重複再重複的低度努力的終點為何?——AI要取代的是人,還是不夠像人的你?

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘

記得小時候曾經上過功文數學,說是上課其實也不太像,通常都是被帶到像是民宅的小空間裡,不斷地練習一本本的數學題目,只要寫完後就拿給兩個老師幫忙對答案。如果該本完成了,就再拿下一本繼續寫。據說功文數學當初的目的就是要讓小朋友習慣數學,並透過熟能生巧的練習,克服對於數學的恐懼感。

但是密集重複練習的結果,往往只增加了運算的速度,但是碰到學校綜合不同運算方式與解法的應用題,就好像是一直在練習高速公路直行開車的初學駕駛一樣,碰到路面寬度不一又有多個轉彎會車的山路時,彷彿原本習得的記憶與技能彷彿又被砍掉重練一樣。

低度努力終究解不了複雜的職場應用題

在職場上,其實也有許多工作就彷彿是小時候上的不知所以的數學課,即便不斷地重複與練習,都只是低度努力,就像是一些據說會被AI取代的工作,單純的資料輸入與檢核、制式化地查找資料與回覆、只整理資訊但缺少分析的工作,就像是那一本本寫完、對完答案就不管的數學題本,最終只是讓自己成為了一個運算稍微快一點,但依舊弄不懂解題邏輯的人。

職場的應用題,其實都脫離不了與人協作與因應不同情境的適應能力,就像是人工智慧趨勢專家李開復曾說過的,具備創造力、同理心與靈巧力的人,將大幅減低被人工智慧(AI)取代的機會,而職業類別像是心理師、職能、物理治療師、醫護人員、小說家、老師、領導者(擅長激勵員工的管理者)等。

綜觀以上,這些職業特性都具備與人互動、情緒共感甚至是需要針對不同需求客製化的特色。當自動化取代了純粹勞力後,人類所追求更高層次的享受反而不是效率,而是能讀懂自己的服務,就像是Netflix片單、私廚還是管家,人類會越來越厭倦一體適用的廣告與服務,而是希望取得更有人味,更像由自己服務自己的服務。

效率至上過時了?或許你需要的是更像自己的服務

那些我們曾以為被視為值得稱道工作優點的效率、精確與數量,終究無法敵過AI運算的演進速度;我們小時候所仰望,可以記下幾萬個數字的金氏世界紀錄保持人,終究無法靠著這些數字解決人生大多數的問題;而世界上有許多事,只消幾秒鐘就可以Google得出前因後果之後,人類該拿自己怎麼辦呢?

回到我們現在的工作,當產業趨勢隨著科技更迭,當大家都在不停預測著AI所掀起的第四次工業革命的影響,預測有多少工作會流失?或許我們更應該思考的是,在自己30-40年的職涯當中,我們願意多付出多少心力,去培養效率之外甚至是尚未被創造出來的工作所需能力?

或許人類集體所能產出最棒的發明,就是更善用我們所身為人對於世界的感知,以及與他人建立關係的能力,透過對話、溝通、理解與共創,運用創造力、同理心與靈活力,我們可以一起打造出更涵融多元文化、更像「人」的世界,而不只是完全仰賴有問有答,用許多華麗的辭藻填充對話,卻無法單純陪你開心與難過的人工智慧。



職涯像是不同目的地的旅行,每次路上收盡的風景都是未來人生的養分,願每個人都有自己一段美好的旅程!Bon Voyage!
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我們都有在網路上購買東西的經驗,像是3C電子產品這種外型、規格皆為標準化的產品,消費者只需要比較品牌、功能與價格,通常就可以決定購買。但是換作需要搭配消費者本身身型、膚色、膚質與天生樣態的產品,像是衣服、鞋子、化妝品等,許多人可能都有過照片上Model穿起來很英倫風,但自己買來穿怎麼穿就是制服風
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從小到大的正規或義務教育,讓我們大多數人至少出社會前,從幼稚園到大學畢業都經歷了至少近20年的學習歷程。然而,在出社會後,往往才是學習為什麼學見真章的開始。當AI已經可以學得比我們還快、更有架構,更能旁徵博引時,我們又該如何學呢?
英文有個片語是「Go the extra mile(多走一英里路)」,意指為了獲取成功而付出額外的努力。對於消費者來說,店員所提供預期以外的服務或甚至資訊的指引,都可以讓再普通不過的購物體驗,在離開賣場前的最後一站,多了些正面的印象跟溫暖。
隨著少子化讓大學入學人數一年比一年少,當大學學歷成為標配,加上產業缺工,看起來即將步出校園的學生,只要一出校園應該就有工作機會。然而,企業搶人才的手,也從即將步入社會的新鮮人向下延伸到實習生甚至是高中職學生,實習成為了學生進入企業的前哨戰,也是步入職場的試紙。
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