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強化 8 種能力,工作才不會被搶走!AI 時代下你要有的競爭力

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去年,韓國棋王李世乭敗於人工智慧(AI,Artificial Intelligence)AlphaGo,開啟大眾對於自己的工作是否會被機器人取代的憂慮。美國智庫皮尤研究中心(Pew Research Center)2017 年調查 4100 名美國人對此看法,超過 7 成的受調者擔心電腦將會搶走自己的飯碗。

事實上,擔心是沒有意義的,因為有些工作必定會被電腦取代。麥肯錫公司(Mckinsey & Company)研究 7 項知識工作者領域(工程師、科學家、教師、分析師等)後,預見 2025 年,將會有 1.1 億至 1.4 億的全職人員被取代。

然而,難道人類創造人工智慧對工作者來說只有威脅,沒有助益嗎?創新工場董事長兼首席執行官李開復曾說:「AI 幫我們做重複性工作、釋放我們去做更多該做的事。」以下列出 8 種工作者需強化的技能,幫助大家在未來做出更有價值的工作抉擇。

1. 判斷哪些數據最有用,協助電腦發揮最大效益

《下一個工作在這裡!》指出,未來需要的人才,是兼具業務與技術腦袋的人。比方說,在設計資訊系統初期,他們知道哪些數據對業務有益,就設計出能得到這些數據的系統;系統開始執行後,他們也會觀察電腦做出的決策是否優良,並隨之更新與改進。這種人才最能幫助電腦發揮最大功效。

北美最大卡車運輸、物流供應業者施奈德國家公司(Schneider National Inc.),每天要運送快 2 萬輛車次的貨物。為了妥善管理,他們很早就引入自動化系統。由於「系統的數據品質」「司機何時能出勤」「貨櫃集散站壅塞狀況」等地方的數據往往與真實情況有出入,且電腦無法判別,所以原本負責規畫司機排班的管理者崔維斯.托倫斯(Travis Torrance)每天早上查看完電腦規畫的排班表後,接著檢查數據來源是否優良,再看一下司機到班的時間會不會拖到出車時間,以及集散地是否擁擠等,諸如此類的檢查與調配是電腦做不到的事,自然是人能勝出之處。

2. 強化人獨有的「非認知」能力

人與動物最大的差別,在於認知理解能力,而人與機器最大的差別就在於「非認知」能力。

《發現 7 種 IQ》作者霍華德.嘉納(Howard Gardner)說,包括智商在內,人總共有 8 種智能形式,像是人際智能、內省智能等,這些都是電腦無法做到的「非認知」技能。好比說,電腦比人擁有更多的資訊,傳授知識的老師可能會被電腦取代。但是,老師在引導、關懷、啟發學生這方面的工作,是電腦無法勝任的。所以在未來,善於發揮「非認知」能力的人,絕對不會被淘汰。

值得注意的是,密西根大學研究指出,與 20、30 年前相比,目前大學生同理心水準下降 40%,倘若人類不提升電腦沒有的軟實力,恐怕真的很難有立足之地。

3. 學程式語言,增強思考能力

美國前副總統艾爾.高爾(Al Gore)說:「在這個時代想成功,具有程式設計的能力是很關鍵的。」他的意思不是要大家變成下一個 Facebook 的創造者,或是要拿程式能力找工作,而是對正在發生事物背後的原因,要有著基本的理解。

舉例來說,執行長不需要寫程式,但如果他懂程式,才能理解程式訊息,這不論在考量風險或營運決策上都有益處。比爾.蓋茲(Bill Gates)也說:「學習程式語言,將幫助你思考更好。」

程式語言有非常多種,學習者可以從自己想要完成的任務下手。比如說,對自己公司網頁常常出狀況而感到不滿的工作者,可以選擇 JavaScript,幾乎所有跟網站有關的工作都會運用到這種語言。同時,網路上有許多學習資源,例如,史丹佛大學就與 Coursera 以及 Udacity 等網路學習平台合作,提供許多課程。所以,只要具備足夠動機,學會程式語言絕對不是問題。

4. 跨文化溝通力:完成組織任務的最重要技能

麥肯錫顧問公司研究指出,印度在網路普及後,預計在 2025 年為世界帶來 5500 億至 1 兆美元的經濟成長。而全球尚有 50% 人口沒有網路,這些人多半在中東、非洲等地。日本豐田車廠為了強化它在這些地區的競爭力,2017 年海外徵才人數,相較前幾年成長 5 倍。而為了讓不同文化的團隊成員能順利共識,跨文化溝通能力是首要徵才條件。

此外,根據美國密西根大學(University of Michigan)經濟學教授斯科特.佩奇(Scott Page)研究指出,創新取決於集體差異,因此多樣性將成為組織未來 10 年的核心競爭力。未來,跨文化組織會更多,能夠看懂、聽懂和理解對方的肢體語言、弦外之音,避免觸犯對方的禁忌或做出會讓對方會錯意的言行,將變成所有工作者的重要技能。換句話說,提升辨識不同文化的價值觀的跨文化溝通力,有利於創造更有價值的事業。

5. 工作流程的規畫非人不可,機器人負責執行

當許多人憂慮工作將會被 AI 取代時,卻忽略工作本身是由人所提供的。 也就是說,機器人想工作,只能被動地等人分派任務。工作安排需要具備系統性思考,將與工作有關的每個環節串連在一起運作,還要具有處理突發狀況的應變力,而這件事只有人做得到。《下一個工作在這裡!》提及,電腦並不擅長綜觀全局,負責設計工作流程的人不受 AI 的威脅。

AI 人工智慧進入職場,工作流程的決策主要在 3 面向:辨識與評估哪些職務由機器來執行會更好、決定引入機器後,機器人和人類工作者的任務該如何分配、如何安排被電腦替代的人力。

以美國第二大個人險種業務保險公司好事達保險(Allstate)為例,個人業務主管為引進自動化核保,重新設計工作流程。原本核保團隊負責3項工作:個別核保決定、綜合風險組合管理,以及與業務人員溝通核保結果。引入自動化系統後,核保團隊依照原本工作拆分成3個團隊,個別核保由機器人負責;原本核保團隊中,善於跟業務員溝通的人,工作則變成協助業務員理解電腦核保的結果;原先團隊中,核保經驗最豐富的工作者,則變成核保機器人的主管,負責管理與監督電腦工作成效,和處理最複雜的案子。而缺乏上述兩個技能者,則是被辭退。

6. 企業最搶手人才:開發軟體的創造者

科技發展至今,許多我們以為是製造硬體的公司,像是飛機、汽車、工業機械等產業,其實內部軟體工程師比硬體工程師還要多。這是因為,絕大部分的硬體都需要仰賴軟體來驅動。

舉例來說,無人駕駛汽車是利用感測器,訊號處理、電腦運送等技術,根據所獲得的道路、車輛位置等數據,來擬人駕駛。然而,接到數據後,該怎麼反應,像是其他車子與自己的位置接近,或是辨識到紅燈會自動停止,這些設定都需要仰賴軟體開發者所設計的演算法。

所以,這些能持續開發出更新認知科技解決方案,供全世界工作者使用的軟體開發人員,也不會失業。

7. 投入自動化價值低的領域

位於印度東北部的米佐蘭村(Mizoram),每 48 年就會出現大群老鼠吃光當地農作物,造成重大經濟損失。雖然長期觀察下,統整出一些原因,像周圍植物開花,但長達 48 年的周期,讓真正原因難以釐清。2006 年鼠患再度發生,為了短時間內找出原因,《國家地理頻道》只能找上專精研究老鼠的動物學家肯.艾普林(Ken Aplin),最終發現果實才是主因。

像艾普林這類專家,在一個領域無人能出其右,就是所謂的「專精者」。事實上,艾普林的工作可以被自動化,不過相對投入自動化需要花費的成本,投資報酬率太低,所以不會有人想花錢與心力研發。加上該專業每隔 48 年才派上用場,花錢投資自動化設備,不如直接聘用專業人才。

由此可見,成為一個小領域的專家,即便該領域現在看來不普及,但可以肯定的是,不會有人花錢投入自動化來取代你的專業。

8. 擁有成長心態職涯才走得長

《心態致勝》作者、史丹佛大學(Stanford University)心理學教授卡蘿 ‧ 杜維克(Carol Dweck)將人的心態分為兩種,一種是定型心態,指將成功歸功於天賦。另一種則是成長心態,將成功歸功於努力。而未來,人人都更需要擁有成長心態。

原因很簡單,隨著新舊科技替代速度愈發迅速,可能某個科技你尚未掌握,下一個就跑出來了。如果抱有定型心態,聽到別人的建議,就認為對方在糾正、是對自己天賦的質疑,很容易故步自封,放棄學習。反之,有成長心態的人,會將他人的建議當作改變的機會,能活到老學到老,在職場上的生存機率自然比定型心態的人大。

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2. 拿掉工作,你還剩下什麼?用 5 種「/」態度生活,人生更圓滿