如果你对中国的机器人浪潮欢呼不已，那么你是否意识到，你可能很快就会成为受害者之一。即使你对机器人最新的发展并无太多的认识，那么你至少要知道IBM的Watson沃森电脑：那个拥有无所不知的开放性知识百科和对于人类微妙语气的理解的机器（它能理解“一个聪明的人”“一个聪明的家伙”之间的差别）。2011年它不可思议地打败了《危险边缘》电视抢答游戏中中最强大的人类选手。
现在它去哪里了？它真没闲着！沃森Watson系统去行医了。它能够借鉴某些疾病的医学研究并对这些疾病列出可选的治疗方案。甚至比某些专科医生还出色。你当然听说过IBM的深蓝电脑，它早已经过时了——尽管当年它战胜国际象棋冠军队时候曾经名噪一时，然而那终究是一场游戏而已。而这次，沃森开始跟人抢工作了，而且是跟医生对掐：医生可是所有学科中几乎最严谨、最成功的职业培养体系。美国Rethink Robotics的Baxter机器人则是一款轻量级人形机器人，它代表了机器学习的典范。它很容易被训练来执行各种重复的任务。与传统工业机器人不同，是一种人机合作互动的典范。传统工业机器人的手臂由马达直接驱动，而Baxter手臂的驱动是由马达带动弹簧进行运动，当手臂碰到其他物体的时候，机器人内部的系统可以检测到可能已经“打到人”了，能停下来，比不能停下来的传统工业机器人更安全。重要的是Baxter更智能，它不需要专门的编程人员和编程系统，只需要工人带动它的手臂进行运动，就可以完成一次简单编程，并用于工业生产，这就是我们经常在广告中看到的“手把手教学”。问题是，像这样的自动化工作对于不同的岗位，到底会影响什么？生产力的巨大进步吗，真能把我们从无聊的工作中解放出来吗，这会提高我们的生活质量吗？还是我们应该担忧这对我们的工作带来的威胁，对机构的带来的破坏和对社会结构的限制？
知识自动化颠覆未来
麦肯锡在2013年提出列举的2025颠覆性技术及其潜在的经济影响程度，知识工作自动化，出乎意料之外地成为未来颠覆性的技术之一，而且仅列移动互联网之后。这条预测对很多人影响似乎并不大，因而绝大部分人对此会觉得惊讶。
2025年12大颠覆性技术（McKinsey 2013年）
然而，麦肯锡可不是停留在原地让你惊讶的。在发布这个报告两年之后， 2015年11月，麦肯锡全球研究院非正式地发布了知识自动化技术对于职业、公司机构和未来工作的潜在影响的研究结果。
知识自动化要开始惹祸了。人工智能和知识自动化，赋予了机器人和软件以全新的特征，这将形成全新的失业浪潮。这次，恐怕高级白领甚至医生都不能幸免。 |
根据麦肯锡的研究成果，知识自动化在机构上和领导层的影响是巨大的：从最高管理层到一线的领导人，将会被重新定义其工作和处理方式。公司将最大程度地审视和尽可能的利用周边的自动化资源。麦肯锡建模并分析了自动化在一些产业中转变业务流程的潜力时，发现收益（从提高产出到高质量和高可靠性，也可以是在完成某些工作时有“超人”的表现）通常是成本的3到10倍。这些收益表明，企业将通过知识自动化和先进机器人相结合，彻底颠覆员工和管理层的招募思路。
尽管麦肯锡的研究工作还在继续，预计2016年最终完成。但有四个发现仍然值得我们心惊胆战。
工作中45%可用当前技术自动化
这些初步发现是基于美国劳动力市场的数据。麦肯锡对将近800人的2000类型（Activities）的技能工作，依据18个可被自动化的能力一一评定了这些工作（结果如图一）。这些能力从精细的动作技能、在现实中导航的能力，以及颇为微妙的到感知人的动作和形成语言的能力。接着我们调整了需要随机应变的职业的能力水平，通过当前前沿技术评定了这些能力中的“可自动化性”。
结果令人瞠目结舌，麦肯锡发现将近45%的工作中的活动，能够通过使用当前已有的科学技术被自动化。在美国，这些活动代表了大约2万亿每年的薪水。如果自然语言技术的处理，能够快速达到了人类的中等水平，那么还将有13%的工作活动可以被自动化。
不同岗位的活动类型涉及到的基本技能
（图片源自麦肯锡，2015年11月）
自动化潜力的指数反映了人工智能进步和变化速度正在挑战人们关于“什么是可自动化”的假设。这不再是只有例行的、可编码的活动是自动化的对象的情况，即使那些“无需语言沟通”的知识或经验，也不能武断地认为对“被自动化”是天生免疫。
是的，58%的工作，将被自动化。继制造业生产线之后，服务业也首当其冲。《华尔街日报》警告，机器人很快将取代要求加薪的快餐店员工。下一个目标，专业技术人员将是受害者。 |
普遍来说，自动化技术已经能够匹配甚至超过人类的一半表现能力。例如，美国西北工业大学的智能写作系统Quill（鹅毛笔），已经被《福布斯》在内的顶级新闻媒体所使用。它在基于自然语言的算法的基础上，在分析了原始数据,可以在几秒内写成让读者认为是人类作者完成的报告。而Quill已经被设计成一个通用的分析与叙述的写作引擎，能够创作出一系列行业内外所需要的高质量报告。
“鹅毛笔”自动写作技术向我们证明：曾经只有受过大学教育的熟练专业技术人员，才能驾御的业务领域，在知识自动化面前，是何等的脆弱。 |
职业流程重定义
根据麦肯锡的分析，少于5%的职业能够使用当前的技术被彻底自动化。然而，60%的职业可能有30%或更多地活动被自动化。或者说，自动化很可能改变大部分职业，至少从一定程度上来说，它会促使职位重新定义和业务流程的转变。例如，贷款按揭专员会花很少的时间检查并处理常规的文书工作，但会花更多地时间来审查例外情况，这会使他们处理更多的贷款并花更多的时间对客户提出建议。相似地，健康问题的诊断也能被有效的自动化，一个急诊室房间能够将患者分流和诊断合并在一起，让医生能够专注于大多数剧烈的或者不常见的病例中，同时提高诊断准确率。
随着工作角色和业务处理的重新定义，自动化的经济效益会远远超过人力成本。特别是在高薪职业中，机器将人的能力增强到一个更高的层次，并通过增加个体的工作量和转移工作人员的注意力到更有价值的工作上来放大专家的价值。律师现在已经使用文本挖掘技术来浏览数以万计的文件，并识别相关的法律文件从而进一步分析相关条文。相似地，销售机构使用自动化来增加一线销售人员和顾客互动和提高报价质量时间，从而创造商机，并识别其中可能性更高的交叉销售和拓展销售。
对高薪职业的影响
传统的看法是低技能、低薪水的工作中的一线活动是最有可能被自动化取代的。作为这个研究的目的之一，麦肯锡现在通过使用他们创造的各个职业的全面的数据库来更加仔细的分析这个观点。这个数据库不仅仅包括了职业、工作中的活动、能力和他们的“可自动化性”，也包括了每个职业的薪水。
至今为止，麦肯锡的工作表明不仅底薪工作甚至高薪工作中相当一部分的日常活动会被现今的技术自动化。例估计，即使CEO工作时间中，也有大于20%的活动是可以被自动化的。这些活动包括分析报告和数据来报告经验决策、员工任务分配和审查相应进度报告。相反地，有很多低薪职业却有很少部分能够被自动自动化，如家庭健康助理、园丁和清理工人。
收入高低与可自动化度的关联图
（图片源自麦肯锡，2015年11月）
这与一般人对机器人的认识可能恰好相反。根据美国认知科学家Pinker的评论，对人工智能35年的研究结果所得到的一个主要教训是，“难的问题很容易，容易的问题很难”。这果真是机器人世界的逻辑，对人听起来简直像个悖论。
创造性和感知情感
像创造性和感知情感这样的能力是人类经验的核心，并且它很难被自动化。然而工人在工作中从事这种活动的时间却很少。在美国经济中，只有4%的工作活动需要人类的一半创造性。相似地，只有29%的工作活动需要涉及到不到人类一半的感知情感的能力。
这些发现，未免会让我们感叹日常工作的机械性——原来我们其实都不过是螺丝钉嘛。但这同样暗示了，我们可以产生大量创新意义的工作的可能。如果这种潜在可能可以变为现实，当自动化取代更多例行或者重复的工作，而我们将更多工作重心转移到富有创造性和情感的工作上的时候，岂不是可以创造更大的价值？例如财务顾问，可能会花更少的时间在分析客户的金融状况上，并有更多的时间理解他们的需求并为用户指出有创意的选择。室内设计师用更少的时间测量、制作说明图纸和处理订单，有较多的时间依据客户的要求开发创新性设计概念。
机器人创造了大量失业机会
无论是工业4.0，还是中国制造2025，这个世界真的充满了全新的挑战。最大的挑战是，我们似乎还没有来得及学会用全新的思维方式，去定义身边的工作和事物。去过工厂的人都知道，厂房里的工业机器人一般都会圈起来。我们当然想当然地认为，这家伙是不安全的，当它发疯时，不要使得周围的工人受到伤害.其实这也是为了避免精确配置的工作条件不被工人们不小心干扰。然而前面所述的Baxter机器人的问世，让我们把工业机器人从笼子里“放”了出来，在人们旁边一起工作；并且适应日常工作中人们很自然产生的一些干扰。这个嬉皮笑脸的机器人像条狗一样，跟你一起互动地工作。更严重的是，如果有一天，一个披着程亮金属外壳的新宠物一样的家伙成为你的上司，跟你一样上班却不领取一文薪水，你作何感想？
机器人军团出现了。机器人蓝领威胁着工厂工人，而机器人白领则威胁着办公室的职员，甚至高管！ |
麦肯锡这些短期发现，强调了自动化会取代工作中的活动，而不是工作岗位，但工作岗位受到的威胁，却是显然的。郭台铭抛出了“三年内百万机器人”转型口号，对那些欢迎富士康入驻本土以便解决就业问题的政府官员，是一个心头无限忐忑的问号。机器人蓝领工人已经杀入工厂，机器人白领正在路上。那么被替换的人，都去了哪里？企业在用自动化分离个体工作时，将产生的大量失业和经济不平等现象，政府如何化解？这对于中国政府而言，显然是一个比“人口红利消失”同时出现的一个矛盾的问题。“无就业复苏”，已经成为美国的一个重大经济新常态。那么日渐攀升的失业率和显而易见的大规模下岗潮，将对政策制订的中国官员，形成极大的挑战。
与此同时，这一切也表明，紧跟政府期冀在“中国制造2025”的大潮中获取竞争能力的企业高管们，也需要平衡这个问题：盯紧自动化的方向和速度的同时，适时决定何时何地以及如何投资自动化。做出这样的决心需要管理层理解“知识自动化”的经济价值，权衡使用人工智能机器增加或取代不同类型的活动的利弊，理解在他们自己的机构中人的技能发展状况。管理层对这些情况的优先级的决定会不仅影响他们企业的改变的步伐，也会影响他们的企业将来会在竞争中处于领先或落后的境地中。
至于你和我，那就想好了，我们的工作到底能不能被机器人代替？或者提前筹划一步，孩子们选择什么样的职业方向才能避免未来20年后工作岗位就被机器人抢走？
