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天下文化首頁 主題 運用創意的工作也會被AI取代嗎?
財經企管

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2018.08.10

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21世紀的21堂課
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運用創意的工作也會被AI取代嗎?



圖片來源:unsplash

運用創意的產業也會被AI取代嗎?

很多醫師的主要工作都在於處理資訊:吸收醫療資訊、分析資料、再提出診斷。相對之下,護理師還需要有良好的運動能力和情緒智力,才能幫病人打針、換繃帶,或是壓制住激動的病人。因此,出現智慧型手機AI醫師的時間,很有可能會遠遠早於可靠的護理機器人。人類照護產業(也就是照顧病人及老弱)大概在很長一段時間內,仍然會是人類的工作。事實上,隨著人類壽命延長和少子化,老年照護很可能會成為人類勞力市場成長最快的部門。

除了照護產業,創意產業也是自動化特別難以突破的領域。現在,我們可以直接從iTunes商店下載音樂,不再需要由真人店員來銷售,但作曲家、音樂家、歌手和DJ都還是活生生的人。我們需要這些人的創意,除了是要製作全新的音樂,也是要在多到讓人頭昏腦脹的諸多可能當中,進行選擇。

儘管如此,終究所有工作都有可能走向自動化,就連藝術家也得小心。現代社會一般認為,藝術與人類的情緒緊緊相連,藝術家引導著人類的心理力量,藝術的目的是讓我們和自身的情緒有所聯繫,又或是激發出新的感受。因此,要評斷藝術的時候,通常就是看它對觀眾的情緒起了多大的作用。但如果真以這個標準來定義藝術,等到外部的演算法比莎士比亞、墨西哥女畫家卡蘿、或歌手碧昂絲,更能瞭解和操縱人類的情緒,又會發生什麼事?

畢竟,情緒也不是什麼神祕現象,只是生化反應過程的結果。估計在不久之後,只要用機器學習演算法,就能分析身體內外各種感測器所傳來的生物統計資料,判斷人的性格類型和心情變化,或是計算某首歌(甚至是某個音高)對你情緒上的影響。

 

最容易受到大數據衝擊的創意產業

在所有藝術形式中,最容易受到大數據分析衝擊的,可能就是音樂。音樂的輸入和輸出都適合用精確的數學來描述,輸入時是聲波的數學模式,輸出時則是神經風暴的電化學反應模式。在幾十年內,演算法只要經過幾百萬次的音樂體驗,就可能學會如何預測某種輸入如何產生某種輸出。

假設你剛和男友大吵一架,負責音響系統的演算法就會立刻發現你內心的情緒波動,並根據它對你個人、以及對整體人類心理的瞭解,自動播放適合你的歌曲,回應你的憂鬱、反應你的悲傷。它放的這些歌可能不適合其他人,但完全符合你的性格類型。演算法先把你帶到悲傷的底層之後,再放出全世界最可能讓你振作起來的那首歌;原因可能是這首歌在你的潛意識裡,與某個快樂的童年記憶緊緊相連,而且甚至你本身根本毫無所覺。任何一位人類DJ,都不可能與這樣的AI相匹敵。

從藝術到醫療保健,許多傳統工作將會消失,但部分影響可能會由新創造的工作來抵消。例如診斷各種已知疾病、執行各種常見醫療的全科醫師,有可能被AI醫師取代,但也就會空出更多經費空間,讓醫師和實驗室助理得以進行開創性的研究,研發新藥或手術新術式。

 

該如何與AI共生

AI也可能以另一種方式,協助創造新的人類工作:人類與其想贏過AI,不如把重點放在AI的維修和運用。舉例來說,因為無人機取代了飛行員,有些工作確實消失了,但同時在維修、遠端控制、資料分析和網路安全方面,卻也創造了許多新的工作機會。美國軍方每派出一架「掠奪者」或「死神」無人機飛越敘利亞,就需要有三十人在幕後操作;至於蒐集完資料的後續分析,更需要至少再八十人。在2015年,美國空軍就曾經因為受過足夠訓練的人力不足,面臨無人操作無人機的窘境。

這樣說來,2050年的就業市場特色,很可能在於人類與AI的合作,而非競爭。從警務到銀行等各種領域,「人類搭配AI」的表現都能超越純粹的人類、或超越純粹的電腦。在IBM的深藍於1997年擊敗世界西洋棋王卡斯帕羅夫之後,人類並沒有停止下棋。相反的,在AI協助訓練之下,人類的西洋棋大師水準比過去更高。而且至少有一段時間,由人類和AI搭配而有「半人馬」之稱的這種隊伍,在西洋棋的表現也擊敗了純粹的人類和純粹的電腦。很有可能,AI也能像這樣,協助培養出史上最傑出的偵探、銀行經理和軍人。

然而,這些新工作都需要高水準的專業知識,無法解決無技能勞工失業的問題。想讓勞工再受訓後、去做這些工作,可能還不如直接創造完全屬於人類的全新工作。像是在過去的自動化浪潮中,勞工通常可以從某項規律性、低技能的工作,輕鬆轉向另一項同樣規律性、低技能的工作。像是在1920年,因為農業機械化而失業的農場工人,可以轉到製造曳引機的工廠裡找到新工作。在1980年,工廠工人失業後,也可以轉到超市裡當收銀員。這種轉職在過去是可行的,因為從農場到工廠、從工廠到超市,都只需要稍加重新培訓即可。

但是到了2050年,收銀員或紡織工人的工作都由機器人接手之後,他們大概無法轉職成癌症研究學者、無人機操控員、或是人類搭配AI的銀行團隊一員。他們就是少了必備的技能。在第一次世界大戰的時候,派出百萬名大兵扛著槍一陣亂射,犧牲在所不惜,其實是合理的做法,畢竟當時個人的技術好壞並不會造成太大差異。但到了今天,就算無人機操控員和資料分析師的位子確實缺人,美國空軍可不會找個失業的超市收銀員來填埔空缺。你可不希望有個沒經驗的菜鳥,把阿富汗的婚禮派對,誤認為塔利班的高層集會吧?

因此,雖然出現了許多新的人類工作,仍然可能看到新的「無用階級」日益龐大。我們甚至可能是兩面不討好:許多勞工找不到工作,但也有許多雇主找不到有技能的勞工。這可能就像是十九世紀馬車變成汽車的情況再現,當時有許多馬車司機轉業成為計程車司機;只是我們可能不是那些轉業的司機,而是被淘汰的馬!

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