機器人來了……哪些工作將面臨挑戰?

如今,機器人正越來越多地處理著製造行業的許多工作,而這些工作經人類之手還不到20年。這一翻天覆地的變化已經影響到了各行各業,這也是為什麼在過去幾年中,就業恢復中始終沒有出現太多製造類工作。這些工作不是被消滅了,而是輸給了聰明的機器。 

儘管在我們所生活的時代,電腦程式早已經統治了華爾街,無人駕駛汽車和無人運送機也從科幻小說成為了現實,但這些變化可能還只是冰山一角。近日,在天狼星衛星廣播公司111頻道沃頓商業電臺(Wharton Business Radio on SiriusXM channel 111)播出的“沃頓知識線上”節目中,《機器人崛起:科技與未來失業的威脅》(Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future)一書的作者馬丁•福特(Martin Ford)探討了機器人革命對多個行業的商業發展的影響,這對未來數年的工作前景意味著什麼,以及還將出現哪些意外之事。 

以下為編輯後的訪談記錄。 

沃頓知識線上:我們看到這些變化正在發生。你對未來有哪些擔憂? 

馬丁•福特:這一變化的確正在全面發生。從傳統來看,機器人都是在工廠裡。但我認為在未來10到20年內,以機器人、智慧軟體和機器學習形式的自動化真的會全面入侵各行各業,而且開始衝擊一些技術性工作。這一趨勢不僅會影響那些沒受過多少教育的低收入人群,還會影響一些專業的工作。 

沃頓知識線上:多年來,每當用到機器人時,它們總被看做工人的助手,但是現在在某些領域,事實顯然並非如此。從你所說的那些方面,我們能看到這種趨勢甚至還在向前發展。 

馬丁·福特:是的。我真的認為我們正處於一場變革的中央。在過去,機器一直是為人所用的工具,能夠使人的生產效率更高。但漸漸地,技術開始取代或替代越來越多的工人。在未來十年內,這將成為一個巨大的問題。 

沃頓知識線上:迄今為止,就商業應用層面而言,這會對經濟產生哪些影響?雖然目前這種影響可能還微不足道,但肯定會逐漸加大。 

馬丁·福特:是的。我們並沒有看到因此而造成的大規模失業,這一點顯而易見。但我們能看到的是,數年來工資水準停滯不前。即使是現在,雖然經濟已經開始復蘇,我們也看到失業率正在下降,但在工資增長方面我們卻沒有看到任何變化。我認為技術可能是造成工資水準停滯的一個主要原因。我們必須認識到為什麼工資水準會停滯,即使從長遠來看,生產效率仍在持續增長。我們看到生產效率與工資水準的脫節正指向了這場正在展開的變革。 

沃頓知識線上:你在軟體發展行業工作,所以這應該是一個你在專業上專注已久的領域。這種趨勢的增長能有多快?今天早些時候,我看到在一段電視節目中,他們正在展示一輛無人駕駛輕型貨車。技術正越來越深入,成為我們日常生活的一部分。 

馬丁·福特:是的。所有的這一切變化都將不斷加快,因此這一變革展開的速度可能會超乎我們的預料。以無人駕駛汽車為例,就在幾年前,還是2009年的時候,我寫了第一本以此為主題的書,那時候我壓根就沒有想到無人汽車會很快有一天變得可行。它幾乎就像一個不可能的任務,即使對我來說都是這樣。但是現在,幾乎每一家汽車製造廠,還有一大堆原本並沒有涉足汽車產業的公司都開始研究無人駕駛汽車。看起來似乎再有10年,15年,無人汽車就能行得通。事情變化得如此迅速,簡直令人不可思議。 

沃頓知識線上:你覺得這種變化會發生在許多普通的白領工作崗位上,我們也將看到越來越多的機器人應用和自動化開始發揮作用。在某些方面,我們肯定已經看到了。

馬丁·福特:如今華爾街的許多交易都靠演算法系統完成。很多很多的工作都已經不復存在,而且更重要的是,在很多情況下這些工作還是技術性工作。技術水準以及你的教育程度已經不重要了。最主要的問題是,這些工作,就其常規程度而言,是否是重複性的且可預測的?換言之,能否根據一個人過去的行為來預測這個人在其所從事領域未來的行為?

如果答案是“是”的話,那麼這種工作就容易受到機器學習的影響,機器學習也是推動一切變革的中心技術。這一類型的工作數量龐大,而且很多工作還是需要人們去學校學習才能勝任的優質工作。這對於我們過去傳統的工作觀來說,的確是一個衝擊。 

沃頓知識線上:哪些領域會出現在你所說的這些巨大變革的風口浪尖上,哪些領域會更多地採用機器人? 

馬丁·福特:我們已經看到一些系統可以根據資料流程迅速產出新的故事,這些系統已經開始對新聞業產生影響。我們看到法律領域也受到了衝擊,可以進行檔審核的演算法系統已經接管了律師及其助手的許多日常工作。許多工作都可以通過機器學習完成,而且將會席捲整個知識經濟領域。我可以想像到,在未來幾十年內,任何一個坐在電腦前,做著在某種程度上常規且可預測的工作的人,例如每月編制同樣的分析或同樣的報告,他們的工作都會受到機器學習的影響。這會涉及到一系列數量龐大的白領工作。同時,機器學習也會極大地影響到許多常規的低技能工作,例如速食、駕車等領域。所以它的影響真的非常廣泛。 

沃頓知識線上:你提到了速食,非常有趣。我們已經開始關注一些地方的麥當勞等其他場所,他們在你不需要與人溝通的地方,如櫃檯前通過自動化收集訂單。你只需要把你的訂單放入功能表板,就會有人把你的食物準備好,你不需要和任何人說話就能得到你的食物。 

馬丁·福特:是的。有些公司也在研究食物的準備環節,也就是後廚的活動。在三藩市有一家公司正在研究一種一小時可以生產400個漢堡的漢堡機器人。因此最終你不僅能在前臺,比如櫃檯點單,也能在後廚,即食物的準備環節見識到自動化。這也將會波及到任何一家餐飲公司,例如星巴克等等。速食行業受到衝擊是不可避免的,這一行業的工作是許多人賴以生存的。很多時候,人們在速食行業工作是因為他們沒有更好的機會,這是最後的稻草,對那些沒有機會的人來說,這幾乎就像一個安全網。 

沃頓知識線上:你前面從教育在這一整個變革過程中的作用對它進行了探討,因為演算法系統已經成為如此重要的一環。但是如果將教育體系看作一個商業實體又會是什麼情況呢?教育體系在往後會發生什麼改變?

馬丁·福特:我們已經看到了教育變革的開端,例如目前倍受人們關注的MOOC課程,即大規模公開線上課程。有些本質上屬於機器人教育的系統正變得越來越強大,比如學生可以使用這一線上系統,系統中會有一位元老師監督他們的學習進程,給他們佈置任務,並根據他們的能力調整學習的難度。所以在這方面你會看到許多非常重要的進展。目前教育屬於發展略微滯後的領域之一。如果你將製造業和教育進行對比,製造業已經擁有了長足的增長,而在教育方面,我們並沒有看到這種增長。但是我們有理由相信我們可能正處於巨大突破的邊緣。但是必須認識到,如果這種變革發生,它將是一把雙刃劍。它可以讓教育更加普及,同時也會影響教育行業的許多工作崗位。 

沃頓知識線上:人工智慧(Artificial Intelligence)領域情況如何? 

馬丁·福特:這是一個相當廣泛的領域。目前我們看到人工智慧的某些專業領域已經取得了巨大的進步,例如機器學習和以神經網路為基礎的深度學習這一特殊領域。人工智慧的確在圖像識別等領域創造了不可思議的成就,這些系統能夠比人更好地識別圖像。微軟曾展示了一個能夠將口語普通話即時翻譯成英文的系統。顯然這一系統並不完美,但它能夠翻譯的這一事實還是相當令人難以置信。所以我們的確正在見證人工智慧專門領域所發生的一些偉大進展。 

沃頓知識線上:你也提到了“奇點”(Singularity)這一概念,我希望你能再深入闡述一下。我覺得正在聆聽我們節目的觀眾會對“奇異性”很感興趣。 

馬丁·福特:是的。“奇點”指的是在未來,當每件事物都變化得如此迅速,也就變得幾乎無法參透了。一般認為能夠帶來這種改變的事物將是真正的人工智慧。當我們製造出能夠同人一樣思考,具有同等認知能力的機器,“奇點”就會出現。最終,這種機器會努力將自己打造得更好,成為超級智慧。然後我們就會看到宇宙中一種全新的現象,一些比人類更加智慧的機器人,正是這種事物推動了一切不可思議的加速發展。

在“奇點”這一觀念的主要支持者中,還包括像雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)等在三藩市極其知名的人士。這是一個令人著迷的概念。我覺得這一概念中還依附了許多稀奇古怪的觀點。許多相信“奇異性”的人也相信他們會永遠活著,因為這些技術將幫助人類永生,這一點頗有爭議。這是一個有趣的概念,其中的一些觀點也十分有用,但我認為其中摻入了許多瘋狂的觀點。 

沃頓知識線上:而且距離這一概念還有相當長的距離。 

馬丁·福特:是的。最積極的預測是大概還需要20年才能實現,我個人猜測如果真有這樣的事情發生,需要的時間甚至還要更久。

沃頓知識線上:加拿大多倫多的阿爾(Al)來電,阿爾,歡迎來到我們的節目。 

阿爾:謝謝。我的問題是你認為自動化會對貿易勞工產生什麼影響?以及以人力為主要因素的建築行業? 

馬丁·福特:是的。首先,目前許多貿易行業的工作的確相對安全,因為許多貿易工作不僅需要視覺認知、靈活性、移動性,還需要解決問題的能力。某些領域的工作相對安全,例如電工,水管工,或者汽車技工,因為很難製造出能夠做這些工作的機器人。但從長遠來看,這也未必,還會出現其他技術以你無法預料的方式顛覆這些工作。具體以建築行業而言,製造出一個能夠做建築工作的機器人其實非常困難,雖然人們正在這一方向上努力。但有一項能夠產生真正巨大影響的技術是建築規模的3D列印,這些巨型3D印表機真地能打出一座房子或一幢建築來。在這方面已經有一些實驗。因此,不同於造出一個機器人來做人的工作,自動化可以以另一種完全不同的形式發生。從長遠來看,這可能會產生更大的影響。 

沃頓知識線上:現在汽車行業已經使用了機器人,而且很明顯,它們並不是被當作技工來用。要用多久才能讓一個汽車行業的機器人進入組裝線,將汽車組裝起來,或者能夠在修理店替換零件?

馬丁·福特:這會變得越來越可行,但是這要部分得益于未來汽車設計的改變。換言之,我們將開始有針對性地設計汽車,使汽車變得非常模組化,能夠由機器人來修理。但是如果你拿一輛70年代的老車來修理,這對機器人來說幾乎是一項不可能克服的挑戰。 

沃頓知識線上:在未來二三十年內,你覺得健康醫療行業在這一方面會有哪些進展? 

馬丁·福特:總體而言,健康醫療是我們亟需突破的領域之一。醫療的成本正在成為一個越來越重的負擔,特別是隨著人口的老齡化,在美國尤其如此。就成本而言,與其他國家相比,我們的健康護理體系問題重重。

我認為醫療領域的變革正在發生。你肯定能看到更多的人工智慧被用到診斷和藥物等領域。護理和老人照護等一些領域也開始用到機器人。這一現象主要是在日本,日本做了許多機器人科學的研究來幫助照看老年人,因為他們的人口正在迅速老齡化。所有這些現象都將開始產生影響。

話雖如此,但在某些健康護理領域,比如看護需要跑前跑後,與病人交流,照顧病人,很難將這一工作自動化。目前我們所能想到的就是科幻小說中的機器人了。但是我們也開始看到一些進步。 

沃頓知識線上:考慮在一些領域中,人類的經驗很難複製,我們也期望這些領域能夠繼續作為高就業的領域向前發展。在未來幾十年裡,我們將經歷哪些變革? 

馬丁·福特:總的來說,如果一個大學生問我,“我應該學什麼才能找到安全的工作?”我認為健康護理將是一個不錯的選擇。如果你做的工作需要直接與病人交流,需要大量的移動性和熟練性,而不是當一個放射科醫生,整天看圖片,解釋圖片,這種工作自動化起來相當容易。但是這也預示了工作將流向哪些領域。但是我不認為健康護理領域會有足夠的工作來彌補其他經濟領域中受損的工作,但它肯定將會是一個相對安全的特殊領域。

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"機器人來了……哪些工作將面臨挑戰?." China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [21 三月, 2016]. Web. [12 April, 2021] <http://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/8744/>

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機器人來了……哪些工作將面臨挑戰?. China Knowledge@Wharton (2016, 三月 21). Retrieved from http://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/8744/

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"機器人來了……哪些工作將面臨挑戰?" China Knowledge@Wharton, [三月 21, 2016].
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