哪些工作AI 搶不走？

第二種類型的工作為「溝通」，舉凡推銷、談判、公關、遊說、簡報、協調、接受申辦、查詢、客服等工作，皆屬溝通。目前人工智慧無法真正理解人類使用的語言，而且沒有足夠的常識，來處理預期之外的對話與例外狀況，因此絕大部分的溝通工作，極難被人工智慧取代。

但在溝通工作中，非面對面，如透過語音或文字等媒介來溝通，且有特定目的的問答，例如訂位、購票、預約、催繳、確認、客服及行銷等工作，將慢慢由人工智慧來擔任第一線，處理基本的對話溝通；萬一對方的回應超乎預期，再交由人類來接手。

如此一來，也許八成的非當面溝通工作，可由人工智慧來進行，人類只要負責例外狀況處理，將會大大地減少此類型的職位需求。

第三類型的工作在於「決策」，包括創投、併購、選商、行銷、招募、陌生開發、客戶回訪、審核、基金操盤、商品開發、活動舉辦、訂價，決定要不要買、要不要賣、要不要合作、要不要投資等，都屬於決策，同時也是主管階級的工作重點。

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雖然今天的人工智慧仍是「弱人工智慧」，無法真正具有思考及學習能力，但已有太多實例可以證明，只要決策的情境及標的可以量化，同時有足夠質量的資料，在各式商業情境中，讓人工智慧進行決策，可能比最有經驗的從業人員決策更為準確且快速。

所以我們必須要能夠了解決策工作不能一概而論——有些決策人工智慧比人類還擅長，有些決策人工智慧則是幫不了忙，我們稍後就來探討如何區分這兩者。

第四類型的工作是「創造」，指的是無中生有的工作，像是寫程式、設計圖表、平面設計、文案寫作、活動企劃以及藝術創作等。對於「真正」的創造性工作，人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索，但短時間內不會被人工智慧取代。

有邏輯可循的創意，人工智慧可代勞

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綜合分析這四種類型的工作，創造與決策中間有些灰色地帶，特別容易混淆；有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。例如在既有的文章與圖片中做挑選，重新組合為新的作品，像是內容策展、產品組合、不同行銷訴求的廣告文案等這類工作，看似創造，但其實本質是「決策」，因此，只要有大量的資料及可量化的成效定義，或許可由人工智慧來代勞。

例如阿里巴巴集團旗下的廣告交易平台「阿里媽媽」在2018 年6 月推出「人工智慧智能文案」系統，從淘寶、天貓的上億條標題文案中篩選出數百萬條，再經過自然語言處理，可以自動快速生成文案。無論是只需要幾個字的短標題，還是60 字左右的商品描述，都能自動生成，根據他們的宣稱，此系統能夠在1 秒內產生2 萬個短標題。

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這個系統甚至還能指定文案的風格，像是功能型、特價型、寫實型、逗趣型、古詩詞型等。行銷人員不必再絞盡腦汁想標題文案，只要選出自己覺得滿意的那組文案，就可以快速地完成工作。

相信大家可以注意到，行銷文案寫作通常被視為創造性工作，但其實只是一連串小決策的集合，而且是非常適合由人工智慧來處理的決策類型。

另一個同樣也由阿里巴巴集團設計的鹿班系統，每秒可產製8,000 張商品橫幅廣告（banner），也有異曲同工之妙。鹿班於2016 年首次為雙11 活動服務，製作了1.7億張商品廣告，點擊率還提升了100%，2017 年的產量更提升到4 億張。

假設人類手動製作一張廣告需要20分鐘，每天連續工作八小時也只能做出24 張，4 億張的廣告海報相當於需要1 萬名設計師，持續工作將近五年才能完成，機器與人的速度差異不言而喻。

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有趣的是，鹿班系統竟然在2018 年登上大陸的綜藝節目《機智過人》，與三位人類設計師較勁，由現場觀眾投票，看看是否能夠辨別哪些海報是人類設計的，哪些是鹿班設計的，只要鹿班的設計能被觀眾找出來，就判定鹿班的設計能力還不及格。

當天節目上產製的作品，第一題是汽車廣告海報，第二題為《孫子兵法》的封面設計，結果多數觀眾，其中包括一位美學專家，在這兩題上都猜錯哪一張海報為人工智慧自動產生。這結果證明，人工智慧確實已能勝任基本的商業設計工作。

平心而論，鹿班做的只是排列組合，只因為能用的素材極多、揮灑的空間很大，結合實質上十分有限的語義理解，讓鹿班可以勝任日常、大量的、用過即丟的商業設計工作。但它會不會出錯？當然會。

例如鹿班以「冬季養身零食」來描述肉乾，有許多消費者應該不大苟同，這當然是因為目前人工智慧，對於人類的語言仍然無法全部理解，也不具備人類的常識。同時，鹿班仍然不能無中生有，假設從來沒有人以柳枝作為意象，來呈現汽車的彈性，目前鹿班就不可能憑空想到，要畫出一張柳枝做成的汽車插畫。但隨著技術的進步，其實也並不是完全不可能。若所有的素材都有完整屬性說明，例如汽車與柳枝都有「彈性」這項屬性，而且妥善使用「生成型對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）的話，鹿班這類系統的創作能力，未來的確會愈來愈成熟。

鹿班的例子可以印證：「太陽底下沒有新鮮事」這句俗話。模仿與組合本來就是創作的重要成分，也正是人工智慧的強項；對人工智慧來說，選擇「最佳的呈現形式」、「最佳的排列組合」都是決策問題，只要這兩個問題得到解決，將對應的圖像疊湊起來，就成了人們眼中的設計創作。

本文摘自天下雜誌出版《人工智慧在台灣》