原文丨Harvard Business Review
作者丨Megan Beck & Barry Libert
編譯丨Alina
和多數引起變革的科技一樣，機器學習和人工智能的蓬勃發展是一件令人興奮又令人生畏的事。興奮當然是因為我們的生活質量能因此提高，小到日程安排，大到醫療診斷，人工智能又實現了新的跨越；然而一旦想到機器學習和人工智能對社會和人類造成的影響，尤其是考慮到它們會如何影響到我們未來的工作——誰都不禁害怕。機器學習的研究成果愈發豐碩，正因此，每個人都應該學習新的技能來凸顯自己。不過問題是，學習什麼呢？
眾所周知，人工智能與自動化/機器人會對市場和勞動力產生巨大影響——無人駕駛汽車將迫使3000多名卡車司機轉行；諸如特斯拉的機器人流水生產線將吞噬無數製造業崗位，如今的1200萬製造業崗位已經開始銳減。然而這些數據僅僅是個開始。人工智能飛速崛起，腦力行業受到了更大的波及。幾年前，我們還在討論沒法想象如果沒有受到培訓的專業人員參與會是什麼樣子，尤其是教師、醫生、財政諮詢師、股票經紀人、營銷人員和商業諮詢師等職位。如今，這已成為現實。
即使我們不太願意承認，但機器在很多方面比人工完成得更好。許多技能型職業的工作流程其實大同小異：
收集數據
分析數據
解讀結果
決定最佳行動
實施步驟
隨便舉個例子你就會發現，事實的確如此。比如，醫生的工作流程就是為病人做檢測、分析檢測結果、解讀結果做出診斷、決定治療方案，最後與病人共同努力實施治療方案。或者以財政諮詢師為例，他們首先收集和分析顧客或者潛在投資工具的數據，然後用風險承受能力等各個維度解讀這些數據的含義，推薦投資戰略方案，最後全力以赴幫助顧客實施方案。商業諮詢師的工作也是同樣的原理，只不過他們診斷和解決的是商業問題罷了。
這些高技術人員能以高效率完成工作得益於以下三種能力——快速準確地掌握了這些工作的機械流程；擁有決定行動方案的豐富經驗與準確判斷；理解對於客戶什麼才是最佳方案。在前兩種技能上，人工智能和機器學習能夠很快超越人類，甚至比我們做得更好——這樣一來，隨著科技變革，被人工智能改變著的行業領域對於未來的員工將提出新的要求與挑戰。
顯然，我們已經無奈接受了自動化系統在收集和分析數據方面的高效，但更令人恐懼的事還在後面。人類的能力往往有限，且不可避免地抱有主觀偏見。醫生不可能隨時獲知專業領域的最新研究成果，他們往往需要依靠個人經驗診斷治療。同樣，諮詢師也需要從業經驗，他們只有閱歷無數後才能給出合理建議——然而所謂“無數”，也僅僅是有限的經歷，從這些有限經歷中，他們往往形成了個人喜好、個人預期以及主觀看法。作為凡身肉體，人類總有侷限，永遠不可能像機器一樣為多個服務器同時運作，我們必須依靠曾經的經驗，而其中無法避免的就是個人偏見、喜好、習慣或是經驗規則。
或許有人反駁，在重大決定上他們從來不相信機器，尤其是涉及到健康或是資金問題。然而，這或許已經是二十世紀的過時論調了。在新的時代，這一代人相信機器、選擇機器、甚至偏好機器。況且，事實也不容反駁。IBM的Waston機器人已經可以解決難倒醫生的醫療病例、而投資家也正在倉皇撤出昂貴的主動型管理基金，轉向表現優良的被動型基金。顯然，曾經被從業者引以為傲的職業道路正一點點被機器侵蝕。
因此，如果你想繼續從事目前的行業，你就必須努力提升人工智能難以成功複製的能力——與顧客感同身受、互動交流。或許一臺智能機器可以給出比醫生更好的診斷與治療方案，但它永遠不可能像人一樣，與病人促膝而坐，理解每個人不同的生活境遇，幫助他們制定最佳的診療方案。
同樣，智能機器可以診斷複雜的商業問題，建議可行的改進方案，卻不可能像人一樣鼓舞動員公司的領導團隊，解開敏開的辦公室政治問題，或者挑選出最適合的新任領導班底。
正是這些人類獨一無二的能力讓人們即使在智能機器大行其道的年代也彌足珍貴，且永遠不會過時。當人工智能與機器學習逐漸取代我們的工作崗位，只有這些感同身受、誠心勸導的社交技能才是人之所以為人的有力支撐。不幸的是，在過去的教育培訓中，這些讓我們變得無法取代的社交技能卻被無限忽視，無論是醫生、財政規劃師或是諮詢師，他們的重點永遠是數據報告，而不再關注顧客的獨特處境與個人想法。
無論如何，當自動機械滲透到每個行業，對於每個想要保有工作的從業人員，這些技能有著越來越不容小覷的作用。因此，我們給出三個建議：
不要抵制科技進步的潮流。機器學習和人工智能可以有效提升效率，減少成本——所以抵制機器人是一種無用的行為。不如張開雙臂迎接機器人為你的行業帶來的變化，畢竟它能極大地改善你的工作。
自省你與他人社交、互動或是評判他人的能力。認清自己情商的長處和短處。
為自己的情商發展做投資。最簡單的方法就是改變你的生活重心，開始關注那些重要的技能，思考你究竟應該如何更好地管理人際關係，與他人互動，產生影響力。當然你還可以積極尋求培訓，找到更多改善的良機。
如今，你能夠比智能機器人做的更好的方面，就是與他人互動社交了。不如從現在開始，與過去學習專業技能一樣，主動投資、培養這些社交技能。如果你能成為一個出類拔萃的激勵者、管理者或是傾聽者，即使有再先進的人工智能，你也永遠不會被行業淘汰。