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（年終特刊）凱文·凱利：機器人將歷史性地接管你的工作

來源: http://www.yicai.com/news/2015/12/4732998.html

（年終特刊）凱文·凱利：機器人將歷史性地接管你的工作

第一財經日報 凱文·凱利 2015-12-30 19:55:00

這一切都是必然的。讓機器人代替我們從事現在的工作，讓我們在它們的幫助下去構想有意義的新工作吧。

 
凱文·凱利，世界科技雜誌《連線》創始主編，第一屆世界黑客大會發起人
 
 
或許很難令人相信，在本世紀結束前，如今人們從事的職業中有7090個很可能會被自動化設 備取代。不用說，親愛的讀者，你的工作也會被機器取代。換句話說，機器人取代人工是必然的，一切只是時間問題。第二次自動化浪潮正引領這項變革，而人工認知、廉價傳感器、機器學習和分布式智能將成為變革的焦點。廣泛的自動化將會觸及包括體力勞動和知識型工作在內的所有工種。
 
首先，已經實現自動化的行業中，機器會進一步鞏固自身的地位。當機器人取代流水線工人後，它們會接著取代倉庫工人。麻利的機器人能夠從早到晚不斷地擡起150磅的 重物。它們把箱子取出來，分好類，然後裝上卡車。這種機器人已經在亞馬遜的倉庫工作了。采摘水果和蔬菜的過程也將逐步由機器人接手，最後只有在特色農場里 才能見到人類在采摘。藥房里將會有一個配藥機器人在後臺工作，而藥劑師專心回複病人的咨詢。實際上配藥機器人的雛形已經問世，目前正在加利福尼亞州的醫院 里工作。它們至今還未出現過一次弄錯處方要求的狀況，這對人類藥劑師來說很難做到。接下來，打掃辦公樓這種相對精細的雜活也將由機器人在半夜完成。它們從 簡單的打掃地面和窗戶開始，最終達到清潔廁所的要求。長途貨運客車在高速公路上行駛時，將由駕駛室內置的機器人進行駕駛。到2050年，大多數貨車將實現 無人駕駛。鑒於貨車司機是目前美國最普遍的職業，影響不容小覷。
 
機器人的觸角終究會伸向白領工作。許多機器已經有人工智能，我們只 是沒有稱它們為人工智能機器人。請看谷歌最新的計算機之一，它能夠為任意一張給定的照片寫下準確說明。選取一張網上的照片後，它會“看著”這張照片然後給 出完美的說明。它能持續地像人類一樣正確描述照片上發生的事，卻不會感到疲倦，還能閱讀並概括出文本大意。任何與大量文書工作相關的崗位都可以由機器人從 事，這其中就包括不少醫療崗位。任何較為機械的資訊密集型工作都能被自動化。無論你是一名醫生、律師、建築師、記者還是程序員，機器人都將歷史性地接管你 的工作。
 
我們已經處在轉折點上。
 
我們對於一個智能機器人的外形和行為已經有了先入為主的印象，這讓我們意識不到身邊發生的變化。要求人工智能效仿人類的智能，好比要求人工飛行模仿鳥類翅膀，在邏輯上是說不通的。
 
巴克斯特(Baxter)是Rethink Robotics公司的新型作業機器人。它的制造者是發明暢銷吸塵器魯姆巴(Roomba)系列產品的麻省理工學院教授羅德尼·布魯克斯(Rodney Brooks)。巴克斯特是一款較早被用來輔助人類工作的新級別工業機器人，但它看上去貌不驚人。當然，它和許多其他工業機器人一樣有一條強壯的機械臂。 巴克斯特的雙手和工廠機器人一樣，能進行重複性的手工勞動。但是它和一般的工廠機器人之間有著三方面的重要區別。
 
第一，它能向四周 看並且可以通過移動頭部的動畫眼睛提示它正在看的地方。它能感知附近工作的人類從而避免傷到他們，工人們也能知道自己是否被它看到。之前的工業機器人無法 做到這些，這就意味著工作中的機器人必須與人類保持距離。典型的工廠機器人被關在一個鐵絲網圍欄或是玻璃籠子里。它們意識不到他人的存在，因此放在人的周 圍太過危險。這種機器人無法在一家難以將它們與人隔開的小商店中工作。理想情況下，工人應該能夠在機器人身上存取材料，或者在日常工作中手動調整機器人的 控制參數，而雙方被隔開的話，此類動作就難以實現了。但巴克斯特能和人類做伴。它們使用力反饋( force-feedback)技術來感知自己是否觸碰到人或另一個機器人，顯得彬彬有禮。你可以在自家的車里接通它的電源，從容地在它身旁工作。
 
第二，任何人都能訓練巴克斯特。它不一定像其他工業機器人一樣迅捷、強大或精準，但它更聰明。要想訓練它，你只需要抓起它的雙臂並引導它們按照正確的次序做 動作。這是一種“照著做”的訓練方法。當巴克斯特學會動作後，就會不斷重複練習。包括文盲在內的任何工人都可以進行這種展示。想要命令之前的作業機器人做 最簡單的任務改變，需要高度受教育的工程師和訓練有素的程序員寫數千條代碼，還要進行調試。代碼必須用批處理模式(batch mode)載入，比如大型非常用批處理文件。因為機器人一旦投入使用就不能被重新編程了。結果典型工業機器人的大量花費不是來自硬件而是它的運營成本。工 業機器人的購買價為10萬美元，然而在整個使用期中編程、訓練和維護的費用是購買費用的4倍多。這些費用累加後，平均每個工業機器人的總花費超過50萬美 元。
 
第三個區別就在於巴克斯特更便宜。定價2.2萬美元的巴克斯特與它的前輩機器人50萬美元的總花費相比不在一個數量級上。使用批處理模式編程的老牌機器人就好像機器人界的大型主機，而巴克斯特好比第一臺個人電腦。由於缺乏某些重要性能，如亞毫米級的精確度，這種機器人很可能淪落 為機器愛好者的玩具。但是與個人電腦一樣，卻不同於過去大型主機的是：在不需要專家調試的情況下，用戶可以即時與它進行直接交流，並且可以用它來做不太緊 急，甚至是雞毛蒜皮的事。它的價格足夠低廉，因此小型工廠可以購買一臺用來打包成品、噴塗定制化產品或者操作3D打印機。或者你也可以讓它在生產 iPhone的工廠充當工人。
 
巴克斯特的性能以及即將到來的大量高級機器工人促使布魯克斯思考一個問題：這些機器人會如何比上一次 革命更徹底地顛覆制造業？看著辦公室窗外那些比鄰的工廠，他說道：“現在我們提到制造業就會想到發生在中國的情形。但是隨著機器人帶來的制造成本下降，運輸的成本將成為遠比生產成本更重要的因素。距離近就代表低成本。因此我們會看到這種本地特許經營的工廠組成的網絡，所有的東西將在距離需求地5英里以內的範圍內生產。”
 
這些對生產行業來說或許是正確的，但是許多人從事的是服務業。我請求布魯克斯和我一起穿過一家當地麥當勞餐廳，並讓 他指出哪些工作可以被他的機器人取代。他猶豫著表示：“指望機器人為我們當廚師恐怕要等30年。在一家快餐店中，你不會一直幹一種活，而是忙於在不同的任 務之間轉換，因此你需要一種特定的解決方案。我們不提供特定方案。我們正在打造一種能在人類身旁自主運行的機器人。”當我們能夠與身邊的機器人協同工作 時，雙方的工作內容必然會摻雜在一起，不久我們過去幹的活將會由它們承擔，而我們難以想象自己日後的新工作會是什麽。
 
我根據人類和機器人的關系把工作分為四大類，希望能幫助我們更好地了解機器人將怎樣取代人類。
 
人類能從事但機器人表現更佳的工作
 
大部分稅務工作、常規的X光片分析以及審前證據收集工作都由計算機處理，而這些都曾是領著高薪的聰明人幹的活。我們已經接受機器人從事制造業是可靠的，不久我們就會接受它們的智能和服務。
 
人類不能從事但機器人能從事的工作
 
機器人和自動化將主要通過承擔人類無法勝任的工作為人類謀福利。
 
我們不會把“好工作”交給機器人。大多數時候，我們只是把自己做不了的工作交給它們。沒有它們，這些工作將永遠無法完成。
 
人類想要從事卻還不知道是什麽的工作
 
自 動化創造的大多數新任務也只有其他的自動化技術能處理。可以打賭，到了2050年，薪資最高的行業將依賴目前還沒有發明的自動化技術和相關機器。也就是 說，我們不知道這些工作，是因為讓這些工作成為可能的機器和技術還未出現。機器人創造了我們想要從事卻還不知道是什麽的工作。
 
（剛開始）只有人類能從事的工作
 
成 功將青睞那些以最優化的方式與機器人以及機器一同工作的人。產品的地理集群性差異將會凸顯，但各個集群的差別不在於人工成本，而在於人的專業技能。人類和 機器之間將形成一種共生關系。人類的工作就是不停地給機器人安排任務，這本身就是一項永遠做不完的工作，所以，我們至少還能保留這份“工作”。
 
將來，我們和機器人的關系會變得更複雜。同時，一種循環出現的模式值得我們註意。無論你現在從事什麽工作，收入水平如何，都將反複經歷機器人替代人的以下7個步驟：
 
1.機器人（電腦）幹不了我的工作。
 
2.好吧，它會許多事情，但我做的事情它不一定都會。
 
3.好吧，我做的事情它都會，但它常常出故障，這時需要我來處理。
 
4.好吧，它幹常規工作時從不出錯，但是我需要訓練它學習新任務。
 
5.好吧，就讓它做我原來的工作吧，那工作本來就不是人該幹的。
 
6.哇，機器人正在幹我以前做的工作，我的新工作不僅好玩多了，工資還高！
 
7.真高興，機器人（電腦）絕對幹不了我現在做的事情。
 
（重複）
 
這不是一場人類和機器人之間的競賽，而是一場機器人參與的競賽。如果和機器人比賽，我們必輸無疑。未來，你的薪水高低將取決於你能否和機器人默契配合。 90%的同事將會是看不見的機器，而沒有它們，你的大部分工作將無法完成。人和機器的分工也將是模糊的，至少在開始時，你可能不會覺得自己在幹一份工作， 因為看上去所有的苦差事都被機器人承包了。
 
我們需要讓機器人接手。許多政客們極力阻止機器人接手的那些人類工作，實際上是人們不情 願幹的。機器人能幹那些我們正在幹的事情，而且遠比我們幹得好；機器人能從事那些我們從事不了的工作，能做那些我們從沒想到需要去做的工作；機器人還能幫助我們發現自己的新工作，發現那些讓我們拓展自身意義的事。
 
這一切都是必然的。讓機器人代替我們從事現在的工作，讓我們在它們的幫助下去構想有意義的新工作吧。
 
編輯：楊小剛

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