米俐的部落格

國際中心／綜合報導

機器人未來恐取代人類工作的議題，一直是熱門話題，英國近期一家人工智慧公司指出，功能持續在進化的機器人，思考與學習都已非常高階，甚至會比人類做得更好，可能在2018就會包攬辦公室裡所有文書工作，取代人類。

根據英國《每日郵報》報導，英國一家人工智能開發公司Celaton總裁安德魯．安德森(Andrew Anderson)指出，機器人的發展比原本預期得更快，且仍在持續進化。

安德森預測，新一代的機器人已能做出一些簡單決定，估計2018年時將會取代人類的文書處理工作，到時大部份的文職工作可能皆會消失，而機器人還可能做得比人類更好。

另外，安德森還認為，2025年時機器甚至還會擁有自我修改程式與自動學習的能力，可能進攻銷售、資訊科技、教育與醫療保健等行業。

安德森強調，屆時雖然能替社會提供生產力，但部分行業也會因此受到打擊，但人類面臨的失業問題將會更嚴重。

This article is quoted from: http://hk.news.yahoo.com/%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA%E6%90%B6%E9%A3%AF%E7%A2%97-%E8%8B%B1%E5%B0%88%E5%AE%B6%E9%A0%90%E6%B8%AC-%E6%96%87%E6%9B%B8%E5%B7%A5%E4%BD%9C2018%E5%B9%B4%E5%B0%87%E6%B6%88%E5%A4%B1-035414451.html

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試想一下，如果明天有70%的美國人被解雇，他們會去幹什麼呢？如果真像這樣有一半以上的勞動 力被炒魷魚，這個經濟體恐怕也會不復存在吧？但是19世紀初工業革命時期，勞工們就曾像這樣被慢慢解雇。200年前，70%的美國勞力在農場工作。現在， 自動化技術搶走了99%的工作，機器取代了他們 (和他們的農用畜力)。

但是，被解職 的勞力並沒有閑下來。自動化技術反而在新的領域創造出上億的工作崗位。原來的農民加入了工人大軍，在工廠生產農具、汽車和其他工業產品。從那時起，一波一 波的新崗位相繼湧現——設備維修、膠印、食品化學、攝影、網頁設計——每一項都植根於先前的自動化技術。今天我們大部分人的工作都是19世紀農民根本無法 想像的。

也許我們很難想像到了本世紀末，今天70%的工作可能會被自動化技術取代。是的，親愛的讀者朋友，你們的飯碗也會被機器搶走。換句話說，被機器人取而代之只是時間問題罷了。

革命已經開始

這場巨變是由第二波自動化革命引領的，其核心是廉價的感測器和人工識別、機器學習、分散式智慧技術。這種深層次的自動化，將觸及從體力勞動到腦力勞動的所有崗位。

首 先，對已經實現自動化的工業部門，機器會進一步鞏固它們的地位。機器人會取代組裝流水線上的工人，然後再取代倉庫裡的工人。它們可以搬運箱子，對箱子進行 分類，然後裝上卡車。機器人還將繼續進軍蔬菜水果採摘業，直到把人類全部擠出普通農場。藥店後臺有一位發藥機器人就夠了，藥劑師只要關注病人的諮詢就好。 接下來，打掃辦公室和學校這種需要多些技巧的工作也會被夜班機器人搶走，它們可以從打掃門窗幹起，最終學會打掃廁所。高速長途貨運則會由固定在駕駛室的機 器人完成。

機器人還將繼續進軍白領工作。我們的很多機器上都已經有了人工智慧，只不過 我們沒有意識到。以美國敘述科學公司的一款軟體為例：這種軟體可以根據比賽情況撰寫體育賽事新聞，或者根據網路上點點滴滴的文字通報公司股票每天的表現。 任何文書工作都可以由機器人勝任，包括醫學領域的許多工作。即便在那些不能簡單用文書概括的醫學行當，比如外科手術，機器人的身影也越來越多。任何有關海 量資訊處理的死板日常工作都可以自動化。無論你是醫生、律師，還是建築師、記者，甚至是程式師也一樣：機器人革命是大勢所趨。

人機關係的四個分區

為了便於理解機器人是如何拿走我們飯碗的，現在我們把人機關係分為四類，如右圖所示：上下兩行分別代表我們現有的工作或新工作，這些工作將由機器人接手，左右兩列分別代表(最初看來)屬於人的工作或屬於機器的工作。

首先來看區域A：這些工作人類可以做，但機器人做得更好。如果人類願意花費大量勞力，是可以紡出棉布的；但是自動織布機可以織出更完美、更便宜的布。現在想 要去買手工布的唯一理由就是你想要保留一些人為的缺陷。但是當你開車開到每小時70英里的時候，你不會希望你的車犯毛病——所以在造車過程中，我們覺得越 少人碰我們的車越好。

但是事情並不是這麼簡單，我們總覺得電腦和機器人不太可靠。自 動駕駛儀就是一種電子腦，它可以獨立駕駛787噴氣式飛機，但我們還是一反正常邏輯，把人類飛行員放在駕駛艙裡監督自動駕駛儀，為了“以防萬一”。20世 紀90年代，電腦估價已經全面取代了人工評估抵押貸款，許多報稅工作都已經由電腦來完成。還有日常X光檢查和審判前的證據收集。以上這些工作，以前都是由 領高薪的聰明人來幹。對於機器人生產產品，我們已經完全認可了，不久我們將會接受機器人的智慧和服務。

再 來看區域B：這些工作人類不能做，但機器人能做。一個簡單的例子：沒有任何輔助，人類很難做出一枚黃銅螺絲釘，但是自動化技術可以在一個小時內生產出 1000個一模一樣的螺絲釘。沒有自動化技術，我們不可能做出電腦晶片。做一塊電腦晶片需要一定的精度、控制和極高的注意力，而我們的肉體不具備這些條 件。同樣的，無論教育程度如何，沒有人可以迅速搜索世界上的所有網頁，從中找出自己想要的一頁，比如找出昨天加德滿都的雞蛋價格，就算是一群人來搜索也不 行。每當你點擊搜索按鈕的時候，你都是在指揮機器人幹活，做一些我們人類沒法獨立完成的工作。

盡 管對機器人搶走人類飯碗的抱怨佔據了各大頭條，但是機器人和自動化也帶給我們極大的好處：一些我們不能做的工作需要由它們來完成。我們沒有電腦輔助檢測 (CAT)設備那種注意力，不可能一個平方毫米一個平方毫米地掃描搜索癌細胞。我們沒有毫秒級的反射速度來把融化的玻璃吹成瓶狀。我們也沒有萬無一失的記 憶力，不可能記住美國職業棒球聯賽上的每一個球，更別說還要立刻計算出下一個好球的概率。

我們並沒有把“好工作”交給機器人。多數情況下，我們把自己不幹的活兒交給機器人。這些活兒如果機器人不做就沒有人做了。

現在我們來看區域C：這些新工作是自動化的產物，其中一些工作我們自己都不曾想到。機器人代替人類的最偉大之處就在於：在機器人和計算智慧的幫助下，我們能 夠做一些150年前從未想像過的工作。我們能穿過肚臍切除腸道腫瘤，能對我們的婚禮進行錄影，能在火星上開車，也能讓遠方的朋友把圖案隔空發送過來，然後 在紡織品上列印出來。我們現在所做的上百萬種新鮮事可能會把1850年前的農民嚇得眼花繚亂，這些事情有時還能換來報酬。這種轉變不僅僅是一個從難到易的 過程。這些夢想的實現主要依賴於完成這些任務的機器，依賴於它們本身的能力，是機器給我們創造了工作機會。

需 要特別指出的一點是，自動化技術創造出來的大部分新工作只能由其他自動化技術來完成。當我們有了穀歌這樣的搜尋引擎，我們又開始交給它上千條新任務。穀 歌，你能告訴我我的手機在哪兒嗎？ 穀歌，你能領抑鬱症病人去找賣藥的醫生嗎？穀歌，你能預測下一次病毒性傳染病什麼時候爆發嗎？技術進步是一視同仁的，它給人類和機器都創造了機遇與選擇。

可以肯定，2050年最賺錢的行業是建立在一些現在尚未發明的自動化技術和機器上的。也就是說，我們現在無法預見這些行業，因為催生這些行業的機器和技術還尚未出現。機器人會創造出我們想像不到的工作。

最後，我們來看區域D：這些工作在一開始只有人類可以完成。一件人類可以做到但機器人(至少在很長一段時間內)做不到的事情就是，猜猜人類到底要做什麼。這不是一個文字遊戲；我們的欲求來源於我們先前的發明，這樣說起來，判斷人類想要做什麼就是一個迴圈問題。

當 機器人和自動化技術接手我們大多數的基礎工作以後，我們的糧食，衣服和居住問題就可以比較輕鬆地解決。然後，我們才有時間來思考，“人類是什麼？”工業化 不僅延長了人類的平均壽命，它還讓許多人意識到，人類可以是芭蕾舞演員、專業音樂家、數學家、運動員、時尚設計師、瑜伽大師、同人小說家，或者是其他名片 上標注的職稱。在機器的幫助下，我們勝任了這些角色；但顯然，隨著時光的流逝，機器又會把這些工作做得更好。接著，我們又重新出發，再次思索“人類應該做 什麼？”這個問題，找出更多的答案；而機器人又要經過幾代才能回答這一問題。

儘管大部分工作都是由機器人完成的，但後工業時代的經濟會繼續擴張，因為我們未來的工作中，有一部分就是尋找、創造和完成新的事情；當然，這些事情隨後又會成為機器人手中的重複性工作。

每 個人都有機會得到自己的機器人，但僅僅擁有機器人是不能保證成功的。只有那些在管理優化機器人上開拓，在訓練機器人完成任務上創新的人才會成功。製造工廠 的地域集中也是取得成功的關鍵因素，不是出於勞動力成本的考慮，而是因為人們的專業技能因地域而有所不同。人與機器人形成一種共生關係。人類的任務就是不 斷給機器人分派工作——這是一項永無止境的工作。所以最起碼，我們總有一項工作可做。

要與機器並肩作戰

我們不是要與機器為敵。如果我們跟機器比，我們會輸。我們要與機器並肩作戰。

將來你的薪酬高低取決於你跟機器人協作的好壞程度。90%的同事會是從未見過的機器，而沒有它們，大多數事情你都做不了。你做的事和它們做的事不再是截然不同的。你不會覺得自己做的事情是一份工作，至少一開始不會，因為所有無聊的事情都是機器人做的。

我們應該讓機器人接手。它們可以去做我們正在做的事，做得比我們更好。它們可以去做我們做不了的事。它們可以去做我們從未想過要去做的事。同時，機器人可以幫我們給自己找到新工作，擴展我們存在的價值。機器人讓我們有精力專注於怎樣活得更像個人

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