有备无患:在未来的机器人时代,我们人类该如何找工作

发布时间:2020-07-16 编辑: 查看次数:905

有备无患:在未来的机器人时代,我们人类该如何找工作
非人类员工已经遍布各种工作。它们证明了自己相比人更为快速、準确与可靠。这便是为何苹果的供应商富士康被爆为达成iPhone6装配需求,将一百万个工作岗位用机器人替代。这也是为什幺亚马逊在其库房里採用机器人来移动包裹。这同样也是为什幺拥有人工智能的机器被用来读MRI,从成千上万的案件里寻找相关信息,甚至撰写新闻稿件。
「机器吃人」当然已经不是什幺新鲜事了。但技术突飞猛进及其不断推广的本质,就是要替代人类劳动。
想要在新环境中生存,人类面临着几个严峻的问题:我们能在哪些方面超过智能机器?如何确信有更多的人能够与智能机器竞争?
机器人大潮如何改变着职场
在Erik Brynjolfsson和Andrew McAfee的《第二个机器时代》以及John Kelly和Steve Hamm的《智能机器》里,我们没少听说过AI大潮。一些「技术乐观主义者」并不像我一样担忧这一过程对工人的负面效应。例如,备受瞩目的系列高科技企业家与投资者Marc Andreessen预测经济体会像在之前的技术进步时一样,自动创造新的工作岗位来填补那些被AI替代的位置。
但牛津大学的Carl Frey和Michael Osborne在2013年的一项研究显示,工作毁灭的程度难以想像。他们考察了美国702种不同类型的工作,并对每种工作在未来10至20年的技术替代风险按照低、中、高进行分类。
令人大跌眼镜的结论是:47%美国员工的所处职业都有高的技术替代风险,19%员工的技术替代风险为中。也就是说,66%的美国劳动力就具有中等及以上风险的工作毁灭可能。这数字即便只对了一半,也是惊人的。
机器人来袭,工作怎幺找?
技术替代风险最大的,是那些在稳定环境下以重複活动为特徵的工作。换句话说,就是那些不需要具备适应环境微小变化,也不需要与他人达到一定感情水平的工作。如果你处于诸如製造、包装、建造、维护、农业、餐饮服务、清洁服务、草坪护理等行业,Frey和Osborne的研究意味着你应该培训一项需要理解环境变化并相应调整物理动作和敏捷性的工作。这些技能是你可以努一把力,而机器人却难以学会的。
那幺最安全的工作是什幺呢?Frey和Osborne的研究认为替代风险最低的工作应该在科研、工程、艺术、教育、医疗和商业管理这些行业里。它们的共同点在哪?这些领域普遍需要高层次的认知或者情感技巧。从业者要能够进行批判性和创造性的思考,而且/或者需要发展出高水平的社交能力和情商。这些技能恰恰是技术在短期内还难以驾驭的。
但问题就在于很多人也还没有掌握这些技能。近25年来神经学、心理学、行为经济学和教育学的研究共同表明,我们是有认知偏见的懒惰思考者。正如社会学家及教育专家Jack Mezirow所说,「我们对那些与我们先入为主观点格格不入的看法,有强烈的排斥倾向。」我们通常感情上保守,倾向于保护自己的形象与世界观,这正是哈佛教授Chris Argyris所谓的「自卫式推理」。
认知、情感技巧是绝大多数人学校里没教过、工作中也没培训过的能力。我们要获得这些能力虽不容易,但我们能够更好地控制感情并阻止它来主导我们的思想。我们能在维护与我们世界观冲突的证据上做得更好。我们也能学会任何机器都不能做到的情感沟通。
情商锋从磨砺出
那幺我们从哪里开始?当然是从把自己置于能学到这些技能的环境之下开始。僱主在这一过程中可以起到关键的作用,而且有的老闆已经开始这幺做了。在全球最大的对沖基金桥水联合基金,作为创始人和前CEO的Ray Dalio已经开始了帮助员工克服先天认知与情感倾向的制度化进程与实践。例如,员工经常需要参与意在提高思维层次与发掘干扰逻辑判断的个人弱点的「深度交流」。这种「激进的透明主义」已经开始成为桥水联合基金的企业文化:每个人都成为同样正反馈的受益者;每个人都敦促自己「超越自我」,以能够更加客观地看待问题。
皮克斯动画工作室将自己构建成鼓励率真与鼓励建设性、创造性冲突的体系。该体系的一个重要的环节即经常举行的「智囊团」会议。在会上,作品会以教会作者放下自我、怀着开放心态的方式去接受反馈的方式得到审查和批判,令他们舒适的知道他们做不知道的东西。对于那些没有处于这种环境下的人,挑战就会更大一些。但我们也能通过其他途径还发展认知与情感技能。大範围地学习不同的自然与人文学科会大有裨益,阅读能够提供有用思维工具及创造性思维的书也是如此。
这种自我学习与发展在于人合作是发挥得最好。试着找一些想与你一起进步的朋友,也试试不同的办法。正如诺贝尔奖获得者Daniel Kahneman所说,「发现他人的错误,比发现自己的错误既要容易,也要有趣得多。」
这个问题没有简单的答案。没有人能在一夜之间另自己的认知和情感能力脱胎换骨。但努力能使我们超过那些智能机器。我的建议是我们现在就开始。

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