台灣產業AI化的問題9〉非工程背景人才,就要被AI時代淘汰嗎?

談到人工智慧,大概最流行的話題就是「有哪些工作會被取代」。在本課中從工作的本質出發,詳細分析什麼樣的工作容易被取代,又有哪些工作不可能由人工智慧代勞,最重要的是,應該如何正確看待人工智慧未來對我們工作產生的影響。

創造跟決策中間有些灰色地帶,很容易混淆,有些工作看起來似乎是創造,其實只是一連串決策的組合。

經常有人問我,進入人工智慧時代之後,是不是一定要當軟體工程師才有前途?如果不是工程背景的人,是不是註定要被淘汰?今天的課程就跟大家分享,如果你不是工程出身,也不會寫程式,面對來勢洶洶的人工智慧浪潮,應該如何規劃自己的職涯,維持職場競爭力。

不同工作性質 AI 扮演角色大不相同

首先,請大家先拋開經常聽說的各種恐嚇,說什麼人工智慧會很快取代人類大部分的工作,甚至統治人類。我們應該回過頭來,先分析自己工作的主要成分是什麼,或許可以大致分成四類,分別是行政管理(management)、溝通 (communication)、決策 (decision),以及創造 (creation)。

行政管理:由 AI 代勞可節省大量時間

我們先從行政管理談起,例如資料整理、工作報表、考勤紀錄、薪資發放、績效考核等,這些工作有些部分未來可以交由人工智慧來執行。

根據《哈佛商業評論》針對 14 個國家的 1,770 位經理人進行問卷調查,發現目前各層級的經理人都投入大量時間在行政管理工作上,像是協調員工的工作日程及報告撰寫。事實上,《哈佛商業評論》估計,企業若把這些工作轉交給人工智慧處理,至少能夠幫主管節省一半的行政管理時間。

溝通:視內容複雜程度而定

第二種類型的工作為「溝通」,舉凡推銷、談判、公關、遊說、報告、接受申辦、查詢、客服等工作。照目前的人工智慧技術發展來看,大部分需要人與人直接溝通的工作不會被人工智慧取代。但有較固定形式的問答,例如餐廳訂位、購票、預約及客服,甚至電話行銷的「意願判斷」階段,的確有可能會慢慢由人工智慧來分擔。

有趣的是,感覺類似的餐廳訂位跟機場接送預約,其實大不同。餐廳訂位只需要時間、人數、兒童餐具、包廂等資訊;機場接送則需要知道時間、人數、飛機航班、航廈、接送點、行李件數、兒童座椅、有沒有指定車款等問題,而且很多問題是去程回程都不一樣。這兩種客服工作需要確認的資訊不同,對人工智慧系統來說,複雜度就有很大差別。

同樣也從事客服工作,圖書館員的工作更複雜,被詢問的問題更是千奇百怪,從借還書、找書、書籍推薦、找論文、如何播放影片、資料庫查詢、書籍遺失等各種疑難雜症,類似這樣的工作,比較難被人工智慧取代。

決策:資料質量夠 AI可比人類更準確快速

第三類型的工作在於「決策」,包括創投、併購、選商、行銷、人員招募、陌生開發、客戶回訪、審核、基金操盤、商品開發、活動舉辦、定價,決定要不要買、要不要投資、要不要賣、賣多少錢,都屬於這類工作內容。而這也是大部分白領工作者的工作重點,稍後我會再跟各位深入討論。

要特別提出的是,雖然今天的人工智慧仍是「弱人工智慧」,無法真正具有思考及學習能力,但已有太多實例可以證明,只要有足夠質量的資料,在各式商業情境中,讓人工智慧進行決策,可以比最有經驗的從業人員決策更為準確及快速。

創造:很難被人工智慧取代

第四類型的工作是「創造」,指的是無中生有的工作,像是寫程式、設計圖表、平面設計、寫作、企劃以及藝術創作等。人工智慧或許可以幫忙整理、找資料或者提供線索,但短時間內沒有取代人類的可能,也就是說,創造的工作很難被人工智慧取代。

綜合分析這四種類型的工作,創造跟決策中間有些灰色地帶,很容易混淆;有些工作看起來似乎是創造,其實只是一連串決策的組合。例如在既有的文章與圖片中挑選,重組為新的作品,像是數位內容策展、產品組合、不同行銷訴求的廣告文案等,這類型的工作,看似創造,但是以「決策」為核心,只要有大量的資料及可量化的績效,不久的將來,也很可能由人工智慧來代勞。

創造可能只是一連串小決策的組合

例如,阿里巴巴集團旗下的廣告交易平台「阿里媽媽」在 2018 年 6 月推出「AI 智能文案」系統,從淘寶、天貓的上億條標題文案中篩選出數百萬條,再經過自然語言處理,可以自動快速生成文案。無論是只需要幾個字的短標題,還是60字左右的商品描述,都能自動生成,根據他們宣稱,此系統能夠在1秒內產生2萬個短標題。

這個系統甚至還能指定文案的風格,像是功能型、特價型、寫實型、逗趣型、古詩詞型等等。行銷人員不必再絞盡腦汁想標題文案,只要選擇自己覺得滿意的那組方案,就可以快速地完成工作。

相信大家可以注意到,行銷文案寫作原本常被認為是「創造」性的工作,但其實只是一連串小決策的集合,而且是非常適合由人工智慧來處理的決策類型。

滿足這三個條件就適合由 AI 進行決策

什麼樣的決策適合由人工智慧來進行?有幾個檢查的規則。我們通常把可能影響決策的因素稱為 X,X 包含的變數可多可少,從兩三個到成千上萬個變數都可以;同時把決策變數稱為 Y,例如一個信貸申請案件有沒有被核可,或是一個行銷文案帶來多少業務收入都是決策變數。如果某個決策問題滿足以下三個條件,就很適合由人工智慧來執行:

 1. 決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠的關聯性。

 2. 成對的決策變數 Y 與可能影響決策的因素 X 有足夠多的樣本。

 3. X 及 Y 的資料品質夠好,兩者之間的關聯性有足夠的一致性:也就是若 X1 及 X2 很像,那他們分別所對應的 Y1 及 Y2 應該也會很接近。

從這三個條件來看,不難理解為什麼阿里媽媽的AI智能文案系統能夠快速產出方便好用的文案。按照同樣的標準,也可以盤點出適合人工智慧的決策工作至少還包含:行銷優惠方案、該去拜訪哪個客戶、預估產品交期、預測產品銷量以提前預備原料、貸款該不該核可,個人化的廣告文宣設計,甚至零售店點的展店決策等,都很適合以人工智慧來做半自動或全自動的決策輔助。

這些事情目前仍必須由人類做決策

當然,也有許多決策不適合由人工智慧來進行。例如併購,因為一家公司的產品、員工、製造、研發及銷售能量很難量化,連資料都無法成形,因此人工智慧派不上用場;同樣的理由,創投與選商也不適合由人工智慧來做決策。另外像新市場的開發及新商品的定價,通常也有難以量化及樣本太少的問題,還是只能由人類來做決策。

一個簡單的判斷方法,若你覺得自己的日常決策工作背後有些原則,可以完整寫出來或說出來,而且例外狀況不多,那通常就是人工智慧可替代的決策。

人機協同工作將成為常態

那麼,人工智慧會立刻取代我們的工作嗎?別擔心,即使你的工作是以人工智慧可替代的決策為主,未來可能會慢慢有人工智慧的參與,從提供決策輔助開始,逐漸轉變為人類與人工智慧分工合作。也就是說,常規性的工作由人工智慧來進行,而人類負責處理特例以及持續改善人工智慧的效能。這樣一來,整體工作的品質及效率都能夠獲得提升。

同時,日後企業的績效評估應該要審視人機協同工作的整體表現,而不是只看人工決策的部分,因此職場工作者是否具備與人工智慧協同合作的能力會成為關鍵,企業裡的人力資源單位也要對此有所認知,預先做好準備。

人機協同範例:美國 Stitch Fix 用人工智慧賣衣服

2017 年在美國上市的 Stitch Fix 就是一個相當有趣的人機協作範例。這家公司做的是賣衣服的生意,表面上看起來平平無奇,但背後卻有堅強的人工智慧團隊,靠著資料及演算法在五年內打造出 14 億美元的市值,在美國目前擁有兩百萬活躍用戶。

Stitch 的營運模式相當簡單,加入會員時先繳交 20 美元,就能定期收到裝著五件衣服的包裹,這是 Stitch 依個別用戶身材及偏好做個人化推薦的成果,用戶可以留下自己喜歡的品項,退回其他的,如果都不滿意也可以全數退回,但必須支付 20 美元的運費。

這種營運模式非常大膽,因為如果用戶連續幾次對寄來的衣服都不滿意,很快就會流失。那為什麼 Stitch 有辦法獲得消費者的持續支持?因為有強大的人工智慧團隊,針對會員在註冊時填寫的詳細問卷,與每次接受及拒絕的品項記錄,找出每個用戶的穿著品味及偏好,藉由機器學習不斷優化寄送的衣服,以符合每個用戶的需求,降低退貨率。

但這樣還不夠,購衣及穿衣並不完全是科學可以掌握的行為,總有些人工智慧無法理解的考慮,得由專家與人工智慧協同合作。例如某些用戶老是退貨,或是特殊情境的需求,例如參加畢業舞會、第一次約會,或是參加重要的面試等。因此,Stitch 還有三百多位時尚造型師提供線上諮詢,幫助用戶找出最合適的商品,以滿足在不同情境下的需求體驗,同時增進人工智慧推薦系統的守備範圍,讓系統可以在未來將這些特殊的需求及情境列入考慮。

從這個例子來看,與人工智慧協同合作最簡單的績效評估方式是:有沒有讓工作效率更快?是不是讓決策更準?具體的合作方式可能有很多種,例如由人來準備好高品質的資料,協助建立更好的人工智慧模型;或是以人工智慧來做常規的決策,由人來進行例外處理;或是以人工智慧來找出人類決策之間的不一致,幫助人類日後做更好的決策等。

人工智慧是工具,也是白領工作者的得力助手

再回到人工智慧對於工作的取代性這個問題,若你的工作以創造,或是人工智慧無法替代的溝通及決策為主,在可預見的未來,你的工作仍然很安全;而且,人工智慧將成為你的得力助手,它們可以給予各種提示與線索,做決策上的輔助,讓你的工作表現更快更好,或是提供的服務更貼心。

另一方面,若你的工作內容大部分可由人工智慧替代,不妨考慮逐漸往創造、策略、溝通或管理的功能移動,讓自己從可能被人工智慧取代,提升為讓人工智慧為自己工作的人才。

總結來說,對於非工程背景、不會寫程式的白領工作者而言,能不能善用人工智慧、與人工智慧協同合作,會是影響白領工作者未來職場競爭力的關鍵。

這系列課程就是希望提升所有聽眾對於人工智慧的認識,要知道人工智慧是什麼、破除以訛傳訛的迷思、了解人工智慧的能與不能,再加上對於職場工作的分析,就可以知道,人工智慧只是個工具。甚至,不妨把它當成是複雜版本的Excel,它不會取代我們,更不會統治我們,只要用得好,將成為我們在職場上的得力助手。

  • 主辦單位: 財團法人科技生態發展公益基金會
  • 執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會
  • 協辦單位:
    中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心
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