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一項新的人工智能研究表明，薪資更高，教育程度更高的勞工受自動化的影響可能比以前想象的要大。
長期以來，機器人革命一直被認為對于藍領勞工來說是世界末日，他們的任務是手動且重複的。麥肯錫（McKinsey）在2017年的 一項被廣泛引用的研究中說，已有50％的工作活動已經可以使用目前技術實作自動化，并且這些活動在制造業中最為普遍。新資料表明，即使白領勞工的工作需要更多的分析思維，更高的薪水和相對的工作安全性，他們也可能無法免受自動化的無休止打擊。
這是因為人工智能-功能強大的計算機技術像機器學習，可以使類似人類的決策和使用實時資料來學習和提高-有工作的白領叫闆，根據新的研究由美國斯坦福大學經濟學家邁克爾·韋伯和布魯金斯學會出版。由AI可能會受到影響的工作範圍遠遠超出了白領工作就像推銷，已經被毀滅的機器人領域，進入以前被認為是正視人類的全省工作：知識工作者喜歡化學工程師，實體學家和市場研究分析師。
這項新研究着眼于AI專利中的主題名詞對與職位描述之間的重疊，以檢視哪些職位最有可能受到AI技術的影響。是以，例如，針對市場研究分析師的職位描述（具有較高AI暴露率的相對普遍的職位）與現有專利共享許多術語，這些術語同樣旨在“分析資料”，“跟蹤營銷”和“确定”市場。”
2018年10月17日，在日本東京舉行的世界機器人挑戰賽上，一名從業人員在軟銀集團公司的Pepper人形機器人面前吃午餐。
它比其他研究更具前瞻性，因為它分析了可能尚未完全開發或部署的技術專利。
通常，自動化對勞動力的影響的估計值因研究而異，其側重于使用現有技術可以自動化的工作。對于低薪，低學曆的勞工來說，這些發現通常是最令人發指的，因為機器人技術和軟體通常消除了某些工作的部分或全部。
自動化程度提高的幽靈引起了人們的擔憂，即當工作變得機械化時，有大量美國人能夠養活自己，低收入工作的喪失是否會加劇财富不平等。這項新的專利研究表明，自動化的影響可能會更大，并且還會影響高薪的白領工作。
2016年6月9日，來自不同初創公司的員工在英國倫敦聯合辦公的集體節制醫院中使用計算機工作。 萊昂内爾·德裡邁斯/科比斯通過Getty Images
注意：某些AI專利可能永遠不會使用，也可能不會出于最初的意圖而使用。同樣，一個人的實際工作并不能完全由原始工作描述的文字來定義。但是，本研究确實提供了一個架構，可用來檢視對自動化的一般了解。
正如自由職業平台Upwork的首席經濟學家Adam Ozimek所說：“例如，某人獲得了使用人工智能進行市場研究的裝置的專利，并不意味着AI實際上可以成功地用于實際業務。 ”
斯坦福大學的研究也沒有說這些勞工是否真的會失業，隻是說他們的工作會受到影響。是以，這些技術很有可能将用于增加工作崗位而不是取代工作崗位。
這并不是白領工作第一次受到技術的威脅。本來應該派往海外的許多白領職位（精算師，技術撰稿人和客戶服務代表）卻沒有看到十多年前預計的裁員。
而且就其價值而言，市場研究分析師似乎認為，使用人工智能無法完成其工作的許多要素。
市場研究公司Rockbridge Associates總裁Gina Woodall對Recode表示：“它可以告訴我們正在發生的事情，但不能告訴我們為什麼發生。” “在告訴我們消費者在做什麼方面越來越好了，但是它無法告訴我們是什麼在驅動他們。
市場研究分析師怎麼說
根據美國勞工統計局的資料，美國有近70萬人從事市場研究分析師工作，他們研究市場條件以銷售産品或服務，他們對未來十年的就業增長前景遠遠高于平均水準。顧名思義，這項工作将分析思想帶入了不同的資料上，是以通常無需談論自動化。
但是根據Webb的研究，市場研究分析師與AI專利重疊的可能性比平均水準高得多。
市場研究分析師已經開始在工作中與AI競争，但到目前為止，它已被用于輔助他們的工作或使他們有空從事其他工作。
技術人員于2016年11月22日在南非開普敦的伍德斯托克交易所工作。 Per-Anders Pettersson /蓋蒂圖檔社
從事市場研究工作已有20年的Woodall說：“我們故意将産品轉移到高端市場，減少了簡單的研究，因為有很多自動化和工具可以輕松地做到這一點。” “我看到我們在世界上的位置正在使用進階分析來關注更複雜的業務問題。”
小型企業咨詢公司Emergent Research的合夥人Steve King這樣說：“我們的增值不是資料收集，甚至不是分析的第一層（我們主要将這些步驟外包）。我們的增值是值得信賴的顧問和業務洞察力的外部來源。”
CarGurus的行業分析總監George Augustaitis之前曾在一家公司直接與名為Lucy的AI工具合作，該公司将能夠根據上傳到該工具的資料回答分析師的問題。
Augustaitis告訴Recode：“我的團隊之是以接受它，是因為我們所有人都認為，對于我們建立圖表而言，這将不再那麼費力。” “我們将花費更多時間分析資料，連接配接點，參加向客戶展示的會議。” Webb的資料表明，并非市場研究分析師的工作的每個方面都屬于AI專利。這些方面包括對消費者意見進行研究，與其他專業人員合作以及參加員工大會以簡要介紹他們的發現。
奧古斯塔蒂斯提斯（Augustaitis）表示，他認為有一天AI可能是“出色的初級分析師”，但他認為，當情況異常（例如2008年經濟衰退）時，此類工具将失效。
他說：“我不知道當發生沒人期望的事情時，他們将如何表現。”
佛羅裡達州邁阿密的定性研究顧問吉姆·洛雷塔（Jim Loretta）強調了他工作中的人為因素：親自進行調查和其他市場研究的重要性。
他說：“人們的感受-很多是面對面捕捉的，”他指的是當他向一個焦點小組詢問一項新的營銷活動時所見到的微妙的人類手勢和反應。“我不知道[AI]如何捕捉您在面對面會議中遇到的任何定性按鈕。”現在可能是正确的，但是AI情感識别領域正在迅速發展。
就目前而言，人工智能工具在做出更細微的決策時并不是特别準确。
一家對沖基金投資分析師對《 Recode》說：“即使今天，您在彭博社上看到的标題也很清楚地是由計算機編寫的，而且很多地方都錯了。”他指的是彭博社是如何使用自動化來幫助其三分之一的内容（通常用于拆分）次報告公司收益。盡管這種技術擅長快速記錄收入損失或籃球成績，但它可能會錯過更大的環境。
“令人驚奇的是，實際上閱讀文檔中的每個單詞都能獲得優勢。”
他還指出，如果更多的工作可以自動化，那就可以了。
“有一個原因是沒有更多的對沖基金分析師失業：因為至少在目前，您仍然需要那隻人類的手。”
原文釋出時間：2019-12-30
本文作者：Rani Molla
本文來自阿裡雲雲栖号合作夥伴“
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