用不著人類了

用不著人類了

過去人類如果想要存活就必須去狩獵、採集，

但人類是懶惰的，所以人們用聰明才智去製作工具好讓我們的工作更加輕鬆。

我們歷經了手杖、犁、再到牽引機來滿足人們的需求並製造食物，而現代化農業更是以幾乎

零人力資源的情況下製造食物；而即便如此，我們的產量依舊非常驚人！

當然，這種情況不僅發生在農業，而是所有的一切！

為了降低各種形式的體力勞動，我們花上好幾千年的時間不停地製造工具。

而現在有了機械力量的幫忙，它擁有人類肌肉無法達到的力量，而且更加可靠、更不感疲憊地執行工作事項！

這是很好的事情！透過機械的力量來取代人力，使人們免於處理這類雜事

雖然還有一些體力勞動需要人類的參與，但是它讓每個人都運作得更好了。

這就是為什麼我們的經濟依然成長、生活水平仍然提高的原因。

有些人專職程式設計師以及工程師，他們的工作就是打造機械頭腦，

就如同機械力量能減少人類勞動的需求，

機械頭腦也是一樣的道理，減少人類腦力勞動的需求。

這是一種經濟上的變革！你也許會想說：“這我們以前就碰過啦！”；但其實我們沒有。

這次所引發的變革將截然不同！

體力勞動

當我們想到自動化，你可能會想到這些：

龐然巨物、客製化、昂貴且效率十足，卻只不過是愚蠢的機器人，缺乏和周遭世界的溝通以及判斷自我工作的能力。

雖然有些自動化的確是會讓人擔憂，但它們還無法接管這個世界，

因為它們只能在有限的狀況中顯出高效率的價值。但是這些都是老一輩的自動化，

這個才是新型的！Meet Baxter！

不像那些需要熟練操作員、技術師以及所費不貲的器械

Baxter有視覺功能，它能藉由看著你所執行的動作來學習你想要它做的事情。

而且它的花費低於勞工的平均年收入，

不像上一代那樣，它不需要特地為某個工作而事先寫入程式，

它能做到其手臂所能及範圍內的任何工作，

Baxter被認為是一種通用型機器人，而這種一般性用途是很重要的！

想看看電腦，它們一開始也只能做某些特定的工作而且還很貴，

當稍微便宜的通用型電腦一問世，它們便迅速在各行各業扮演起至關重要的角色！

通用型電腦可以很輕鬆地計算零錢、指派飛機上的座位、遊戲的執行

或是做任何事情，僅僅只是透過它和內部軟體的溝通。

這種針對各式各樣電腦的龐大需求，讓它們每隔一年能力就更強悍，也更加便宜。

今日的Baxter猶如1980年代的電腦一樣，它並不是處於發展的最高峰而只是起步階段

即便Baxter動作還很緩慢，但它每小時的電力耗費是很有投資價值的，

在於花費最少的工資〈電費〉達到相同的結果。

就算速度只有人類的十分之一，它仍然符合成本效益；因為它只會越來越便宜。

而即使Baxtor還無法勝任我們即將談論到的其他工作

但它的聰明程度也足夠取代很多低技術性工作了。

而且我們也已經看到有許多比Baxter還笨拙的機器人取代人類的工作。

在新興的超級市場裡，以往需要雇用30個人，現在只要一位負責控管30台收銀機器人的人員即可。

而那些在世界各地服務的成千上萬名咖啡師呢？有一種咖啡機器人為此而生，

也許你相信你的咖啡師能做出完美的雙倍摩卡或其他什麼，應該你也不相信咖啡機器人

但是數百萬人根本就不在乎，他們只是想要有一杯還不錯的咖啡罷了。

噢！對了！這種機器人擁有龐大的網路連結，不論你身在何處它都能記得你是誰

以及你對咖啡的需求，這真的很方便！

我們將科技帶來的變遷視為是一種時髦又昂貴的東西，

但是過去這十年來科技所帶來的變化就是它變得越來越便宜，效能也越來越好；

這就是現在發生在機器人的情況。而且因為這些機械頭腦擁有做決策的能力，

使得它們漸漸勝出人類力所能及的工作，不再只是過去以往那種純粹透過機械力量的介入。

力抗新科技的馬匹

想像一下在1900年代早期，有兩匹馬正談論著科技。

其中一隻擔心所有新興的機械力量將使得馬匹毫無用武之地。

另一隻則提醒牠，這些所有的一切都讓牠們的生活變得更加輕鬆了，

還記得那些農場上的工作嗎？或為了傳送信件而跑遍各大州？

抑或是投入在戰場上？所有這些都糟糕透了！

城市裡的工作倒還比較輕鬆些；然而隨著城市裡的人們越來越多，

馬匹的需求量也比起以往還來的多。

即使我們被這種車給取代，

也許還有其他我們想像不到的工作是適合馬匹來做的

但是，親愛的觀眾！在2000年之後的我們都曉得發生了什麼事，

雖然仍有在執行工作的馬匹，但已經和以往呈現不同的面貌；

馬匹的數量在1915年來到了高峰期，在此之後，它開始一路往下掉了！

“科技的日漸完善，能帶給馬匹更多且更好的工作”；但這並不符合經濟學的通則，

即使有人這麼大肆宣揚，我們聽來也覺得相當愚蠢可笑！

現在將馬匹換成人類，突然間，人們卻反而認為這句話言之有理！

當機械力量將馬兒踢出經濟體系之外，機械頭腦也將對人類做出同樣的事。

雖然還不那麼立即性也尚未擴及全球；但是如果人類不做足準備，

很快地將會有大規模的人類面臨這個龐大的問題！

而且，我們確實是還沒準備好。

你們，就像這第二批馬，看著當前科學技術的形勢，卻認為科技還無法取代你們的工作

然而科技正以人類無法比擬的步伐邁向更加完善、便宜、效能也更高的方向發展。

就像車子的崛起帶來馬匹工作的終結，

所以現在車子是否也能向我們顯示即將到來的科技輪廓呢？

汽車

自動駕駛汽車不是未來的玩意兒：它已經擺在眼前且開始在運作了！

自動駕駛已經在加州和其他城市間來來回回奔馳了成千上萬英哩，

完全不需要人類的介入！

問題不在於這項科技是否會在將來取代一般車子，而是多快取代！

它們不需要非常完美，只要表現得比人類還要好就行了。

順帶一提，人類的駕駛光是在美國就造成了每年四萬人的死亡。

而自動駕駛不會眨眼、不會在駕駛期間發送短訊、不會想睡覺或是做些蠢事；

我們能輕易地看見它表現得比人類還亮眼，因為它們已經是了！

現在要將自動駕駛汽車比擬為一般車輛，就好像剛問世的汽車擬作機械馬匹。

汽車在各方面都優於馬匹太多了！

而使用這個名稱會限制住你去想像它還會做哪些事，

讓我們稱呼自動駕駛汽車為它真正應該賦予的名稱，Autos

從A點傳輸物品到B點的解決辦法，

汽車在傳統上需做成可供載人的大小好運送人類；

小型自動駕駛能在倉庫間自行運作，而大型自動駕駛則可以自由穿梭在礦場裡。

你曉得在美國的運輸產業裡有多少人的工作是來來回回地運送物品的呢？大約有三百萬人；

推測在全球範圍內這個數字至少有七千萬！

這些工作都將成為過去式！

工會將極力避免這類常見的爭端發生，

但歷史上到處都看的到勞工與取代他們的科學技術作抗爭的過程

而勞工總是輸的一蹋糊塗。

經濟始終都是最大的贏家，而且各式各樣不同種類的產業都有極大的動機去採納這項技術！

對許多運輸公司來說，人力成本大約佔了整體的三分之一。

單就直接給薪制而言就是這個樣子。

人們睡在長途運送的卡車上既耗時間又耗金錢，

發生交通事故要花一筆錢，粗心駕駛也要花上一筆錢。

你是否認為保險公司會因此反對它，你猜怎麼著？

人們支付少量的保險費在這優秀的自動駕駛上，而它卻永遠不會發生任何交通事故。

自動駕駛正襲捲而來

這將是他們第一個佔據的位置，大部分人類將能真正地看到機器人改變這個社會的時刻！

然而這個經濟體系還有許多其他位置正發生同樣的事情，只是還沒那麼明顯罷了。

科技揭開了自動駕駛的序幕，其影響也將擴及各行各業！

即將到來的科技輪廓

我們在看完這些後可以很輕易地這麼認為：

“不管怎樣，科技總是能擺脫掉我們不想讓人類來做的低技術性質工作！

它們將越發熟悉那些需受過教育才能勝任的工作，且也將做得越來越好，就像它們一直以來的那樣。”

甚至我們還能忽略那些成千上萬名受過更高等教育的工作者

因此，白領階級工作也不再是安全的避風港了！

如果你的工作是坐在螢幕前敲敲按按鍵盤，

就像你現在正在做的！

那機器人大軍也開始走向你了，朋友！

而軟體機器人更是以無形的方式成長，相較於物質機器人其成長幅度更快、更便宜。

從公司的觀點來看，將這些工作交由白領階級工作者去做

要花上更多的人力資源與龐大的數量，

所以相對於低技術性工作，這些公司有更強大的動機用機器人取代他們。

而這就是自動化工程師存在的目的。

他們是相當出色的程式設計人員，其工作就是寫出一套軟體機器人來取代你們的工作。

你也許會認為即使是全世界最聰明的自動化工程師也無法寫出能取代掉你工作的機器人

或許你說的沒錯，

但程式設計的尖端技術不再是聰明絕頂的程式設計師寫下單純的機器人程式，

而是他們寫出了能夠自我學習如何做事情的機器人

程式設計人員不再需要教導它們該如何去執行工作事項。

然而它是如何運作的已經超出這個影片的範疇，但結果就是

用有限的方法讓機器人能處理許多事情，

指引它們如何正確地完成工作事項，然後讓它們自行摸索這份工作，完成被交代的任務。

即使只要求一個最終的結果或毫無範例可尋，機器人仍能夠學習！

以股票市場為例，就許多方面看來這項工作已不再獨厚於人類了，

大部分能自我學習的機器人能和其它那些也能自我學習的機器人進行股票買賣。

其結果就是，紐約證卷交易所不再充斥著證卷交易員做他們的工作了！

只剩下主要的螢幕部分。

所以機器人能學習市場的運作機制，它們也能學習如何撰寫

如果你最近拿了一份報紙看，那該新聞報導可能就是由機器人所寫的。

有些公司在教導他們的機器人撰寫各類文章：體育新聞報導、TPS報導，甚至是

那些你在工作上所編寫的季報告。

書面作業、決策判斷、文章撰寫，有很多人的工作是屬於這類的，

而在這些領域中需要耗費腦力的工作，其需求量也開始日益萎縮！

也許有人會肯定地說專業技能仍然是安全的工作，真的是這樣嗎？

專業的機器人

當你想到律師，你會很自然地聯想到審問；但是實際上大部分的律師業

都得起草法律文件，並預測可能的結果以及訴訟帶來的利弊。

而有個東西稱作“證據發現程序〈Discovery〉”

也就是說律師手上會有成堆的書面資料，

他們必須在這所有的資料中找到其中的專利文件或者錯置的合約內容。

這類工作能讓機器人去做。特別是這種證據發現程序的執行在許多律師事務所中已經不再是人類的工作了！

並非因為沒有書面資料，相反地它比起以往都還要來的多！

而是因為聰明的搜尋機器人能在幾個小時而非數週的時間進行數百萬封郵件、備忘錄以及帳戶的審閱；

它在成本以及時間方面徹底地摧毀人類搜尋員的能力，而且更重要的是，準確度！

機器人即使閱讀了數百萬份郵件也不會想睡覺。

而這只是件簡單的事情！

IBM有一種名為華生的機器人，也許你已經親眼見證它是如何在電視益智節目中打敗人類

但對它而言不過是小事一樁，

華生的專長是成為一名世界上最棒的醫生。

能理解人們依各自用語所說的話，並回覆精準的診斷結果。

它已經在思隆─凱特琳〈Sloan-Kettering〉做這份工作了，給予肺癌治療的諮詢服務。

就像自動駕駛那樣不需要非常完美，它們只要比起人類還少犯錯就行了，

對醫生機器人來說也是同樣的道理，

人類醫師也絕非完美，

誤診的頻率以及嚴重性常造成相當可怕的後果，

而人類醫師在處理人們各自不同的複雜病史是相當有限的，

因為要了解到每一種藥物以及每種不同藥物彼此之間的交互作用，

這已經超出人們認知的範疇了。

特別是當有個研究型機器人，它全部的工作就是在同一時間內測試上千種新藥品的時候。

人類醫師只能透過他們各自的經驗來進行改善，

而醫療機器人能夠學習來自其他醫療機器人的經驗、能閱讀最新一期的醫學研究，

並且能持續追蹤它的病人在世界各地的病情發展

然後整合這些相關性以避免日後難以查詢。

可是並非所有的醫生都會被取代；當醫療機器人能媲美於人類

然後能透過手機來進行服務，那一般醫生的需求量就不用那麼多了。

所以專業人員、白領階級工作者以及低技術性質工作者通通都要開始擔心自動化了！

但也許你並不這麼擔心，因為你認為你是一片獨特非凡的雪花。

嗯！你知道嗎，你一點也不特別！

創意機器人

創意如同不可思議的魔法一般，但其實並不盡然。人類的大腦是一部複雜的機器，

也許是整個宇宙中最複雜的機器，

但人們仍然不停地嘗試模擬大腦的運作。

有這麼一個想法，正如機械手臂的運作讓人類開始轉往需要思考的工作；

而機器頭腦的運作將使得我們轉往需要創意的工作上。

而即使我們認為人類的頭腦創意十足，

其實不然！但作為討論的前提之下，

藝術創作其實並不是大部分工作所仰賴的東西。

實際上那些為工作而謀生的作家、詩人、導演、演員以及藝術家，

他們的數量只佔了勞動力裡面非常非常微小的一部分而已。

而且在考量到這些職業還需仰賴大眾口味的普及程度來看，

他們將始終都是茫茫人海裡的極少數部分；

並沒有以詩與畫為主的經濟體系。

噢！對了！順帶一提，你現在所聽到的這個背景音樂，就是由機器人所編寫的。

她的名字是艾蜜莉‧豪厄爾〈Emily Howell〉，她能夠成天編寫出數不盡的新音樂來，而且是完全免費的。

如果只靠聽力去聽的話人們實在是很難區別出她和人類作曲家的差別！

談到人工創意總是讓人們感到不對勁，要是它們都表現得很亮眼的話那該怎麼辦呢？

雖然目前這都還只是在發展階段。人類曾經認為

玩西洋棋是人類獨有的創意技能，機器人永遠也沒辦法做到；

直到它們擊潰了人類最出色的那一群。

所以這也將深入到所有人類的天賦領域。

結論

沒錯！也許已經介紹得夠多了，而或許你很難去接受它；

面對未曾有過的未來景象進行沒完沒了的預測，這的確很容易讓人們陷入悲觀；

但還是得再次強調它的重要性，因為這些都不再是虛構的科學了！

機器人已經呈現在我們眼前；在世界各地的實驗室以及倉庫

也已經展開為數驚人的自動化過程。

我們以前經歷過經濟革命，但這次的機器人革命是截然不同的！

馬匹目前失業了，因為作為物種牠們會有惰性。

所以牠們不再適任了！

目前還有些極少數的工作是馬匹能做的，而作為報償牠們有住的地方以及乾草。

而將來會有越來越多聰明且能力優秀的人將發現到他們自己是新一代的馬匹，

他們本身並沒有錯，卻還是遭到淘汰！

但是如果你認為新工作能為我們帶來一道曙光，這邊最後提供一個值得深思的一點，

美國在1776年進行人口普查，當時的工作只區分為少數幾種；

現在則有了一百多種，但是這些新工作在勞動力中不佔有顯著的部分。

這邊有一份依照工作人數排名下來的清單，

這是發人省思的一份清單，最前頭的是運輸業，

再繼續往下面看，可以發現幾乎所有的工作都在一百年前就有了，

而幾乎所有這些都能輕鬆地朝向自動化發展！

我們只能在這份清單上找到33個可稱得上是新的工作。

不要認為當這件事演變成一項大問題時，咖啡師或白領階級工作者才需面臨失業的窘境；

失業率曾經在經濟大蕭條期間攀升到25%，

而這份清單上的勞動人口數有45%；

如同我們剛剛所提到的，這些東西都已經開始在運作了，

能在很短的時間內超過先前的數字。

而且即使我們當代的科學能提供出新種類的工作，

也不代表能在這個經濟體系上帶來相當比例的就業人數，這是個很大的問題！

這部影片不是在闡述自動化有多麼糟糕，

相對地，是這一切自動化已經在所難免；

它是一種工具，讓我們得以花費少量的精力製造出豐富的物資。

我們現在就應該開始好好設想一下

當大部分的人口都失業了〈人類本身並沒有任何過錯〉，那我們該怎麼解決這個問題。

因為在未來世界，大部分的工作中

都用不著人類了！