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作者/湯瑪斯.戴文波特, 茱麗亞.柯比商周出版 2017-10-18 圖片來源:unsplash.com
工作者與智慧機器將會密切攜手合作,不只是分工,而是加乘雙方的價值!

如果你執行的工作不需要接觸實物,或者與客戶面對面進行,就沒有理由不自動化。如果你主要的工作是處理文件(例如不動產或許多其他領域的律師)或影像(例如放射師),系統就能夠閱讀內容與斷定其意義。如果你的工作需要以不確定方式挑戰實體,就不會很快消失。筆者有位麻醉師朋友表示,他經常需要移動病患,保持他們的氣管暢通,所以他不相信機器人會讓他失業。

3.工作內容是單純的內容傳輸

如果你的工作內容是將現有內容傳輸給其他人,你的麻煩就大了。以教師為例:他們斷定學生需要的內容為何,然後以人工方式(講課、示範等等)傳輸給他們。但是像安普利(Amplify)、麥格羅希爾教育公司(McGraw-HillEducation)、以及紐頓(Knewton)等業者已提供「適性化學習」系統,用來診斷學生對內容的學習成效,另外,像是可汗學院(KhanAcademy)等機構已推出線上教材庫。目前在教育情境中,仍有一些電腦無法執行的任務,例如管理教室與維持課堂秩序,但是這些任務並不見得需要知識工作者才能執行。

4.工作包含單純的內容分析

像是IBM華生電腦這樣的「認知運算」系統,已經展現了執行分析與「了解」內容的驚人能力。這些系統需要人類撰寫程式與編碼,但是分析大量內容的任務──例如藥物研究員與醫療診斷人員的工作──將逐漸交由機器執行。律師的工作也開始面臨風險,因為法務工作包括大量的文件分析。藉由「科技協助審閱」與「預測編碼」等能力,目前的「電子搜索」工具能夠閱讀數千頁文件、找出關鍵詞句、辨識需要人工審閱的文件,甚至判斷案子勝訴的可能性。

5.工作包含仰賴資料回答問題

我們已經曉得,與大部分人類相比,分析與演算工具更擅長從資料中發掘意義。機器已經取代部分保單核保員與財務規畫師的工作,未來它們也許會取代更多工作,因為這種人機表現間的分野只會逐漸擴大。舉例來說,一家名為肯紹科技(KenshoTechnologies)的公司已推出一套名為「華倫」(Warren)的智慧軟體系統,能夠回答諸如「當石油交易價上漲至每桶100美元以上,同時中東發生政治動盪,會對能源公司股價造成何種影響?」的問題。該公司宣稱到了2014年年底,其軟體已能回答超過一億個與複雜資料相關的金融問題。

6.工作包含進行量化分析

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