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天下文化首頁 主題 AI來襲,如何培養不被淘汰的競爭力?別再學習「例行性」任務,用你的才能領先機器人
財經企管

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2020.12.28
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不工作的世界
自古以來,人們一直對機器可能取代人力而感到焦慮,許多經濟學家卻對此抱持樂觀的態度,因為從歷史來看,新...
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AI來襲,如何培養不被淘汰的競爭力?別再學習「例行性」任務,用你的才能領先機器人



圖片來源:Unsplash

幾年來,出現許多因應自動化威脅的政策建議。在這當中,有一個基本原則貫穿所有政策,那就是:我們必須讓人們學好機器做不來的技能,而非機器遊刃有餘的技能。

換句話說,人們應該學會執行讓機器與人類互補合作的任務,而非讓機器替代人類的任務。

這個建議的主要意涵是我們必須停止教導人們做「例行性」任務。正如我們所見,「例行性」任務是指人類可以輕而易舉解釋自己如何完成的任務。現在機器已經可以把這些任務處理得很好,因此替代力量正在逐步淘汰人力。

我們不再引導人們循此路線前進,反而必須協助人們學習目前仍然涉及教學、而且連最強大的機器也無法自行習得的活動,例如像護理、健康照顧等工作。

或者,我們也可以教育人們打造自己的機器,設計並安裝它們的適當用途,從事目前機器還無法做到的其他活動。現在,聚焦在這些活動將提供勞工戰勝機器的最佳機會。

有些人可能在使用「競爭」這個詞彙時感到不快,他們寧可選用暗示機器有助人類的其他詞彙,例如:增強、提升、賦權、合作、協作。雖然這些字眼聽起來比較順耳,卻無法精確闡明正在發生的種種變化。

現在,新科技可能確實在某些任務中與人類互補,提升這些工作對人力的需求,但是正如我們所見,一旦人類的執行效能不如機器,這種安排就不會一直持續下去。

等到情況改變,有益的互補力量就會消失。更確切來說,互補力量僅能提供暫時幫助:競爭,意味著在任何特定任務中永無止境的與機器奮鬥並保持優勢,這才是永恆的現象。

不要教人們做那些機器可以執行得比人類更好的任務,你可能會忍不住想嘲笑這個建議竟然如此簡單。但是這項基本原則在實務中依舊遭到許多人漠視。

現在我們仍然繼續花費大把時間教導人們執行機器已經做得非常出色的「例行性」任務,更不用說未來這些機器還能發揮多強大的能力。

以數學教育和測驗的方式為例,我們為中學生(非大學生)設計的許多問題,現在都可以經由拍照計算機(Photo Math)與蘇格拉底(Socratic)這類App得到解答:只要拿出智慧型手機,對準列印或手寫的問題拍照,然後打開App掃描、解釋,它們就可以即時回覆答案。

這真不是個好預兆,因為我們至今仍遵循常規來規畫數學教育和測試題材,但這一類免費的現成系統早就可以輕而易舉的處理大量內容。這種挑戰並不是什麼新鮮的事情:幾十年前,陽春型的計算機就將許多數學教學的重點從單靠蠻力計算轉移到數學推理和問題解決。

想想英國學生得坐下來應考的「計算機試卷」,他們必須使用計算機答題,因為題目都是根據計算機功能量身打造而成。現在我們也需要類似的轉變來因應新科技。同樣的原則適用所有學科:無論教學內容為何,我們都必須利用機器仍無法企及的人類才能來探索這些素材。

【書籍資訊】

《不工作的世界

不工作的世界

出版日期:2020.12.25

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