?到2020年，20%的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時將依靠人工智能。
?到2023年，人工智能將與人類程序員結(jié)合，創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50%傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”(即人機(jī)合作)工作模式——效率達(dá)到單個程序員獨自工作效率的兩倍。
?到2020年，在“AI-for-good”項目的企業(yè)中，員工留存率將提升20%，同時數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50%。
?到2021年，70%的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率，這將促使其中10%的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場所規(guī)章之中。
?在2020年，人工智能將實現(xiàn)工作機(jī)會數(shù)量的凈增長，雖然會淘汰180萬個就業(yè)崗位，但同時也會創(chuàng)造230萬個新的就業(yè)崗位。
到2020年，20%的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時將依靠人工智能。
金融機(jī)構(gòu)操作型員工的主要工作是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的工作任務(wù)。但非例行性的后勤工作對企業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響和商業(yè)價值更大。與此同時，人工智能技術(shù)有助于提高工作人員處理金融機(jī)構(gòu)后勤非常規(guī)性任務(wù)的能力。這對需要人工干預(yù)的復(fù)雜工作(例如財務(wù)合同審查和交易發(fā)起)大有裨益，因為人工智能可減少失誤并對下一步行動提出建議。
機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和自然語言處理(NLP)等人工智能技術(shù)接管了越來越多的非例行性任務(wù)并實現(xiàn)相關(guān)工作自動化。使用人工智能技術(shù)提高后勤工作效率將有助于提升員工工作量和提高員工(和客戶)滿意度。
人工智能在銀行例行業(yè)務(wù)及其價值鏈方面的應(yīng)用取得了極大的成功。在某些情況下，這會導(dǎo)致以縮減非必要職員為目的的裁員。這一事實使人們擔(dān)心后勤崗位將很快被機(jī)器取代。事實上，銀行機(jī)構(gòu)后勤崗位的減少大都源于機(jī)器人流程自動化(RPA)。例如，據(jù)某新聞網(wǎng)站報道，南非的萊利銀行預(yù)計將用軟件機(jī)器人取代3000個工作崗位。
然而，也有很多非例行性后勤工作將從人工智能應(yīng)用中獲益。具體例子包括財務(wù)合同審查和交易形成：兩者本質(zhì)上都需要人工參與，但人工智能的普及能極大地提高工作效率。使用機(jī)器人程序和RPA可減少工作失誤并去除冗余環(huán)節(jié)，從而提升后勤工作的價值。摩根大通的合同智能(COIN)項目成功應(yīng)用了NLP、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人技術(shù)和云基礎(chǔ)設(shè)施，以此減少批發(fā)合同中貸款業(yè)務(wù)條款的錯誤。
銀行對人工智能工具的應(yīng)用也有所增加。使用預(yù)測工具便是一個例子，相關(guān)領(lǐng)域的專家對工具的依賴度正變得越來越高。隨著此類工具慢慢滲透所有銀行價值鏈活動，業(yè)務(wù)人員將經(jīng)常需要依靠人工智能來提升工作效率和他們在企業(yè)和組織中的經(jīng)濟(jì)價值。
在銀行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)方面，預(yù)測認(rèn)為，人類應(yīng)主動控制人工智能工具，將其作為銀行工作的輔助。盡管預(yù)測結(jié)果較為樂觀，人們對這個行業(yè)的工作機(jī)會產(chǎn)生了高度的不安全感，對這個高收入、高學(xué)歷的行業(yè)就業(yè)保障不盡如人意。
到2023年，人工智能將與人類程序員結(jié)合，創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50%傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”(即人機(jī)合作)工作模式——效率達(dá)到單個程序員獨自工作效率的兩倍。
數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不斷推動著軟件需求增長。開發(fā)、改進(jìn)、修復(fù)和監(jiān)測這些系統(tǒng)的軟件工程師的工作效率有限，且面臨著與日俱增的工作壓力——即不斷滿足日益增長的軟件需求。
計算能力極大地推動了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用發(fā)展。機(jī)器學(xué)習(xí)專門處理異常檢測，傳遞推薦的觀點并預(yù)測行為和結(jié)果。反過來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的功能又有助于滿足對軟件工程人才和生產(chǎn)能力的需求。
人工智能將為傳統(tǒng)軟件工程活動提供四個關(guān)鍵領(lǐng)域的支持：
?系統(tǒng)開發(fā)
?迭代需求
?異常檢測
?預(yù)測性和規(guī)范性監(jiān)測
此類編程活動將越來越多地由人類軟件工程師和人工智能組成的“人機(jī)合作”模式完成，以應(yīng)對工程需求量的增長。這些“人機(jī)合作”將通過人類工程師和基于人工智能的機(jī)器的合作運作。
人機(jī)合作關(guān)系將存在多種形式，例如：
?過渡——由軟件工程師劃分人與機(jī)器的軟件工作任務(wù)，并確定兩者之間的過渡工作。
?協(xié)作——由軟件工程師對已確認(rèn)的工作任務(wù)進(jìn)行分類，不斷向機(jī)器傳輸常規(guī)問題的解決方案，并將非常規(guī)性任務(wù)交由工程師解決。
?啟發(fā)——企業(yè)利用人工智能發(fā)展軟件工程技能和人才。
?創(chuàng)新——機(jī)器的能力將進(jìn)一步提升，從而滿足已知的軟件工程需求。其結(jié)果將呈現(xiàn)給軟件工程師，以完成機(jī)器無法完成的工作，創(chuàng)新者和合作者共同取得更加重要和成熟的商業(yè)成果。
企業(yè)將利用“人機(jī)合作”模式滿足日益增長的復(fù)雜軟件和生產(chǎn)能力的需求。隨著人工智能對大量例行工作或重復(fù)性任務(wù)實現(xiàn)自動化處理，軟件工程將更具創(chuàng)造性，取得令人滿意的成果。軟件工程將有機(jī)會參與架構(gòu)設(shè)計、協(xié)作和創(chuàng)新，為日益復(fù)雜的新商業(yè)成果提供支持。
到2020年，在“AI-for-good”項目的企業(yè)中，員工留存率將提升20%，同時數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50%。
數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技能需求龐大，而相關(guān)人才仍然短缺。高德納公司相關(guān)分析結(jié)果顯示，僅在美國，就有超過23.6萬個數(shù)據(jù)和分析職位空缺，同比增長43%。超過一半的職位空缺需要半年以上的時間填補(bǔ)。據(jù)麥肯錫估計，到2024年，美國將有25萬個數(shù)據(jù)科學(xué)職位空缺。同樣的，歐盟委員會一份2015年報告估計，專業(yè)數(shù)據(jù)人員和專業(yè)分析員的職位空缺率達(dá)77%，且預(yù)計需求量還將增加160%。
教育經(jīng)費的增加和薪酬待遇的提高是應(yīng)對這種勞動力短缺的典型措施。不過，當(dāng)前正出現(xiàn)了一個新的機(jī)遇，讓抓住機(jī)會的企業(yè)可以脫穎而出，從而吸引并留住數(shù)據(jù)和人工智能人才。這個機(jī)遇就是“Data-for-good”(數(shù)據(jù)向善)項目，以及衍生而來的“AI-for-good”(人工智能向善)。
數(shù)據(jù)和分析通常用于提升業(yè)務(wù)績效、完善客戶服務(wù)和提高運營效率。在公共部門和非營利性組織中，數(shù)據(jù)和分析可能用于衡量項目和服務(wù)的影響力，或用于確保資金使用的透明化。然而，這些組織的數(shù)據(jù)和分析發(fā)展滯后，而私營部門的成熟度更高，通常能吸引更多人才。“數(shù)據(jù)、人工智能向善”的項目使私營組織能夠向具有社會影響力的項目提供數(shù)據(jù)、技能和技術(shù)等方面的支持。項目覆蓋范圍廣泛，包括：利用人工智能算法識別貧民中的領(lǐng)導(dǎo)者以改善HIV教育的成果;面部識別用于打擊販賣人口;自動圖像標(biāo)記幫助拯救野生動物;或在颶風(fēng)或洪水等災(zāi)難發(fā)生后利用人工智能進(jìn)行針對性救援。
“數(shù)據(jù)和人工智能向善”運動使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠利用、調(diào)整企業(yè)文化，使其成為吸引員工的決定性競爭優(yōu)勢。例如，將慈善事業(yè)作為工作核心的文化表達(dá)了企業(yè)奉獻(xiàn)全社會的承諾。顯然，這對員工和領(lǐng)導(dǎo)者的重要程度可能因地區(qū)而異，但“數(shù)據(jù)向善”應(yīng)用顯然是一項全球性運動。剛畢業(yè)的大學(xué)生在選擇就業(yè)單位和企業(yè)時越來越重視社會責(zé)任因素。高德納公司和馬里蘭大學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，女性學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和分析的首要原因之一，是希望為公司和世界做出貢獻(xiàn)。美世咨詢公司2018年的全球人才趨勢調(diào)查表明，最優(yōu)秀的員工選擇具有強(qiáng)烈目標(biāo)感的公司工作的可能性要高出三倍。但7600名調(diào)查對象中，只有13%表示自己工作的企業(yè)因“目標(biāo)導(dǎo)向使命”而具有差異化優(yōu)勢。
CEO和CIO們都明白實現(xiàn)數(shù)字化目標(biāo)需要更新企業(yè)文化。通過支持“數(shù)據(jù)和人工智能向善”的運動，他們可同時向員工和就業(yè)市場發(fā)出強(qiáng)烈的文化調(diào)整信號。上榜《財富》雜志“2018年50個最佳回饋社會企業(yè)”的50家美國上市公司中，有46家允許員工帶薪休假做志愿者。圍繞數(shù)據(jù)和人工智能向善的倡議也有助于促進(jìn)規(guī)范道德行為的社會氛圍。這一點如今變得越來越重要，因為在過去的一年中，對數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能有意及無意的濫用率都有所上升。
截至2018年，擁有“數(shù)據(jù)向善”項目的分析和商業(yè)智能(BI)供應(yīng)商比例達(dá)到三分之一，且數(shù)量持續(xù)增加。部分供應(yīng)商已開始實施用于特定目標(biāo)的專屬項目，如消滅瘧疾、癌癥研究和聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，而其它供應(yīng)商則選擇與Data Kind等集團(tuán)合作。供應(yīng)商當(dāng)前正著手制定捐贈項目和志愿服務(wù)時間表，并推動部分項目基金的建立。
許多專業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)分析服務(wù)公司都開展了“數(shù)據(jù)向善”的應(yīng)用項目。它們要求員工每年必須花費部分精力用在鞏固社區(qū)居民關(guān)系的項目上，并在招聘數(shù)據(jù)分析和人工智能專家方面取得了競爭優(yōu)勢。這些項目還可進(jìn)一步提升員工在新技術(shù)和新興數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)知識(例如，利用圖像識別和通話記錄減少販賣人口的犯罪率或?qū)l危物種進(jìn)行分析)。
到2021年，70%的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率，這將促使其中10%的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場所規(guī)章之中。
數(shù)字化工作場所的引領(lǐng)者正在積極部署虛擬助手等基于人工智能的技術(shù)、亞馬遜Alexa等“智能音箱”，或其他基于NLP的會話系統(tǒng)和機(jī)器人，以協(xié)助員工完成工作任務(wù)并提高工作量。
但據(jù)高德納稱，許多人工智能技術(shù)已經(jīng)達(dá)到預(yù)期過熱的頂峰。因此，在未來的幾年里，它們無法再滿足公司管理層和員工的熱切期望。例如，智能機(jī)器人和NLP需要5到10年的時間才能達(dá)到成熟期。支持客戶個人助理功能的無線音響(智能音響)、機(jī)器人技術(shù)中的機(jī)器學(xué)習(xí)和虛擬助手則需要2-5年的額外時間。這一事實將使得技術(shù)無法很好地運用到工作場所中，部分人員會因此拒用這項技術(shù)。
在消費技術(shù)領(lǐng)域，大部分客戶在與人工智能客服對話中顯得禮貌得體，但也有顧客出于娛樂或惡意的目的，以侮辱性語言測試人工智能客服的回應(yīng)。如果未對人工智能進(jìn)行測試設(shè)定，那么人工智能客服可能記憶并模仿用戶的網(wǎng)絡(luò)欺凌行為，從而導(dǎo)致數(shù)字騷擾事件。部分?jǐn)?shù)字騷擾是顯而易見的，因此相對容易被發(fā)現(xiàn)和喊停，但侮辱性語言有時可能比較隱晦，難以察覺。當(dāng)侮辱被恭維用語掩蓋時，即使是人類也很難聽出其中諷刺和挖苦的含義。
許多企業(yè)將不會在工作場所出現(xiàn)數(shù)字騷擾的問題，它們也無需在工作規(guī)定中新添任何內(nèi)容，用于規(guī)定員工與人工智能客服以及其它機(jī)器人進(jìn)行互動的步驟和過程。但部分人工智能的運用將產(chǎn)生意想不到的后果。2016年，推特即時通訊人工智能Tay給微軟帶來了一次災(zāi)難性的經(jīng)歷，整個人工智能市場都能從此案例上汲取教訓(xùn)。許多關(guān)于此次災(zāi)難性實驗的新聞報道稱，該通訊機(jī)器人學(xué)到了推特用戶“種族主義、否認(rèn)大屠殺、性別歧視”等內(nèi)容并進(jìn)行了應(yīng)用。
人工智能技術(shù)初期的表現(xiàn)令人失望。由于人工智能未能以有效方式對人們進(jìn)行回饋，人們大感失望，并口頭侮辱人工智能系統(tǒng)的案例和玩笑比比皆是。由于人工智能系統(tǒng)采用了新型互動方式，可能對此類侮辱性的話語采取不恰當(dāng)?shù)呐e措，即對這些話語進(jìn)行重復(fù)，并在與其他人工智能系統(tǒng)和人類對話時進(jìn)一步使用傳播。這將導(dǎo)致人們對人工智能技術(shù)更加失望，給人們帶來更加糟糕的體驗。
同樣，當(dāng)人們聽到他人辱罵人工智能系統(tǒng)時，開始會認(rèn)為這種行為可以被接受。1961年一項著名的社會心理學(xué)實驗——波波玩偶實驗，證明兒童能迅速模仿成年人身體攻擊和口頭謾罵等行為。在發(fā)現(xiàn)有人經(jīng)常粗暴的對待人工智能技術(shù)后，久而久之，員工也會認(rèn)為這種行為是可被接受的。最近的一些實驗也表明，隨著人們對人工智能技術(shù)的態(tài)度愈發(fā)惡劣，其對待身邊人類的態(tài)度也將變得惡劣起來。例如，Kate Darling在麻省理工學(xué)院媒體實驗室進(jìn)行了一項研究，其中研究者借助一臺會說話的玩具恐龍機(jī)器人證明了這種行為的存在。
針對由于人工智能技術(shù)不成熟帶來的侮辱性行為的滾雪球效應(yīng)，以及員工不良行為和侮辱性語言現(xiàn)象的日益頻繁所導(dǎo)致的工作環(huán)境狀況堪憂。員工參與度、斗志和生產(chǎn)率都會因此而受到影響。這些惡習(xí)還會滲透到員工與客戶之間的互動中，從而影響公司品牌和聲譽(yù)。
在2020年，人工智能將實現(xiàn)工作機(jī)會數(shù)量的凈增長，雖然會淘汰180萬個就業(yè)崗位，但同時也會創(chuàng)造230萬個新的就業(yè)崗位。
2020年將是人工智能行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵一年：相比在2019年創(chuàng)造的工作，人工智能將在這一年淘汰更多工作(主要為制造類工作崗位)。而自2020年開始，人工智能創(chuàng)造就業(yè)崗位的局面將出現(xiàn)積極逆轉(zhuǎn)，到2025年工作崗位凈增長數(shù)量將達(dá)到200萬。
人工智能影響就業(yè)崗位變化的數(shù)量因行業(yè)而異：醫(yī)療保健、公共部門及教育行業(yè)的就業(yè)需求將持續(xù)增長;而制造業(yè)將受到最嚴(yán)重的沖擊。
高德納對于人工智能對就業(yè)的積極影響充滿信心。而促使實現(xiàn)凈工作崗位增加的主要因素是人工智能技術(shù)的加強(qiáng)——人類與人工智能結(jié)合，兩者相輔相成。人工智能在全球范圍內(nèi)對就業(yè)的影響尚處于初級階段。
我們能自信地預(yù)測到2025年為止的就業(yè)動態(tài)變化趨勢，但2025年后我們很難預(yù)測新出現(xiàn)的行業(yè)和工作崗位，正如我們之前也很難預(yù)測智能手機(jī)、社交網(wǎng)絡(luò)以及廣告技術(shù)。然而可以肯定的是，與人工智能相關(guān)的就業(yè)崗位將自2020年起穩(wěn)步增長。此外，研究結(jié)果表明，在2021年，人工智能的加強(qiáng)將產(chǎn)生2.9萬億美元的商業(yè)價值，并減少62億小時的員工工作量，提升生產(chǎn)率。從長遠(yuǎn)來看，人工智能將降低人工成本在總收入的占比。然而，這一收入的部分將持續(xù)轉(zhuǎn)化為新工作，盡管這些崗位與那些被淘汰的崗位相比工作性質(zhì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不同，但工資水平卻更上一個臺階。
關(guān)于人工智能對失業(yè)和就業(yè)的影響，絕非三言兩語可以說清道明。所有行業(yè)都將不同程度上獲得省力省時的效益。僅有少數(shù)行業(yè)將面臨整體失業(yè)的狀況;一些行業(yè)在幾年內(nèi)就會面臨工作崗位凈減少;而大多數(shù)行業(yè)壓根不會遇到這種狀況。
如今，各行各業(yè)的公司均已開始推行人工智能。供應(yīng)商迅速抓住這一契機(jī)，在其現(xiàn)有產(chǎn)品中引入新的人工智能功能。資本投資導(dǎo)致了人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)。人工智能的大力發(fā)展是一個新現(xiàn)象，但人工智能本身并非如此。人工智能的效用早已在異常檢測、網(wǎng)絡(luò)安全、證券交易、醫(yī)療診斷、客戶滿意度、DNA序列劃分及其他諸多領(lǐng)域得到有效證明。盡管人工智能的應(yīng)用范圍十分廣泛，但大多數(shù)關(guān)于失業(yè)的危言聳聽的謠言都混淆了人工智能與自動化。在過去200年的時間里，自動化一直在推動生產(chǎn)率以及資本和勞動報酬的顯著提升。
不幸的是，關(guān)于自動化的爭論掩蓋了人工智能的最大效益，即人類利用人工智能實施決策的行為日益增多。個性化購物公司StichFix就是人類與人工智能合作共存的一個實例。Stitch Fix運用人工智能縮小市場上大量商品的選擇范圍，以適應(yīng)客戶的偏好，并將最終的商品選擇和個人風(fēng)格設(shè)定的權(quán)限留給了人類設(shè)計師。通過此舉，Stitch Fix為65位數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及數(shù)千名設(shè)計師創(chuàng)造了工作機(jī)會。公司在2016財年實現(xiàn)7.3億美元的收入。據(jù)《財富》雜志報告，Stitch Fix在2017年進(jìn)行的首次公開募股(IPO)價值達(dá)到30至40億美元。
人工智能對工作就業(yè)的影響每一年都不相同。高德納公司研究表明，在2018年，人工智能將帶來價值2000億美元的新收入以及76.8萬個新崗位。此外，同年，全球范圍內(nèi)的工作時長也將減少28億小時。在大多數(shù)情況下，人工智能的省時和高效意味著工作效率的提升。盡管工作量減少并非總意味著失業(yè)，但2018年仍將有94.3萬個工作崗位被淘汰。失業(yè)主要發(fā)生在需要中等技能的工作中，以須接受“在職”培訓(xùn)的工作為代表。低級別和低技能要求的工作會面臨一定的沖擊，但情況最終會逐漸好轉(zhuǎn)。
人工智能導(dǎo)致員工流失是一個新的現(xiàn)實問題。人工智能最終將淘汰數(shù)百萬的中級和低級職位。但同時，人工智能又將在各個層級創(chuàng)造數(shù)百萬的新職位，不僅限于高技能要求和管理層職位，還包括新的入門級和低技能要求工作。
去年對預(yù)測進(jìn)行的分析得到了持續(xù)的人工智能投資支持，這些投資主要集中于“自動化”而非“生產(chǎn)率”，因此導(dǎo)致了失業(yè)形式的裁員。而這在短期內(nèi)仍是大勢所趨，然而到了2020年人工智能創(chuàng)造的就業(yè)崗位數(shù)量將超過淘汰的數(shù)量。正如本文顯示，關(guān)于人工智能對其他行業(yè)(如銀行業(yè))和工作崗位(軟件開發(fā)師)等方面影響的分析中表明這一趨勢仍是主流。同時，這還將引發(fā)相關(guān)的道德爭論，并促進(jìn)人工智能應(yīng)用于造福人類——例如如何應(yīng)對失業(yè)和工作類型改變及其對個人、組織和社會的影響。
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