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【职场】未来最有前途的工作,原来是这两类

阅读:1492  评论:0  收藏:0 文/ 斯蒂芬.M.科斯林     发布于 2019/10/16

文章来源:哈佛商业评论 标签: 人工智能调酒师情感类工作麦乐创意馆

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摘要: 我们的教育系统不应该仅仅只关注人们如何与技术交互(例如,教学生编程),还应该教他们关注如何做那些机器不能做的事情,眼光放长远点。这是一种新的方法来描述“软技能”的本质。这些“软技能”可能会被错误地认为是难以理解和系统化的技能,但它们给人类带来了优势,未来也将继续给人类带来超越机器人的优势。

对许多人来说,工作的前景似乎越来越黯淡了。根据佛瑞斯特研究公司最近的一项研究,估计今年美国有10%的工作岗位将实现自动化。麦肯锡咨询公司的另一项研究也表明,未来十年美国近一半的工作岗位可能会实现自动化。

可能被自动化的主要是一些重复性和常规性的工作,涵盖范围从解读X光(放射科医生的作用可能越来越有限了)、卡车驾驶,再到仓储管理。虽然我们已经看到过很多介绍关于可能被淘汰的工作类型的文章,但还有一个很少被发表的观点,那就是:不要问哪些工作将被淘汰,而是要问幸存的工作有哪些将要被机器所取代。

比如医生,很明显机器诊断疾病的能力很快就会超过人类。当数据集可以用于培训和测试时,机器学习出来效果就非常不错了,而且它们能诊断各种各样的疾病。不过,想像一下,机器与病人和家属坐在一起讨论治疗方案会是怎样的情景?在可预见的未来,这种情况要实现自动化的可能性小得多。

再比如另一个职业:咖啡师。在旧金山,Cafe X咖啡店所有的咖啡师都换成了工业机器人,也就是说机器人取代了咖啡师的位置。制作热饮时,机器人会用它们的滑稽动作来娱乐顾客。即便如此,Cafe X咖啡店里也另外雇佣了一位员工。他负责教顾客如何点饮料和解决这些机器咖啡师出现的一些问题。

对比一下咖啡师和调酒师两种职业,顾客往往更经常和调酒师攀谈。很明显,调酒师的工作不仅仅是把饮料混合在一起。就像医生一样,人们很容易将医生的工作分解成两个部分:重复的常规性的工作和与病人互动的工作。这好比咖啡店的工作可以分为制作咖啡和服务客人。

在综合考虑了许多工作及行业特点后,我们发现有两种非常规的工作似乎特别普遍,但却很难自动化。

首先是情感类。情感在人类交流中扮演着重要的角色。比如和病人交流的医生,以及和顾客互动的调酒师。这两种工作几乎都涉及到非语言和情感交流的所有形式。但更重要的是,它启发我们去考虑现在所做事情的优先次序,比如它帮助我们决定现在就需要做什么,晚做决定就会来不及了。

情感不仅是复杂和微妙的,它还影响着我们许多的决策过程。事实证明,要科学地理解情感的作用是十分具有挑战性的(尽管已经取得了进展),而且它很难构建成一个自动化的系统。

第二是环境。人类在做决定或与他人互动时,往往很容易将所处的环境因素考虑进去。环境的确很有趣,因为它是开放的。例如,每当有新闻报道时,它都会改变我们所处的环境(这个环境不论大小)。此外,环境的变化不仅可以改变各种影响因素之间的相互作用,而且可以引入新的影响因素,并从根本上改变各种因素之间的组织方式。

而对于机器学习来说,环境改变是一个大的问题,因为机器学习要操作的是数据集,而这些数据集是在不同的环境下事先建立的。因此,环境因素对自动化来说也是一个挑战。

我们具有管理和利用情绪的能力以及考虑到环境影响的能力,这些是批判性思维、创造性解决问题、有效沟通、适应性学习和正确判断力的关键构成因素。事实证明,通过编写程序让机器完全模仿人类的知识和技能是非常困难的。目前尚不清楚日渐成熟的技术在何时或者是否能真正替代人类。

事实上,具备这两项能力的人才也是各行各业的雇主们一直在寻找的。在一项调查中,93%的雇主表示求职者如果具有批判性思维、良好的沟通能力以及解决复杂问题的能力,远比他或她的本科专业更重要。

此外,雇主们还希望应聘者具备其他“软技能”,比如学习能力强、能做正确的决策以及与他人合作良好。当然,这些广受欢迎的能力人类是没有任何问题的,但是要实现自动化,无论现在还是将来都是很难的。

所有这些都表明,我们的教育系统不应该仅仅只关注人们如何与技术交互(例如,教学生编程),还应该教他们关注如何做那些机器不能做的事情,眼光放长远点。这是一种新的方法来描述“软技能”的本质。这些“软技能”可能会被错误地认为是难以理解和系统化的技能,但它们给人类带来了优势,未来也将继续给人类带来超越机器人的优势。

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