人类被低估了：你需要何种技能保证职业发展

　　你或许以为，一直以来，只有人类才能够执行例如外科手术这样的生活当中最精细、风险最高、要求最严格的任务。但是加利福尼亚大学伯克利分校（University of California at Berkeley）的研究人员正在训练一种机器人，用来识别和切除癌变组织。眼下的外科手术机器人实际上是由人类医生操纵的工具，但是这款不一样，它完全靠自己做手术。

　　你或许又以为，科技尽管创造了众多的奇迹，但是只能蚕食一小部分人类的工作。毕竟，能当外科医生的人不多。可是在今年5月，戴姆勒公司（Daimler）开始在内华达的公路上测试第一种自动驾驶的单轴拖车。这可是美国男性的头号工作。美国有290万男性是卡车司机。美国女性就安全了吗？科技将不断吞食文书和办公室工作。这正是美国女性的头号工作，目前有300万女性在做行政助理。

　　可以用一个问题来代表困扰今日劳动者的最大的焦虑：我们人类应该怎样增加价值？流行文化对这个问题很着迷。AMC电视台新播的连续剧《真实的人类》（Humans），讲述了一种名为“synths”的神秘人形机器人带来的希望与危险。这似乎是好莱坞在2015年的主题。比如《机械姬》（Ex Machina），讲的是人形机器人骗过了人类，在杀人之后以人类的身份融入社会；再比如《终结者：创世纪》（Terminator Genisys），由阿诺德·施瓦辛格（Arnold Schwarzenegger）扮演的人形机器人再度拯救世界；还有《复仇者联盟2：奥创纪元》（Avengers: Age of Ultron），人形机器人试图消灭整个人类；以及《超能查派》（Chappie），坏家伙们想毁掉被设计成可以思考和感觉的人形机器警察。这些电影的大思路都是一样的：无论好坏，机器都会变得跟人一样，只是更加优秀。

　　我们人类有充分的理由感到不安：美国经济已经出现了一些奇怪的现象。处于黄金工作年龄的男性的就业率创下了历史新低（参见图表），而在从前，这类人群的就业是最为充分的。推动这一趋势的因素有好几个，但是大多数的经济学家都认为，不断进步的科技是其中之一。无论是在工厂和办公室，还是在建筑工地和柜台后面，科技在很多工作上都比人类做的更加出色。

　　对科技导致失业的担忧就和科技的历史一样古老。这种担心总是缺乏根据的。在不同的时期，在不同的经济体之内，科技都让工作岗位增加了数倍，提高了人类的生活水平，而且提高幅度之大，超过了历史上的任何一种力量，一直到今天都没有改变过。可是现在，越来越多的经济学家和科技人员怀疑，这种趋势或许已经走到头了。因此，美国的前财政部部长（Treasury Secretary）劳伦斯·萨默斯（Lawrence H. Summers）说：“这些问题将是我们这个时代鲜明的经济特征。”

　　我们人类应该怎样增加价值？答案有，但是我们始终在以错误的方式去寻找，直到现在也没有改变。传统方法一直是询问哪种工作是计算机做不了的。计算机学不会的技能就有价值，这似乎已经成为了常识。历史告诉我们，声称存在着计算机最终会学不会的技能是很危险的。从很久以前开始，就有过一连串令人尴尬的预测。早期的研究人员对机器翻译极度悲观，认为这个领域很难超越20世纪60年代时的基本不能实用的状态。现在，谷歌（Google）提供免费的书面文字翻译，借助于人类用户的反馈，让翻译的质量达了历史新高。Skype提供免费的实时语音翻译。麻省理工学院（MIT）的休伯特·德雷弗斯（Hubert Dreyfus）在1972年出版的一本著作《计算机不能做什么》（What Computers Can't Do）当中指出，计算机下国际象棋虽然已经达到了中级水平，但是棋力很难再有大幅提高了。结果，IBM的深蓝（Deep Blue）计算机在1997年打败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。经济学家弗兰克·利维（Frank Levy）和理查德·默南（Richard J. Murnane）在2004年出版了一部精彩的著作《劳动新分工》（The New Division of Labor），详解了开车如何需要复杂的瞬间判断，而让计算机开车是极端困难的。可是6年之后，谷歌推出了它的第一款自动驾驶汽车。哈佛大学（Harvard）的心理学教授史蒂文·平克（Steven Pinker）在2007年评价到：“评估环境的布局与引导一件物体通过它是极为复杂的工程任务，比如让洗碗机自己清空碗碟，真空吸尘器自己爬楼。”但是没过多久，iRobot公司就真的开始制造能够自己在房间里到处移动，同时又不伤害家具、宠物或儿童的吸尘器和拖地机。同时，公司也开始生产能够爬楼梯的机器人。显然，只要有足够的需求，它就可以生产能够做这种动作的机器。而由德国的卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）研制的Armar IIIa机器人能够在洗碗机上装载和卸载碗碟。

　　规律显然存在。特别聪明的人强调，很多人能够轻松搞定的各种任务其实极为复杂，包括一些像驾驶汽车的任务，人们做起来毫不费力，可是对于计算机来说，掌握这些任务却非常艰难。但是，人们一次次发现，计算机学会一门技术只是一个时间问题，而且学习速度经常快过所有人的预想。计算机的处理能力能够每两年翻一番，我们的脑子却容不下这个观点。按照这个速度，信息科技能力在40年里要增长100万倍。计算思想家比尔·乔伊（Bill Joy）喜欢指出，喷气式飞机飞行的速度比步行快100倍，世界就为之改变。我们的经历无法让我们理解增长100万倍是一个什么概念。与此同时，越来越先进的算法使计算机在处理复杂任务时使用的计算能力更少。所以，年复一年，我们都顽固地犯着同样的错误—低估机器的能力。

　　没错，通过寻找机器绝不可能做的事情来确定人类的价值是一件极其危险的路子。更好的策略是问，有哪些行为是我们在最深刻的本性或者日常生活的现实的驱使下，只能坚持由其他人类来执行，不管机器能不能做？

　　人类依旧在掌控

　　一大类这类行为是我们需要特定的人来担当的岗位。一个实际的例子是法庭上的决定，在未来很长的一段时间里，我们还会需要人类法官做裁决。在这个例子当中，人机对决已经不再停留在假设上。在以色列等一些国家里，保释决定要由法官做出。研究人员在以色列调查了这类决定如何受到人类的一件大事—午餐—的影响。在一天之内，以色列的法官会批准35%的囚犯的假释申请。但是批准率在午饭之前的两小时里一直稳步下降，临近午餐时几乎降到了零。午餐时间过后，批准率立即飙升至65%，然后再次稳步下降。如果你是一名囚犯，你会在监狱里面待多少年，将在很大程度上取决于你的保释申请书在法官午餐之前的文件堆里垫底还是午餐之后的文件堆的最上面。在预测重新犯罪方面，数据驱动的算法已经被证实要优于人类法官和陪审团，并且，计算机分析实际上能够更加有效地裁决假释申请，当然不会像法官那样任性。可是你觉得这份工作从法官转到机器那里的可能性有多大？问题不在于计算机的能力，而是在我们这个社会，重要决定必须有个人来负责。类似地，我们还可以有把握地押宝，承担其他具有问责性工作的人，比如首席执行官、军队将领和政府的各级领导—也会保住这些工作，原因也是同样的。

　　人类必须同心协力制定集体性目标

　　此外，出于完全现实的理由，一些问题只能够由人类而不是计算机来解决。原因不是计算机无法彻底解决它们，而是在现实生活里、尤其是在组织化生活当中，我们对问题和目标的看法在不断地改变。人类必须自己解决这些问题，至关重要的是，他们必须集体解决。原因之一是组织拥有很多的支持者，在解决问题时，必须体现出他们的声音；还有一个原因是，集体解决问题的能力远远优于个人。

　　还有一类只能够由人类做的工作更为重要，就是那些我们必须与他人协作或是为他人而非机器服务的任务，这只是因为我们最基本的人性需要这样，其中的道理非常深刻，甚至无法用语言来表达。我们是社会性动物，历经进化，个人关系对于我们而言就等于生存。我们希望与他人合作，去解决问题，给他们讲故事，听他们说话，与他们一起产生新的想法，因为如果我们10万年前不在非洲的大草原上做这些事情，我们就会灭亡。证据很明显，最有成效的团队的成员最为稳固地拥有最基本和最深刻的人文能力，首先是同理心，还有社会敏感性、叙事、协作、共同解决问题、发展关系，等等。我们发展出了与他人而不是与机器互动的能力，即便那台机器能够感知和表达情绪。我们或许也喜欢Pepper机器人，但是我们不会进化到与它互动。

　　即使计算机说的全对（这在未来并非不可能），我们还是想追随人类领袖。即使计算机能够看病，我们还是想从医生那里听到诊断，因为我们想和医生讨论病情，也许只为与人交谈和听人说话。我们想和一个人商谈重要的协议，听到他说话时的每个颤音，看到他交叉双臂，观察他的眼色。

　　而观察某人的眼色（这不仅是隐喻，很多情况下就是字面上的意思）正是在未来的经济体中从事高价值职业的关键。

　　这不仅是纸上谈兵。人类工作的性质正在发生大规模的变化。牛津经济研究院（Oxford Economics）询问企业，它们在未来5至10年内需要什么样的技能，得到的答案里并没有商业头脑、分析能力或利润表管理，这些都是计算机能够很好地掌握的左脑思考技能。相反，企业最看重的技能包括发展关系、结成团队、共同创造、头脑风暴、文化敏感性、管理多元员工的能力，都是属于右脑的社交互动技能。这些回答和美国人在今日与20世纪70年就业的有关宏观数据不谋而合。从那时到现在，就业岗位增加最多的一直是教育和卫生服务行业，占全部岗位的百分比提升了一倍有余；专业和商业服务提高了大约80%；休闲娱乐和待客行业上升了大约50%。总体趋势是，基于人际互动的行业的就业人数出现大幅增加。难怪甲骨文公司（Oracle）的集团副总裁梅格·贝尔（Meg Bear)说：“同理心是21世纪的关键技能。”

　　其他研究也支持这个想法。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）发现，从2001年至2009年，美国的交易工作（银行出纳员、收款员等）数量减少了70万，制造业岗位减少了270万。但是，人际互动的工作，例如医生和教师，增加了480万。所有这些趋势持续至今。研究院称，互动工作岗位已经成为“先进经济体增长最快的就业类别”。