隨著人工智能的發展,很多經濟學家、技術專家和未來學家,都對人類未來的工作前景感到憂慮。創新工場創始人李開復在《哈佛商業評論》發表文章說,分析人工智能取代工作崗位,不能只用 “低技能” 或 “高技能” 這樣的單一維度來分析。而麻省理工學院的 Brynjolfsson 團隊也發文章認為「人工智能將取代的是任務,而不是工作。」讓我們一起看看前端人物所看到的趨勢。

人類應把重點放到更高級的工作中

來自麻省理工學院的 Erik Brynjolfsson 和 Daniel Rock 以及卡內基梅隆大學的Tom Mitchell 所說指出人工智能的機器學習、自我編程、自我調整的能力,對現時人類的工作帶來很多不同方面的影響。他們認為很多工作內容會被粉碎和改變,但工作崗位不會被淘汰。管理人員應該學習怎樣讓人工智能和機器學習接管重覆和不需創意的工作任務,而不是擔心失業,而人類則花更多時間處理更高級別的任務。


在現今經濟體中,大部分工作崗位都有機器學習技術應用的可能性,但要完全通過機器學習實現完全自動化則很困難。因此,未來的發展方向趨向利用機器學習技術來重新設計工作流程和重組任務,而非直接取代現有崗位。在這種過程中,人類所扮演的角色是工作流程的設計、編程、監察和調整。因此在可見的未來,學習怎樣跟人工智能并肩工作變得非常重要。

未來甚麼工作最受人工智能影響?

甚麼工作最有可能看到被人工智能或機器學習改變呢?以下是 Brynjolfsson 團隊認為最受影響的角色:

  • 接待員
  • 繪圖員
  • 殯葬從業人員
  • 信用授權人
  • 經紀人員

而最不可能被AI /機器學習改變的工作有:

  • 按摩治療師
  • 動物科學家
  • 考古學家
  • 公共廣播系統和其他播音員
  • 泥水匠

而李開復把工作內容以智識程度劃分成四個層區域。這四個區域分別是危險區、安全區、結合區和慢變區。在危險區裡面的工作,比如卡車司機等,在未來幾年面臨著被取代的高風險。在安全區的工作,比如心理學家、按摩師等,在可預見的未來中不太可能被自動化。而結合區和慢變區的工作界限不太明確,儘管目前不會完全被取代,但隨著工作任務的重組或者技術的穩定進步,可能引發針對這類工作崗位的大範圍裁員。

人工智能真的跟你搶工作嗎?

於這方面,筆者偏向於 Brynjolfsson 團隊的看法。Brynjolfsson 的團隊認為,人們在人工智能方面的辯論是錯誤的:人們需要關注 “重新設計工作崗位和重新設計業務流程”,而不是考慮如何消除工作崗位。雖然人工智能和機器學習無處不在,但機器學習工作任務的適用性在崗位間差異很大。

Irving Wladawsky-Berger 博士,前IBM推動者,現在是數字經濟最知名的觀察者之一,他指出有一些工作活動更容易受到人工智能的影響,而其他的如需要更多的判斷,社交技能和其他人力資源配合的活動則難以被自動化。所以僅僅因為工作中的一部分活動用上人工智能,並不意味著整個工作崗已經消失。

相反,自動化部分工作通常可以通過機器和計算機補充技能來提高職員的生產力和質量,並使他們能夠專注於最需要他們注意的工作活動上。 Brynjolfsson 團隊也警告讀者說,強行將人工智能捆綁到所有工作中會適得其反。

人工智能是未來的工作機會

在未來大方向上,整合和適當應用人工智能,為客戶提供更多價值和服務,才是這個新興環境中取得成功的關鍵。

作為員工可以在這方面爭取機會,培訓相關技能,並在配合公司更新和適應新的技術,提供業務價值和發揮領導作用。

人工智能和機器學習將豐富和提升工作機會,可以說未來最有前途的工作將是採用人工智能將客戶與他們所需的服務和產品聯繫起來的工作。


數據科學速成班

以專業 R coding 和 實用案例 為材料,助你在 30 天內掌握 Big Data (大數據) 和 A.I.(人工智能) 等複雜概念,並開始應用到你的個人及商業項目上。

導師:香港數據科學家 Warrington Hsu

學員:適合任何對數據科學有興趣的初學者 (沒有 coding 底子要求)

了解課程:https://bit.ly/3guxaUS