如果你對中國的機器人浪潮歡呼不已，那么你是否意識到，你可能很快就會成為受害者之一。即使你對機器人最新的發展并無太多的認識，那么你至少要知道IBM的Watson沃森電腦：那個擁有無所不知的開放性知識百科和對于人類微妙語氣的理解的機器（它能理解“一個聰明的人”“一個聰明的家伙”之間的差別）。2011年它不可思議地打敗了《危險邊緣》電視搶答游戲中中最強大的人類選手。
現在它去哪里了？它真沒閑著！沃森Watson系統去行醫了。它能夠借鑒某些疾病的醫學研究并對這些疾病列出可選的治療方案。甚至比某些專科醫生還出色。你當然聽說過IBM的深藍電腦，它早已經過時了——盡管當年它戰勝國際象棋冠軍隊時候曾經名噪一時，然而那終究是一場游戲而已。而這次，沃森開始跟人搶工作了，而且是跟醫生對掐：醫生可是所有學科中幾乎最嚴謹、最成功的職業培養體系。美國Rethink Robotics的Baxter機器人則是一款輕量級人形機器人，它代表了機器學習的典范。它很容易被訓練來執行各種重復的任務。與傳統工業機器人不同，是一種人機合作互動的典范。傳統工業機器人的手臂由馬達直接驅動，而Baxter手臂的驅動是由馬達帶動彈簧進行運動，當手臂碰到其他物體的時候，機器人內部的系統可以檢測到可能已經“打到人”了，能停下來，比不能停下來的傳統工業機器人更安全。重要的是Baxter更智能，它不需要專門的編程人員和編程系統，只需要工人帶動它的手臂進行運動，就可以完成一次簡單編程，并用于工業生產，這就是我們經常在廣告中看到的“手把手教學”。問題是，像這樣的自動化工作對于不同的崗位，到底會影響什么？生產力的巨大進步嗎，真能把我們從無聊的工作中解放出來嗎，這會提高我們的生活質量嗎？還是我們應該擔憂這對我們的工作帶來的威脅，對機構的帶來的破壞和對社會結構的限制？
知識自動化顛覆未來
麥肯錫在2013年提出列舉的2025顛覆性技術及其潛在的經濟影響程度，知識工作自動化，出乎意料之外地成為未來顛覆性的技術之一，而且僅列移動互聯網之后。這條預測對很多人影響似乎并不大，因而絕大部分人對此會覺得驚訝。
2025年12大顛覆性技術（McKinsey 2013年）
然而，麥肯錫可不是停留在原地讓你驚訝的。在發布這個報告兩年之后， 2015年11月，麥肯錫全球研究院非正式地發布了知識自動化技術對于職業、公司機構和未來工作的潛在影響的研究結果。
知識自動化要開始惹禍了。人工智能和知識自動化，賦予了機器人和軟件以全新的特征，這將形成全新的失業浪潮。這次，恐怕高級白領甚至醫生都不能幸免。 |
根據麥肯錫的研究成果，知識自動化在機構上和領導層的影響是巨大的：從最高管理層到一線的領導人，將會被重新定義其工作和處理方式。公司將最大程度地審視和盡可能的利用周邊的自動化資源。麥肯錫建模并分析了自動化在一些產業中轉變業務流程的潛力時，發現收益（從提高產出到高質量和高可靠性，也可以是在完成某些工作時有“超人”的表現）通常是成本的3到10倍。這些收益表明，企業將通過知識自動化和先進機器人相結合，徹底顛覆員工和管理層的招募思路。
盡管麥肯錫的研究工作還在繼續，預計2016年最終完成。但有四個發現仍然值得我們心驚膽戰。
工作中45%可用當前技術自動化
這些初步發現是基于美國勞動力市場的數據。麥肯錫對將近800人的2000類型（Activities）的技能工作，依據18個可被自動化的能力一一評定了這些工作（結果如圖一）。這些能力從精細的動作技能、在現實中導航的能力，以及頗為微妙的到感知人的動作和形成語言的能力。接著我們調整了需要隨機應變的職業的能力水平，通過當前前沿技術評定了這些能力中的“可自動化性”。
結果令人瞠目結舌，麥肯錫發現將近45%的工作中的活動，能夠通過使用當前已有的科學技術被自動化。在美國，這些活動代表了大約2萬億每年的薪水。如果自然語言技術的處理，能夠快速達到了人類的中等水平，那么還將有13%的工作活動可以被自動化。
不同崗位的活動類型涉及到的基本技能
（圖片源自麥肯錫，2015年11月）
自動化潛力的指數反映了人工智能進步和變化速度正在挑戰人們關于“什么是可自動化”的假設。這不再是只有例行的、可編碼的活動是自動化的對象的情況，即使那些“無需語言溝通”的知識或經驗，也不能武斷地認為對“被自動化”是天生免疫。
是的，58%的工作，將被自動化。繼制造業生產線之后，服務業也首當其沖。《華爾街日報》警告，機器人很快將取代要求加薪的快餐店員工。下一個目標，專業技術人員將是受害者。 |
普遍來說，自動化技術已經能夠匹配甚至超過人類的一半表現能力。例如，美國西北工業大學的智能寫作系統Quill（鵝毛筆），已經被《福布斯》在內的頂級新聞媒體所使用。它在基于自然語言的算法的基礎上，在分析了原始數據,可以在幾秒內寫成讓讀者認為是人類作者完成的報告。而Quill已經被設計成一個通用的分析與敘述的寫作引擎，能夠創作出一系列行業內外所需要的高質量報告。
“鵝毛筆”自動寫作技術向我們證明：曾經只有受過大學教育的熟練專業技術人員，才能駕御的業務領域，在知識自動化面前，是何等的脆弱。 |
職業流程重定義
根據麥肯錫的分析，少于5%的職業能夠使用當前的技術被徹底自動化。然而，60%的職業可能有30%或更多地活動被自動化。或者說，自動化很可能改變大部分職業，至少從一定程度上來說，它會促使職位重新定義和業務流程的轉變。例如，貸款按揭專員會花很少的時間檢查并處理常規的文書工作，但會花更多地時間來審查例外情況，這會使他們處理更多的貸款并花更多的時間對客戶提出建議。相似地，健康問題的診斷也能被有效的自動化，一個急診室房間能夠將患者分流和診斷合并在一起，讓醫生能夠專注于大多數劇烈的或者不常見的病例中，同時提高診斷準確率。
隨著工作角色和業務處理的重新定義，自動化的經濟效益會遠遠超過人力成本。特別是在高薪職業中，機器將人的能力增強到一個更高的層次，并通過增加個體的工作量和轉移工作人員的注意力到更有價值的工作上來放大專家的價值。律師現在已經使用文本挖掘技術來瀏覽數以萬計的文件，并識別相關的法律文件從而進一步分析相關條文。相似地，銷售機構使用自動化來增加一線銷售人員和顧客互動和提高報價質量時間，從而創造商機，并識別其中可能性更高的交叉銷售和拓展銷售。
對高薪職業的影響
傳統的看法是低技能、低薪水的工作中的一線活動是最有可能被自動化取代的。作為這個研究的目的之一，麥肯錫現在通過使用他們創造的各個職業的全面的數據庫來更加仔細的分析這個觀點。這個數據庫不僅僅包括了職業、工作中的活動、能力和他們的“可自動化性”，也包括了每個職業的薪水。
至今為止，麥肯錫的工作表明不僅底薪工作甚至高薪工作中相當一部分的日常活動會被現今的技術自動化。例估計，即使CEO工作時間中，也有大于20%的活動是可以被自動化的。這些活動包括分析報告和數據來報告經驗決策、員工任務分配和審查相應進度報告。相反地，有很多低薪職業卻有很少部分能夠被自動自動化，如家庭健康助理、園丁和清理工人。
收入高低與可自動化度的關聯圖
（圖片源自麥肯錫，2015年11月）
這與一般人對機器人的認識可能恰好相反。根據美國認知科學家Pinker的評論，對人工智能35年的研究結果所得到的一個主要教訓是，“難的問題很容易，容易的問題很難”。這果真是機器人世界的邏輯，對人聽起來簡直像個悖論。
創造性和感知情感
像創造性和感知情感這樣的能力是人類經驗的核心，并且它很難被自動化。然而工人在工作中從事這種活動的時間卻很少。在美國經濟中，只有4%的工作活動需要人類的一半創造性。相似地，只有29%的工作活動需要涉及到不到人類一半的感知情感的能力。
這些發現，未免會讓我們感嘆日常工作的機械性——原來我們其實都不過是螺絲釘嘛。但這同樣暗示了，我們可以產生大量創新意義的工作的可能。如果這種潛在可能可以變為現實，當自動化取代更多例行或者重復的工作，而我們將更多工作重心轉移到富有創造性和情感的工作上的時候，豈不是可以創造更大的價值？例如財務顧問，可能會花更少的時間在分析客戶的金融狀況上，并有更多的時間理解他們的需求并為用戶指出有創意的選擇。室內設計師用更少的時間測量、制作說明圖紙和處理訂單，有較多的時間依據客戶的要求開發創新性設計概念。
機器人創造了大量失業機會
無論是工業4.0，還是中國制造2025，這個世界真的充滿了全新的挑戰。最大的挑戰是，我們似乎還沒有來得及學會用全新的思維方式，去定義身邊的工作和事物。去過工廠的人都知道，廠房里的工業機器人一般都會圈起來。我們當然想當然地認為，這家伙是不安全的，當它發瘋時，不要使得周圍的工人受到傷害.其實這也是為了避免精確配置的工作條件不被工人們不小心干擾。然而前面所述的Baxter機器人的問世，讓我們把工業機器人從籠子里“放”了出來，在人們旁邊一起工作；并且適應日常工作中人們很自然產生的一些干擾。這個嬉皮笑臉的機器人像條狗一樣，跟你一起互動地工作。更嚴重的是，如果有一天，一個披著程亮金屬外殼的新寵物一樣的家伙成為你的上司，跟你一樣上班卻不領取一文薪水，你作何感想？
機器人軍團出現了。機器人藍領威脅著工廠工人，而機器人白領則威脅著辦公室的職員，甚至高管！ |
麥肯錫這些短期發現，強調了自動化會取代工作中的活動，而不是工作崗位，但工作崗位受到的威脅，卻是顯然的。郭臺銘拋出了“三年內百萬機器人”轉型口號，對那些歡迎富士康入駐本土以便解決就業問題的政府官員，是一個心頭無限忐忑的問號。機器人藍領工人已經殺入工廠，機器人白領正在路上。那么被替換的人，都去了哪里？企業在用自動化分離個體工作時，將產生的大量失業和經濟不平等現象，政府如何化解？這對于中國政府而言，顯然是一個比“人口紅利消失”同時出現的一個矛盾的問題。“無就業復蘇”，已經成為美國的一個重大經濟新常態。那么日漸攀升的失業率和顯而易見的大規模下崗潮，將對政策制訂的中國官員，形成極大的挑戰。
與此同時，這一切也表明，緊跟政府期冀在“中國制造2025”的大潮中獲取競爭能力的企業高管們，也需要平衡這個問題：盯緊自動化的方向和速度的同時，適時決定何時何地以及如何投資自動化。做出這樣的決心需要管理層理解“知識自動化”的經濟價值，權衡使用人工智能機器增加或取代不同類型的活動的利弊，理解在他們自己的機構中人的技能發展狀況。管理層對這些情況的優先級的決定會不僅影響他們企業的改變的步伐，也會影響他們的企業將來會在競爭中處于領先或落后的境地中。
至于你和我，那就想好了，我們的工作到底能不能被機器人代替？或者提前籌劃一步，孩子們選擇什么樣的職業方向才能避免未來20年后工作崗位就被機器人搶走？
