我有史以来最喜欢的一部短片其实不是人类写的。它是由一个叫本杰明的神经网络写的，它被喂了很多科幻电影，然后被要求自己写。印象深刻，对吧？问题是：这部电影糟透了。如果你自己读每一行的话，这个对话是有意义的。但在一起？总之，这是荒谬的最有趣的方式。作为一个作家，这对我来说是个好消息。虽然像《华盛顿邮报》这样的媒体已经在机器人驱动的体育新闻方面取得了一些成功，但我可能不会很快就自动失业。不过，对于其他工人来说，这是一个公平的问题："机器人会接受我的工作吗？"什么算机器人？当我们谈论机器人接管人们的工作时，我们实际上谈论的是更广泛的自动化。只有在某些情况下（比如汽车装配线）才涉及到字面上的、物理上的机器人。这种类型的自动化被称为机械自动化，它已经存在了一段时间；通用汽车公司在1961年就安装了第一台装配线机器人。但是最近有一种不同类型的自动化成为头条新闻：软件自动化（也称为过程自动化或工作自动化）。它涉及到使用代码来自动执行其他人必须完成的任务，例如在会计程序中创建发票。你已经体验过这种自动化了。有没有收到一封带有促销代码的营销邮件，诱使你再次购买？大多数公司使用营销自动化软件来发送这些电子邮件，因为它比手工操作更有效。那么自动化将如何影响工作？当我们看到有关自动化的头条新闻，并认为我们正在走向某种失业启示时，这是很诱人的。但和大多数事情一样，现实是有点微妙的。首先，坏消息是：低技能的工作很容易自动化。根据布鲁金斯研究所2019年的一份报告，自动化将对工作产生最大的影响，在这些工作中，70%的责任是"可预测的体力和认知任务"在办公环境之外，这些工作是像零售员工和仓库工人这样的工作，像麦当劳这样的公司近年来一直在尝试自动化。然而，在办公室里，低技能的工作仍然存在，人们普遍认为他们容易受到自动化的影响。这些工作包括数据输入、归档和文档审查，在许多情况下，公司已经采用自动化来完成这些工作。在过去的几年里，像德勤这样的大型律师事务所和咨询公司已经开始接受自动化的文档审查和发现，这些任务过去是由人类完成的。别忘了，这并不意味着薪水低。一个很好的例子就是像保姆这样的低收入家庭工作。这些工作的特点是非常规活动，需要大量的社会智力，因此即使他们通常不付很多钱，也几乎不可能实现自动化。但这里有点棘手：重复性的日常工作并不局限于低技能的工作。它还影响到中等技能工人，使他们在自动化方面也有一定的脆弱性。事实上，经济合作与发展组织（OECD）2017年的一份报告发现，在其36个成员国中，1995年至2015年间，中等技能工作的工人比例下降了9%。而这一下降部分归因于自动化。专门研究技术对企业影响的麦肯锡合伙人Michael Chui写道：收集数据、处理数据、办公室支持工作、处理财务和其他事务，这些工作是非常可预测的[…]而且即使不是体力劳动，也是可以预测的工作。总的来说，我们可能会看到更少，特别是当技术发展到一个比为这些活动部署人力成本更低的阶段时。换言之，随着自动化技术变得比花钱让人做同样的工作便宜，公司将扩大对自动化的使用，他们将从涉及大量重复性工作的角色开始。好吧，但你说有好消息现在，（相对地）好消息是：复杂的任务需要创造力和其他形式的高阶思维，目前很难自动化。这是因为你需要人工智能（AI）和自动化（也称为智能自动化）这样的认知技术。目前，有很多人工智能做不好。例如，与人类医生相比，人工智能在识别肺癌方面相当出色。但几乎没有人能想象人工智能在病人治疗中起主导作用的情景。这其中有几个原因，包括人工智能缺乏病人期望医生给予的那种社会智能和人性温暖。但是，对于认知技术是否能够做出合乎道德的决定，也存在着很大的担忧，只要看看关于自动驾驶汽车在面临艰难的道德选择时应该如何表现的激烈辩论。此外，人们普遍认为人工智能可以反映甚至放大人类的偏见。对认知技术中的偏见的担忧可能会使许多公司不愿将其用于复杂的办公室工作，比如招聘，因为有偏见的决策可能会触犯法律。例如，几年前，亚马逊人工智能驱动的内部招聘工具学会了压倒性地偏爱白人男性而非其他候选人。这个问题太大了，公司最终把它报废了。此外，自动化和人工智能人才的短缺，使得企业很难扩大对这些技术的使用。凯捷2018年的一项调查显示，尽管84%的组织正在构思、测试或部署一个或多个自动化用例，但只有16%的组织大规模地实现了多个用例。他们挣扎的最大原因是什么？57%的人认为缺乏精通自动化技术的人才。当然，这种情况可能会很快改变。根据自动化发展的速度，我们可以看到一些高阶任务在不远的将来实现自动化。你也许不会失业，但很可能会改变综上所述，所有这些挑战意味着高技能的工作远比你最初想象的要远得多。但机器人不会取代你的工作并不意味着你的工作不会改变。事实上，它可能已经有了。想想你的日常工作。你不是每件事都是手工做的。例如，如果你从事市场营销工作，你不需要手动从诸如登录页面之类的漏斗式资源顶部下载线索，然后手动将其导出到电子邮件营销应用程序中。它只是自动发生的。在许多部门和行业中，自动化已经改变了许多知识工作者的角色。现在很多工作更注重创造力、决策和其他形式的高阶思维。世界经济论坛（WEF）和其他专家将这种转变称为"第四次工业革命"：[它]代表着我们生活、工作和相互关系方式的根本改变。这是人类发展的新篇章，与第一次、第二次和第三次工业革命相当的非凡技术进步使之得以实现。换句话说，自动化正在给人们的工作方式带来巨大的变化。就规模而言，它们与大约100年前随着装配线、电力和工业化的出现而经历的社会变革相似。那么，大多数知识型员工能期待什么呢？世界经济论坛预测，到2022年，一个企业平均62%的数据处理、信息搜索和信息传输任务将由机器完成，而今天这一比例为46%。机器也将更多地执行传统上基于人类的任务，如通信、管理和决策，尽管程度较低。换言之，你的工作可能不那么重复，更专注于需要复杂思维的非常规任务，比如头脑风暴和问题解决，尽管自动化会减轻这些任务的负担。随着自动化成为一个全新的业务领域，这一点也很可能成为It业的一个重要方面。技术还不是完全自我维持的；它需要人类来构建、部署和维护它。一个很好的类比是汽车的发明。随着汽车越来越普及，像"驿站马车司机"这样的职业不复存在，但机械师成了一件事，人们开始从事这个职业。（如果你想成为真正的书呆子，麦肯锡的这张图表很好地说明了历史上劳动力市场是如何应对技术中断的。）麦肯锡图表世界经济论坛预测，尽管到2022年，自动化和人工智能等技术将在全球范围内取代7500万个工作岗位，但它们也将创造1.33亿个新岗位。这一估计也相当保守；麦肯锡（McKinsey）基于历史先例的分析估计，2030年8-9%的劳动力供应将承担目前不存在的角色。自动化是一种可学习的、需要的技能面对这些广泛的经济变化，你最好的选择就是将童子军的座右铭《狮子王之歌》牢记在心：做好准备。在像美国和德国这样的发达经济体，由于自动化的发展，到2030年，多达三分之一的劳动力可能需要学习新技能并找到新的职业。所以现在提高技能可能是你避免以后失业的最好办法。提升技能可以采取多种形式，但一些常见的技巧包括更好地处理数据、学习编程语言以及跟上您所在领域的最佳技术实践。事实上，许多像AT&T这样的公司开始认真对待数字素养和提高技能，因为从长远来看，培养和留住人才可能是一项更好的投资。有必要调查一下你现在的雇主是否提供类似的资源。正如我前面提到的，自动化和人工智能人才的匮乏。但也有更容易接近的方法