在人工智慧快速發展的大背景下，什麼樣的人類工作，最容易被人工智慧全部或部分取代呢？哪些從業者應該盡早做好準備，以適應或轉變到全新的工作崗位呢？
對此，我有一個「五秒鐘準則」，這項準則在大多數情況下是適用的。
李開復的「五秒鐘準則」： 一項本來由人從事的工作，如果人可以 在五秒鐘以內的時間裡，對工作中需要思考和決策的問題做出相應決定，那麼這項工作就有非常大的可能，會被人工 智慧技術全部或部分取代。
比方說，傳統意義上，在股票交易市場工作的普通交易員，只是扮演資訊輸入員或中間人的角色，在嘈雜、紛亂的市場裡，一面關注買方訴求，一面關注賣方訴求，所做的工作只是根據買家或賣家的指令，完成實際的交易操作。對於一樁交易能否成交，他們只需要關注具體數字和市場行情， 就能夠做出判斷。基本上，每個獨立判斷，只要花兩、三秒 就能做出。今天的自動化技術和人工智慧技術，足以完成這類簡單的仲介性質工作，而這就是今天在各大股票交易市場 裡，傳統意義上的交易員正大幅讓位於電腦的原因所在。
另一個例子是，在駕駛汽車的時候，人類司機根據路況所做的判斷，其實都是人腦可以在短時間內處理完成、立即做出反應的。否則，如果人類司機對路面上突然出現的障礙物、交通標誌、行人等的，無法在一、兩秒內做出即時反應，那麼駕駛的危險性必然大幅攀升。這其實也側面說明 了，汽車駕駛這項工作，需要的主要是快速感知外界環境、 快速判斷，並且快速回應的能力。這種決策能力符合「五秒鐘準則」，所以汽車駕駛工作終將被自動駕駛技術全面替代和超越。人工智慧足以在更短時間內，做出跟人類一樣或是 比人類還精準的判斷，將駕駛安全等級往上提升。
反之，如果你的工作涉及縝密的思考、周全的推理或複雜的決策，每個具體判斷並非人腦可以在五秒鐘內完成，那麼以目前的技術來說，你的工作是很難被機器取代的。 例如，新聞撰稿就有簡單和複雜之分。資訊報導類的新聞撰稿，在很大程度上，正在被人工智慧的新聞寫作工具所取代。比方說，在體育類、天氣類、財經類的新聞報導中， 人類記者做的通常不外乎簡單組合事實、報告情況，按照某些既定格式完成文本寫作。這種工作不需要複雜的判斷，可 以被機器取代。
但是，同樣是新聞類寫作，如果你所撰寫的是《紐約客》（The New Yorker）類型的深度評論文章，每篇文章都需要大量採訪為基礎，並且在原始素材之上，發揮作 者的歸納和推理能力，提煉出相對複雜的邏輯結構，設計出最適合主題的表述形式，這些工作每一項所需要的思考時間，都遠遠不止五秒鐘。有能力為《紐約客》撰稿的記者， 在未來很長一段時間內，根本不用擔心自己的工作會受到人工智慧的威脅。
當然，這裡說的「五秒鐘準則」只是個經驗法則，可以舉出許多並不符合這項準則的個例。例如，根據病人的化驗結果或醫療影像，對病人的病情進行診斷，這件事並不是一個醫生可以在幾秒鐘時間裡就能完成的。但隨著今天電腦視覺技術的發展，以及人工智慧在醫療領域的深入應用，人工智慧確實可以代替一部分醫生的工作，快速完成基於數據或影像的初步病情篩查。再比如說，雖然許多簡單工作，例如病人護理，在工作中不需要特別複雜的決策過程，但接受護理的病人，很多都會特別在意自己與護理員的溝通，像這種需要人與人交流的工作，就很難被機器所取代。
基於「五秒鐘準則」，我個人預測，從事翻譯、新聞報 導、助理、保全、銷售、客服、交易、會計、司機、家政等 工作的人，未來十年將有約 90％被人工智慧全部或部分取 代。如果就全人類的工作進行一個粗略的估計，我的預測 是，大約 50％的人類工作，會受到人工智慧的影響。
大部分工作將會發生轉變，而非消失
我曾向《人工智能時代》一書的作者，也是電腦科學家、 連續創業家暨未來學家卡普蘭提問，人工智慧將在不遠的將 來，造成人類多大範圍上的失業？由此引發的失業，會成為 一個嚴重的社會問題嗎？
卡普蘭的觀點非常明確：不是所有工作都會被人工智慧取代；相反，很多工作都會轉變為新的工作機會。
一個很好的例子，就是銀行的櫃員。過去，大多數的銀行櫃員，總是在做最基本的銀行交易。顯然，ATM 自助服務終端的使用，已經代替了一定數量的銀行櫃員的傳統工作。但有趣的是，銀行櫃員的雇員數量不降反升，這是因為 櫃員的工作轉變了。我們仍然管他們叫銀行櫃員，但他們的工作描述與二十年前相比，已經有了很大的不同。
在大多數情況下，銀行櫃員不是坐在那兒等著幫你取錢存錢。今天的銀行櫃員，已經成了銀行各類業務的銷售員。 你可以走進一家銀行的分行，跟櫃員就銀行業務展開交談， 他們可以為你提供所有幫助。這項工作已經不同了，但職位的名稱還沒有改變。技術讓銀行變得更加高效、更易擴展， 銀行可以開更多的分行，聘雇更多員工，在新的領域投資並 製造新的工作機會。
卡普蘭的這項分析，僅僅以銀行業過去幾十年間櫃員數量的增減為論據，可能會有些片面。我覺得，長遠來看，銀行是否總是需要那麼多客服人員，是值得商榷的。因為人工 智慧對提升客服人員效率的作用，必將愈來愈明顯。如果只考慮銀行內部的工作轉變，我認為，銀行櫃員數量在未來的 總體趨勢，還是會逐漸減少的。
事實上，工作轉變和遷移，不僅僅發生在一個行業內部，也許未來更常見的是跨行業的工作轉換。當銀行業不再需要這麼多客服人員的時候，這些人完全可以轉移到服務業，從事那些必須人與人直接交流的工作。未來，我們希望能鼓勵更多人參與人際間的交往互動，建立機器與人類的交流溝通模式，而這些對服務業來說至關重要。AI 技術能夠使未來的服務業，更被人們期待和尊重，也完全可以讓服務業接納許多從其他行業轉移過來的勞動力。
在卡普蘭看來，人工智慧可能取代的工作，大多擁有清晰的評估標準，工作業績可以客觀衡量。人工智慧無法取代的工作，通常需要人類做出決策，例如風險投資人仍然需要面對面和創業者會談，以確定投資意向。即便是高級教育背景的人，也會花很多時間來做重複性的工作，而這些重複性工作最容易被自動化。這可以讓那些高級人才，將更多時 間用於那些最能發揮他們的技能特長，最不容易被自動化的工作部分。
我認為在人工智慧時代裡，人類工作的轉型在所難免，但這更多意味著新的工作方式，而非大量的失業。我的大女兒在學服裝設計，在過去數十年裡， 因為技術的發展，特別是因為互聯網的普及，服裝設計這個行業，已經有了很大的變化。過去，學服裝設計的人，必須親自學習從材料、設計到剪裁的每一個細節，親自動手量體裁衣。但現在互聯網上，出現了不少設計師與服裝生產環節 之間的協作平台，透過互聯網進行分工合作，設計師只要負責設計款式，把設計圖發給服裝製造的上游廠商，廠商就會根據設計師的設計，完成服裝的實際生產。
在歷次變革中，懂得發掘美、展現美的時裝設計師，他的工作會因為需要人的想像力和創造力，所以不會消失。產業鏈上的其他相關工作，則會因技術的引入而不斷變化。不過，最終的結果不一定是從業人員的減少，更有可能的是服 設計、生產效率的大幅提高，生產成本的大幅降低。也就是說，失業問題未必會如某些人想像的那樣嚴重。 科技發展將造成一部分簡單工作、底層工作的消失或轉變， 但由此也會催生出更多新型、更需要人類判斷力和創造力的工作類型。
AI 只是人類的工具，科技本身不是問題，問題是我們 如何使用科技，以及如何圍繞人工智慧這樣一種革命性的新 科技，建立配套的社會和經濟結構，用制度來保障人人都可享用人工智慧所帶來的巨大收益，同時不必擔心失業等潛在風險。
本文經授權取材自天下文化《人工智慧來了》
責任編輯/鐘敏瑜
