轉職工程師薪水高，我也該去學寫程式嗎？專家預測最不易被淘汰的工作是這 3 種

一談到對工作自動化的恐懼，通常大家會聯想到在工廠或倉庫中辛苦工作的工業機器人。傳統的觀點認為，工資較低、教育程度較低的藍領階級勞工面臨著來自科技的可怕威脅，受過至少大學教育的知識型勞工，或者換句話說，任何工作性質以智力而非勞力為主的人，仍處於相對安全的狀態。

然而現實的情況是，隨著人工智慧的進步以及被更廣泛地應用，白領階級的工作，尤其是以相對例行性的分析、操作、擷取或資訊交流為主的工作，將首當其衝被取代。

科技進步，工程師有可能比作業員更容易被 AI 取代

事實上，在許多情況下，從事資訊相關工作的白領專業人員，和從事需要在環境中執行實體操作的工作且受教育程度較低的工人相比，前者更容易被科技取代，因為這些角色的自動化並不需要使用昂貴的機器，也不需要克服機器視覺或機器人靈巧性等方面的挑戰；只要有足夠強大的軟體就能取代許多占用這些勞工工作時間的任務。再說，具備專業技能的勞工薪資通常比藍領勞工高出許多，因此砍掉白領工作的優點將進一步被放大。

雖然風險最大的仍是那些更例行性的工作，但重要的是必須意識到，可以被自動化的工作與被認為是安全的工作之間的界線肯定是動態的，而且會隨著人工智慧的持續發展不斷地改變並包含越來越多工作。

機器學習的興起代表著放手讓演算法去查閱大量數據並找出人類直接感知通常沒辦法發現的模式和相互關係，基本上這讓演算法可以自己編寫電腦程式。換句話說，機器學習的特質會讓曾經被認為是非例行性的工作轉變為現在易於自動化的活動。

編寫電腦程式碼的能力通常被視為解決技術就業市場崩壞的一種萬靈丹。那些在新聞業甚至採礦等產業失去工作的人總是被建議「學寫程式」。

學寫程式的機構如雨後春筍般出現，並且有許多人提議要求電腦程式課程應該是高中甚至更小的學齡的必修課。然而，事實上，編寫電腦程式肯定也會被即將破壞其他類型的白領工作的那股力量所影響。和客服中心一樣，外包工作通常是自動化的最前線，現在許多常規軟體的開發工作都已被外包到工資較低的國家，特別是印度。幾乎所有主要的科技公司都對自動化電腦程式編碼工具進行了大量的投資。

例如，Meta 開發了一種名為 Aroma 的工具，這項工具是一種由人工智慧驅動的「自動完成」工具，利用在公共領域龐大的電腦程式數據庫進行電腦程式編碼。美國國防高等研究計畫署也資助了電腦程式碼開發、除錯與測試的自動化研究。甚至是 OpenAI 的GPT-3，一個通用語言生成的系統，透過從網路上取得的大量文件檔案進行訓練後，也能夠完成一些例行性的程式編碼任務。

最重要的是，雖然學習電腦程式編碼可能會是一項有用且帶來良好收益的事業，但獲得這項技能就可以確保獲得體面工作的日子即將結束。對於普遍而言的其他白領階級職業也是如此。隨著科技開始侵入這些受過更多教育且高薪勞工的工作，不平等可能會變得更頭重腳輕，擁有大量資本的少數精英與其他人的距離會更遠。

哪些職業領域相對安全？如何與 AI 抗衡？

在過去的幾年裡，我幾乎走遍了每個洲，針對人工智慧和機器人技術對就業市場可能造成的影響做了幾十次演講。不管我身在哪個國家，我發現聽眾最常問的問題總是大同小異：什麼工作可能是最安全的？我應該建議我的孩子唸哪些領域的科系？

整體來說，答案可能有點明顯且令人不滿意：請避開本質上偏向例行性和可預測性的工作。這樣的工作顯然是近期人工智慧帶來的自動化將造成最大衝擊的領域。另一種說法可能是：請避開無聊的工作。

如果你每天上班都會面臨新的挑戰，並且在工作中不斷學習，那麼你可能身處於領先科技的良好位置，至少在可預見的未來是這樣。另一方面，如果你一次又一次地花費大量時間製作相同類型的報告、簡報或分析，你可能要開始擔心，並該考慮調整你的跑道了。

更具體地說，我認為在短期到中期最不容易受到自動化影響的工作落在 3 個領域。

1. 需要發揮創造力的工作

首先，真正具有創造性的工作可能相對安全。如果你總是跳出傳統的思維框架、想出創新的策略來解決無法預見的問題，或者創造真正的新事物，那麼，我認為你將能夠善用人工智慧作為你的工具。換句話說，這項科技更有可能輔助你，而不是取代你。

可以肯定的是，打造可以發揮創意的機器的重大研究正在進行中，人工智慧也將不可避免地開始侵入創意領域的工作。然而，我認為在可預見的未來，人工智慧將被用來放大人類的創造力，而不是取代人類的創造力。

2. 重視與他人建立深度關係的工作

第二個安全的領域包含那些重視與他人建立有意義且複雜關係的工作。這將包括例如護士可能與病患建立的那種同理、關懷的關係，或者業務人員或顧問提供客戶複雜建議時可能與客戶建立的那種關係。

請特別注意，我指的不是需要微笑以及和客戶友善互動等短期服務，而是那些需要更深入且更複雜的人際互動的服務。

同樣地，人工智慧也正在侵入這個領域，聊天機器人已經可以提供基本的心理健康治療，而且人工智慧在感知、反應和模擬人類情感的能力上都將繼續有重大的進展。然而，我認為機器要能夠與人建立真正複雜且多面向的關係還需要很長的時間。

3. 需要快速應變、解決問題能力的工作

第三類安全的工作包括需要在不可預測的環境中具有出眾的行動力、靈巧性和解決問題能力的職業。護士和老年人的照顧員屬於這一類，水管工、電工和機械師等技術產業從業者也屬於這一類。打造價錢合理且能夠自動執行此類工作的機器人可能還遙遙無期。對於那些選擇不走大學教育這條路的人來說，這些需要技術的職業工作通常是最好的機會。

然而，最重要的因素可能不是你選擇哪個職業，而是你在這之中如何定位自己。你在運動員或演藝人員身上看到的那種贏家光環或超級明星效應，可能會被強加在以前所有人的機會都均等的職業上。

即使人工智慧進步，具備強大法庭攻防技能或掌握能為公司帶來業務的客戶關係的律師，很可能會繼續表現亮眼；另一方面，主要從事法律研究或合約分析的律師，可能就處於較不樂觀的處境。

以個人而言，適應這種情況的最佳方法可能是選擇一個你真正喜歡的職業，做你真正有熱情的事情，因為這將增加你在該領域表現出色並脫穎而出的機會。展望未來時，純粹因為某個領域傳統上提供很多工作機會而選擇該職業，並不是個很好的選擇。

（本文出自《AI無所不在的未來》，高寶出版）