<style>
span.em{
color:#b10500;
font-weight: 500;
}
.blueP{
color:#5391c0;
font-weight: none;
}
</style>
<p>談到人工智慧，大概最流行的話題就是「有哪些工作會被取代」。在本課中從工作的本質出發，詳細分析什麼樣的工作容易被取代，又有哪些工作不可能由人工智慧代勞，最重要的是，應該如何正確看待人工智慧未來對我們工作產生的影響。</p>
<blockquote><p><span class="em">創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆，有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span></p></blockquote>
<p>經常有人問我，進入人工智慧時代之後，是不是一定要當軟體工程師才有前途？如果不是工程背景的人，是不是註定要被淘汰？今天的課程就跟大家分享，如果你不是工程出身，也不會寫程式，面對來勢洶洶的人工智慧浪潮，應該如何規劃自己的職涯，維持職場競爭力。</p>
<h2 class="writingsH2"><strong>不同工作性質 AI 扮演角色大不相同</strong></h2>
<p>首先，請大家先拋開經常聽說的各種恐嚇，說什麼人工智慧會很快取代人類大部分的工作，甚至統治人類。我們應該回過頭來，先分析自己工作的主要成分是什麼，或許可以<span class="blueP">大致分成四類，分別是行政管理(management)、溝通 (communication)、決策 (decision)，以及創造 (creation)。</span></p>
<h2 class="writingsH2"><strong>行政管理：由 AI 代勞可節省大量時間</strong></h2>
<p>我們先從行政管理談起，例如資料整理、工作報表、考勤紀錄、薪資發放、績效考核等，這些工作有些部分未來可以交由人工智慧來執行。</p>
<p>根據《哈佛商業評論》針對 14 個國家的 1,770 位經理人進行問卷調查，發現目前各層級的經理人都投入大量時間在行政管理工作上，像是協調員工的工作日程及報告撰寫。事實上，《哈佛商業評論》估計，企業若把這些工作轉交給人工智慧處理，至少能夠幫主管節省一半的行政管理時間。</p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>溝通：視內容複雜程度而定</strong></h2>
<p>第二種類型的工作為「溝通」，舉凡推銷、談判、公關、遊說、報告、接受申辦、查詢、客服等工作。照目前的人工智慧技術發展來看，大部分需要人與人直接溝通的工作不會被人工智慧取代。但有較固定形式的問答，例如餐廳訂位、購票、預約及客服，甚至電話行銷的「意願判斷」階段，的確有可能會慢慢由人工智慧來分擔。</p>
<p>有趣的是，感覺類似的餐廳訂位跟機場接送預約，其實大不同。餐廳訂位只需要時間、人數、兒童餐具、包廂等資訊；機場接送則需要知道時間、人數、飛機航班、航廈、接送點、行李件數、兒童座椅、有沒有指定車款等問題，而且很多問題是去程回程都不一樣。<span class="blueP">這兩種客服工作需要確認的資訊不同，對人工智慧系統來說，複雜度就有很大差別。</span></p>
<p>同樣也從事客服工作，圖書館員的工作更複雜，被詢問的問題更是千奇百怪，從借還書、找書、書籍推薦、找論文、如何播放影片、資料庫查詢、書籍遺失等各種疑難雜症，類似這樣的工作，比較難被人工智慧取代。  </p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>決策：資料質量夠  AI可比人類更準確快速</strong></h2>
<p>第三類型的工作在於「決策」，包括創投、併購、選商、行銷、人員招募、陌生開發、客戶回訪、審核、基金操盤、商品開發、活動舉辦、定價，決定要不要買、要不要投資、要不要賣、賣多少錢，都屬於這類工作內容。而這也是大部分白領工作者的工作重點，稍後我會再跟各位深入討論。</p>
<p>要特別提出的是，雖然今天的人工智慧仍是「弱人工智慧」，無法真正具有思考及學習能力，但已有太多實例可以證明，只要有足夠質量的資料，在各式商業情境中，讓人工智慧進行決策，可以比最有經驗的從業人員決策更為準確及快速。</p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>創造：很難被人工智慧取代</strong></h2>
<p>第四類型的工作是「創造」，指的是無中生有的工作，像是寫程式、設計圖表、平面設計、寫作、企劃以及藝術創作等。<span class="blueP">人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索，但短時間內沒有取代人類的可能，也就是說，創造的工作很難被人工智慧取代。</span></p>
<p><span class="blueP">綜合分析這四種類型的工作，創造跟決策中間有些灰色地帶，很容易混淆；有些工作看起來似乎是創造，其實只是一連串決策的組合。</span>例如在既有的文章與圖片中挑選，重組為新的作品，像是數位內容策展、產品組合、不同行銷訴求的廣告文案等，這類型的工作，<span class="blueP">看似創造，但是以「決策」為核心，只要有大量的資料及可量化的績效，不久的將來，也很可能由人工智慧來代勞。</span></p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>創造可能只是一連串小決策的組合</strong></h2>
<p class="blueP">例如，阿里巴巴集團旗下的廣告交易平台「阿里媽媽」在 2018 年 6 月推出「AI 智能文案」系統，從淘寶、天貓的上億條標題文案中篩選出數百萬條，再經過自然語言處理，可以自動快速生成文案。無論是只需要幾個字的短標題，還是60字左右的商品描述，都能自動生成，根據他們宣稱，此系統能夠在1秒內產生2萬個短標題。</p>
<p>這個系統甚至還能指定文案的風格，像是功能型、特價型、寫實型、逗趣型、古詩詞型等等。行銷人員不必再絞盡腦汁想標題文案，只要選擇自己覺得滿意的那組方案，就可以快速地完成工作。</p>
<p>相信大家可以注意到，行銷文案寫作原本常被認為是「創造」性的工作，但其實只是一連串小決策的集合，而且是非常適合由人工智慧來處理的決策類型。</p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>滿足這三個條件就適合由 AI 進行決策</strong></h2>
<p>什麼樣的決策適合由人工智慧來進行？有幾個檢查的規則。我們通常把可能影響決策的因素稱為 X，X 包含的變數可多可少，從兩三個到成千上萬個變數都可以；同時把決策變數稱為 Y，例如一個信貸申請案件有沒有被核可，或是一個行銷文案帶來多少業務收入都是決策變數。如果某個決策問題滿足以下三個條件，就很適合由人工智慧來執行：</p>
<p class="blueP">
&nbsp1. 決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠的關聯性。<br>
&nbsp2. 成對的決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠多的樣本。<br>
&nbsp3. X 及 Y 的資料品質夠好，兩者之間的關聯性有足夠的一致性：也就是若 X1 及 X2 很像，那他們分別所對應的 Y1 及 Y2 應該也會很接近。<br>
</p>
<p>從這三個條件來看，不難理解為什麼阿里媽媽的AI智能文案系統能夠快速產出方便好用的文案。按照同樣的標準，也可以盤點出適合人工智慧的決策工作至少還包含：行銷優惠方案、該去拜訪哪個客戶、預估產品交期、預測產品銷量以提前預備原料、貸款該不該核可，個人化的廣告文宣設計，甚至零售店點的展店決策等，都很適合以人工智慧來做半自動或全自動的決策輔助。 </p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>這些事情目前仍必須由人類做決策</strong></h2>
<p>當然，也有許多決策不適合由人工智慧來進行。<span class="blueP">例如併購，因為一家公司的產品、員工、製造、研發及銷售能量很難量化，連資料都無法成形，因此人工智慧派不上用場；同樣的理由，創投與選商也不適合由人工智慧來做決策。另外像新市場的開發及新商品的定價，通常也有難以量化及樣本太少的問題，還是只能由人類來做決策。</span></p>
<p class="blueP">一個簡單的判斷方法，若你覺得自己的日常決策工作背後有些原則，可以完整寫出來或說出來，而且例外狀況不多，那通常就是人工智慧可替代的決策。</p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>人機協同工作將成為常態</strong></h2>
<p>那麼，人工智慧會立刻取代我們的工作嗎？別擔心，即使你的工作是以人工智慧可替代的決策為主，未來可能會慢慢有人工智慧的參與，從提供決策輔助開始，逐漸轉變為人類與人工智慧分工合作。也就是說，<span class="blueP">常規性的工作由人工智慧來進行，而人類負責處理特例以及持續改善人工智慧的效能。這樣一來，整體工作的品質及效率都能夠獲得提升。</span></p>
<p>同時，日後企業的績效評估應該要審視人機協同工作的整體表現，而不是只看人工決策的部分，<span class="blueP">因此職場工作者是否具備與人工智慧協同合作的能力會成為關鍵，企業裡的人力資源單位也要對此有所認知，預先做好準備。</span></p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>人機協同範例：美國 Stitch Fix 用人工智慧賣衣服</strong></h2>
<p>2017 年在美國上市的 Stitch Fix 就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意，表面上看起來平平無奇，但背後卻有堅強的人工智慧團隊，靠著資料及演算法在五年內打造出 14 億美元的市值，在美國目前擁有兩百萬活躍用戶。</p>
<p>Stitch 的營運模式相當簡單，加入會員時先繳交 20 美元，就能定期收到裝著五件衣服的包裹，這是 Stitch 依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果，用戶可以留下自己喜歡的品項，退回其他的，如果都不滿意也可以全數退回，但必須支付 20 美元的運費。</p>
<p>這種營運模式非常大膽，因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意，很快就會流失。那為什麼 Stitch 有辦法獲得消費者的持續支持？因為有<span class="blueP">強大的人工智慧團隊，針對會員在註冊時填寫的詳細問卷，與每次接受及拒絕的品項記錄，找出每個用戶的穿著品味及偏好，藉由機器學習不斷優化寄送的衣服，以符合每個用戶的需求，降低退貨率。</span></p>
<p>但這樣還不夠，購衣及穿衣並不完全是科學可以掌握的行為，總有些人工智慧無法理解的考慮，得由專家與人工智慧協同合作。例如某些用戶老是退貨，或是特殊情境的需求，例如參加畢業舞會、第一次約會，或是參加重要的面試等。因此，Stitch 還有三百多位時尚造型師提供線上諮詢，幫助用戶找出最合適的商品，以滿足在不同情境下的需求體驗，同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍，讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。</p>
<p>從這個例子來看，<span class="blueP">與人工智慧協同合作最簡單的績效評估方式是：有沒有讓工作效率更快？是不是讓決策更準？</span>具體的合作方式可能有很多種，例如由人來準備好高品質的資料，協助建立更好的人工智慧模型；或是以人工智慧來做常規的決策，由人來進行例外處理；或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致，幫助人類日後做更好的決策等。</p>
<h2 class="writingsH2"><h2 class="writingsH2"><strong>人工智慧是工具，也是白領工作者的得力助手</strong></h2>
<p>再回到人工智慧對於工作的取代性這個問題，若<span class="blueP">你的工作以創造，或是人工智慧無法替代的溝通及決策為主，在可預見的未來，你的工作仍然很安全；而且，人工智慧將成為你的得力助手，</span>它們可以給予各種提示與線索，做決策上的輔助，讓你的工作表現更快更好，或是提供的服務更貼心。</p>
<p>另一方面，<span class="blueP">若你的工作內容大部分可由人工智慧替代，不妨考慮逐漸往創造、策略、溝通或管理的功能移動，讓自己從可能被人工智慧取代，提升為讓人工智慧為自己工作的人才。</span></p>
<p>總結來說，對於非工程背景、不會寫程式的白領工作者而言，能不能善用人工智慧、與人工智慧協同合作，會是影響白領工作者未來職場競爭力的關鍵。</p>
<p>這系列課程就是希望提升所有聽眾對於人工智慧的認識，要知道人工智慧是什麼、破除以訛傳訛的迷思、了解人工智慧的能與不能，再加上對於職場工作的分析，就可以知道，人工智慧只是個工具。甚至，不妨把它當成是複雜版本的Excel，它不會取代我們，更不會統治我們，只要用得好，將成為我們在職場上的得力助手。</p>