自动化的历史可以追溯到数百年前,包含了制造业(工业自动化)、航空和文职工作(办公自动化)。如今,认知技术将自动化拓展到新的领域,比如过去那些需要人类感知和认知能力的任务。中国科学院遗传与发育研究所在研究植物的遗传基因变化过程中,就采用了国内新兴人工智能企业微链科技的WETHINK认知技术,这是一套复杂的系统,涉及了软件控制,激光扫描,三维视觉,大数据分析和数学逻辑、基因科学研究模型。虽然自动化极具价值,但是,数十年的研究编码自动化并不总是有益的,也带来了意想不到的后果。随着商业和技术领导人考虑使用认知技术来自动化工作,他们会从自动化的历史中学到很多,来避免重复错误。
图:WETHINK三维认知系统
引入自动化以弥补人类能力不足的想法似乎很令人信服。但是,自动化系统也会有缺陷。离开人类操作员,只让机器自主完成任务会有问题。比如,没有人类监控的自动化进程会产生错误,然后程序会忽略这些错误继续执行任务。研究表明,即使是干劲十足的工人,他关注不变的信息源的时间也不会超过半小时。
如果人们不经常训练,他们会失去某技能。这就导致了颇具讽刺意味的情况发生,人们会需要一个自动化系统来执行他们不擅长的任务,比如自动驾驶。有时会产生悲剧后果。研究人员发现,过度设计或设计不佳的自动化,不仅没有实现去技术化,还会降低人们在某些任务中的表现。研究表明,驾驶中有太多的自动化,比如采用巡航控制系统会让司机(特别是新手)疏于警惕,还会降低表现,比如紧急制动。其他研究发现,自动化系统(就像坏老板)会降低工人的积极性、产生疏离感、降低满意度、生产力和创造力以及离间员工。
技术评论家NicholasCarr认为,拙劣的自动化策略对效率和安全性会产生负面影响,还会破坏我们的个性和自我价值。
认识到关于自动化的潜在问题,研究人员们便尝试寻找一些确立系统有哪些功能,要实现什么程度自动化的客观方式。为解决这一问题,Parasuraman等人发展出一项分析自动化选项的体制。他们提出自动化须应用于以下四大类功能:1)信息获取;2)信息分析;3)决策和行动选择;4)行动实施(见图2)。在每一类中,自动化被应用的程度是一个从低到高的连续等级,即从完全人工化到完全自动化(见图3)。
他们觉得一款自动化设计的评估标准应该首先是它对人类工作效率的影响,其次是诸如自动化可靠性,和行动与决策结果的成本。这一被广泛引用的工作是指导自动化设计决策领域的诸多尝试之一。
从替换到增强:一款天才科技模型
为补充自动化设计方面的学术工作,研究者提出一个框架,即强调自动化对员工的影响以及评估各种自动化选择对业务的影响。这一框架对正考虑自动化自动化对创造性和知识工作影响的领导者极为有用。
根据自动化对于工人的影响和自动化程度对工作完成度的影响,我们确立了应对自动化的四种主要方式,总结在图4中。
遵循哪一种方式,不由工作类型或采用的技术决定,而是系统设计者,乃至领导者和决策制定者所决定。通过对一项职业——翻译员,和一项认知技术——机器翻译的分析,让我们来阐明这四种自动化选项是怎样起作用的。四种选择都要以不同的方式应用自动翻译技术,会对翻译人员产生不同影响。
采用替代方法,像翻译技术手册这种过去人为翻译的工作,连同翻译员本身,都将被淘汰。在切分/自动化的方法中,尽管现有的机器翻译表现得并不完美,大量的翻译工作被首先交给机器,这之后专业的译者会编辑已自动翻译好的文段,即后期编辑。许多专业译者认为这是「语言维护工作」:这贬低了他们的一技之长。一个缓解方法是把低价值又无趣的工作交给机器,而把更具挑战性的,对质量要求更高的像营销文案的材料,交给够格的专业翻译人员。最后,在增强的方法中,译者可以使用自动翻译工具来加速或改善他们的工作,比如自动翻译器会在翻译一条短语时提出几个选项,供译者自由选择。这在提升生产力和质量的同时,也使译者可以把控整个创作过程,负责审美判断。
最大限度提高工人和机器的价值
当涉及到劳动力的使用和影响时,企业做的可不只是根据上述列出的四种方法来归类工作。要正确评估其选择,企业需要在成本战略和价值战略之间进行考量。
·成本战略是通过应用技术降低成本,尤其是劳动力成本。
·而价值战略则旨在以技术弥补人工的同时,分配工人做价值更高的工作来增值。
以下是四种自动化选择如何在这两种战略下分别发挥作用:
替换的方法。在成本战略下,企业以拥有认知能力的计算系统取代人工执行相同的任务。这一选择所带来的经济效益很明显,然而却受限于所耗的成本。而在价值战略下,企业可通过重新分配工人的角色以及扩充其角色的功能来创造更大价值;或通过部署认知系统,在替代人工工作的同时提高工作效率或质量。
切分/自动化的方法。通过自动化降低人工成本是成本战略的一个例子。但正如我们所见,自动化使拥有创造力的人或技艺精湛的工匠感到黔驴技穷和被边缘化。而价值战略可用这种方法来创造新的低成本产品以服务于新细分市场的需求。比方说,翻译服务供应商可以提供一系列根据自动化使用程度不同而质量、价格不同的服务,并雇佣经验不足的翻译人员进行后期编辑。
减轻的方法。一个能通过减少人数来提高效率的成本策略。举一个例子,呼叫中心通过将第一层顾客支持自动化来减少需要聘用的员工。在另一方面,这是一个价值策略,能让员工更专注于更高价值的任务。比如说,当一个新的自动化功能计划系统让香港地铁系统专家级工程师每周工作量减少两天后,他们能把时间花在需要人类互动和协商这一类更难的问题上。
授权的方法。认知系统能让技术级别比较低的员工胜任先前由高技术级别员工完成的任务。这是一个成本策略的例子。价值策略则会采用一个不光向低技术级别员工授权,还会对其进行培训来使其获得技能的系统。也许同时还会设计成能改善高技术级别员工表现的系统。
需要注意的是,认知自动化,即使用于旨在授权员工的系统中,也会遇到抵制。英特尔公司就发生过这样的事,他们曾试着像我们前文中提到的那样,通过开发一套认知系统来提高销售产量。这套系统使用了机器学习来对顾客进行分类并且指导销售员工对不同顾客销售哪种产品。
销售团队的部分员工起初拒绝使用机器学习系统所提供的建议,也许是因为他们不服气自己的销售技能被排在了机器认知的后面。但是,当一些销售员工最先适应了这个系统并且见证他们的销售量得到显著提高后,组内余下的销售人员也赶紧也用上了这个系统。如果一个销售人员工作的精髓在于创建及维护与客户的关系,通过一些自动化协助来将顾客的来电排序及推荐产品也许就是对科技使用的一种授权。
某些技能会变得更有价值
当公司运用认知科技时,他们必须考虑更多问题,不仅仅是把什么自动化,要达到何等自动化程度及使用成本策略或是价值策略。
他们必须重新审视在其工作场景中需要用到哪种技能。随着越来越多的常规任务被认知和其他技术取代时,完成这些工作的技能会越来越缺乏价值。然而,需要常识、一般智力、应变力和创造力这类技能以及那些需要人与人之间互动的,比如说情商和同理心的技能会变得相对更有价值。经济学家DavidAutor说这是因为「不能被计算机替代的任务通常由计算机补足。」科技提高了生产力,增加了收入,同时对有技能的劳动力需求更大。比如说,懂得如何使用电子制表软件(译者注:excel、numbers等)的员工很有可能比只会使用铅笔和纸的员工收入高。会使用电动工具和复杂机器的建筑工人会比不会这些的单纯人力劳动者收入更高。
上文提到的经济学家Autor鉴定了几种计算机暂时无法取代的任务所拥有的技能。比如说解决问题的能力、直觉、创造力、说服力——这些是完成所谓「抽象」任务所需要的;还有对场景的适应力、视觉和语言认知力、及人与人之间的互动,即「纯人力任务」所需要的。
虽然要找到一些被成功自动化的这类任务的例子并不难。思考以下这个例子:谷歌地图解决了导航问题,IBM的Watson电脑编写了新菜谱,Amazon网站上的「猜你会买」;还有零售商Lowe’s的机器人店员。像这样狭义的自动化比广义的(范围较大的)自动化容易实现得多。尽管自动导航和编排、同步日程都已经实现,解决问题的自动化却依旧任重道远。相比使用认知技术的狭义自动化任务,诸如批判性思维、通用问题解决能力、对不明确事物的容忍度、驾驶以及智谋等能扩大范围并且实现广义任务的必须技能和品质,都会变得更有价值。
变通力、创造力、批判性思维和情商
产品设计、服务、娱乐、或者构建使人高兴的环境这些工作都不会在短期内被计算机取代。因此完成这类任务需要的技能,很有可能会相对更有价值。现在有能使这些创新变得更可靠的工具,比如说管理学说中的最佳实践,市场调研,A/B测试等。但是,创造某种新奇的、美丽或者让人感到愉快事物的中心任务需要的不只是技术上遵循产品设计或者电脑制作具体原则的技能,还需要同理心、对偶然性的开放心态等人性特有的技能。拥有这些技能并用来了解人类顾客和让顾客感觉愉快的公司都能独树一帜且持续发展。
另一个依旧会由人完成的工作是提供高客户服务体验的质量。尽管认知技术可以实现更加高质量和个性化的自动化服务,但是,目前为止它还无法取代由有高情商、精神饱满和高度同理心的训练有素、装备精良的人提供的高质量体验。那些想要面对挑剔客户、发展并维持高价值的客户关系的行当则继续依赖于人际接触来完成关系管理和服务。
创造性技能将会变得越来越有价值。如上所述,我们见证了一些能称得上创造性的计算机行为的演示,比如IBM的Watson会推荐新奇的食材组合。但机器的创造性需要人类作为指导。即便是Watson也需要人类厨师来决定如何准备它挑选的食材。认知技术将会作为人类的创造性补充,而非取代。
随着认知技术能逐渐模拟其他技能,批判性思维技能相对而言也可能变得更有价值。相比于提问,计算机更擅长回答。但洞察力始于提出一些重要的新问题。质疑机器的行动和决策对用它们来解放我们而非约束我们是至关重要的
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