白領比藍領更容易被人工智慧取代
一談到對工作自動化的恐懼，通常大家會聯想到在工廠或倉庫中辛苦工作的工業機器人。傳統的觀點認為，雖然工資較低、教育程度較低的藍領階級勞工面臨著來自科技的可怕威脅，但受過至少大學教育的知識型勞工，或者換句話說，任何工作性質以智力而非勞力為主的人，仍處於相對安全的狀態。然而現實的情況是，隨著人工智慧的進步以及被更廣泛地應用，白領階級的工作，尤其是以相對例行性的分析、操作、擷取或資訊交流為主的工作，將首當其衝被取代。
事實上，在許多情況下，從事資訊相關工作的白領專業人員，和從事需要在環境中執行實體操作的工作且受教育程度較低的工人相比，前者更容易被科技取代，因為這些角色的自動化並不需要使用昂貴的機器，也不需要克服機器視覺或機器人靈巧性等方面的挑戰；只要有足夠強大的軟體就能取代許多占用這些勞工工作時間的任務。再說，具備專業技能的勞工薪資通常比藍領勞工高出許多，因此砍掉白領工作的優點將進一步被放大。
令科技跨出一大步的機器學習
我們已經看到了有將近一半的應屆大學畢業生未充分就業，這在一定程度上可能是出於科技對更例行性的初階職位的影響，這些職位傳統上是通往專業職涯成功階梯的第一階。
雖然風險最大的仍是那些更例行性的工作，但重要的是必須意識到，可以被自動化的工作與被認為是安全的工作之間的界線肯定是動態的，而且會隨著人工智慧的持續發展不斷地改變並包含越來越多工作。在過去，以知識為主的工作的自動化，需要電腦程式設計師設計一套每個步驟都清楚的流程，並要明確說明每項行動和決策。這往往會將軟體的自動化限制在真正重複性的工作中，通常是用在一般記帳或計算應付與應收帳款等辦公室文書工作的領域。然而，機器學習的興起代表著放手讓演算法去查閱大量數據並找出人類直接感知通常沒辦法發現的模式和相互關係，基本上這讓演算法可以自己編寫電腦程式。換句話說，機器學習的特質會讓曾經被認為是非例行性的工作轉變為現在易於自動化的活動。
法務、新聞、銀行保險、證券交易員職位不保？
我們已經看到很多的例子都是軟體自動化（通常包含機器學習）如何開始侵入各種白領階級職業的工作。
在法律領域，智慧演算法現在會審查文件以確認是否需要將其納入法律發現的流程，人工智慧系統也越來越擅於做法律研究。預測性的演算法會分析歷史數據，並評估從包括最高法院審理的案件結果，到某一特定合約有朝一日可能會被違約等各種可能性。這也代表人工智慧已經開始影響會導致判斷的工作，這些工作曾經只掌握在最有經驗的律師手中。
大型媒體組織也越來越依賴透過分析數據流、識別其中所包含的故事，然後自動生成敘事文本來自動化基本新聞工作的系統。《彭博社》這樣的公司使用這些系統幾乎可以立即創造出報導公司收益報告的新聞文章。隨著人工智慧處理自然語言能力的提升，幾乎任何類型的組織內部或對外溝通的日常撰寫，都將越來越容易受到自動化的影響。例如銀行和保險產業的分析工作，很可能特別容易受到所有這些改變的影響。舉例來說，富國銀行（Wells Fargo）在2019 年的一份報告中預測，因為在未來十年內的科技進步，美國銀行產業將流失約20 萬個工作。
自動化對華爾街的影響也已經很顯而易見，曾經熙熙攘攘與混亂的交易大廳現在基本上充滿了機器運轉的柔和嗡嗡聲。到2019 年時，主要證券交易所的工作人員只剩下一小群人，他們的地位降低到坐在交易大廳的某些區域辦公。而新冠肺炎大流行讓我們看見，隨著交易所轉型成完全電子交易，就連這一小群還保有工作的人也不再重要。
重複性的問答就交給聊天機器人
提供客戶服務或技術支援的客服中心，是另一個明顯適合被顛覆的領域。人工智慧的自然語言處理能力的快速進步，催生出可以透過語音通訊技術與線上聊天機器人自動執行更多此類工作的應用程式。這些工作已經很容易受到離岸外包的影響，然而隨著科技的進步，許多位在印度和菲律賓等低工資國家的電話客服工作正在因自動化而消失。回應顧客詢問是一項在許多方面都非常適合機器學習的任務。顧客和客服人員之間的每一次互動，都會生成一組豐富的數據，包括提出的問題、提供的答案以及這次互動是否完全解決了問題。機器學習演算法可以搜尋數以千計的此類互動數據，很快就能夠熟練地回覆那些往往會一次又一次出現的大部分客服問題。
一旦系統到位，隨著越來越多的客戶來電，演算法也會變得越來越智慧。實際上有好幾十家新創公司以人工智慧的聊天機器人為核心來提供客服務自動化服務。在這當中，有許多公司將目光放在特定產業，例如醫療保健或金融服務。隨著這些科技的不斷進步，客服中心的人員配置可能會減少，因為事情最終會發展到只有與最具挑戰性的客戶互動時才需要人工客服。
學寫程式會是找到好工作的萬靈丹嗎？
編寫電腦程式碼的能力通常被視為解決技術就業市場崩壞的一種萬靈丹。那些在新聞業甚至採礦等產業失去工作的人總是被建議「學寫程式」。
學寫程式的機構如雨後春筍般出現，並且有許多人提議要求電腦程式課程應該是高中甚至更小的學齡的必修課。然而，事實上，編寫電腦程式肯定也會被即將破壞其他類型的白領工作的那股力量所影響。和客服中心一樣，外包工作通常是自動化的最前線，現在許多常規軟體的開發工作都已被外包到工資較低的國家，特別是印度。幾乎所有主要的科技公司都對自動化電腦程式編碼工具進行了大量的投資。例如，Meta 開發了一種名為Aroma 的工具，這項工具是一種由人工智慧驅動的「自動完成」工具，利用在公共領域龐大的電腦程式數據庫進行電腦程式編碼。美國國防高等研究計畫署也資助了電腦程式碼開發、除錯與測試的自動化研究。甚至是OpenAI 的GPT-3，一個通用語言生成的系統，透過從網路上取得的大量文件檔案進行訓練後，也能夠完成一些例行性的程式編碼任務。
最重要的是，雖然學習電腦程式編碼可能會是一項有用且帶來良好收益的事業，但獲得這項技能就可以確保獲得體面工作的日子即將結束。對於普遍而言的其他白領階級職業也是如此。隨著科技開始侵入這些受過更多教育且高薪勞工的工作，不平等可能會變得更頭重腳輕，擁有大量資本的少數精英與其他人的距離會更遠。
隨著高薪的勞工受到的影響越來越大，這也將進一步削弱消費者支出和強勁經濟成長所需的潛力。然而，有一個可能的好處，那就是與在工廠或低工資服務產業工作的其他勞工相比，收入更高的知識工作者擁有更大的政治影響力，因此對白領工作的影響實際上可能有助於激發他們支持因應就業市場發生的破壞性創新而生的政策。
面對人工智慧取代潮 哪些工作是最安全的？
在過去的幾年裡，我幾乎走遍了每個洲，針對人工智慧和機器人技術對就業市場可能造成的影響做了幾十次演講。不管我身在哪個國家，我發現聽眾最常問的問題總是大同小異：什麼工作可能是最安全的？我應該建議我的孩子唸哪些領域的科系？
整體來說，答案可能有點明顯且令人不滿意：請避開本質上偏向例行性和可預測性的工作。這樣的工作顯然是近期人工智慧帶來的自動化將造成最大衝擊的領域。另一種說法可能是：請避開無聊的工作。如果你每天上班都會面臨新的挑戰，並且在工作中不斷學習，那麼你可能身處於領先科技的良好位置，至少在可預見的未來是這樣。另一方面，如果你一次又一次地花費大量時間製作相同類型的報告、簡報或分析，你可能要開始擔心，並該考慮調整你的跑道了。
不易受自動化影響的工作領域
更具體地說，我認為在短期到中期最不容易受到自動化影響的工作落在三個領域。首先，真正具有創造性的工作可能相對安全。如果你總是跳出傳統的思維框架、想出創新的策略來解決無法預見的問題，或者創造真正的新事物，那麼，我認為你將能夠善用人工智慧作為你的工具。換句話說，這項科技更有可能輔助你，而不是取代你。可以肯定的是，打造可以發揮創意的機器的重大研究正在進行中，人工智慧也將不可避免地開始侵入創意領域的工作。
智慧演算法已經可以繪製出原創的藝術作品、提出科學假設、創作古典音樂並設計出創新的電子產品。DeepMind 的AlphaGo 和AlphaZero 為職業圍棋與西洋棋比賽注入了新的活力和創造力，因為這些系統展現了真正截然不同的智慧，並且經常採用讓人類專家驚訝的非典型策略。然而，我認為在可預見的未來，人工智慧將被用來放大人類的創造力，而不是取代人類的創造力。
第二個安全的領域包含那些重視與他人建立有意義且複雜關係的工作。這將包括例如護士可能與病患建立的那種同理、關懷的關係，或者業務人員或顧問提供客戶複雜建議時可能與客戶建立的那種關係。請特別注意，我指的不是需要微笑以及和客戶友善互動等短期服務，而是那些需要更深入且更複雜的人際互動的服務。同樣地，人工智慧也正在侵入這個領域，正如我們在第三章（38 頁）提到的，聊天機器人已經可以提供基本的心理健康治療，而且人工智慧在感知、反應和模擬人類情感的能力上都將繼續有重大的進展。然而，我認為機器要能夠與人建立真正複雜且多面向的關係還需要很長的時間。
第三類安全的工作包括需要在不可預測的環境中具有出眾的行動力、靈巧性和解決問題能力的職業。護士和老年人的照顧員屬於這一類，水管工、電工和機械師等技術產業從業者也屬於這一類。打造價錢合理且能夠自動執行此類工作的機器人可能還遙遙無期。對於那些選擇不走大學教育這條路的人來說，這些需要技術的職業工作通常是最好的機會。在美國，我認為我們應該更著重於為年輕人提供接觸到這些職業培訓或實習的機會，而不是只將越來越多的高中畢業生推去唸大學。
最重要的是：找尋你真正喜歡的職業
然而，最重要的因素可能不是你選擇哪個職業，而是你在這之中如何定位自己。隨著人工智慧的進步，在就業市場的廣泛領域中，主要由例行性的基本任務所構成的工作可能會消失，而那些專注於需要創造力的領域的人，或是能善用廣泛的專業人脈增加組織價值的人將爬升到頂端。換句話說，你在運動員或演藝人員身上看到的那種贏家光環或超級明星效應，可能會被強加在以前所有人的機會都均等的職業上。即使人工智慧進步，具備強大法庭攻防技能或掌握能為公司帶來業務的客戶關係的律師，很可能會繼續表現亮眼；另一方面，主要從事法律研究或合約分析的律師，可能就處於較不樂觀的處境。
以個人而言，適應這種情況的最佳方法可能是選擇一個你真正喜歡的職業，做你真正有熱情的事情，因為這將增加你在該領域表現出色並脫穎而出的機會。展望未來時，純粹因為某個領域傳統上提供很多工作機會而選擇該職業，並不是個很好的選擇。問題是，對特定個人來說，這或許是很好的建議，但它並不是系統性的解決方案。隨著這些轉變的展開，許多人很可能會被拋在後方，我認為我們最終將需要政策才能處理這個現實狀況。
本文摘自馬丁．福特（Martin Ford）著作《AI無所不在的未來：當人工智慧成為電力般的存在，人類如何控管風險、發展應用與保住工作？》，繁體中文版由高寶書版代理，曾琳之翻譯。欲購買的小隊員歡迎透過以下連結前往購買：
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