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什麼關鍵能力 你可以不必怕被AI取代?

精華簡文

什麼關鍵能力 你可以不必怕被AI取代?

微軟從北京辦公室的智慧城市系統,就可在萬里之外掌握紐約市的各項數據,證明在未來職場,人機協作將成為主流。 圖片來源:王建棟

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什麼關鍵能力 你可以不必怕被AI取代?

天下雜誌660期

新一波機器取代人的「盧德時刻」即將到來,我們只能束手無策?除了持續學習轉型、與科技協作的能力,什麼是機器參數永遠也學不會、人類才有的勝出關鍵?

十九世紀工業革命時,在英國有一群激進紡織業工人,為了抗議工作被機器取代,搗毀工廠的紡織機,他們是「盧德主義者」(Luddites)。

200多年後的今日,當工業4.0和人工智慧成為全球顯學,從藍領勞工到白領專業者,無不為自己未來的飯碗捏把冷汗。

牛津大學研究指出,未來十年內,有47%的工作可能被機器取代。

世界經濟論壇(WEF)九月的未來工作(Future of Jobs)報告中指出,目前機器承擔了全球三成的工作任務,到2025年將超過一半。

新的「盧德時刻」似乎不遠。面對機器,人類只能束手無策嗎?

重中之重:科技協作的能力

重點是要如何面對新的變局,光靠學校教育,已經不能應付當今世界的迅速變化;靠單一技能保住飯碗的日子,也一去不復返。

面對變局,人們要有不斷學會新技能(re-skilling)的能力。

「千禧年出生的孩子明年就要進入職場,」企管顧問公司韋萊韜悅人才與獎酬諮詢總經理魏美蓉說,「他們畢業後做的工作,會有50%的工作內容和現在不同。」

台灣萬寶華總經理吳璧昇也強調學習力的重要性,「因為領導者現有的成功模式,已經無法保證未來的成功,」他說,最好的例子就是十年前還叱吒風雲的諾基亞手機,現在已經不復當年。

企業與人才想在變遷之下生存茁壯,持續學習轉型是唯一道路。

未來職場最需要哪些能力?重中之重,是與科技協作的能力。

人工智慧只會取代部份人力,而非全部。魏美蓉強調,未來人才和職能的關係將重組,某些工作的確將改由自動化完成,但同時新型態的工作需求會增加。

以銀行櫃檯服務人員為例,當轉帳、存款、購買金融商品都透過網路完成,櫃檯服務人員就要轉變成客戶關係經理,從人的角度提供機器還做不到的服務。

再以醫生為例。癌症治療如果蒐集夠多病人和病歷大數據,能在一開始就找出最適合的治療方式,診斷會更有效率,但並不表示不需要醫生。「醫師更有時間傾聽病患需求,表達關愛,」魏美蓉說。

創新工場董事長李開復在新書《AI新世界》也分析,包括醫生、導遊、理財顧問與酒保等處於結構化環境的工作,未來最有可能的演變方式,是由機器進行幕後分析工作,人變成跟客戶互動的媒介。

這些工作被機器取代的速度有多快,取決於企業改造職務內容的彈性,以及客戶有多願意跟機器互動。

人類必勝:愛、溝通與理解力

其次,是溝通、理解,同理心等軟能力。

「自動化程度愈高,溝通力就愈重要,」吳璧昇說,因為專業分工愈來愈繁雜,整合和互動的需求更高,機器之間可以交換資訊和參數,但是還無法取代情緒和感覺。

「懂得人在想什麼的能力,愈來愈重要,」他舉例說明,網路銀行都有機器客服,但客戶往往會希望找真人來對話,因為人才能理解另一個人的情感動機。

李開復在他的書中也提到,即使電腦聰明到能打敗世界棋王,但只有人類具有「關愛」和「同理心」。

轉型到人工智慧時代,不能繼續只把人類當成生產力公式裡的變數,而是要建立比以往更重視愛、服務與同理心的新文化。

這些軟技能,不是機器能輕易取代的。哈佛大學教育與經濟學副教授戴明(David Deming)發現,近年在美國需求成長最快的職業,例如經理、教師、護理師、醫師、律師與經濟學家,都仰賴人際互動能力。

選才思惟也要改。台大教授葉丙成的公司有個產品經理是職能治療系畢業,不是工程師,卻因為善於觀察人的需求而被重用。

全球趨勢:跨文化的團隊合作

此外,在全球化下,企業愈來愈重視跨文化團隊協作的能力。

全球最大半導體微影設備廠、來自荷蘭的艾司摩爾(ASML),四年前導入任務式辦公室(Activity-based Workplace),所有員工包括主管,沒有固定座位,根據協作計劃不同,旁邊的鄰居天天換。

走進開放式辦公室,隨處可見台灣工程師與各種膚色的外國同事,以英語互動、開會。

台灣艾司摩爾人資總監劉伯玲說,這麼做是因為艾司摩爾成長速度太快,六年前台灣員工不到1000人,現在已超過2500人。透過重新安排辦公室空間,以及提供協作所需的軟體,希望創造一個適合激盪新思惟的環境。

「辦公室像圖書館,開放空間讓員工更有創意、願意跟多元背景的他人溝通互動,」劉伯玲說。

科技正在改變我們的工作和生活,但適應力是人類的強項。我們不需要等程式設計師改變我們的編碼,就知道要隨環境變化而應變。

人類能發明出人工智慧電腦,也一定有能力適應新科技,並學習與之共同協作。

史丹佛大學人工智慧實驗室主任李飛飛就認為,機器深度學習只會量化分析還不夠,應該納入人文情感與社會元素。她說,「人類無法計算巨量資料,卻很擅長抽象思考與創意,」兩者應相輔相成。

以色列歷史學家哈拉瑞(Yuval Noah Harari)更認為,未來人類應該要變得「hackable」(能被改造),因為改變會持續發生。「至少每十年要大幅重塑自己,」他說。類似手機軟體,因應外界的變化,持續自我更新。

在未來的世界,我們不該退化成害怕機器大軍的盧德主義者,只怕沒有意願或能力持續學習與改變。(責任編輯:吳廷勻)

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●更多內容,請見天下雜誌660期《2018教育特刊:學習力 決定未來

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