工作大未來：如何實現人機協作

首要必須先闡明「機器」的定義。在本文中（或許放諸四海皆準）的機器指電腦及電腦設備，如通過編寫程式使機器人能像人類一樣有學習的能力。有時我們稱其為人工智慧（artificial intelligence，簡稱 AI），有時我們稱其為機器學習（machine learning），甚至有些時候我們指的是機器人技術（robotics）…… 或簡單的聊天機器人（bots）。沒錯，它們在技術上不盡相同，但在討論未來工作時，它們息息相關。工廠的機器人設置逐漸藉由機器學習演算法，讓他們可以與人類協作；同樣的，人工智慧把（真人設計的）手繪草圖轉換為數位原始碼。

AI 不僅僅是一個熱門流行詞彙。2016 年，市場調查公司 Tractica 公布的調查報告指出：「2016 年全球人工智慧類產品服務的營收預計將達到 6.437 億美元，到 2025 年將增長至 368 億美元，同期增長 57 倍。這樣的增速在 IT 領域最為顯著。」

同樣地，波士頓顧問集團（Boston Consulting Group）根據 2005 年 110 億美元的數據推測，到 2025 年，全球在機器人領域的投資將超越 670 億美元。

企業秉承技術創新的理念發展 AI 及機器人技術，將能夠：A）削減開支；B）提高效率；C）提供新價值主張；D）發展新商業模式；甚至 E）以上皆能實現。

我可以理解對這潮流抱有隱憂的人們。但是，有不少令人振奮的例子證明事實與大家的憂慮相反。實際上在我們周遭可見之處，一些大量投資 AI 和機器人（及藉此發展自動化）的企業也發現最高效、最符合成本效益的解決方案便是人機協作。

以 Airbnb 為例，這間讓屋主能出租房子（和沙發）給旅人的大型新創企業，「正在研發一種新型 AI 系統，讓設計師和產品工程師可以實際將畫在繪圖板上的點子，幾乎能馬上變成實體產品。」對設計師，工程師及其他技術人員而言，這將是一個重大突破。Airbnb 的設計技術主管 Benjamin Wilkins 表示，「按目前狀況來看，設計過程中的每一個步驟和每個產物都缺少外在的聯繫和延伸… 在工作交接之際總會停滯。」此時，機器將轉化、提升人類為創造付出的努力，以提高可用性，擴大規模。

資料來源：The Next Web 文章「Airbnb built an AI that turns design sketches into product source code」

當然，不僅僅是簡單的人與機器在一起作業；在另一案例中，亞馬遜（Amazon）在其倉庫中部署了 10 萬多個倉儲機器人，以有效率地移動貨物，並使倉儲勞動力增加了 8 萬以上。在亞馬遜，員工負責分揀（貨架上的 4.8 億餘種）貨品，倉儲機器人負責在巨型倉庫中移動貨物，其本質是「減少走動的必要，使亞馬遜員工工作效率更高，疲倦感更少。」此外，這些倉儲機器人「使亞馬遜貨架排列的方式，可以像尖峰時間停在路上的交通工具一樣，因為它們不再需要人類的通道空間。貨架密度越大意味著一個倉庫裏的庫存越多，這就意味著客戶能有更多更好的選擇。」

以上兩個例子所描述的都是封閉的工作環境，機器遠離大眾視線（和生活）。然而，人機之間的夥伴關係不會就此止步。

最近，法國公司Effidence與德國郵政（Deutsche Post）合作，一起設計生產了 PostBot，「一款可以攜帶 330 磅信件和包裹在城市中移動的電動機器人，用人工智能來代替郵差跑完整個配送路線，突破所有天氣條件帶來的障礙。」雖說它和亞馬遜的倉儲機器人一樣，都還在公開測試階段，PostBot 主要是用來分擔郵差長途跋涉，穿梭在（越來越）密集的水泥叢林，負擔更多沉重的郵件與包裹。在未來，遞送的畫面也許會是 PostBot 在公園散步運動，攜帶著.......數百磅的亞馬遜包裹！

上述三個案例中最有趣的共通點是，這些機器使它們參與的流程自動化、高效化，這讓使用機器的公司能更簡便、更迅速、更經濟地創造、傳遞及獲取價值。亞馬遜營運高管 Dave Clark，在《紐約時報》最近的一次採訪中表示，「這是一個奇跡，自動化打破了淨就業成長。」在某些情況下，整體生產力的增加創造了更多的消費需求，從而創造了更多的就業機會。

那麼，機器會取代人類從事許多工作嗎？答案很明顯，是肯定的。然而，我斷言，在每一項由機器接管的工作中，人們將獲得同等數量的工作機會。而這其中，某些工作需要人類的創造性；其他的則需要人類磨練他們非凡的推斷力。在多數的情況下，人類和機器會在這樣的共生關係中，各展所長。將來人們和機器可以（也會）一起共事….. 其實，現在早就如此！