別再問工作會不會被取代!掌握與 AI 共事的三種分工策略
文/伊森.莫里克
人們開始認真使用AI後,頭一個會問的問題,就是自己的工作會不會受到影響。答案是八成會。這個問題事關重大。至少有四個來自各界的研究團隊,嘗試量化人類與AI能做的工作究竟有多少重疊。研究人員利用十分詳細的資料庫,研究1,016種職業需要完成的工作。每一份研究的結論都一樣:幾乎是我們所有的工作,全都與AI的能力有交集。
這句話的意思不是你的工作就會被取代。如果要了解為什麼我這麼說,需要從幾個不同的層面,更加仔細地思考工作的概念。一份工作(job)由多種任務(task)組成,而工作又隸屬於體系(system)之下。如果沒考慮體系與任務的概念,就無法真正了解AI對工作產生的影響。
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以我的商學院教授職務為例,在1,016種工作中,我的工作與AI重疊的程度排名高居第22,讓我有一點擔心。不過,我的工作並非一整塊無法分割的職責,而是由各種任務組成,包括教學、研究、寫作、填寫年度報告、維修我的電腦、寫推薦信等。「教授」這個工作頭銜只是個標籤,日常其實要忙五花八門的事。AI能否接管這些任務?答案是可以。
老實講,有的事我不介意交給AI,例如行政文書工作。然而,那代表我的工作會消失嗎?不盡然。交出部分的任務,不代表整份工作消失,道理如同電動工具沒讓木匠失業,反而提升他們的效率。電子試算表讓會計人員更快完成工作,但會計人員並沒因此消失。AI有可能讓日常事務自動化,讓我們有更多時間從事帶有獨特人類特質的事情。
我們需要從任務的角度,思考哪些事AI做得好、哪些做不好。不過,我們也需要考慮自己哪些事做得好、哪些任務必須繼續交給人類:也就是「非我莫屬的任務」(Just MeTasks)。AI無法在那些任務中派上用場,只會添麻煩,至少目前如此。另一種可能是你強烈認爲,某些任務應該繼續交給人來做,不要AI幫忙。隨著AI愈來愈強大,後面這種任務很可能會變得比前者更重要。
AI已經擅長模擬同理心、創意與人性。如果要試著找出AI絕對無法做、僅限人類的事,可能很難找。不過,那不代表我們就想要什麼都交給AI。我們有可能為了個人原因或道德原因,保留非我莫屬的任務,例如親自帶孩子、做重要的決定,或是傳遞個人的價值觀。
另一種任務是「委派任務」(Delegated Task),也就是你把部分的任務交給AI,接著仔細檢查(記住,AI永遠都有可能虛構事實),但最終不想花很多時間在上面。這種通常是你不想做、重要性低或耗時的任務。很適合歸為此類的任務對人類來說重複又無聊,但AI做起來卻輕鬆又有效率。
委派任務不一定簡單,也可能非常複雜。此外,這類任務並非毫無風險;萬一AI做得不正確或遭到惡意執行,後果可能很嚴重。想一想麻煩的支出報告與健康表格,或是整理電子郵件、安排約會時程、訂機票等任務。你還是得檢查AI做出來的結果,確認沒問題,尤其是隨著AI愈來愈進步,你可能會想把超出能力或興趣的事交給AI,例如報稅、管理投資或診斷你的健康問題。此時更需要擔心在方向盤前睡著。在未來,AI的幻覺率必須進一步下降,還要增加AI決策的透明度,我們才能放心把任務交給AI。
再來是「自動化任務」(Automated Task),也就是你完全交給AI,完全不檢查,例如把某類的電子郵件都交給AI處理。這個類別大概非常少。今日的AI會出的錯還太多,但隨著其他系統開始加強AI答案的準確性,這種情形將出現改變。你需要密切關注AI未來的能力成長,了解更多任務自動化的機會。
在AI擅長各種自動化任務之前,工作中最寶貴的AI運用方式,就是成為半人馬或半機器人。半人馬與半機器人是做到共同智慧的兩種方法,整合人與機器的產出。如同神話裡的半人馬,人類的上半身與馬的下半身之間有明顯的界線,半人馬的工作,在人與機器之間也有明確的界線,需要策略性分割勞力分配,在AI任務與人類任務之間轉換。
另一方面,半機器人則融合機器與人,深深整合兩者。半機器人除了分配任務,他們的成果也和AI交織在一起,在鋸齒狀前緣的裡裡外外移動。零碎的任務被交給AI,例如由人寫出一句話的開頭,接著交給AI接龍。半機器人就這樣一前一後與AI齊心協力。
此外,別忘了AI一直在變化。隨著AI的能力不斷增強,不同類型的任務之間,界線會開始模糊,很有可能發生轉變。我們今日因為AI能做但不完美而部分交給它的任務,隨著其表現在更多領域和人類勢均力敵,將有可能在未來全面自動化。同樣地,如果AI變得更擅長協作,而不僅是輔助,那麼有些非我莫屬的任務,終有一天會變成半人馬任務。
對工作者來講,任務類別的流動,代表AI的影響會是循序漸進的。我們將適應AI愈來愈強的能力,不會一下子天翻地覆。隨著人類能力與機器能力的集合關係不斷演變,我們對於哪些是合適的職責與責任,一定得跟著調整。
●本文摘選自天下雜誌出版之《工作者的AI共智模式:讓AI成為第二專長,加速專業升級,重塑競爭優勢》。👉 前往琅琅書店購買電子書,立即閱讀!
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