未来人工智能,会抢走我的工作吗?

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未来人工智能,会抢走我的工作吗? 人工智能(AI) ,如今已经成为职场人很难回避的话题,随着人工智能技术的成熟,职场人 很自然会感到焦虑,担心有一天自己的工作会被机器取代。

很多小伙伴都很关心: 「我的工作未来是否会被 AI 取代?」 这种担心很正常,美国管理咨询大师达文波特的新书《人机共生》里就针对性的讨论了职场 人如何避免被人工智能夺去工作的方法。

一、AI 消灭工作,还是创造工作 AI 逐渐渗透进入职场,对人类来说是好事。

科技解放人,人们得到更多闲暇时间,产生更多需求,带来更多岗位机会。

人工智能抢夺职场人的工作机会这个观点并不新鲜。

过往每一次科技革命,都夺去了不少职场人的工作。

工业革命时期,机器的广泛使用让很多手工业者破产,工人失业。

于是工人们开始了打砸机 器的运动。

工人们将机器视为问题根源,试图通过打砸破坏机器来保住自己的工作。

在 20 世纪中叶, 福特汽车的工人也曾通过手段反抗新的流水线自动化系统。

这种行为后来被发展经济学收录成「卢徳谬论」 : 认为科技的发展,会减少对劳动力的需求,导致失业率上升。

但这种说法并不正确。

科技发展的意义在于解放了人。

当人有了更多闲暇时间,就会产生更多需求;而为了满足这些新增的需求,就会有更多岗位 诞生。

阿里巴巴创始人马云在一次关于科技革命的访谈中提到了自己的看法: 每一次科技革命都有很多工作岗位消失。

第一次科技革命杀死了很多工作岗位, 但创造了更 多工作岗位;第二次科技革命同样如此,杀死工作,但创造更多工作。

每一次科技革命里,都会有工作消亡,但一定会出现更多工作机会。

举个例子,国外已经在研究取代电话销售的人工智能和长途货运的自动驾驶技术。

如果你是电话销售或者是货运司机,你可能会虎躯一震: 这是要抢我饭碗啊。

但事实上,如果没有前两次科技革命,就没有电话和汽车,这两份工作根本无从谈起。

不仅如此,电话销售的成功率通常徘徊在 1%-2%,成功率之低,令人发指,这对从业人员的 士气和心态是严重的打击,并不算是一份令人愉悦的工作。

而货运司机在大部分时间在路上, 一个人孤独疲倦的面对枯燥的工作, 这也算不上一份理想 工作。

而人工智能,这一次科技革命的主角,可以帮助更多职场人得到更多的闲暇时间,更多的闲 暇时间,意味着更多需求,更多岗位机会。

二、我的工作,会被 AI 取代吗 对于职场人个体来说,危机依然是存在的。

AI 的渗透可能会夺走我们的岗位,那么哪些行 业是我们的机会? 马爸爸的大道理无疑是对的,但这次的情况有所不同: 第一次工业革命, 机器将人们从繁重的体力劳动中解脱出来, 工人失业, 但从职业发展来说, 损失也没那么严重,毕竟工厂里繁重的体力活,既没有前途,也没有吸引力。

当机器接管了繁重的体力活, 职场人进入了新的高地——办公室。

这里的工作不再危险而繁 重,这种工作的关键词是「重复枯燥乏味」 。

第二次革命,这些从事事务性工作的脑力劳动者开始受到冲击,比如秘书,打字员,银行柜 员,以及电话客服。

这些活,人可以做,但缺乏职业发展的前途,而且机器更高效更廉价。

到了如今第三阶段, 我们身边的机器日益智能化, 在驾驭了辛苦/危险以及枯燥的工作之后, 它开始逐渐渗入决策工作。

这是最让我们职场人担心的环节,因为这个区域的工作已经很符合我们对自己的身份认同。

财务、营销、销售、人力资源……每个职位都被渗透; 媒体、咨询、管理、医疗、保险,每一个行业都被渗透。

我们不用为人类担心,但还是得为自己的前途担心:

如果是我的工作消亡了呢? 转型是件很痛苦的事情,更别提转型失败了。

所以作为个体,面对人工智能的竞争,哪里是我可以退守的高地? 科技行业之外呢?可以想一想哪些行业, 会是人们在得到更多闲暇时间后愿意去花时间做的 事情。

比如: 活久一点:医疗、体育和健康管理; 快乐一点:旅游、娱乐和社交 享受一点:奢侈品、高端消费…… 三、五大生存法则,赢在人工智能时代 对于职场人来说, 除了挑选行业外, 在工作方式上有哪些策略可以让我们能在人工智能时代 存活呢? 达文波特在《人机共生》一书中告诉我们:职场人依然可以有所作为,依然可以决定自己的 命运。

他一口气给出了五种工作策略。

1.超越(Stepping Up) 建立全局观,弥补人工智能的短板 从人工智能目前的发展来看,在某些细节领域,AI 的确能吊打我们人类。

比如下围棋的阿法狗。

但从全局角度来说, 人工智能并非万能, 它的运算逻辑, 仍然是由人来决定的。

而我们人类, 更善于从全局角度思考问题。

比如,阿法狗再强,你让它组织中国棋院工作,带队参加三国擂台赛,带动全民围棋热…… 这 AI 怕是要死机的。

这就是职场人的机会。

随着人工智能时代的来临,每家公司都需要具备全局观思维的职场人。

如果你希望成为超越人工智能的人,那我给你的建议是“抬头看路” 。

很多小伙伴把大部分精力集中在每一件具体的工作上,这很好,但这不够。

你必须了解趋势 和未来。

拿 HR 举个例子,一个 HR 经理,如果他把精力都放在招聘上,放在简历筛选上,他未来很 难与人工智能 PK。

你读简历的速度总没电脑快, 电脑已经匹配好关键词找到最合适的简历了, 你可能刚刚开了 个头,而且每次做筛选判断时,你的原则可能也会有微调,但电脑不会,他会始终以同一标 准匹配最合适的简历。

但作为 HR 经理,工作绝不应该仅仅是眼前的简历筛选。

未来员工看重什么福利?行业内人 才流动的趋势是什么?如何打造完善的内外部人才库,保证企业人才不断档? 这些都是具有全局观的职场人应该做的事情: 看到未来的趋势,并规划出一条走向未来的路线。

2.避让(Stepping Aside) 机器做它能做的,人做人能做的事 躲,看似消极,但未必不是好策略。

当柯洁输掉与阿法狗的对决后,放声大哭,让无数旁观者心痛。

有媒体写了这么一段话: 「柯洁输了,他哭了;阿法狗虽然赢了,但它不会笑。

」 这话揭示了一点: 涉及人性和情感领域的工作,比如艺术和人际沟通,人工智能很难取代我们。

毕竟,谁能比 我们人类更有人性? 我有一个医生朋友,听说人工智能技术后很是担心。

作为医生,他多年积累的诊断经验,可 能在人工智能的海量数据面前相形见绌。

未来的人工智能可以将患者的症状匹配数据库里千万份病例, 分析出所有可能的病症, 以及 可能性比例,并给下一步检查或诊断建议。

他问我: “我们学了这么多年的医,我们读书时背过的医书,我们多年加班问诊的经验,还

有什么用呢?” “很有用,但不再仅仅是诊断方面,在我家人生病的时候,你给了我很多建议,也帮我做了 很多分析,你说的内容和主刀的主任医生说的,并没有本质区别。

但是主刀医生,特别忙, 300 块的特需门诊,他也只有空和患者聊 2-3 分钟。

“和你聊就不同,你站在我的角度帮我提建议,而且也能体会到病人的感受,建议我如何与 生病的家人沟通。

和你谈,让我心安。

“这可能就是未来医生的价值。

拥有同理心,出色沟通技能的医生,可以将人工智能冰冷的 分析,转化成病人可以接受的表达方式。

” 这种方式,看起来是躲避,但从效果来说,却是人和机器的最佳拍档形式。

3.参与(Stepping in) 与人工智能共事,给人工智能打工 第三种策略,就是翻译(投敌) 。

如今的现状是: 业务人员知道真实的业务需求,知道哪些数据是有价值的;但他们无法搭建出数据架构。

技术人员可以设计数据架构,但是他们不懂业务。

所以在业务和技术之间,需要一座桥梁,这就是第三种生存法则,你可以选择做桥梁。

可能听得比较耳熟,对的,有点像如今互联网公司的产品经理角色。

人工智能无法决定自己的目标, 也无法清晰解读自己的决策, 所以需要参与者作为人工智能 与人沟通的桥梁。

想走这条路,你需要专精于某一行业某个领域,在人工智能开始渗透攻打你的行业时…… 你就……及时投敌,成为 AI 的带路党,给人工智能团队打工。

对于人工智能团队来说,他们需要你这样拥有丰富行业经验的从业者。

比如一个用过多种财务软件的财务经理,就是财务软件开发商眼中的重要人才。

4.专精(Stepping Narrowly) 找到没人想自动化的领域

在策略一超越里我们提到,一味搞专精,迟早被吊打。

但也不总是这样。

有些事情通常没有人愿意花费精力和时间来做,因为投资回报率太低了,犯不着。

当阿法狗战胜柯洁之后, 阿法狗团队表示不再研究围棋了, 要转身去研究医疗领域的人工智 能了。

为啥呢?因为医疗是个花钱的深坑啊。

美国的医疗支出接近 GDP 的 20%,中国 2017 年在医 疗领域的支出预算超过 1.4 万亿。

把这一块做好了,拿下 1%的市场意味着 140 亿的营业额哦,辛辛苦苦打败围棋高手给自己 带来了「名」 ,接下来得冲着「利」去了。

但在有些领域,比如区分赛车弹簧,证明古老手稿的年龄……这些非常细分的领域里,人工 智能进来没法获取足够的利润来抵消其成本,所以没有动力。

看过《猫和老鼠》吗? Jerry 一路逃进洞里,而 Tom 却撞在了洞口。

化身大猫的人工智能不可能进入每一个细分领域,说到底,人工智能也要算账嘛,成本多少 收益多少,进入这块细分市场是不是合适。

专精者成功的奥义在于,瞄准一个细分市场,开始深挖,并坚持下去。

5.开创(Stepping Forward) 做人工智能的爸爸 如果你从事的是 AI 研发工作, 那么当大家讨论 AI 引发失业潮时, 你的脸上可能挂满了笑容。

危机根本不存在。

有小伙伴说: “我不会敲代码怎么办?” 没关系,程序员之外,我们仍有其他选择 如果你学理科,爱好与数字打交道,那你可以考虑一下 21 世纪最性感的工作——数据科学 家。

数字化的系统和人工智能的决策,需要海量数据,而且是真实有价值的数据。

这就是数据科 学家的价值所在。

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