相信你已經看過許多預言,告訴你未來很多人的工作會因為機器人(Droids)、自駕車與很多人工智慧(AI)的科技產品或系統失業。 聽起來迎接我們的是可怕的失業潮,怎麼辦?

其實某些職業的消失在人類文明中一直都在發生,尤其在工業革命之後。 想像以前印刷沒發明前,需要一群抄書人傳播知識; 沒自來水設備前,需要專門打水送水的人; 電燈發明前,晚上的煤油路燈需要有人一一點亮; 沒有紡織機前,有許多手工裁縫師; 車子還沒出現前,有人專門養馬、製造馬車,也需要駕馭馬車的車夫;  電梯自動化前,還需要有人專門操作電梯送人到指定樓層; 電話與傳真出現前,需要很多電報員傳送與解讀消息;  個人電腦出現前,辦公室有專門的文件製作打字員。 相信你對台灣高速公路全面改換ETC收過路費,造成很多收票員失業的事件都還記憶猶新吧?

不過,以上的事件裡,有的如果反過來想,你會發現 : 印刷機的出現不只是印刷工廠內的工作出現,出版領域的企劃、行銷、審稿以及作者與記者的工作比以前多很多; 自來水設備將需要很多裝修水管的工人和水淨化處理專家; 電燈發明後,要大量製造電燈、設計電燈與相對的零件,發電和鋪電線的相關工作也應運而生,夜生活型態也開始出現,當然也相繼出現夜生活的服務業與相關工作; 紡織機發明後,有人開始做服裝設計,將製作衣服的事交給紡織廠; 車的出現在製造上需要許多這方面的技師,且開啟了更廣在公共運輸、造路、加油站、旅遊領域的工作; 個人電腦的出現,各類資訊系統和軟體工程師的需求跳躍式成長,且帶動所有電腦週邊產品的生產、銷售與服務的工作,我相信你可以想到更多工作因為個人電腦的出現才產生。到此,我們還沒有說到網路的出現所帶來的變化,但我相信你跟我都目睹這一切,也能舉例說出什麼工作不見了, 什麼工作出現了。如實體的影片出租店裡的店員工作不見了, ETC這種系統全替代高速公路人工收票,社交媒體行銷和網路安全工程師都是網路時代才有的工作。

科技的進步,真的會讓有些工作消失,但相對也出現了前所未有的工作。 我很好奇以現在做分水嶺,我們哪些工作岌岌可危,又會出現什麼未知的工作呢?

我們先來看看這幾年來有哪些可能替代人工的 AI 創新。

1980年代的霹靂遊俠(Knight Rider)那部片出現的時候,夥計那樣呼之即來又可聊天的自駕車,讓很多觀眾很希望自己也能有一台,但總覺這就是"科幻"片裡的東西。 但自從Google自駕車可以在加州上路,Uber也宣稱將發展無人計程車隊,這些事實已經讓大家越來越覺得以後有個夥計服侍的夢已不遠,不過計程車司機、卡車司機、公車司機這樣的職業可能會變歷史名詞,開車的技術可能只有在特殊場合會用到。

智能的機器人以各種形式出現,亞馬遜、天貓、阿里等的貨運倉儲已經有很高的智能系統,這些貨機快速在廠內來來去去搬運還不會互相撞擊,真的很令人印象深刻。

最近在日本還有一家旅館試行將所有迎賓的工作都交給機器人,省卻櫃檯的人力。

亞馬遜正在準備開無人商店

Drone是越來越常見的玩具,亞馬遜已經用這在送貨,其他在農業探勘灑藥、Pizza外送。

機器手臂已經可以做許多精密的工作,有辦法煎掌握力度拿起蛋煎蛋做三明治了。

預計2018年將有可以依照食譜幫你做每一餐的機器手臂廚房。

像星際爭霸戰裡面的機器人、如猛獸一樣奔跑的駝重機器人以及服務機器人已可在各種地勢環境走路、探路和認出人來並與之互動。

在推理邏輯與記憶上,機器已勝過人類, Watson 在 Jeopardy 的機智問答獲勝Alpha Go 玩贏世界棋王, 都是震驚全世界的新聞。

已有科學和醫學的研究,透過機器學習,超倍速完成。如脊椎性肌肉萎縮症(Spinal Musculr Atrophy-SMA)DNA疾病最近 利用機器學習把原本需要13年的研究縮短到3年

你可能聽過機器做的曲子,也可能看過機器寫的新聞,最近應該很多人玩過Google的Quick,Draw!AutoDraw,相信不久的將來機器也能替你畫圖。 根據經濟學家Andrew McAfee 和 Erik Brynjolfsson,工業革命釋放了人的肌力,我們目前來到新機器時代(New Machine Age),將釋放人類的腦力。 工業革命後,我們有比人類力氣還大的起重機,也有比人跑得快很多的車子,現在我們有比人類記性好很多,邏輯運算強很多的電腦,且還可應用網路的大數據, 不眠不休的訓練出各種專長。 以目前看來,只要是需要重複的動作、能經過高頻度的嘗試與糾正就能獲得最佳成果的任務,機器技術上是可以取代人類的。

如果你查一下新聞,有些已經在發生。如高盛運用自動交易程式,原本在紐約總部的現金股票交易櫃檯有600名交易員變成只需要2人; 美國喬治亞理工大學研製一款新型機器人吉爾·沃特森(Jill Watson)擔任300多人的課的助教連續工作5個月,沒有任何一個學生發現教他們的是機器人。

我們可以想像,在可見的5年內,許多助理和秘書的工作會消失,如一位律師有可能跟 AI 說 “我需要知道三年來xx公司污染問題的所有控訴與判決、控訴團體、辯護律師與判決的理由。"  或問AI這次和他對決的律師以前相關案件勝訴的案例和原因 ; 行銷經理可以問AI " 查出我們公司網站的流量來源、建議的廣告設計和廣告頻道、估算每個頻道的廣告預算。"  或要求AI “把近三年來的客戶做個分析,瞭解客戶的Persona並挑出前幾名客戶的共同特色。“ 業務經理可以跟AI說"幫我查Walmart下星期五要出的貨是否完成,並完成船運公司的預定。"  這些本來是助理的工作,以AI的發展,未來取代不無可能。

綜合以上所見,以下列出一些工作將逐漸減被AI替代 ,相信你可以想到更多:

司機、工廠工人、店員、櫃檯人員、餐廳收送餐員、制式烹調廚師(如速食店)、果園/茶園/咖啡園/葡萄園/花園等的採收人員、 園藝工人、搬家工人、翻譯人員、技術或知識性的客服人員、保險精算人員、信貸審核助理、郵遞快遞員、倉儲搬運工、停車場或過路收費員、清潔工、建築工、礦工、研究助理、助教、行銷業務助理、行政助理、秘書、資料輸入和整理人員、商業識別與包裝設計師、一般性的理財保險顧問、銀行櫃檯行員、股市交易員、賭場發牌員、保全人員、售票員、檢票員、郵局窗口服務員、政府各類事務窗口服務員、交通警察、停車計時員、特定觀光景點導遊、保險業務員、出國留學諮詢顧問、一般性照護人員、商品手工彩繪與雕刻師、機構繪圖師、產品說明文件編輯、嫌疑犯繪圖員、一般報稅會計師、黑箱/完成品測試工程師、書籍編輯(包含美編)、家電/汽機車維修保養技師、保險業務員、內科醫師(只依病人口述診斷與開藥)、營養諮詢師、藥師、空姐/少等。

純腦力不需要實體操作的工作替代速度應該會比較快,如Chatbot可替代的客服人員、售票員、個人導遊、助教、理財保險顧問、保險精算師、書籍編輯(包含美編)、翻譯人員、秘書、保險精算人員、行銷業務助理、內科醫師等,只要專業的知識日積月累地訓練過,就能很快上線。

有些工作因牽涉到人類社會組織的發展、人本身能力的展現、創新、人體最親近的照護、人權、社交、機器人不可能會有的動機與目標、必須人與人互動才能產生效力、由人類的慾望驅動或相關人類情感等,AI無法取代或不適合取代 (如果還在民主與自由經濟體制下),如

先進療法與外科醫師、 資深與專業護士、牙科醫生、美容整形醫生、律師、法官、政府高級官員、立法委員、魔術師、特技表演者、運動員、歌星、畫家、音樂家、發明家、科學家、棋手、賽車手、企業高級經理人、公關經理、會計師、政治評論家、影評、書評、美食家、品酒師、主廚、經濟學家、歷史學家、文學家、考古學家、生物學家、組織領導人、社區改造者、老師、教授、物理治療師、芳療SPA按摩師、心理諮商師、健身教練、軟體系統開發與架構師、AI工程師、基因工程師、管理顧問、婚禮與宴會籌劃經理、建築師、UX設計經理、產品設計經理、電影導演、演員、新聞主編、專題記者、個人財務顧問、農場經營人、行銷經理、業務經理、財務經理、人力資源經理(規劃哪些由AI來做,哪些需要人力)、批發與製造業務代表、直銷人員、環境保護學家、投資者、基礎建設規劃與監督人員、服裝設計師、美髮師、模特兒、作家、主持人、DJ、帶團導遊、神職人員、寵物訓練師(真的寵物可能部分會被AI寵物取代)等。

以目前的AI的發展,機器學習在AlphaGo與Google自駕車上獲得驚人的突破,確定為目前的主流。 機器學習靠的是演算法在大數據運考驗下做循環改進,讓產出表現越來越精準。 這幾年應該會有越來越多的免費應用或商品給使用者以幫助收集大數據(如GoogleAI實驗),在各種AI發展期間,應該也需要專家做機器學習的特徵辨識和成果的查核與矯正。 根據麥肯錫全球研究所(Mckinsey Global Institute)估計,到2018年,單單美國就會有超過14萬~19萬個機器學習專家的需求,150萬個以上資料分析產業經理人(data-savvy managers)。 相信許多相關AI發展與商業模式將產生新的工作。 就如現在的Facebook小編、網紅、線上說書人,以前可沒有這樣的工作。

我們現在才站在新機器時代(New Machine Age)的起點,你可從Linkedin 2016的統計,全球前10名工作所要求的技能全都屬於電腦和網路範疇。在AI如火如荼的應用發展趨勢下,電腦與網路技能以及演算法的數學基礎變得非常重要。 前美國總統歐巴馬以他所在的高位可看到的資訊,呼籲每個小孩都要學習程式設計其來有自。

LinkedinJobs

我相信工作不會完全消失,但參與工作的人口比例會越來越少,因為有許多事情可以讓 AI 運作,一個人將可抵十個人用。 由全世界的勞動人口統計來看,全球參與勞動的比例呈現下降趨勢。

laborparticipate

如果參與的比例下降,意味著我們要讓自己擁有這時代需要的技能,且不是普普等級,才有可能繼續站在參與的那一方。

最後我想以 Andrew McAfee 在 TED 演講中 What will future jobs look like? | Andrew McAfee 所舉的Ted 和 Bill 的例子結尾 ,讓你有更深的感受。 Ted 和 Bill 的背景如下,Ted有良好教育,從事的是經理、醫師、律師、工程師、科學家、教授、內容產業工作,Bill沒有受過良好教育,從事藍領、服務業、低階的白領工作。

TED-Bill

隨著科技的進步,Ted 與 Bill 的經濟狀況越差越多,Bill 受到衝擊,而 Ted 仍可維持不錯的生活。

TED-Bill Result

你想成為 Ted 還是 Bill 呢 ?

如果你現在剛好在比較不利的位置,有個好消息,根據多倫多約克大學學者愛倫•比亞韋斯托克(Ellen Bialystok)研究,不管你現在幾歲,你都有能力學習你不熟悉的事物,只要你不畫地自限。  如果我們警醒地觀察世界的變化,發現我們哪裏需要補強,對我們所處的環境能如何貢獻,相信我們都不會被時代的洪流給淘汰。

參考資料:

大演算:機器學習的終極演算法將如何改變我們的未來,創造新紀元的文明?

The 21 best jobs of the future

The jobs we’ll lose to machines — and the ones we won’t | Anthony Goldbloom

Jerry Kaplan: “Humans Need Not Apply" | Talks at Google

Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

What will future jobs look like? | Andrew McAfee

What News-Writing Bots Mean for the Future of Journalism

LinkedIn Unveils The Top Skills That Can Get You Hired In 2017

Jobs of the future and how we can prepare for them 

How the future of work is not “Jobs” | Rudy Karsan 

The Worldbank -Labor force participation

學習沒有「關鍵期」,現在開始就不晚

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