重複性高的工作會被AI取代？美國研究：主管、分析師等高薪職位更容易失業
AI逐漸普及化，職場的人也開始焦慮：「我的工作是否會被取代？」
不少人說，重複性高的低薪工作最容易被AI取代，但美國布魯金斯學會使用斯坦福大學博士生Michael Webb的演算法，對職缺進行辭彙分析，發現「高薪高學歷的工作更容易被取代」。這是怎麼回事？
「什麼樣的工作會被人工智慧替代？」
這可能是在各大媒體頭條中最常見的問題之一。隨著近年來人工智慧的興起，其應用也逐漸滲透到各個領域其中，在一系列有價值的任務中，人工智慧往往可以取得超人般的表現，這引發了人們對於「未來工作」討論的興趣，當然也引發了一系列焦慮：我的工作會被取代嗎？
然而，人工智慧對勞動力市場的影響很難得到具體解讀。人們對於這一話題的討論，往往摻雜了較多的主觀色彩，甚至與自動化混為一談。
人們普遍認為，人工智慧會取代那些工作重複度高的、對教育程度要求較低的低薪職業，最常見的比如售票員、工廠工人等等。
事實上，低薪職業更可能是被自動化取代的工作。而人工智慧對於職業市場的影響則是另一番景象。
布魯金斯學會（Brookings Institution）利用斯坦福大學一位博士生Michael Webb的新型研究成果，通過量化AI專利和工作描述中重疊的辭彙，來評估未來AI對於工作的影響。
Webb使用一種演算法，提取了8000個動詞受片語合，例如「診斷疾病」或「識別飛機」，並測試這些動詞受片語合出現在專利標題中的頻率。有了這些動詞受片語合，Webb就轉向了美國勞工部O*NET資料庫中包含的職業信息，找到了文本的重疊部分，從而探尋人工智慧對於勞動力市場的影響。
結果發現，對教育程度要求較高的高薪職業反而受到AI的影響最大。這也正是自動化與人工智慧的區別。
AI對高學歷、高薪職位的影響較大
人工智慧幾乎可以影響每個職業群體的工作，在Michael Webb分析的769份職業描述中，有740份與人工智慧專利包含的辭彙重疊，這意味著至少有一種或多種工作可以由人工智慧完成。
Webb的AI職業影響預估表明：對教育程度要求較高的高薪職業反而受到的影響最大。
上圖表明，與受教育程度較低的群體相比，擁有學士學位以及受到更高等教育的群體更可能被人工智慧影響。
這張圖也表明了類似的情況，即工資較高的職業（向右）受到人工智慧的影響要大得多。曲線在90%的位置達到峰值，這表明，雖然中上等職位可能受到人工智慧的影響，但像CEO這樣最頂尖的職位依然沒有那麼容易被替代。
上表列出了一些職業、薪資以及人工智慧的影響係數。與傳統的自動化分析相比，AI對於一些高薪職業的影響十分矚目，例如經理、主管和分析師等。這些職業的角色通常是分析型或監督型的，似乎會參與大量以模式為導向的工作以及一些預測工作，因此可能較為容易受到人工智慧數據驅動的影響，儘管這些職位在早期的分析中相對「免疫」。
數據表明，受AI影響最大的高薪職位僅佔美國工作份額的17.8%，而大部分工作崗位不會或只有較低幾率受到AI的影響。
此外，商業科技行業無疑會受到更多的影響。人工智慧對規模較小、收入較高的高科技或專業行業及其工人的影響最大。例如，管理採購的專業服務公司可以使用人工智慧系統優化供應訂單的速度，並消除跨部門的重複採購。
最後從性別來看，由於在美國男性從事科技相關的專業領域的比例高於女性，因此他們從事的職業受AI影響的程度要高於女性。
機器學習不斷改變，AI對職業的影響很難預估
人工智慧領域正在不斷變化和發展，全面分析人工智慧的挑戰在於，無法憑藉技術的單一定義來確定其操作和能力。
例如：機器學習（ML）——目前大多數人工智慧所依賴的統計學分支，它可以簡單地定義為計算機使用演算法在大量數據中找到統計模式，然後利用這些模式進行預測。這種統計模式的發現已經存在了幾十年，但這個領域也在迅速發展。
近年來，隨著計算機速度、數據收集和存儲方面的進步，改進的演算法數量激增，推動了圖像識別、語音解釋、偏好預測、自主和決策支持等應用程序的改進。這種應用程序的爆炸式增長正在不斷地改變ML的性質和邊界，增加了定義和分析AI的難度。
人工智慧提出了一系列更具挑戰性的問題。即使將當前分析的範圍縮小到ML應用，對勞動力的人工智慧分析也必須應對大量相對較新的、難以識別的技術，這些技術尚未被企業廣泛採用，也尚未在經濟中廣泛應用到實際應用中。
在AI對職業影響的預估方面，除了AI的發展速度快，其對於人類工作的影響也很難定性，更多的是專家的經驗之談。布魯金斯學會之前曾發布一份關於自動化的報告，解釋了如何對公認的技術進行評估，報告中表示，「在確定工作中最容易受到特定技術的影響時，很大程度上依賴於專家的經驗。」
布魯金斯學會表示，人工智慧取代一些報酬豐厚的人類預測工作是必然的，人工智慧甚至還有可能為人類創造全新的工作。
總而言之，儘管這份報告預測了人工智慧對哪些行業造成影響，但具體會造成怎樣的影響依然處於未知。
目前，我們可以了解到，人工智慧與自動化存在很大差異，二者影響的職位也不同。
未來還需要更多定性的研究以及專家的經驗之談，才能更精確的梳理出人工智慧的特殊天賦以及對人類職業及生活的影響。
