評論觀點

AI時代的職場生存條件(中國時報)
林建甫

2017/12/12
最近人工智慧AI的發展,一日千里。現代人的一個痛點,恐怕都要擔心未來的工作會不會被取代掉。國內電子零組件大廠正崴日前表示將強化生產技術,建立自動化產線,提升產品生產良率,預估5年內人力減半。不約而同地,統一企業也證實7-ELEVEN將應用新科技開設第1家無人超商,最快明年上半年就會問世。而全世界金融機構的分行都在裁撤,因為電子轉帳、支付都不再臨櫃,理財真的交給機器人就可以了。他們不收佣金、誠實、沒有情緒,完全理性,表現可能更值得信賴。

AI議題真正引起大家重視的是在1997年時,IBM的深藍(DEEPBLUE)戰勝西洋棋世界冠軍後,當時的《時代》(TIMES)雜誌還認為電腦要在更複雜的圍棋上戰勝人類,可能還要再過100年,甚至更長的時間。未料,谷歌的深智(DEEPMIND)團隊開發的AI圍棋程式ALPHAGO,利用深度學習與強化學習,自2016年起擊敗多位世界級的職業圍棋棋士,只用了原本《時代》雜誌預估100年的1/5時間。稍後再度進化的ALPHAGO ZERO不依靠人類玩家的數據創建,僅透過自我對弈,幾天之內它就發展出擊敗人類頂尖棋手的技能,對比ALPHAGO要達到同等水平則需要數月的訓練。

就在前幾天,深智團隊再將ALPHAGO中代表圍棋的GO去掉,成為ALPHAZERO,標榜是通用棋類的人工智慧程式,可以從零自學任何棋藝:圍棋、西洋棋、日本將棋…,其表現已經擊敗ALPHAGO ZERO。舉世現在希望利用ALPHAZERO來研究重大疾病,盼治癒人類數百年來找不到療法的疾病,包括阿茲海默症、帕金森氏症、囊狀纖維症等。

AI發展到今天,最基本的就是電腦的運算跟儲存的進步。近幾年移動裝置本身的儲存、運算與聯網的雲端資訊已經徹底改變我們的生活。這裡面的一個關鍵是演算法的改良及大數據的分析。演算法是利用電腦算數學的學問,是求解的利器,它近年利用類神經網路的原理,產生更有效的輸入跟輸出,得到仿人類的學習,因此可以很快得到準確的結果;而大數據的獲得是利用日益發展的感測裝置與物聯網,收集源源不絕傳統的數字,或非傳統的影像、聲音再萃取其特徵值,有的甚至進入雲端進行儲存及後繼的運算分析。

最新手機的刷臉,視覺辨識燈光打下偵測臉部3D形體的數據,一次就高達上萬筆做立即的計算。而無人自動駕駛車,靠前後左右的鏡頭來感應周遭環境及聯網取得道路資訊,綜合迅速運算來控制行車。

人類輸了棋,其實也不用覺得沮喪。因為人不可能跑贏馬,這是人類天生的限制。我們不可能比電腦記憶容量更大、運算速度更快,也沒有永遠不出錯的精準與不衰退的記憶。人類重要的是要懂得駕馭電腦,人機能協作,還有做好決策與發展創意,精進對美的欣賞與情感的表達,這都是機器所沒辦法取代的。

回到工作的問題。《日本經濟新聞》和英國《金融時報》(FINANCIAL TIMES)今年7月的共同調查指出,在820種職業、2069項工作中,約有34%(約710項工作)的工作可被機器人替代。以勞工為例,製造業77項工作中,高達75%可以自動化;食品加工業則是很有危機,所有工作都可由機械技術代替。至於金融業60項工作中,包括建立檔案與整理數據等,65%工作可自動化。另外,公司高層需處理的63項工作任務中,管理決策與領導魅力無法被取代,只有22%如製作業績報告可由機器代替。至於畫家、演員、音樂家及其他藝術相關職業,65項工作中,只有17%可以應用機械人技術。

總之,在人工智慧AI時代,我們不要再期望「安穩」的工作。因為「安穩」意味著簡單、重複,這些僅靠記憶與練習就可以掌握的工作,將最沒有價值,最快被機器取代。我們要選擇那些具有「不穩定且多變化」的工作。這些工作的背後是人性,是需要創造或管理能力。因此培養創造力、經常學習新知,能旁徵博引、綜合分析與正確下決策是不被淘汰的不二法門。
 
 

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