五個維度看AI

編譯/本刊記者 鄭偉

技術并不是為了達到某一特定結果而預先確定的。算法和機器人沒有自己的目標，而是由人來指導的。因此，我們可以選擇如何應用人工智能和機器人，并對它們帶來的影響進行管理。

越來越多的領域都在見證機器對人類主導地位的挑戰。今天，人工智能對癌癥的辨識準確度可能已經超過了專業的病理學家；算法可以在幾毫秒內發現欺詐性的金融交易；在物流領域，機器人系統選擇和包裝貨物的精確度越來越高。并且，這些技術每個月都會有新的突破。

當然，這并不是自動化第一次勾起人們的期待。從18世紀晚期到19世紀初的工業革命開始，源源不斷的新技術和新發明改變了工作本來的性質，甚至完全取代了人類的勞動。自動化能夠使一些人工幾乎不可能完成的工作變成現實，當然新技術的應用也在無形之中改變著企業的招聘方式、薪酬增長、員工的議價能力、生產力水平、對員工工作的監控程度，以及面對枯燥、危險任務的方式等。

圖1 自動化的五個維度

工作機會

2004年，美國學者理查德J·莫南（Richard J.Murnane）和弗蘭克·萊維（Frank Levy)出版了一本名為《新勞動分工論》(The New Division of Labor)的書。在第二章“為什么人類仍然很重要”中，作者認為，將來某一天，當攝像機和傳感器可以捕捉感官輸入的時候，自動駕駛汽車就能夠在結構化環境中運行，但他們依然不能確定無人駕駛汽車能否在繁忙的街道上正常行駛，或者在交通擁擠時能否完成轉彎動作。由此可見，計算機不可能輕易代替人去完成汽車駕駛那樣的任務。

機器不能做的事情還有很多，而且在短時間內都無法做到。人工智能和機器人系統沒有直覺；缺乏品味和文化意識；沒有戰略眼光；不能成為領導者；也不能即興發揮。從本質上說，他們并不是真實存在的。雖然IBM的超級電腦深藍(Deep Blue)在1997年的國際象棋中擊敗了國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫(GarryKasparov)，但迄今為止仍沒有任何機器可以巧妙地系鞋帶、打開門或翻書頁。伯克利大學的研究發現，他們的毛巾折疊機器人疊25條毛巾需要10個小時的時間(一種名為Laundroid的新型商業機器人需要3到10分鐘才能折疊一條)。這就是所謂的莫拉維克悖論（Moravec’s Paradox）：高層次的推理只需要很少的計算，但低級別的感覺運動技能卻需要巨大的計算資源。

為確定自動化能夠覆蓋的最大工作范圍，麥肯錫最近對技術專家們的觀點進行研究分析，試圖從2000種工作活動中發現自動化能夠實現的最大范圍。排名靠前的工作是處理或收集數據，以及在可預測的環境中操作機器。相比之下，有些工作受到自動化的影響非常少，例如與利益相關者進行互動的活動；成為有創造性、規劃性和管理能力的人；以及將專業知識應用于決策之類的工作等。這些發現基本印證了牛津大學經濟學家卡爾·貝尼迪克特·弗雷(CarlBenedikt Frey)和邁克爾·奧斯本(Michael Osborne)的調研結果。在該研究中，他們發現，有三類任務是機器很難勝任的。

· 社交智能——談判和說服的能力；回應他人的情感暗示，以及傳授知識。

· 復雜的操作——在不同環境下，通過對肌肉進行靈活控制來處理、移動和控制對象的能力。

· 創造力——構思新穎想法的能力；對能夠推動文化發展的藝術與設計的創造能力。

由于工作是由多方面任務構成的，其中只有一部分是可以自動化的，整個工作的自動化程度可能沒有一些人想象的那么嚴重，即便所有的任務都是可以自動化的，我們也很難看到一臺機器能像人類那樣在每項任務之間做到無縫切換。

20世紀90年代，自動柜員機的普及并沒有導致銀行分支機構大量裁員，其中最大的原因是科技只是實現了任務的自動化而不是整個工作。現金分配僅僅是銀行出納員的工作內容之一，但他們還要面向客戶并完成更多非結構化任務，如處理抵押貸款申請或者回答關于管理帳戶和事務的查詢。經合組織預計，從任務而非工作的視角實現的自動化，英國只有10%的工作崗位有被完全取代的風險。當然，他們同時還計算出，一旦人工智能和機器人芯片在日常工作中逐漸消失，35%的工作崗位將會面臨很大變化。

機器自動化不會導致大規模裁員的第三個理由是，技術帶來的不僅僅是對人工的替代。人工智能和機器人技術還將與人類的行為相輔相成，使人們能夠取得更多的成就，更好地完成工作。一個很好的例子是，在呼叫中心對人工智能平臺的使用。荷蘭皇家航空公司（KLM Royal Dutch Airlines）在社交媒體使用聊天機器人對客戶的咨詢生成部分反應，然后由團隊中的人工代理對反應的內容進行編輯、提煉和闡述。其中，只有10%的信息是在未經改動的情況下直接發送的，大部分都是對一些基本問題的回答。

表1 技術影響人類工作的三種方式

除了替代和補充人工勞動之外，人工智能和機器人技術的發展還將以他們自己的方式創造工作。這意味著機器能夠獨立或者借助一小部分勞動力完成前所未有的任務。一個恰當的例子是，以色列初創企業Intuition Robotics開發的社交伴侶機器人ElliQ，為老年人提供低水平的護理需求。ElliQ可以提醒老年人服用藥物，與家人和朋友進行視頻聊天，并主動推薦數字和身體活動。另一個例子是農業借助人工智能預測作物產量和確定殺蟲劑的噴灑地點。這些技能可能農民永遠無法獲得的，因此在這種情況下，機器應該被視為發揮了價值創造的作用而不是取代勞動力。

招聘

未來，新機器使用將會影響就業崗位的數量，同樣，它們也會在一定程度上改變人們獲取工作機會的方式。為改變世界衛生組織的招募方式，一些初創公司已經為其開發出相應的軟件，不僅僅是簡化了招聘流程，更多的是關注于對候選人進行識別和篩選。

這類機器對雇主的吸引力是顯而易見的：它們能夠幫助縮短招聘時間、降低招聘成本，以及能夠使人才和工作進行更好的匹配。但機器對工人意味著什么呢？其中隱含的一個擔憂是，如果以之前的招聘決策數據為基礎設定候選名單軟件，那么原有的偏見可能會進一步加劇。美國卡耐基梅隆大學對在招聘廣告中使用算法進行了研究，發現在瀏覽谷歌的互聯網搜索引擎時，男性比女性更容易看到高薪工作的廣告。 另一方面，如果算法只根據候選人的資歷和經驗而不是年齡、性別來衡量，則可以消除偏見。

然而，如果僅是關注傳統的人力資源管理實踐經驗，就會忽略人工智能對招聘意義的改變。由于算法越來越復雜，“零工經濟”的擴張正在成為可能。

薪酬

人工智能和機器人技術的發展對薪酬的影響如何？鑒于自動化會在某種程度上導致失業，它當然也會對人們的薪酬水平帶來影響。但與此同時，它也可能會降低那些仍在工作的人的薪酬。在今年早些時候進行的一項調查中，三分之一的美國專家認為，IT和自動化的發展與應用是美國過去十年中薪酬中值停滯不前的主要原因。只有20%的人對此持否定態度。技術危言聳聽者指出，人工智能和機器人技術將會使勞動力市場充滿廉價的機械勞動，這反過來又會降低人類工人的議價能力。

此外，新機器可以消除職業的專業化，從而降低進入的門檻，削弱現有工作人員的談判地位。擁有高技能的專業人士很可能首當其沖遭受這種破壞。

另一方面，有證據表明，人工智能和機器人技術可能會提高人員的薪酬，特別是由于生產率的提高會產生更多的絕對財富，可以與工人共享。

當然，我們也有充分的理由相信，低技能工人和高技能工人一樣會從中受益。人工智能和機器人技術領域的最新進展，其應用的領域之廣超越了以往的任何創新，甚至正在超越制造業向護理和零售等低技術產業延伸，這些領域都曾經歷過生產率增長緩慢的階段。

在研究新技術對薪酬的影響時，還要考慮鮑莫爾成本病（Baumol’s cost disease）。這個現象指的是，在經濟的某一領域發生的生產力和薪酬上漲會導致另一個部門的薪酬上漲，即使第二部門的生產率并沒有相應增長。原因在于，薪酬必須在整個經濟體系中保持上漲，才能防止工人離開他們的工作崗位，還有部分原因是，處于領先部門的工人在其他地方會有更大的消費能力。因此，即使人工智能和機器人的采用并不會給低技能的部門帶來夸張的生產力增長，但先進制造業和金融等高技能行業的生產率持續增長，也應該會導致薪酬水平的全面提高。

經驗

在對自動化的大量評論中，工作經驗也是一個經常被忽視的問題。而事實上，工作的質量和數量一樣重要。對有些人來說，人工智能和機器人技術將會導致一種數字泰勒主義（Digital Taylorism），雇主們會使用新的工具來減輕員工的負擔，控制他們日常工作的細節。

人工智能還可能使對工作場所的監控超出健康范圍。現有技術已經能夠滿足監視的正常需求，例如汽車中的GPS系統和工人服裝上的RFID標簽，都可以被用來監控員工的行蹤。但人工智能可能會把這一水平提高到另一個高度。今年早些時候，有報道稱，雇主正在利用機器學習提供的“社會計量徽章（sociometric badges）”分析員工聲音的速度、語調和音量，來分析他們在工作場所的互動。

然而，就像在招聘和薪酬方面的討論相類似，人工智能和機器人技術也有利于企業員工積累工作經驗。首先也是最重要的是，這些技術可以將工作人性化，逐步淘汰平凡的任務，為智能化程度更高的工作打開空間。根據麥肯錫的估算，每個員工平均只將2%的時間用于創造性任務，9%用于社交和情感推理。相比之下，67%的時間用于“識別已知的模式”上，這就很難使員工對自己的工作狀態滿意。雖然我們必須認真對待技術發展導致的失業風險，但有些工作的失去并不一定是壞事。

最后需要考慮的是，新機器將如何為員工提供更大的權限，使他們對訪問和管理工作有更大的控制權。

消費者購買力

自動化領域的第五個維度是消費者購買力。人工智能和機器人技術不僅會影響工作場景中的人，也會影響到家庭。歷史經驗告訴我們，技術進步往往比提高生活水平更重要。在過去的250年里，全球人均收入增長了10倍，而在最發達的經濟體，人均收入增長了20倍。如果我們考慮到技術對我們所消費的商品質量的影響，估計人均實際收入增長了40到190倍。二戰過后，科技對生活水平的影響尤其明顯。家庭電視擁有率從1955年的19%上升到1975年的96%，而在同一時期，洗衣機的擁有率從18%上升到70%。

同時受到影響的還有閑暇時間。第一家用機器把家庭成員（主要是女性）從家庭職責中解放出來。一項估計顯示，在1900年至1975年，家務瑣事耗費的時間從1900年的每周58小時下降至1975年的18小時。也許最新的家用機器人將進一步縮短這個時間。根據國際機器人聯合會（International Federation of Robotics）的數據，2015年家用機器人的銷量為370萬臺，其中包括真空清潔、草坪割草和窗戶清潔。正是在這幾類工作中能夠節省最多的工作時間。事實上，像大多數發達國家一樣，自2000年以來，英國員工每年的工作時間已經縮短。雖然人工智能和機器人技術可能不會把工作時間縮短到15個小時，但至少卻讓員工們有了更多的閑暇時間。

選擇問題

研究結果表明，雖然有很大一部分工作可能會被新機器完全取代（根據YouGov的調查，在未來10年里，私營部門有15%的工作崗位將會被機器取代），但對大規模自動化和廣泛的經濟沖突的悲觀預測其實經不起仔細推敲。機器無法執行的任務還有很多，整個工作實現自動化的可能性極低。相反，很多職業可能不僅不被淘汰，反而更有可能進行演變，而且從長遠來看，新的職業也會出現。低技能工人可能會面臨最大的打擊，但各行業在自動化潛力方面的差異很大，在衛生保健、社會護理和教育行業中，以人為中心的角色將持續增長。

與前面討論的其他維度相比，人工智能和機器人技術對工作質量的影響尚不得而知。正如我們所看到的，這些技術可能會提高生產率，為更高薪酬打開大門，逐步淘汰平庸的工作，促進智力型職業的發展，并在招聘方面創造一個公平的競爭環境。當然，這些技術也可以很容易被用于非技術型工作，剝奪員工的議價能力，給薪酬帶來下行壓力，強化對工作的監督和標準化要求，并將對偏見的認知應用于招聘。

技術并不是為了達到某一特定結果而預先確定的。算法和機器人沒有自己的目標，而是由人來指導的。因此，我們可以選擇如何應用人工智能和機器人，并對它們帶來的影響進行管理。開發人員和工程師能夠選擇他們灌輸在機器中的功能，雇主可以選擇購買哪些技術，人力資源團隊可以選擇是否和如何幫助員工在機器承擔特定任務的過程中發揮新的作用，政策制定者可以選擇是關于監管、福利和稅收制度的類型，來最大限度地強化技術的正面作用，同時使負面影響最小化。