人工智能將改變5億個白領工作崗位

• 2019 年 10 月 4 日
• 筆記

第一次翻譯非技術的文章，發覺比翻譯技術文章更難，有些地方看懂了意思，但是很難用言語表達。如果你覺得哪些地方讀起來不順，請點擊閱讀原文，參考英文原文。原文標題：AI Will Transform 500 Million White-Collar Jobs in 5 Years; Silicon Valley Must Help.

圖片來源：Westend61 / Getty Images

作者：John Koetsier 翻譯：雲水木石

很明顯，人工智能已經影響了我們的生活方式。每次我們請求 Siri 做基本的數學運算或呼叫 Alexa 來調節溫度時，我們都用上了AI。

但目前還不清楚人工智能將如何破壞我們的工作方式。

我們知道的一件事是：它將犧牲就業。據估計，從目前存在的 40％ 的工作崗位到 99％ 的所有已知工作都會受到影響。

但是 AI、自動化和機械人技術，既剝奪就業，同時也會創造新的工作。對於可能被淘汰的數千萬工人來說，這可能不會令人感到安慰，但它確實給了我們希望，作為一個社會，我們將在即將到來的巨大變革中生存下來。

一些白領覺得安全。畢竟，他們不會開一輛可以自動駕駛的卡車。他們也不會操作在五到十年內可能變成智能機械人的機器。

但白領工人的失業風險並不亞於藍領。或許更甚。畢竟，他們的工作可以在很大程度上被軟件取代，軟件複製起來很便宜，而機械人和自動化設備的購買和維護成本仍然很高。

我最近有幸採訪了一家公司的首席產品官，他應該非常了解白領的工作流程。有 92,000 家企業使用 Box 自動化處理和管理工作流程，該公司多年來一直致力於為其產品構建智能。

根據 Box 的 Jeetu Patel 的說法，最終將有5億個白領工作受到影響。

硅谷必須做更多的工作來幫助那些受影響的人……而不僅僅是繼續剝奪那些已經在變化甚至被消滅的工作。

Koetsier ：我們看到工作領域的自動化和人工智能日益增加。這在藍領工作中可能最明顯，但它在白領工作中表現在哪裡？

Patel ：全球估計有5億知識型員工每天工作8到12個小時。在過去的二十五年里，他們的工作內容沒有發生太大變化。然而，在接下來的五年中，我們預計人們的工作方式會比過去二十年發生更多的改變。這種全新的內容處理方式在很大程度上受到三種融合趨勢的驅動 – 信息轉移到雲端、訪問模式以及現在的人工智能和機器學習技術。

內容是業務流程不可或缺的一部分，公司在其內容管理系統中擁有數TB的數據。這些內容有很多尚未認識到的潛在價值。AI和ML將幫助企業從這些數據中提取智慧，為員工提供他們所需的信息，使他們更靈活，做出更快、更明智的決策。我們諸多的財富500強的客戶，AI的用例適用於各個行業。例如，一家大型零售公司正在使用 Box 的圖像智能技能來標記和組織大量圖像，以推動營銷活動，大型市議會正在利用我們的視頻智能技能轉錄理事會會議並突出演講者和討論的主要議題，以便分享給選民。

隨着算法變得更加智能化，我們看到它們填補了高技能的工作。工作中 AI 和 ML 將使僱主和僱員能夠以之前無法實現的方式擴展解決方案。這些新興技術使員工能夠在深度思考上花費更多精力，而不是完成數據輸入等低價值任務。通過可自動化的工作，企業可以重新分配人才資源並節省成本。

Koetsier ：您認為自動化和人工智能將減少或增加凈工作機會嗎？

Patel ：都會。AI 將取代一些工作，可能是那些以面向流程為中心的可重複任務的工作。它還將為人們創造新的機會，將他們的技能應用於更多增值工作，並最終導致出現新的行業。挑戰在於如何使失去的工作與創造的就業機會保持平衡。這不是一件容易的事。這需要時間，我們必須有再培訓計劃，以幫助解決我們將失去的工作。伴隨着 AI ，可能存在以前不存在的新的工作類別。如果我們往回回顧10至15年，我們沒有那麼多的今天所需的行業或職業，特別是在安全、隱私和合規等方面。

Koetsier ：哪些工作最有風險？

Patel ：我們應該通過有意識地思考人們能夠重新應用他們的技能來應對工作的這種轉變。如果日常工作涉及的是數據輸入及處理或完全可自動化的工作流模式，則可以讓員工專註於更高價值、更有影響力的工作。我們可以為人們重新分配資源，以便做我們最擅長的事情，以及哪些技術可以做得最好。這導致更積極的團隊致力於只有人類才能解決的價值最高的問題。

Koetsier：很多人都想安慰別人，並說新技術總能帶來新的利基，而且事實也是如此，但也會帶來失業。看起來越來越多的工作崗位將會丟失。你認為呢？

Patel：有些工作確實會被技術所取代。當發生重大技術瓦解時，我們必須考慮前進的道路以及如何重新培訓勞動力。這是硅谷的精神轉變，長期以來那裡的人們一直認為，破壞總是好的，並且具有總體正效應。我們對這些新興技術留下的影響考慮得不夠充分。我們有道德和社會責任來制定解決方案，以動員和重新教育我們的員工。這些都是真實的生活和人。作為一個社區，我們目前沒有基礎設施或計劃來重新培訓流離失所的工作。這種重新思考和深謀遠慮需要立即開始。

Koetsier：你有一個例子說明自動化增加新工作的地方嗎？

Patel ：無論公司擁有多少技術或機械人技術，我們總是需要人類進行深入思考和創造性解決問題。增加的自動化將讓位於一系列新的有趣項目。由於人工智能的廣泛實施，這些技術將對合規性、隱私和安全性產生巨大影響。我們需要提供監督並解決算法潛在偏差的角色。我們設想新的工作類別，例如首席道德官，他可以解決自動化帶來的新挑戰，確保技術的道德使用並幫助減少偏見的可能性。

Koetsier ：Box 以文件共享起步。它現在做了什麼，自動化和AI如何成為其中的一部分？

Patel ：自 Box 於 2005 年成立開始，我們的使命就是為世界共同協作提供動力。如今，超過 92,000 家組織和 70％ 的財富 500 強企業，包括AstraZeneca、通用電氣、Nationwide 和寶潔，通過Box的雲內容管理平台加速其業務流程，為高效工作場所提供動力，並保護他們最敏感的信息。我們已從單一產品公司發展成為在雲中提供全面的內容管理服務套件。

對於Box來說，智能是企業的下一個前沿領域。

內容是幾乎每個業務流程的核心，人工智能技術有一個難以置信的機會將非結構化數據轉化為可操作的信息。Box 專註於為客戶提供實用的 AI 使用場景。由於大量的公司花費了數百萬美元建立 AI / ML 技術，我們希望我們的客戶能夠利用這些進步，同時專註於我們最擅長的方面。我們的中立和開放式平台架構使 Box 能夠與其他技術提供商進行戰略合作，並應用他們的創新。這是互操作性至關重要的地方，可以引入最佳的 AI 合作夥伴，因此我們可以為客戶提供最先進的技術，同時為他們提供選擇和靈活性。

為此， 2017 年，我們宣布了 Box Skills，這是一個將 ML / AI 技術應用於 Box 內容的框架。Box Skills 利用世界上最好的AI來增強 Box 中的內容。無論是檢測圖像中的對象，將音頻文件中的語音轉錄為文本，從表單中提取字段，還是視頻中的面部識別，都有數百種人工智能技術可以增強 Box 中的數據並幫助我們的客戶從業務內容中獲取價值和洞察力。開發人員可以使用 Box Skills Kit 構建 Box 技能並將 AI 應用於其業務運作方式。

Box 還推出了 Box Graph，這是一個內容、關係和活動的智能網絡，將為 Box 用戶和企業提供新的體驗和服務。第一個 Box Graph 體驗產品 Box Feed 是一個個性化的活動源，它利用 Box Graph 中的機器學習來推薦 Box 上的內容和個性化的實時更新。Feed 是一種全新的方式，可以查看 Box 上的所有內容並與之交互，顯示一個人當前正在處理的文件和文件夾的最新評論和活動。

展望未來，利用人工智能進行安全保障將繼續成為 Box 產品路線圖中最具戰略意義的創新領域之一。使用我們的機器學習技術 Box Graph ，我們希望讓客戶更多地了解不同尋常的事件，以幫助他們了解 Box 中內容的潛在異常行為。這是一個令人興奮的發展領域，因為我們最大和最規範化的客戶將他們最敏感的數據和知識產權委託給雲。通過 Box 的機器學習模型檢測非典型行為，如不可能的旅行或員工下載的不尋常內容，將使更多公司能夠獲得有洞察力的信息，以解決潛在的安全威脅和隱私問題。隨着這些進步，我們相信 Box 中的內容比 Box 之外的內容更有價值。

Koetsier：還有別的嗎？

Patel ：隨着世界變得越來越數字化，企業面臨著現代化或不擁抱現代化的選擇。在當前被打破的過程上構建應用程序或應用數字策略作為附加組件是不夠的。

隨着企業面臨新興競爭對手，創新和發佈產品的壓力以及提供實時信息訪問的需求，數字化轉型比以往任何時候都更加緊迫。公司需要重新設想它們的工作方式、與客戶的互動方式，以及它們如何與組織內外的利益相關者合作。要成為真正的數字化企業，企業必須重新思考其組織結構，並開始從根本上用新的方式思考和工作。

Koetsier ：謝謝你的時間。