。研究人員預計，到2027年，人工智能便可駕駛卡車。和司機群體同病相憐的，是超市的售貨員，現在國內一些大城市已經開始零星出現無人售貨超市，到2031年，機器人完全可以勝任零售工作。

機器人對紡織產業的沖擊，影響的不僅是紡織工人，甚至還會影響一些新興國家的發展道路。在部分東南亞和南亞國家，服裝業是這些經濟體的支柱產業。比如，孟加拉國服裝占該國出口的82%，全國2.5%的人口從事服裝制造業。數據顯示，在孟加拉國、印度和巴基斯坦，總共有大約2700萬人在服裝業就職。

這些上千萬人賴以謀生的工作，正在遭受幾千公里外美國亞特蘭大的一家實驗室里機器人的威脅。那里的一群技術人員在觸摸屏上敲入計算機代碼，嘗試完善縫紉機器人。為了解決縫制纖細布料的問題，他們為這款機器人安裝了可起到眼睛作用的攝像頭，這些攝像頭可以拍攝縫合中的布料，分析圖像，據此指引機械臂的移動。

這項技術引起了大宗采購紡織品的零售巨頭沃爾瑪的注意，它拿出200萬美元，支持一個牛仔褲自動化生產項目。2016年9月，縫紉機器人實現了一項突破，成功地將一個外側縫線縫到一條牛仔褲上。2018年，縫紉機器人將用于生產T恤衫。

不過，縫紉機器人只能完成制衣的一道工序，其他工序還需要人力完成。制作一件服裝有4個過程，拿起布料、對齊、縫紉和放置在一邊。在這些過程中，只有縫紉目前實現了自動化。制作流程的其他部分由人工完成依然更快、更劃算。

讓機器人撿起、查看、疊好一件衣服，目前看仍是一件復雜的任務。但從另一個角度看，機器人的進步也是巨大的。2010年機器人完成這個工序大約要花19分鐘，可到2012年只需要6分多鐘就能疊好一條牛仔褲和一件T恤衫，現在時間進一步縮短——雖然所需的時間仍遠遠多于孟加拉國紡織廠里的一位女工，但照這個趨勢下去，或許在零售店員之后，紡織工人會成為下一個受到沖擊的群體。

白領、金領也不能高枕無憂

制衣業在未來20年里容易遭受機器人革命的沖擊，因此一些以此為支柱的東南亞和南亞國家要盡早想著產業升級，把自己轉型成旅游、交通或金融等行業的專業中心。然而，專業領域也會逐步遭到技術的擠壓。

相比簡單勞動，一些技術含量更高的白領崗位在就業市場中有更高的門檻，但這些“專業門檻”同樣也會被機器人和人工智能的大潮摧毀。

過去30年繁榮發展的印度IT服務公司開始讓位于自動云計算系統。2017年，印度軟件外包行業中最大的兩家公司印孚瑟斯和塔塔咨詢服務公司都進行了裁員。印度一家大型科技公司的首席執行官稱，如果老板們不擔心大量裁員的后果，裁員力度將會更大。“我們進行了一個審核，結果發現，我們可以用人工智能取代我們一半的員工。”他說。

醫療保健行業也是受到人工智能影響的行業之一。根據世界銀行的數據，全球醫療保健開銷占全世界GDP的10%，其中至少10%也就是大概千億美元用于醫療診斷，如癌癥檢測、動脈斑塊檢測和X光片檢查等。

龐大的市場吸引了很多創業公司以及IBM、谷歌等大公司嘗試通過人工智能改善醫療診斷。通過人工智能輔助醫療診斷不僅可以節省數十億美元，而且可能會幫助許多目前無力負擔專家診斷費用的病人。

專家預計，機器人大約要到2053年左右才能取代外科醫生，要在頂尖學術刊物上與數學家競爭可能要等待43年。他們還預計，到2049年，人工智能創作的小說就有可能登上《紐約時報》暢銷書單。

但實際上，機器已經開始染指這一領域。谷歌一直在訓練該公司的人工智能程序創作愛情小說和新聞報道，希望它能更有創造力。一個名叫本杰明的人工智能機器人能撰寫短篇科幻電影劇本。

此外，在新聞領域，已經有算法能夠撰寫財經數據和體育比分的報道。

機器人不僅能撰寫財經數據，甚至還能進入這一領域更深的層次，比如充當交易助理。摩根大通不久將利用一款機器人在其全球的股票算法業務部門執行交易，此前它在歐洲對其新型人工智能程序的試驗表明，其效率比傳統的買賣方法高得多。

摩根大通全球股票電子交易業務負責人稱，人工智能自2017年第一季度以來被用于其歐洲股票算法業務，并將于第四季度在亞洲和美國啟用。人工智能的職責是以最佳價格和最高速度執行客戶交易指令，運用它從數十億筆過往交易中汲取的經驗教訓來解決各種問題，比如怎樣拋出大筆股份而不影響市場價格。這種訂制操作以前是由人實施的，但現在AI機器能夠以大得多的規模和高得多的效率來做。

摩根大通的交易助理不是唯一受到這類人工智能影響的崗位，各投資銀行一直在嘗試使用AI、自動化和機器人技術來幫助降低成本，消除耗時的日常工作。例如瑞銀最近部署了AI來處理客戶的交易后配置請求，為每個任務節省了多達45分鐘的人力勞動時間，瑞銀還采用AI來幫助客戶利用市場波動進行交易。

照這個趨勢下去，不僅是白領，甚至包括金領，到時候都會被“鐵領”所取代。

不必太悲觀

面對機器人的沖擊其實也不用太過悲觀，因為在各個領域，使用機器人或人工智能的程度是不同的，而且隨著技術提升，也會創造出新的工作領域和就業崗位來。

以前面提到的紡織業為例，早在兩個半世紀前的第一次工業革命中，英國人就發明了珍妮紡紗機，但那個將勞動生產率一下提高了8倍的機器，并沒有將英國紡織工的數量削減到以前的八分之一。相反，當時紡織工廠的規模還進一步擴大，吸收了更多的勞動力，因為隨著機器提高生產率和降低成本，市場的規模也隨之擴大，對產品有了更多的需求，從而需要新的工人。

牛津大學人類未來研究院助理研究員卡特佳·格蕾絲與來自人工智能影響項目和機器智能研究院的同事，對352名科學家展開了調查，用他們的答案來預測機器還要多久才能在各種任務上超越人類。他們聯系了很多全球頂尖的機器學習專家，最后得出的結論是：這一代人的工作在未來一段時間內可能都是安全的。

研究人員預計，機器有50%的概率能在未來120年取代所有人的工作。

機器取代人類工作遇到的障礙首先在技術上，畢竟在實驗室里是一回事，但要讓機器人在現實世界中比人類做得更好卻是另一回事。

更大的“職業門檻”是心理和情感。

正是由于心理的原因，某些職位可能永遠不會被機器取代。比如人們在找心理醫生時需要的是溝通、勸誡與安慰，同理心在這個過程中扮演重要角色。如果傾訴對象變成一個冷冰冰的機器人的話，或許它的數據庫中的內容更有針對性和條理性，但卻很難觸及人的心靈中柔軟的那部分。

這樣看來，仍然有一些工作只能留給人類來負責。問題是，你的工作帶有這樣的屬性嗎？