工業4.0已經到來！“智能機器人”將如何影響你的工作？

導語：越來越多的公司正在轉向使用智能機器人以代替人類工作，目的是提高效率和節省高額人力成本。以下是關於智能機器人的一些東西——以及它對你的工作意味著什麼。

"一隻手伸出柔軟靈活的手指，小心翼翼地從架子上摘下一個蘋果，輕輕地放到籃子裡。它用一袋酸橙和胡椒來完成任務，從不疲倦，從不抱怨。"這是一個由英國在線超市Ocado（英國最大的食品雜貨零售電商）測試的機器人手臂原型。這些普通食品的不規則形狀和嬌嫩的果肉意味著它們往往是由Ocado倉庫裡的工人手動包裝完成的。但該公司正在研發一種智能機器人，這種機器人不但可以幫助這些倉庫工人，還能安全地處理產品，使生產過程更快、更便宜。

Ocado並不是唯一一家追求機器自動化的公司。這樣的例子不勝枚舉，比如在醫院、律師事務所和股市中心等地方。我們聽到很多關於機器人將要或許可以說是正在偷走我們工作的悲觀論調，但實際上會發生什麼呢？誰處於危險中，你的工作場所在五年內會變成什麼樣子？

答案可能會讓你大吃一驚。

中產階級正處於危險之中

報告顯示，美國47%的就業人口面臨被機器取代的風險，英國35%的工作崗位可能同樣受到威脅——發展中國家的威脅甚至更高，三分之二的工作崗位面臨被自動化的風險。

但是機器竊取工作機會並不是什麼新鮮事。"自動化以前發生過，"加州大學洛杉磯分校金融學教授巴格萬•喬杜裡表示。喬杜裡指出，工業革命期間，自動織布機和其他機器取代了人類的織布機，工廠發生了轉變。

那麼這次有什麼不同呢？喬杜裡說："它不會隻影響藍領工人，也包括很多白領工人。"通常，我們認為低工資、低技能的工作風險最大，如倉庫工人或收銀員，但自動化也可能影響中等收入的工作，如辦事員、廚師、辦公室職員、保安、初級律師、檢查員等。

那些在工作在前線的人擔心是可以理解的。牛津大學馬丁科技與就業項目聯席主任卡爾•貝內迪克特•弗雷表示："人們更擔心的是過渡期的陣痛。我們將看到的大多數自動化工作都需要不同於現有工作的技能。關鍵的挑戰將是確保那些被機器取代工作崗位的人找到新的有意義的事情去做。"

那麼，尋求工作自動化的公司是否應該承擔道德責任，幫助被它們取代的員工學習新技能？

你的工作技能是否經得住時間的考驗

答案可能不僅僅是公司——它可能需要從學校開始。在一個技術日新月異的世界裡，我們目前的教育結構可能不再適合我們的目標。

麻省理工學院數字經濟計劃主任埃裡克•布林約爾鬆警告稱："令人擔憂的是，我們沒有更新我們的教育、培訓和政治機構，以跟上時代的步伐。我們最終可能會淘汰很多人。"

布林約爾鬆和Ocado首席技術官保羅•克拉克都認為，中小學和大學教育需要更好地為學生進入一個機器人和人工智能將廣泛應用的世界做好準備。

我們沒有更新教育、培訓等以跟上形勢

在工作中，員工也會不斷地要求新的技能，而不是在整個職業生涯中使用同樣的技能，這些技能可能會過時。"工作和學習之間的區別可能需要變得更加模糊，"喬杜裡說。"我們目前有一種二分法，工作的人不需要學習，學習的人不工作。我們需要考慮擺脫傳統的每週5天的工作時間，把60%的時間花在工作上，40%的時間用於有規律的學習。"

對我們大多數人來說，這可能是我們思維的一個關鍵轉變。管理諮詢公司麥肯錫的研究表明，只有不到5%的職業可以通過現有技術實現完全自動化。原因是，我們的工作太過多樣化和多變，機器人無法承擔所有的任務。

相反，他們預測大約60%的職業將會有三分之一的工作外包給機器。這將意味著我們中的大多數人可能能夠保住自己的工作，但我們做事的方式將發生重大變化。

機器人將給與你幫助，而不是取代你

學習如何與機器人一起工作也很重要。麥肯錫高級合夥人詹姆斯•馬尼卡解釋稱："我們可以看到，機器承擔了一些重複性工作，從而解放了人類，讓他們從事工作中其它更有意義的方面。這可能會給工資帶來巨大的下行壓力，因為現在所有艱難的工作都由機器來完成。這也可能意味著有更多的人可以在技術的幫助下做這項工作，所以會有更多的競爭。"

這裡還有更廣泛的問題。隨著低收入和中等收入工人可能面臨的失業，政府本身可能面臨一些根本問題，比如稅收流失和投票階層不滿。

幸運的是，有些事情人類可以做，而機器現在做不到。這方面的一個很好的例子來自新加坡研究人員的一些工作，他們正試圖教會兩個自主機器人手臂組裝一個宜家平裝椅。儘管使用了一些最先進的設備，這些機器仍在與最基本的任務作鬥爭。

對於機器人來說，即使是從混亂的部件組合中識別出不同的物體也是一大挑戰。在最近的一次測試中，這兩個機器人花了超過一分半鐘的時間成功地將一根木釘插入其中一個椅子腿上。

這只是一件傢俱。"當你想讓機器人組裝幾件傢俱時，真正的挑戰就出現了，"霍斯解釋道。"一個機器人也許能夠組裝出一個宜家的五斗櫃，但它卻很難從同一條線上組裝出一個衣櫃，因為不同的東西會不一樣，即使有些組裝步驟是相同的。而人類沒有這個問題。"

人類的優勢

從更好的靈活性到更好的個性，有些事情我們可能總是比機器人做得更好。布林約爾鬆表示："隨著大量重複性工作的自動化，我們將看到對創造性技能的需求增加。我們還將看到，對那些具備社交技能、人際關係技能、有教養、有愛心、有教學能力、有說服力、有談判技巧、擅長銷售的人的需求將會增加。"

弗雷認為人類在一些領域有優勢。"首先是社會互動，"弗雷說。"如果我們想想我們在日常工作中所做的各種複雜的社會互動——當我們談判，或試圖說服他人，幫助他人或照顧客戶。我們管理團隊等等。幾乎無法想象，電腦會侵入從事這種工作的人類工人。"

我們將看到對創造性技能的需求增加

另一個是創造力。電腦擅長解決問題和執行重複的任務而不會感到無聊。然而，人類卻覺得這種單調的工作很乏味。麻省理工學院關於數字經濟的倡議甚至設立了一個100萬美元的挑戰，旨在鼓勵企業在技術的同時充分利用這些典型的"人類特徵"。

麥肯錫的馬尼卡說："我們現在付給保姆和老人看護這樣的人的錢多得可怕。同樣，也有很多從未賺過錢的藝術和創意作品。我們面臨的挑戰是，如何為創造性產出或其他我們不願讓機器完成的任務支付費用，以及如何珍視這些產出。"

為該公司零售部門開發軟件和提供技術的Ocado研究主管亞歷克斯•哈維指出，世界是為人類設計和建造的，製造能夠在這些自然複雜的環境中運行的機器人是一項重大技術挑戰。

Ocado與歐洲各地大學合作的一個項目是一個名為"雙手"的機器人維修助手，它展示了人類和機器人如何合作。哈維解釋說："比如說，它能把物體舉得比人還高。就其行為方式而言，這是一個相當簡單的機器人，但它可以組成一個很好的團隊，由人類技術人員領導，他們可以利用機器人的肌肉力量。"

但是人類和機器之間的合作越緊密，道德問題就變得越模糊。

道德問題

目前世界上已經有大約170萬臺機器人在使用，但它們主要是在工業環境中使用，而在工業環境中，很少有人被允許步行。隨著這個數字的增長，以及它們所扮演的角色的擴大，人類更有可能與機器人攜手合作，肩並肩地工作，從而增加了受到傷害的風險。

歐洲議會法律事務委員會副主席麥迪•德爾沃敦促稱："需要提高透明度，這樣我們才能理解這些事情是如何運作的，以及它們是如何行事的。"她最近在議會領導了一項推動機器人和人工智能融合的努力。

歐洲議會編寫的一份報告強調，如果發生事故，迫切需要制定新的法律規定責任。如果機器人採取違法行為，也會產生類似的責任問題。例如，人工智能算法可以選擇進行一系列金融交易，以實現自己的目標，但不受管理該行業的錯綜複雜的監管網絡的約束。德爾沃和她的同事還呼籲制定一套道德準則來指導我們與機器人的關係。

最近的研究表明，人工智能會產生性別歧視和種族歧視傾向

德爾沃說："有些事情必須得到尊重，比如人們的自主權和隱私。"這或許還突顯出另一個困擾許多人工智能研究者的問題——偏見問題。機器學習系統的好壞只取決於提供給它們學習的數據，最近的研究表明，人工智能可能會產生性別歧視和種族歧視傾向。

德爾沃還提到了那些編寫算法的人。在科技行業工作的大多數是白人男性，在一些規模最大、最有影響力的公司，男性員工佔員工總數的70%至90%。過去幾年，硅谷一直因性別歧視醜聞而動盪不安。人們擔心機器人和機器可能會表現出類似的歧視行為。比爾•蓋茨也提出過另一個道德上的危險信號：機器人本身可能需要納稅，以彌補員工收入方面的損失。另一些人則認為，隨著機器人承擔更多的任務，普及基本收入的可能性會越來越大。

當然，這在很大程度上是假設機器人能夠完成我們為它們設定的任務。儘管大多數機器人表面上很聰明，但與我們自身的能力相比，它們仍然是相當"愚蠢"的裝置。

機器還有很長的路要走

就像宜家的例子一樣，人工智能還有很大的改進空間。也許機器學習和人工智能領域目前面臨的最大問題之一是理解它們的算法是如何工作的。"像人工智能和機器學習這樣的東西在很大程度上仍然是黑匣子，"馬尼卡說。"我們不能把它們打開，看看它們是如何得到答案的。"

這帶來了許多問題。機器學習系統和現代人工智能通常使用大量圖像或數據進行訓練，這些圖像或數據被輸入，使它們能夠識別模式和趨勢。然後，當他們得到新的數據時，他們可以用這個來發現類似的模式。例如，如果我們想要找到顯示疾病跡象的CT掃描，這可能沒問題，但如果我們使用類似的系統從閉路電視片段中識別嫌疑人，知道它是如何做到的，在向陪審團提供證據時可能是至關重要的。

即使在自動駕駛汽車領域，這種概括的能力仍然是一個相當大的挑戰。卡內基梅隆大學機器人學教授金出武雄是自動駕駛汽車的先驅之一，也是計算機視覺方面的專家。他說，讓機器人"真正理解"周圍的世界仍然是一個需要克服的技術挑戰。"這不僅僅是確定物體的位置，"他在牛津大學首屆京都獎的演講後解釋道。他在演講中概述了研究人員面臨的問題。"這項技術必須能夠理解周圍的世界在做什麼。例如，那個人真的會在他們前面過馬路嗎？”

在他自己的一個項目中，霍斯也遇到了類似的問題。該項目將一名獨立的"實習辦公室經理"安排到英國和奧地利的多個辦公室。研究小組給這個名叫貝蒂的機器人編寫了程序，讓它在辦公室裡轉來轉去，監控雜亂的建築，檢查防火門是否關著，測量噪音，並在正常工作時間之外清點辦公桌上的工作人員。"環境中會出現一些東西，比如椅子在移動，人們在移動桌子或盆栽，"他說。"在不重新編程的情況下處理這個問題，對整個機器人來說都是一個挑戰。"

儘管機器人並不完美，但人類仍然找到了與之合作的方法。令人驚訝的是，那些和貝蒂一起工作的人實際上對他們的機械師的反應是積極的，甚至在機器人被困在角落裡的時候也會伸出援助之手。"人們會在早上跟它打招呼，說它讓辦公室變得更有趣，"霍斯說。"如果我們能把枯燥、重複的工作交給機器，那麼我們就能自由地做一些我們真正喜歡的事情。"弗雷說："因此，工作有可能變得更有趣。"

一個誘人的想法是，也許機器的崛起可以讓我們的工作更人性化。