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机器人的触角终究会伸向白领工作。许多机器已经有人工智能,我们只是没有称它们为人工智能机器人。请看谷歌最新的计算机之一,它能够为任意一张给定的照片写下准确说明。选取一张网上的照片后,它会“看着”这张照片然后给出完美的说明。它能持续地像人类一样正确描述照片上发生的事,却不会感到疲倦,还能阅读并概括出文本大意。任何与大量文书工作相关的岗位都可以由机器人从事,这其中就包括不少医疗岗位。任何较为机械的资讯密集型工作都能被自动化。无论你是一名医生、律师、建筑师、记者还是程序员,机器人都将历史性地接管你的工作。
凯文·凯利
[未来,你的薪水高低将取决于你能否和机器人默契配合。90%的同事将会是看不见的机器,而没有它们,你的大部分工作将无法完成。让机器人代替我们从事现在的工作,让我们在它们的帮助下去构想有意义的新工作吧。]
或许很难令人相信,在本世纪结束前,如今人们从事的职业中有7090个很可能会被自动化设备取代。不用说,亲爱的读者,你的工作也会被机器取代。换句话说,机器人取代人工是必然的,一切只是时间问题。第二次自动化浪潮正引领这项变革,而人工认知、廉价传感器、机器学习和分布式智能将成为变革的焦点。广泛的自动化将会触及包括体力劳动和知识型工作在内的所有工种。
首先,已经实现自动化的行业中,机器会进一步巩固自身的地位。当机器人取代流水线工人后,它们会接着取代仓库工人。麻利的机器人能够从早到晚不断地抬起150磅的重物。它们把箱子取出来,分好类,然后装上卡车。这种机器人已经在亚马逊的仓库工作了。采摘水果和蔬菜的过程也将逐步由机器人接手,最后只有在特色农场里才能见到人类在采摘。药房里将会有一个配药机器人在后台工作,而药剂师专心回复病人的咨询。实际上配药机器人的雏形已经问世,目前正在加利福尼亚州的医院里工作。它们至今还未出现过一次弄错处方要求的状况,这对人类药剂师来说很难做到。接下来,打扫办公楼这种相对精细的杂活也将由机器人在半夜完成。它们从简单的打扫地面和窗户开始,最终达到清洁厕所的要求。长途货运客车在高速公路上行驶时,将由驾驶室内置的机器人进行驾驶。到2050年,大多数货车将实现无人驾驶。鉴于货车司机是目前美国最普遍的职业,影响不容小觑。
机器人的触角终究会伸向白领工作。许多机器已经有人工智能,我们只是没有称它们为人工智能机器人。请看谷歌最新的计算机之一,它能够为任意一张给定的照片写下准确说明。选取一张网上的照片后,它会“看着”这张照片然后给出完美的说明。它能持续地像人类一样正确描述照片上发生的事,却不会感到疲倦,还能阅读并概括出文本大意。任何与大量文书工作相关的岗位都可以由机器人从事,这其中就包括不少医疗岗位。任何较为机械的资讯密集型工作都能被自动化。无论你是一名医生、律师、建筑师、记者还是程序员,机器人都将历史性地接管你的工作。
我们已经处在转折点上。
我们对于一个智能机器人的外形和行为已经有了先入为主的印象,这让我们意识不到身边发生的变化。要求人工智能效仿人类的智能,好比要求人工飞行模仿鸟类翅膀,在逻辑上是说不通的。
巴克斯特(Baxter)是RethinkRobotics公司的新型作业机器人。它的制造者是发明畅销吸尘器鲁姆巴(Roomba)系列产品的麻省理工学院教授罗德尼·布鲁克斯(RodneyBrooks)。巴克斯特是一款较早被用来辅助人类工作的新级别工业机器人,但它看上去貌不惊人。当然,它和许多其他工业机器人一样有一条强壮的机械臂。巴克斯特的双手和工厂机器人一样,能进行重复性的手工劳动。但是它和一般的工厂机器人之间有着三方面的重要区别。
第一,它能向四周看并且可以通过移动头部的动画眼睛提示它正在看的地方。它能感知附近工作的人类从而避免伤到他们,工人们也能知道自己是否被它看到。之前的工业机器人无法做到这些,这就意味着工作中的机器人必须与人类保持距离。典型的工厂机器人被关在一个铁丝网围栏或是玻璃笼子里。它们意识不到他人的存在,因此放在人的周围太过危险。这种机器人无法在一家难以将它们与人隔开的小商店中工作。理想情况下,工人应该能够在机器人身上存取材料,或者在日常工作中手动调整机器人的控制参数,而双方被隔开的话,此类动作就难以实现了。但巴克斯特能和人类做伴。它们使用力反馈(force-feedback)技术来感知自己是否触碰到人或另一个机器人,显得彬彬有礼。你可以在自家的车里接通它的电源,从容地在它身旁工作。
第二,任何人都能训练巴克斯特。它不一定像其他工业机器人一样迅捷、强大或精准,但它更聪明。要想训练它,你只需要抓起它的双臂并引导它们按照正确的次序做动作。这是一种“照着做”的训练方法。当巴克斯特学会动作后,就会不断重复练习。包括文盲在内的任何工人都可以进行这种展示。想要命令之前的作业机器人做最简单的任务改变,需要高度受教育的工程师和训练有素的程序员写数千条代码,还要进行调试。代码必须用批处理模式(batchmode)载入,比如大型非常用批处理文件。因为机器人一旦投入使用就不能被重新编程了。结果典型工业机器人的大量花费不是来自硬件而是它的运营成本。工业机器人的购买价为10万美元,然而在整个使用期中编程、训练和维护的费用是购买费用的4倍多。这些费用累加后,平均每个工业机器人的总花费超过50万美元。
第三个区别就在于巴克斯特更便宜。定价2.2万美元的巴克斯特与它的前辈机器人50万美元的总花费相比不在一个数量级上。使用批处理模式编程的老牌机器人就好像机器人界的大型主机,而巴克斯特好比第一台个人电脑。由于缺乏某些重要性能,如亚毫米级的精确度,这种机器人很可能沦落为机器爱好者的玩具。但是与个人电脑一样,却不同于过去大型主机的是:在不需要专家调试的情况下,用户可以即时与它进行直接交流,并且可以用它来做不太紧急,甚至是鸡毛蒜皮的事。它的价格足够低廉,因此小型工厂可以购买一台用来打包成品、喷涂定制化产品或者操作3D打印机。或者你也可以让它在生产iPhone的工厂充当工人。
巴克斯特的性能以及即将到来的大量高级机器工人促使布鲁克斯思考一个问题:这些机器人会如何比上一次革命更彻底地颠覆制造业?看着办公室窗外那些比邻的工厂,他说道:“现在我们提到制造业就会想到发生在中国的情形。但是随着机器人带来的制造成本下降,运输的成本将成为远比生产成本更重要的因素。距离近就代表低成本。因此我们会看到这种本地特许经营的工厂组成的网络,所有的东西将在距离需求地5英里以内的范围内生产。”
这些对生产行业来说或许是正确的,但是许多人从事的是服务业。我请求布鲁克斯和我一起穿过一家当地麦当劳餐厅,并让他指出哪些工作可以被他的机器人取代。他犹豫着表示:“指望机器人为我们当厨师恐怕要等30年。在一家快餐店中,你不会一直干一种活,而是忙于在不同的任务之间转换,因此你需要一种特定的解决方案。我们不提供特定方案。我们正在打造一种能在人类身旁自主运行的机器人。”当我们能够与身边的机器人协同工作时,双方的工作内容必然会掺杂在一起,不久我们过去干的活将会由它们承担,而我们难以想象自己日后的新工作会是什么。
我根据人类和机器人的关系把工作分为四大类,希望能帮助我们更好地了解机器人将怎样取代人类。
人类能从事但机器人表现更佳的工作
大部分税务工作、常规的X光片分析以及审前证据收集工作都由计算机处理,而这些都曾是领着高薪的聪明人干的活。我们已经接受机器人从事制造业是可靠的,不久我们就会接受它们的智能和服务。
人类不能从事但机器人能从事的工作
机器人和自动化将主要通过承担人类无法胜任的工作为人类谋福利。
我们不会把“好工作”交给机器人。大多数时候,我们只是把自己做不了的工作交给它们。没有它们,这些工作将永远无法完成。
人类想要从事却还不知道是什么的工作
自动化创造的大多数新任务也只有其他的自动化技术能处理。可以打赌,到了2050年,薪资最高的行业将依赖目前还没有发明的自动化技术和相关机器。也就是说,我们不知道这些工作,是因为让这些工作成为可能的机器和技术还未出现。机器人创造了我们想要从事却还不知道是什么的工作。
(刚开始)只有人类能从事的工作
成功将青睐那些以最优化的方式与机器人以及机器一同工作的人。产品的地理集群性差异将会凸显,但各个集群的差别不在于人工成本,而在于人的专业技能。人类和机器之间将形成一种共生关系。人类的工作就是不停地给机器人安排任务,这本身就是一项永远做不完的工作,所以,我们至少还能保留这份“工作”。
将来,我们和机器人的关系会变得更复杂。同时,一种循环出现的模式值得我们注意。无论你现在从事什么工作,收入水平如何,都将反复经历机器人替代人的以下7个步骤:
1.机器人(电脑)干不了我的工作。
2.好吧,它会许多事情,但我做的事情它不一定都会。
3.好吧,我做的事情它都会,但它常常出故障,这时需要我来处理。
4.好吧,它干常规工作时从不出错,但是我需要训练它学习新任务。
5.好吧,就让它做我原来的工作吧,那工作本来就不是人该干的。
6.哇,机器人正在干我以前做的工作,我的新工作不仅好玩多了,工资还高!
7.真高兴,机器人(电脑)绝对干不了我现在做的事情。
(重复)
这不是一场人类和机器人之间的竞赛,而是一场机器人参与的竞赛。如果和机器人比赛,我们必输无疑。未来,你的薪水高低将取决于你能否和机器人默契配合。90%的同事将会是看不见的机器,而没有它们,你的大部分工作将无法完成。人和机器的分工也将是模糊的,至少在开始时,你可能不会觉得自己在干一份工作,因为看上去所有的苦差事都被机器人承包了。
我们需要让机器人接手。许多政客们极力阻止机器人接手的那些人类工作,实际上是人们不情愿干的。机器人能干那些我们正在干的事情,而且远比我们干得好;机器人能从事那些我们从事不了的工作,能做那些我们从没想到需要去做的工作;机器人还能帮助我们发现自己的新工作,发现那些让我们拓展自身意义的事。
<p>这一切都是必然的。让机器人代替我们从事现在的工作,让我们在它们的帮助下去构想有意义的新工作吧。(作者为未来学家,本文节选自其新书《必然》) |
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