威爾斯（H. G. Wells）的經典小說《世界大戰》（The War of the Worlds）中，有一段雋永的台詞。故事的敘述者悔恨地說道，對於「超越人類的智慧」來到—在他的例子中，是來到地球的火星人—自己沒有及早做出反應。把自己與躲在舒適窩中的渡渡鳥（編註：又叫嘟嘟鳥，生活在模里西斯島上，200 年間迅速滅亡的一種鳥類）相比，他想像入侵島嶼的飢餓水手，必定曾讓那些可憐的鳥兒躊躇無措：「親愛的，明天我們再啄死他們。」
至於你呢？隨著智慧科技接管愈來愈多過去由人類主掌的決策， 你採取行動了嗎？你是否已經充分體認，應該採取行動了？為了幫助你開始採取必要的行動，以下是你必須離開舒適圈的信號，這些都是知識工作者的工作正在邁向自動化的證據。
1. 目前已有能執行部分核心任務的自動化系統
關於自動化會對一份工作逐漸構成威脅，最有力的證據就是目前已有能夠執行所有或部分核心任務的自動化系統。舉例來說，如果我們是放射師或病理學家，應該要對能判讀影像、從乳房攝影或子宮頸抹片中發現問題的電腦輔助偵測系統感到憂慮。如果我們是資訊工程師，應該要對由一名工程師掌管 2 萬 5 千具伺服器的臉書系統感到憂慮。這些系統尚未全面普及，但是這種狀況也許會在十年內發生。
2. 工作不需要真正接觸實物或操作
如果你執行的工作不需要接觸實物，或者與客戶面對面進行，就沒有理由不自動化。如果你主要的工作是處理文件（例如不動產或許多其他領域的律師）或影像（例如放射師），系統就能夠閱讀內容與斷定其意義。如果你的工作需要以不確定方式挑戰實體，就不會很快消失。筆者有位麻醉師朋友表示，他經常需要移動病患，保持他們的氣管暢通，所以他不相信機器人會讓他失業。
3. 工作內容是單純的內容傳輸
如果你的工作內容是將現有內容傳輸給其他人，你的麻煩就大了。以教師為例：他們斷定學生需要的內容為何，然後以人工方式（講課、示範等等）傳輸給他們。但是，像安普利（Amplify）、麥格羅希爾教育公司（McGraw-Hill Education）以及紐頓（Knewton）等業者已提供「適性化學習」系統，用來診斷學生對內容的學習成效，另外，像是可汗學院（Khan Academy）等機構已推出線上教材庫。目前在教育情境中，仍有一些電腦無法執行的任務，例如管理教室與維持課堂秩序，但是這些任務並不見得需要知識工作者才能執行。
4. 工作包含單純的內容分析
像是 IBM 華生電腦這樣的「認知運算」系統，已經展現了執行分析與「了解」內容的驚人能力。這些系統需要人類撰寫程式與編碼， 但是分析大量內容的任務—例如藥物研究員與醫療診斷人員的工作—將逐漸交由機器執行。律師的工作也開始面臨風險，因為法務工作包括大量的文件分析。藉由「科技協助審閱」與「預測編碼」等能力，目前的「電子搜索」工具能夠閱讀數千頁文件、找出關鍵詞句、辨識需要人工審閱的文件，甚至判斷案子勝訴的可能性。
5. 工作包含仰賴資料回答問題
我們已經曉得，與大部分人類相比，分析與演算工具更擅長從資料中發掘意義。機器已經取代部分保單核保員與財務規畫師的工作， 未來它們也許會取代更多工作，因為這種人機表現間的分野只會逐漸擴大。舉例來說，一家名為肯紹科技（Kensho Technologies）的公司已推出一套名為「華倫」（Warren）的智慧軟體系統，能夠回答諸如「當石油交易價上漲至每桶 100 美元以上，同時中東發生政治動盪，會對能源公司股價造成何種影響？」的問題。該公司宣稱到了 2014 年年底，其軟體已能回答超過一億個與複雜資料相關的金融問題。
6. 工作包含進行量化分析
有人或許會以為在「分析時代」中，量化分析師仍然不會面臨失業風險，但是威脅他們工作的科技已經問世。許多量化分析師將被機器學習系統取代，或者至少必須接受這些系統的大力輔助。機器學習最適合用來輔助人類分析師，改善他們的分析生產力與模型開發工作。但是某些情境必須運用機器學習，才能及時產出需要的模型，網路廣告就是其中一例。為了瞄準特定消費者與特定廣告機會，每星期需要的模型數目可能多達數千個，至於成功達成說服（例如讓消費者在一星期內購買廣告產品）的可能性最多只有千分之一，表示這項工作不值得人們投注心力。對於這個產業以及愈來愈多的其他產業而言，利用機器學習產生模型是唯一可行之道。當然，只有量化分析專家才能設計機器學習程式，但是長期下來，一名專家可以產生數百萬個模型。如果你是一名了解機器學習的量化分析師，或許可以保住工作；如果你不了解機器學習，就可能會被機器取代。
7. 工作包含能夠在虛擬情境中模擬或執行的任務
對於教師與其他內容專家而言，另一個問題是：如果一項任務能夠被模擬，將其教給學生的最佳方式之一，會是接受模擬訓練。關於這點，可以請教世界上所剩不多的飛行教練。現在已經有相當不錯的領袖模擬訓練出現，也許商學院教授與企業主管教練也會面臨失業危機。
8. 一致性表現在工作中非常重要
電腦的工作表現永遠一致；舉例來說，這是金融業已使用電腦進行授信的原因。在其他一致性同樣重要的工作領域—例如保險理賠理算、財務壓力測試，甚至判定刑事犯罪的懲罰—電腦的角色愈形重要。以保險理賠為例，「自動損失分攤」系統能夠自動評估與決定多達 75% 的理賠。只有最棘手的案子，才需要保險理算師處理。
9. 工作包含創造以資料為基礎的敘述
包含資料與分析的敍述工作，一度完全是人類的工作，但是自動化系統已經開始取而代之。在新聞領域，像是自動化洞察力公司（Automated Insights）與敘事科學公司（Narrative Science）等業者，已經創造出資料密集的內容。運動與金融報導已經面臨威脅，不過這些領域的自動化仍然處於起步階段，採用的報導只有中學與夢幻運動， 以及中小企業的財報等等。但是分析內幕公司（AnalytixInsight）推出的「資本立方體」（CapitalCube）服務，已經創造出關於超過 4 萬家上市公司的投資分析。以這個例子而言，受到威脅的工作是投資分析師。金融服務業的財富管理現在已仰賴電腦系統提供最佳投資組合， 未來這項工作也會面臨威脅。目前理財經理與交易顧問經常採用自動化系統的建議，然後將之轉述給客戶。隨著客戶知識愈來愈充足、愈來愈了解電腦，這項轉譯功能將會失去必要性。
10. 執行工作時必須依據清楚界定的正式規則
最容易被自動化的領域，是那些必須依據清楚一致規則執行的工作。根據規則運作的新式系統已能處理日漸複雜的任務，舉例來說， 如果我們接受的訓練是擔任財務稽核工作，我們就要當心了。現在已有一些能夠自動化執行主要財務稽核工作的系統問世。報稅準備是一項必須完全遵守複雜規則的工作，但是大部分消費者與小型企業的報稅準備工作，已經由 TurboTax 與 TaxCut 這樣的系統接手。至於企業報稅表，則有Lacerte、ProSystem、以及 UltraTax 等系統處理。
以上都可歸類為「渡渡鳥工作」，也就是只能坐以待斃，等著被科技取代的工作。好在我們手邊這類工作只會愈來愈少，還不至於全面消失。在科技影響最重大的領域，擁有最多經驗的知識工作者還能保住工作，至於入門等級的職缺再也不會出現。但是，為了你自己以及兒孫的幸福，我們建議你趁可以的時候，趕快遠離這些工作。
社會新鮮人愈來愈難找到工作
以上特點都能應用在大部分知識工作者身上。沒錯，電腦將會侵占你現在的工作，對於你目前度過一天工作的方式，電腦先是偷走一小塊，然後變成一大塊。架構愈清楚的任務，愈容易被機器侵占，或是由它們大幅提升生產力。工作將會以這樣的方式被拆解，未來只需要一位你的同事，就可以處理目前十個人執行的工作。
即使你正好是那位幸運的同事，工作還是會以接下來的方式消失：你的高度生產力代表下一代沒有受雇機會。這種程序被稱為「沉默開除」，也就是擺脫原本需要人手的工作。以放射科為例，即使在自動化尚未全面執行的地方，也已經引進電腦偵測系統，取代人類作為「第二雙眼睛」，執行乳癌與大腸癌檢查。這種緩慢但堅定的進程，尚未讓這種工作全面消失，但是機器已經取代足夠工作，限制了這個領域工作的成長，使得剛畢業的社會新鮮人找不到工作機會，同時說服其他領域的一流學生不要追隨他們的步伐。
沉默開除的最大受害者通常是入門級員工。即使支援知識工作的科技並不特別「聰明」，生產力的提升仍然會減少對無經驗員工的需求。以建築業為例，過去曾經需要大批入門級的建築師執行製圖工作，原因是藍圖或設計的小小修改，可能代表需要許多重繪工作。目前這類工作幾乎全由電腦輔助設計系統執行，進行製圖或設計工作的生產力因此大幅提升，這是近年來建築系學生難以找到工作的原因之一。喬治城大學教育與勞工中心2012 年發布的一份研究顯示，建築系畢業生的失業率為 14%，居所有科系之首。一篇《紐約時報》報導的標題說得很明白：「想找份工作？去上大學，但是別進建築系。」
更常見的狀況是，當太多人追求太少的工作，後果是對薪資造成沉重壓力。讓我們回想保羅．博德利與同事發現的知識工作者過剩現象，這代表有些受過高等教育的人士，必須屈就於在他們技能水平下的工作，迫使教育程度更低的勞工往下移動。因此，即使是能夠保住工作的人，也會面對薪資零成長的問題。對於由業餘人士執行的工作，這樣的問題一向最為嚴重。在音樂與寫作領域，想要賺到像樣的薪資一向不易，因為有太多人願意為了享受表達的快樂或展現自己的才能，從事這些工作。在紀錄片製作、籌備會議、體育分析等領域，也已發生這樣的狀況。誰曉得還有多少需要高度創意的工作，將來也會如此。
最後還有一個問題，就是你是否想要那份核心工作，成為眾多機器之中的象徵性人類，你很可能會非常孤單。這樣的狀況已出現在日本，大量使用機器人進行生產，造就出第一批只需管理少數員工的「無燈化」工廠。當費德烈克．修特（Frederik Schodt）研究 1988 年出版的《進入機器人王國》（Inside the Robot Kingdom）時，發現了所謂的「自動化孤立症候群」。年紀較大的員工對於能參與如此先進的作業感到自豪，新進員工卻發現難以從缺乏人際互動的工作找到意義， 因此「覺得像是機器人」，工作只剩下操作與編寫其他機器的程式。
本文經授權轉載自商業周刊出版《下一個工作在這裡！智慧科技時代，人機互助的5大決勝力》
責任編輯／郭丹穎
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