我的機器人同事

Lucy Kellaway

最近，《金融時報>把我的部分工作交給了一個機器人。過去這些年，我一直會把自己的專欄做成播客版本，但現在我遇到了激烈的競爭——來自實驗機器人艾米。

她的成本遠低于我，學習速度又快，永遠能嚴格執行指令。

她也有劣勢。在和同事愉快相處方面，我敢說她不如我，但一個人總不可能十全十美吧。

被機器人取代是每一位上班族最可怕的噩夢。發現她強行插手我的工作，我難過也是可以理解的。但當我平復了怒氣，坐下來聽她的工作成果時，我開始感覺好一點了。

我知道她才問世不久，但就目前來說，艾米還不是我的對手：可以說，在我那充滿偏見的耳朵聽來，艾米完全沒用。如果你不相信我，請聽聽艾米的朗讀，再聽聽我的版本。不要同時跟讀，聽就夠了。

老實說，艾米還是有一些優點的。首先，她的聲音很好聽。十年前我剛開始錄制專欄音頻時，一位聽眾寫信抱怨稱，我那“帶著鼻音的河口話”使他立刻中斷了收聽。相比之下，艾米音色低沉，令人愉悅，就像光滑的天鵝絨。

她的第二個優點是幾乎免費。艾米是亞馬遜推出的一項將文本轉化為聲音的新服務的部分內容，幾乎沒有成本一一至少與《金融時報》給我的薪水相比是如此。

更令人驚嘆的是她的速度。收到我寫的文字后不到兩秒，她就能生成語音版。也就是說，當我清完喉嚨，開始讀“上周一，《金融……”時，她就已經搞定了。

她工作時不用勞師動眾，獨自就完成了。相比之下，我還需要一位制作人，還得使用錄音棚。我們倆還要寫郵件商定時間，見面后還要毫無意義地寒喧一番。還要架設備，編輯錄音，剪掉我所有卡殼的地方。需要耗費制作人半小時的時間，我自己也要花上大約15分鐘。

要是艾米的成果勉強說得過去，她就勝出了一一但沒有。她老在錯誤的位置停頓，在該分開讀的地方連讀，對句法的掌握也不全面。

聽她朗讀倒不是像聽非英語國家人士大聲讀英語，而是一個沒有腦子、感情和幽默感的人在讀。實際上，她讀得太差了，我都沒聽懂文章的意思——鑒于文章是我本人寫的，這還是能說明一些問題的。

艾米的學習曲線非常陡。兩三年前，大眾市場上的語音機器人聽起來還像是史蒂芬-霍金在說話。艾米的學習算法每天都在幫她進步。她那匪夷所思的朗讀節奏問題會解決的，語調也會改進。她還會加入虛假的情感和一些笑話。

但艾米永遠也做不到在理解意思的基礎上朗讀，永遠不會懂何時該停頓，何時該譏笑，永遠不會諷刺。她會繼續犯錯誤。

在最后這點上，會犯錯的不止她一個。我在朗讀時也會犯錯。有時背景會有雜音。有時我讀得太快了，有時語氣有一點過重。但我想聽眾對我們的過失不會同樣對待。

人犯錯誤，聽眾會理解。一個錯誤往往會讓我們感覺與犯錯者拉近了距離。但如果犯錯的是機器人，我們不會同情，還可能對整個項目都失去信心。

總之，我并不因為艾米要搶我的飯碗而討厭她。但我不喜歡她把我的專欄讀成那個樣子。她亂讀一通，我再看自己的文章，就像看有史以來最枯燥無味的作品。

如果艾米去讀個船運預報或足球賽結果，她會很稱職。很快她就會勝任一切可預測內容的朗讀。但好專欄的關鍵就在這里：如果一篇文章是可以預測的，那它寫得就不夠好。