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重构而非替代,AI将如何影响我们的工作?

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 盖雅学苑 • 2023-04-12 16:20:08 来源:盖雅学苑 E5207G0
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作者|汪亮 来源|盖雅学苑(ID:thinkwithgaia)

注:汪亮,北大纵横管理咨询集团高级合伙人,人才发展研究院院长。本文来源于汪亮先生在2023狮山人力资源论坛上“重构而非替代,AI将如何影响我们的工作”的主题分享。

人工智能这个话题最近太火了,几乎每天都有财经杂志谈ChatGPT的影响。除了好奇,大家似乎也有点沮丧:完了,人类未来的工作都被机器替代,我们没事可干了。

作为一个管理咨询师,我一直在关注这个话题,我隐隐地感觉这个问题似乎没有被说透,今天跟大家分享一下我的思考。

我们先从一道MBA的面试题说起。

我长期担任上海某家高校MBA的面试官,大家都知道MBA的面试相当紧张,如何在极短时间内用几个精准问题去测试这个学员的才智?

我经常问的一个问题是,假设未来人工智能的水平又上了几个大台阶,请问你的工作会发生哪些变化?

听到最多的回答是这样的:老师,我觉得我的工作不会被替代,可能有一些简单重复的操作性工作会被替代掉,但是有很多复杂的、有技术含量的工作是不会被替代的。

这样回答是正确的,但很难拿高分。

“我的工作中有一部分会被替代,有一部分不会被替代”,这里只用了一个动词“替代”。似乎技术对工作的影响只有“替代”这一种可能,要么被替代,要么不被替代。

其实只要稍微想一下,就会发现这种思考方式是不合适的。人类科技发展了几千年,如果它的影响只是替代和不替代,那所有的工作早就都被替代了,人人都会失业,事实显然并非如此。

从ATM机看工作的演化

那如何思考技术、AI对工作的影响呢?我们可以从一个已经快要走到生命周期末尾的“新”技术——ATM机来观察。

上世纪70年代,ATM机刚被发明出来,美国银行业一片惊呼:完了,要裁员了。因为大家去银行无非是存款、取款。既然可以直接在ATM机上操作,那就不需要柜员了。事实真的如此吗?

数据显示,1985年,银行业的柜员是48.5万名,到2002年,ATM机的数量从6万多台增加到35万多台,银行柜员52.7万,为什么人数不减反增?

因为银行的营业部配置了ATM机后,单个营业部需要的柜员人数是减少了,但同时也意味着,新开一家营业部需要的成本更低了。于是乎美国的银行营业部遍地开花,原来不可能开营业部的地方都开了营业部。而每个营业部还要配三个柜员,于是柜员的人数反而增加了。所以,科技对工作的影响并非是替代或不替代那么简单。

而现在,99%的银行操作都可以通过手机掌上银行完成,营业部也不需要了,是不是更不需要银行柜员了?

2017年,美国关闭了八千多个线下营业部,但数据显示,美国银行业的雇员总数始终保持在200万左右。中国的数据也差不多。四大国有银行的员工数量在最近几年略有减少,但总体数字基本稳定。

这又很奇怪,营业部没了,银行柜员人数却没有减少。

这是因为,银行为客户提供咨询服务的岗位,从前台柜员,变成了后台客服人员。而客服也使用AI系统,为了开发这样的系统,就需要程序员,需要运维人员。

所以,技术对工作的影响绝不是简单的替代,我们的工作一直在演化。

AI如何重构我们的工作:替代、增强或创造

《德勤2023全国人力资本趋势报告》中,开篇就有这样一句话:岗位走向终结,技能将替代岗位,成为员工和工作的连接点

这个思路我非常赞成。过去,我们囫囵地把一个岗位相关的工作聚集在一起,看作一个整体。而分析AI的影响,就需要先打破这个观点。

第一步,把岗位击碎,对任务做极致的分解。以银行柜员的工作为例,把柜员的所有工作颗粒化到每一项任务、每一个动作。

有一个非常好用的工具,ROIP模型(Return on input performance),可能未来的人力资源工作者经常会用到,它体现了绩效输入与对应的价值回报之间的关系

根据ROIP模型,我们可以将主要的工作模式分为四大类:

对于避免错误这类工作,如果什么都不做,产生的价值是负数,但只要做出一个基本动作,就能迅速地把价值拉到0,它没有创造更多的正向价值,只是回归到0。

比如进入工地要戴安全帽、开车要系安全带,如果不做这些动作,就会把自己暴露在一个重大风险当中,价值也就是很大的负数,而只要带了安全帽、系了安全带,你的价值会立刻回到0。

对于价值恒定这一类工作,当我们什么都不做的时候,你产生的价值是0,只要你稍微做出一些基本动作,你产生的价值会迅速拔高到一个稳定恒定的值。

比如说擦桌子,擦一遍基本就干净了,再认真一点擦两遍,桌子特别干净。擦十遍也可以,但是没有产生更高的价值,这个价值是平稳的、恒定的。大多数体力劳动,操作性工作都属于这一类。

线性增长这一类工作,我们拿写文章来说,小学生编故事,高考写作文,曹雪芹写《红楼梦》,都是在写文章,但不同的人水平不同。水平越高,收入越多,他取得的价值就越高,这个价值甚至没有上限,一直在平缓地往上走,这就是价值的线性增长。

指数级价值增长类工作,例如微信刚发明出来的时候,与微信类似的产品有很多,好多人都在做同样的东西,但只有张小龙成功了。

一件事情即使有100个人在做,1000个人在做,但前面999个人做出来的东西没有任何价值,只有第1000个人做成功了,这个价值就是指数级的,这一类工作就叫做指数级价值增长。

以此模型为基础,我们可以分析出银行柜员的每一个动作、每一项任务属于哪一种模式:接受客户存取款的需求,确认客户账户有钱,点钱给客户,这些都是基本操作,属于避免错误;描述推荐其他业务,是有技术含量的,就属于线性增长模式;向管理层提出其他合理建议,则属于典型的指数级增长模式。

然后,我们需要分析工作的行为特征。

这项工作是重复性的还是可变的?是可以独立完成的还是需要交互的?是属于体力劳动还是脑力劳动?越是可变的、交互的、脑力劳动,就越不容易被替代。

在银行柜员的各项工作中,欢迎客户属于重复性的、交互的脑力劳动,而鼓励客户交谈,则属于可变的、交互的脑力劳动。重复还是可变直接关系到AI对工作的影响结果是什么,是替代还是增强,还是创造。

在所有分析的基础上,我们可以看到,科技对工作的影响至少有三种:

机器直接替换人工,比如银行柜员的存取款工作,完全可以通过ATM机实现。

现在的很多工作在AI的帮助下有可能会做得更好。回到刚开始的那个问题,为什么科技发展了几千年,今天的人依然没有失业?因为人的能力一直在被增强。

这段视频发生在BMW的工厂,大家可以看到,机器在搬运零件,而人做的是更精细的工作:把滚珠精确地放到目标位置上。机器可以完全把人替代掉吗?

不能说完全不可能,但至少短期内成本可能会有点高,所以我们更多看到的是人和机器的合作。这位员工不再需要搬运很重的零件,只需要集中在更精细的动作上,她的能力是被增强的。

在AI高速发展的今天,这些科技增强人类的案例非常多。

再比如,我坐飞机的时候,一位戴着Google Glass的空姐来送餐,她可能会直接问:汪先生,今天还是咖啡吗?她是怎么知道这些信息的?因为她戴了Google Glass,通过我坐的位置,登机牌的信息以及面部识别,她能够立刻知道我的名字,也能知道我过去五次航班上点的都是咖啡。戴上Google Glass的空姐,她可能认识你、知道你的偏好,她的能力是被增强了。那空姐有可能被替代吗?短期内不太可能,因为服务还讲究温度,冷冰冰的机器无法提供有温度的服务。

科技还创造出很多新的工作内容,在只有马车的时代,我们很难有汽车维修工这样的工种,这就是由技术发展创造出来的新工作。

再比如,大家都知道人工智能是需要被训练的,训练本身就产生了大量的新工作。

现在有一个新的岗位,叫做数据标注,工作内容就是在一幅幅图片上,把物体框出来,告诉人工智能这是摩托车,那是路灯,那是汽车。所以人工智能创造的并不都是高大上的数据工程师岗位,也有大量的为人工智能服务的基层人员。

ChatGPT的网页上有一个contributor(贡献者)界面,很像电影结尾的鸣谢所有工作人员,里面有相当多的新岗位,比如新功能发现师、新奇能力发现师等等,非常有意思。

数据标注工作

我今天演讲主题是“重构,而非替代”,我们的工作正不断地被科技重构:替代一部分,增强一部分,又创造出了新的部分。

大家如果感兴趣,可以尝试把公司的关键岗位细致地拆解一下,分析看看每个岗位上的每个动作,人工智能是如何去增强、去创造。

编者按:本文转载自微信公众号:盖雅学苑(ID:thinkwithgaia),作者:HRthinker 

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