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机器人时代 你需要掌握三大技能

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机器人网
发布2018-04-13 14:18:45
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发布2018-04-13 14:18:45
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自1962年通用汽车公司(General Motors)在位于其新泽西的生产线上安装第一台工业机器人以来,机器一直在不断地取代工人。在接下来的这几十年里,几乎所有的产业多多少少都搞起了自动化。

在大多数情况下,我们人类已经很好地适应了这一发展。机器人还只能完成简单的任务,所以通过培训和教育提高技能,我们的生活水平得到不断提高。不过,近期,这一趋势发生了改变。 正如安德鲁•迈克菲(AndrewMcAfee)和艾立克•布林约尔弗森(Erik Brynjolfsson)在他们的新书《第二个机器时代》(The Second Machine Age)中所提到的,机器开始接手认知任务,而且现在的演算法甚至可以完成高技能专业人士,比如医生、律师和创意工作者的工作。如果不想被一台机器人所取代,你最好学习合适的技能。 在工业机器人的时代,有关于谁将出局的问题曾经相当简单。那时候,被淘汰的多数是体力劳动者,所以如果你是一家工厂的操作工,那么你正处于危险之中。如果你是办公室完成认知任务的文职人员,你可能认为自己是相当安全的。 然而,正如麻省理工学院大卫·奥托尔(DavidAutor)在严格分析美国劳动力市场两极分化时所指出的,体力工作和认知工作之间的界限并不像日常和非日常工作那样好界定。所以,诸如会计和旅游中介之类的文职人员面临失业,而金融分析师和婚礼策划师却过得逍遥自在。 事实上,我从MD安德森的琳达·秦(Lynda Chin)那听过类似的说法。当时,我在和她谈论有关她的医院与IBM沃森项目(IBM Watson)联合开发一款肿瘤学专家顾问(Oncology Expert Advisor)软件。她说,虽然大多数医生每天的工作按部就班,但是当遇到罕见病例的时候,也非常需要专家的意见。 换一个角度来看,人类靠工作获得的报酬,不会像他们通过解决问题所获得的报酬多。所以,如果你是个旅游中介的话,别奢望有人付钱给你去订机票,你最好学习如何为客户规划一场他们梦想中独一无二的假期。更妙的是,学习如何提出一条他们从不曾想到的建议。 学习提问,而不是解答 在过去,房间里最聪明的人往往是那个找到一切问题答案的人。了解大量的信息会让你在测试中取得高分,进入一流的大学并使你成功踏进高收入行业。不过,即使是来自20年前的天才也比不上当今手拿智能手机的普通青年。 事实上,人类的大脑是相当差劲的信息处理器,它能力差,记忆容易出错,而且计算能力之低绝对令人发指。然而,计算机则非常善于这些东西。 不过,正如迈克菲和布林约尔弗森在书中提到的——我认为这是他们的最大亮点之一——计算机依然不擅长于提出有见地的问题。换言之,他们解决我们告诉他们的问题,但都不是很擅长于决定哪些问题需要去解决。 你所了解的东西已经不再那么重要,但是找出你所不了解的东西正成为一项基本且重要的技能。 提高你的社交技能 当有人问你最近过得怎么样,那被认为是一种问候。而当一台电脑这么问时,它的亲切度就要大打折扣。是因为我们知道计算机并不是真的关心你。了解我们的近况对于加强一台机器的存在性并无帮助,但事实上,人与人之间的接触却是我们渴望和需要的东西。 理查德·佛罗里达(Richard Florida)在一篇有见地的文章中指出,由于很多工作变得自动化,社交技能显得越来越重要和有市场。奥托尔的就业报告同样证明了这一点,并表明,在过去十年,个人服务已经成为发展最快的工作种类。 在我小时候,瑜伽教练、私人教练和购物顾问都是些不常见的工作,但从现在看来,似乎每一个人身边都有这样的服务人群。教学视频、电子商务和近期的可穿戴设备的开发无法取代人与人之间的接触。 不幸的是,由于将专业人士视为信息处理器的遗留问题,许多注重社交技能的工作,薪资都偏低。泽伊内普·托恩(Zeynep Ton)的新书《理想工作战略》(The Good Jobs Strategy)表明,即使是在零售业,向社交能力投入更多薪资和培训的公司往往业绩要好于同行。 “意图”制造的新经济 未来总是千变万化,而且即使迈克菲和布林约尔弗森也不会佯装通晓所有的答案。不过,有些事情却是显而易见。首先,情况的变化之快将是前所未有的,而我们应对变化的时间将越来越短。我们必须学会准备,而不是规划将来。 第二就是,我们的价值将不是由我们所了解的东西甚或是我们的辛勤劳动决定,而是取决于我们与机器以及我们彼此之间良好的合作。我们必须专注于机器做不好的事情,比如了解其他人的需求和欲望以及设想我们如何把事情变得越来越好。 这是对机器新时代的讽刺。通过自动化技术,我们正在解放人类的想象力和心灵。我们在技术上揭开的秘密越多,对我们自身的了解也就越深入。

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原始发表:2015-01-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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