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2020-08-12影视奇趣

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当工作被机器人夺走,我们将面对怎样的未来?


当工作被机器人夺走,我们将面对怎样的未来?

人类自两百多年前进入蒸汽时代以来,大量运用机器提高生产力,改变了社会结构也带动经济成长。我们以为科技进步就会带来繁荣,以为有机器人帮忙做事就会变得轻鬆,却没发觉机器人正从「工具」进化成「劳工」,将大规模取代我们的工作,造成未来薪资成长停滞、消费力下降、所得更不均。在科技高速进步下,我们的未来也将面临重重考验。

机器人具学习能力,白领工作不再难以取代

最近英美、日本研究分别预测机器人会在未来 20 年内取代自己国家五成劳动人口,引发了许多质疑声浪。硅谷创业家、人工智慧趋势观察家马丁‧福特(Martin Ford)指出,过去两百多年来从未发生过机器威胁人类、取代人类的情形,因此让许多人相信科技进步定会改善生活。但现在已有不少硅谷科技产业人士,相信未来机器人很可能对人类产生威胁,而且随着科技高速进步,情况已跟过去大不相同,机器人不再只能取代技术含量较低、重複性高、偏重劳力性质的工作了,就连白领工作也一样无法倖免。

福特在新作《被科技威胁的未来》(Rise of the Robots: Technology and the Threat if a Jobless Future)中说明,最可能受到科技发展威胁的是「可预测性」(predictable)的工作。也就是说,如果你的工作事务都能被记录,别人又能按照你的纪录学会做同样事务的话,这样的工作就很容易遭机器人取代,这也打破过去大多数人认为高学历就有稳定工作的迷思。

过去人们面对科技所造成的冲击时,会选择接受更多教育,训练自己胜任技能更高的工作,但现在也行不通了,因为机器人能取代技能水準更高的工作,因此必须要有新的解决办法。福特强调,所谓的「机器人」(robot)不见得是有形体的机器人,而是泛指所有智慧软体,具有机器学习能力(machine learning),能深入分析学习人类工作纪录、累积经验,继而取代人们工作。

科技影响遍及各行各业,未来工作机会更少

福特相信科技进步会对人类造成破坏式发展。以目前科技技术程度来看,「人工智慧机器人不只是取代人类体力(muscle power),而是取代脑力(brain power),现在的电脑科技会自己学习、决策,不停进步,」福特说。

当工作被机器人夺走,我们将面对怎样的未来?

《被科技威胁的未来》作者福特指出「未来人工智慧不只取代人类体力,而是取代脑力」

过去科技发展是一次只颠覆一个产业,受影响的劳工只要转换到另一个产业就好,但现在科技无所不在,各行各业都在採用,因此影响力相当全面而且不分经济体,例如中国也正积极发展机器人。福特认为製造业、服务业、金融或医疗产业都会受到冲击,目前受影响最明显的就是製造业。

不过,全球製造业在工业 4.0 的浪潮驱使下,又不得不因应产业变革,大量运用机器人、云端运算、大数据、物联网、虚实整合系统(Cyber-Physical System,CPS)等技术推动智慧製造发展。只是照这样的情势发展下去,未来又可能侵蚀我们的就业机会和国家经济,这代表我们该放弃发展智慧製造吗?福特认为工业 4.0 是必然趋势,也应该持续推行,但不可否认未来工作机会将相对变得更少,我们应有更完善的因应措施,例如发展更好的社会安全网(social safety net),或以不同的财富分享方式代替。若採取保障收入的方式,或许能解决未来社会与所得不均问题,让人们生活更有保障,但也可能使人变得懒惰,所以需要从长计议。

没工作 = 没收入 = 没消费 = 威胁经济成长,社会安全网也消失

科技除了威胁我们的工作之外,福特还提到科技对经济方面的影响。新创公司所创造的工作机会比起过去相对少得多,一些大型科技公司如 Google、Facebook 产值高、员工数少,对比上个世纪的大型企业来看根本不成比例。

正因为新的工作愈来愈少,加上许多人的工作遭机器取代,没工作就等于没收入,没收入就没有消费力,占据工作机会的机器人又只生产不消费,对整体经济发展影响甚鉅。毕竟国家经济靠消费支撑,如果人民没有消费,就算再有生产力也于事无补,社会结构也会因此出现变化;原本所得不均现象更加剧,未来消费也将更持续集中在少数高所得人士手中。

此外,低工资的工作机会如速食店,也会因为受到自动化波及而造成社会安全网瓦解。虽然这类工作薪资低、福利少、流动率高,却为选择不多的劳工提供了就业安全网,在找到好的工作之前做为过渡时期的赚钱手段。不过,未来这样的安全网也将一併消失。

福特点出我们当前与未来所面临的问题,目的并不是要提出什幺具体解决方案,而是希望我们能够尽早正视问题、改变观念,重新探讨人力在经济中扮演的角色,从现在开始研究与设计因应未来科技冲击的政策。面对未来,我们自己又该具备哪些能力?福特建议「保持自我弹性,应学习『学习的能力』(learn to learn),选择更有创意而非例行性、非可预测性的工作,努力让自己更有附加价值」。

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