什麼關鍵能力你可以不必怕被AI取代？ – IBM藍色觀點

200多年後的今日，當工業4.0和人工智慧成為全球顯學，從藍領勞工到白領專業者，無不為自己未來的飯碗捏把冷汗。

牛津大學研究指出，未來十年內，有47%的工作可能被機器取代 ... 前瞻觀點 本篇引用 什麼關鍵能力　你可以不必怕被AI取代？ 新一波機器取代人的「盧德時刻」即將到來，我們只能束手無策？除了持續學習轉型、與科技協作的能力，什麼是機器參數永遠也學不會、人類才有的勝出關鍵？ 十九世紀工業革命時，在英國有一群激進紡織業工人，為了抗議工作被機器取代，搗毀工廠的紡織機，他們是「盧德主義者」（Luddites）。

200多年後的今日，當工業4.0和人工智慧成為全球顯學，從藍領勞工到白領專業者，無不為自己未來的飯碗捏把冷汗。

牛津大學研究指出，未來十年內，有47%的工作可能被機器取代。

世界經濟論壇（WEF）九月的未來工作（FutureofJobs）報告中指出，目前機器承擔了全球三成的工作任務，到2025年將超過一半。

新的「盧德時刻」似乎不遠。

面對機器，人類只能束手無策嗎？ 重中之重：科技協作的能力 重點是要如何面對新的變局，光靠學校教育，已經不能應付當今世界的迅速變化；靠單一技能保住飯碗的日子，也一去不復返。

面對變局，人們要有不斷學會新技能（re-skilling）的能力。

「千禧年出生的孩子明年就要進入職場，」企管顧問公司韋萊韜悅人才與獎酬諮詢總經理魏美蓉說，「他們畢業後做的工作，會有50%的工作內容和現在不同。

」 台灣萬寶華總經理吳璧昇也強調學習力的重要性，「因為領導者現有的成功模式，已經無法保證未來的成功，」他說，最好的例子就是十年前還叱吒風雲的諾基亞手機，現在已經不復當年。

企業與人才想在變遷之下生存茁壯，持續學習轉型是唯一道路。

未來職場最需要哪些能力？重中之重，是與科技協作的能力。

人工智慧只會取代部份人力，而非全部。

魏美蓉強調，未來人才和職能的關係將重組，某些工作的確將改由自動化完成，但同時新型態的工作需求會增加。

以銀行櫃檯服務人員為例，當轉帳、存款、購買金融商品都透過網路完成，櫃檯服務人員就要轉變成客戶關係經理，從人的角度提供機器還做不到的服務。

再以醫生為例。

癌症治療如果蒐集夠多病人和病歷大數據，能在一開始就找出最適合的治療方式，診斷會更有效率，但並不表示不需要醫生。

「醫師更有時間傾聽病患需求，表達關愛，」魏美蓉說。

創新工場董事長李開復在新書《AI新世界》也分析，包括醫生、導遊、理財顧問與酒保等處於結構化環境的工作，未來最有可能的演變方式，是由機器進行幕後分析工作，人變成跟客戶互動的媒介。

這些工作被機器取代的速度有多快，取決於企業改造職務內容的彈性，以及客戶有多願意跟機器互動。

人類必勝：愛、溝通與理解力 其次，是溝通、理解，同理心等軟能力。

「自動化程度愈高，溝通力就愈重要，」吳璧昇說，因為專業分工愈來愈繁雜，整合和互動的需求更高，機器之間可以交換資訊和參數，但是還無法取代情緒和感覺。

「懂得人在想什麼的能力，愈來愈重要，」他舉例說明，網路銀行都有機器客服，但客戶往往會希望找真人來對話，因為人才能理解另一個人的情感動機。

李開復在他的書中也提到，即使電腦聰明到能打敗世界棋王，但只有人類具有「關愛」和「同理心」。

轉型到人工智慧時代，不能繼續只把人類當成生產力公式裡的變數，而是要建立比以往更重視愛、服務與同理心的新文化。

這些軟技能，不是機器能輕易取代的。

哈佛大學教育與經濟學副教授戴明（DavidDeming）發現，近年在美國需求成長最快的職業，例如經理、教師、護理師、醫師、律師與經濟學家，都仰賴人際互動能力。

選才思惟也要改。

台大教授葉丙成的公司有個產品經理是職能治療系畢業，不是工程師，卻因為善於觀察人的需求而被重用。

全球趨勢：跨文化的團隊合作 此外，在全球化下，企業愈來愈重視跨文化團隊協作的能力。

全球最大半導體微影設備廠、來自荷蘭的艾司摩爾（ASML），四年前導入任務式辦公室（Activity-basedWorkplace），所有員工包括主管，沒有固定座位，根據協作計劃不同，旁邊的鄰居天天換。

走進開放式辦公室，隨處可見台灣工程師與各種膚色的外國同事，以英語互動、開會。

台灣艾司摩爾人資總監劉伯玲說，這麼做是因為艾司摩爾成長速度太快，六年前台灣員工不到1000人，現在已超過2500人。

透過重新安排辦公室空間，以及提供協作所需的軟體，希望創造一個適合激盪新思惟的環境。

「辦公室像圖書館，開放空間讓員工更有創意、願意跟多元背景的他人溝通互動，」劉伯玲說。

科技正在改變我們的工作和生活，但適應力是人類的強項。

我們不需要等程式設計師改變我們的編碼，就知道要隨環境變化而應變。

人類能發明出人工智慧電腦，也一定有能力適應新科技，並學習與之共同協作。

史丹佛大學人工智慧實驗室主任李飛飛就認為，機器深度學習只會量化分析還不夠，應該納入人文情感與社會元素。

她說，「人類無法計算巨量資料，卻很擅長抽象思考與創意，」兩者應相輔相成 以色列歷史學家哈拉瑞（YuvalNoahHarari）更認為，未來人類應該要變得「hackable」（能被改造），因為改變會持續發生。

「至少每十年要大幅重塑自己，」他說。

類似手機軟體，因應外界的變化，持續自我更新。

在未來的世界，我們不該退化成害怕機器大軍的盧德主義者，只怕沒有意願或能力持續學習與改變。