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未来,最有可能被机器取代的“知识型”工作是……

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发表于 2016-8-14 19:18 | 显示全部楼层 |阅读模式

未来,究竟哪些工作最有可能被智能机器取代?



大部分人的工作都或多或少包括某些能被自动化处理的内容,但另一方面,大多数工作也都存在电脑所无法处理的核心要素。因此,我们不能简单地得出类似于“避开a、b、c类职业”或“申请x、y、z职位”的结论。

尽管如此,我们必须承认,有一些脑力工作将会被机器人所取代。这类工作往往只需要将任务内容简单编译为标准化步骤,或是基于格式化数据进行决策。最近的新闻中就有一个贴切的例子,《华尔街日报》一篇文章的标题是Financial Firms Turn to Artificial Intelligence to Handle Compliance Overload(金融企业正利用人工智能处理超负荷的合规工作——编者注)。

所谓合规性工作,指的是公司要证明其运营过程中严格遵守政府监管部门发布的法律法规义务。对金融服务公司来说,合规性工作包括对可能存在的洗钱交易、受制裁交易、计费欺诈等情况进行持续性监控,以及时刻为KYC(Know Your Customer)检查做准备。据《华尔街日报》报道,如今,以上所有过程都能由配置自然语言处理系统的机器完成。

但是,合规性工作不仅限于银行。每个行业都存在合规性工作,从受到立法严格限制的保健公司到监管部门严格监控的食品公司,再到承担追踪反恐数据义务的航空公司。在过去十年间,合规工作的增长速度远远超出了其他工作领域。然而事实上,合规工作中几乎所有的数据记录和沟通都急需自动化。

合规性工作自动化之所以成熟,主要是因为它既要以法规为基础,又有着密集的数据。随着越来越多的法规需要遵循,企业需要对更多的员工行为进行监控,同时也会产生更多的内外交易数据——这样也就越需要利用自动化软件进行合规性工作。美国国会和欧盟可以为银行等其他行业设立各种法规,但是这些政客和官员绝对想象不到今天的认知技术是怎样一番场景。如果没有自动化帮助,很难想象一些行业能够遵守合规性的所有规定。

然而,并非所有的合规性工作都会被替代——一般来说,电脑只提供一种打破法规的可能性,把进一步的研究工作留给人去做,以不触碰“红旗”为底线——但绝大多数常规及信息量密集型任务都将不再需要人来完成。裁员是必然的。合规工作从业者将面临要么重新工作,要么发现自己身边同事越来越少的无奈境地。(然而,就在2年前,人们还没有意识到这种可能性。《华尔街日报》当时还报道称,未来“选择合规性职业的人,前途一片光明 ”。)

那么,站在经济的角度来看,我们该如何对抗这种特殊的劳动力替换呢?

去年秋天,我有幸参加了“全球彼得·德鲁克论坛”(这场论坛每年在维也纳举办一次,被称为管理学的“达沃斯”论坛),借此重温德鲁克的理论。我发现德鲁克作品中的一个章节特别有趣,叫做“企业社会”,意思是说政策制定者必须努力去建设企业型社会。德鲁克在80多岁的时候写下了这本书,提出了他对未来企业最担心的一个问题,那就是:日益繁缛的法规条文正让公司付出高额成本。他在写“发达国家危险的潜伏疾病:与政府相关的隐性管理成本正不断增加”时,这样写道:

不仅仅是金钱,还有人才的努力和时间,都变成了高额成本。虽然这些损耗是无形的,并不计入政府预算,但是却隐藏在医生的账户里,因为他的护士花费了半天时间填写各种政府表格和报表;还隐藏在大学的预算中,那里有16位高级管理者的工作是保证其运营的合规性;也隐藏在一家小型公司的盈亏报告中,因为这家拥有275位雇员的公司中有19位都在负责政府的税务工作——从同事的工资中扣除税收和社会保障款,收集供应商和客户的税务识别码,然后将信息呈报给政府部门,或者像欧洲那样,征收增值税。

德鲁克的抱怨是,在这样一个急需新解决方案的全球经济环境下,这些日常管理成本反而构成了极高的机会成本:“谁认为这些税务会计师对国家财富或生产力做出了贡献,同时也提升了社会幸福,无论是在物质还是精神上?”他指出,政府强迫公司把人力配置在这些岗位的做法是错误的,正越来越多地误配稀缺资源,即受教育的人才,让他们从事徒劳的工作。

德鲁克曾经提出过一个解决方案,但即便是他自己也觉得这个提议不可能被接受。然而,30多年后的今天,另一个解决方法正浮出水面。通过让人工智能完成“无产出”的合规性工作,可以在不损耗公共利益的前提下,支持更多的企业创新活动。

当我们谈论如何在工作场所部署智能机器时,经常强调的是“增强”而非“自动化”。雇主之所以要采用认知计算解决方案,不是为了减少员工数量,而是为了让现有员工去承担更大的挑战,比之前产生更大的影响力。让智能机器从事合规工作,有可能将人们的工作提升到新的层次。通过解放人力,人们可以从事更多的价值创造型工作,这样一来,也就促进了企业社会发展,并驱动了创新活动。而创新,正是提升人类幸福指数的最佳途径。


(本文作者:Julia Kirby,是哈佛大学出版社资深编辑,长期为HBR撰稿。Thomas H. Davenport是巴布森学院管理和信息技术专家,同时也是国际数据分析研究所创始人之一。)


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以后多分享一些这样的有价值的帖子啊
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