白領也危險了：5個正在被機器人奪走的「高大上」職業

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Erik Sherman 2015年03月06日

一直到不久以前，受到機器人衝擊的還主要是藍領工作，尤其是裝配線上的藍領工人。但現在，人工智慧、機器人和其它顛覆性的新技術正在挑戰以前貌似不容易被取代的白領工作，比如：金融和體育記者、麻醉師、外科醫生、律師助理、金融分析師等。

多年以來，研究人員一直預測稱，機器人將會搶走人類的工作。在英國，德勤公司和牛津大學估算說，未來將有1000萬個非技術類工作崗位將被機器人取代。牛津大學研究人員卡爾·貝內迪克特·弗瑞和邁克爾·奧斯本在2013年聲稱，到2033年，美國將有47%的工作崗位實現自動化，並被電腦所取代。

有些專家則表示人類無需過分擔心，因為科技在吞噬一批舊職業的同時，總會創造一批新職業，從而使工人換崗而非失業。不過近年來，隨著科技變得愈加複雜，人們的擔憂與日俱增。市場研究機構Outsell公司的首席分析師利·沃森·希利表示：「究竟是哪裡不同了？如今，科技進步的速度加上大數據現象，導致更高水平的機器已經可以從事更高級的認知型任務。」言下之意就是，以前有些高要求的工作需要一些受到高級培訓的人才，但以後未必如此。操作，乃至製造機器所需要人數非常有限，那麼那些被機器搶走了工作的人又應該上哪去呢？

麻省理工學院研究人員馬特·畢尼表示：「我不認為我們對這個問題已經有了很好的應對方法。這個『末日場景』看起來還是挺嚴峻的。從現在開始，形勢的確會發生變化，而且它的變化速度會超過我們能夠應對的速度。」

一直到不久以前，受到機器人衝擊的還主要是藍領工作，尤其是裝配線上的藍領工人。但現在，人工智慧、機器人和其它顛覆性的新技術正在挑戰以前貌似不容易被取代的白領工作。

以聯邦快遞為例。《機器人報告》雜誌編輯兼發行人弗蘭克·托比表示：「該公司希望在2020年建成一個飛行員中心，靠三四名飛行員就能飛全美的整支機隊（幾百架飛機）。」俄羅斯科技巨頭Mail.Ru集團CEO兼風投機構Grishin Robots公司的機器人總監迪米特里·格里辛表示：「我投資的一家公司能利用機器人在學校里教數學。」

這也帶來了下面這個問題：把這麼多工作推給機器，究竟是會給人類帶來光明的未來，還是會演變成《終結者》那樣的結局：人類成為機器人統治下的羔羊？

以下是已經被計算機、機器人和人工智慧取代了的五個專業性工作。

金融和體育記者

收集信息，採訪當事人，問問何人在何時何地發生了何事，原因為何，然後寫出結果，這就是記者的日常工作。但是只要把信息變成機器可讀的格式，你就具有了顛覆記者這個行業的可能性。

自2014年6月起，美聯社就開始利用Automated Insights公司的軟體和扎克斯投資研究公司的數據，試驗由計算機自動創建企業收益報道的可能性。在排除了試驗初期出現的一些問題後，整個生成報告的過程基本上不會出現差錯，甚至可能還要超過人工報告的水平。

目前，美聯社（AP）的體育部門正在利用自動化技術，生成一些小型體育賽事的報道。美聯社表示，這種做法可以解放員工，讓他們去做更重要的事情，同時也緩解了媒體預算。軟體科學家、《機器人崛起：科技與未來失業的威脅》一書的作者馬丁·福特表示：「美聯社稱，該技術可以根據數據撰寫出一份頗有吸引力的文章，水平不亞於一名經驗豐富的作家。」考慮到有些大學畢業生的寫作水平確實不怎麼樣，加上「機器要想超越一名大學生，需要克服的障礙並不那麼高」，記者這個行當的前景的確令人堪憂。曾幾何時，剛入行的菜鳥們也要幹些低難度的活，學學基本的手藝。這才不到一年，記者的潛在生存空間已經變小了。

在線營銷人員

要撰寫一條讓人就算不買東西至少也要打開郵件的營銷信息，是否非得靠一個文化人才行？顯然不是。藉助計算機自動化的力量，自然語言軟體公司Persado可以通過語義學演算法完成同樣的任務，比如確定採用什麼樣的電子郵件標題可以達到最好的反饋效果等等。

該公司的客戶包括花旗集團（Citi）和內曼馬庫斯公司（Neiman Marcus）等大企業，它的系統可以調取評分語言資料庫，分析一條特定信息的所有變化形式，系統地創建具備必要情感吸引力的措辭，能夠測試數千種語言排列，找到最佳的表現版本。機器生成的電子郵件標題所吸引的點擊率，有時能達到人工撰寫的標題的一倍。

此外還有目前正在快速發展的廣告購買規劃領域。它無需用人工在雜誌上尋找理想的廣告位，而是通過軟體分析網路上的數十億關於同類產品和定位廣告的信息，實時確定最佳的廣告詞。

麻醉師、外科醫生、診斷醫師

你可能覺得，醫生是一門需要實際操作經驗的職業，因此醫生是不可能被機器人取代的，但事實也並非如此。強生公司的Sedasys系統目前已經通過了FDA認證，可以在結腸鏡檢查等手術中實施低層次的麻醉術，它的成本還不到專業麻醉師的零頭。一名醫生在發揮人力因素的同時，還可以同時管理多台機器。

IBM的Watson系統由於在電視真人秀上大放異彩而廣為人知。不過很多人可能不知道，它在肺癌的診斷上擁有遠遠高於人類醫生的診斷準確率——在某些測試中，Watson系統與人類醫師的診斷準確率為90%對50%。原因是數據。要想讀完最新發布的醫療數據，人類醫師每周至少要花費160小時的時間，因此人類醫生不可能掌握全部的新見解甚至臨床證據，因此面對計算機時也就喪失了診斷方面的優勢。

外科醫生已經在使用自動化系統輔助進行一些低侵入性的手術。目前雖然還是醫生負責手術的全過程，但終有一日，機器有可能獨立完成一些難度較低的手術。事實已經證明，機器人系統具有將腫瘤從人體組織剝離的能力。另外目前市面上已經有了至少一款用於進行毛髮移植的機器人，使一名醫生在進行手術的同時可以監控多個規程。

亨特登醫療中心（Hunterdon Medical Center）的機器人手術服務醫學總監普羅帕·高希表示：「我們以前用手工完成的很多事，現在已經通過機器人實現了自動化。比如現在我們不再手工縫合刀口，而是使用機器人縫合。」高希表示，由於解剖結構的變異，加上目前電腦在歸納模式上還存在一定難度，她目前還無法預測機器能夠如何充分完成自動化的手術。不過她補充道：「十年以前，我也絕對不會預見到這些東西發揮作用，所以很多說未來會發展成什麼樣。」

電子取證律師和律師助理

在一些大型訴訟中，取證環節可能要涉及幾百萬頁的材料卷宗。審核這些材料歷來是律師或律師助理們必須從事的低端工作之一，但現在，已經有新型的軟體系統可以從事這項工作了。

這些系統使用了語法分析和關鍵詞識別技術，在電子郵件、簡訊、資料庫和掃描文件中篩選那些在法庭舉證過程中必須提交的證據資料。可以相象，在不久的未來，一台經過法學訓練的Watson計算機將有可能構建一套儲存了大量案例和判例的系統，它甚至可能會寫案情摘要——這種搜索和寫作工作一般是由法律事務所的助理等工作人員完成的。

馬丁·福特表示，法律定量分析則是計算機自動化的另一個熱點。如今很多律師之所以身價很高，就是因為他們知道採取哪種辯論策略更容易打贏官司，他們也更擅長預測法庭裁決，甚至是一名法官的獨特風格。不過密歇根州立大學和南德克薩斯州法學院的研究人員建立的一個統計模型已經能夠成功預測美國最高法院71%的判決結果。馬丁表示：「這種預測法律後果的能力，可能就是律師最有價值的能力了。」

金融分析師與顧問

預測系統、大數據和越來越強大的計算能力合在一起，為分析和預測投資行為提供了理想工具。由於計算機在處理企業和行業數據上幾乎沒有上限，有些金融專業人士發現他們與機器的差距越來越大了。市場研究機構Outsell公司的首席分析師雷·沃森·希利指出：「現在隨著機器演算法和大數據的攪局，股市分析師必須搞清楚他們自身的價值在哪裡。」

金融顧問也同樣會感到壓力。財富管理公司Howe & Rusling的戰略副總裁史蒂芬·基普·阿斯特海默指出：「近幾年來，投資行業的一個趨勢就是『機器人顧問』的到來。不少年輕人和沒有複雜投資需求的人開始用自動化服務取代個人金融顧問、理財規劃師和股票經紀人。」

SigFig系統就是其中一例，它會考慮到客戶的風險容忍度，然後通過計算機演算法選擇一系列低成本的基金，對投資賬戶進行多樣化投資與管理。（財富中文網）

譯者：朴成奎

審校：任文科