5月25日消息，据BBC报导，更加多的公司于是以开始引进智能机器，以代替效率低落、成本高昂的人类雇员。那么有关自动化你必须理解哪些东西？以及它不会对你的工作导致什么样的影响？用于坚硬而灵活性的手指，这条机器手臂可以晃到货架上捡取苹果，然后将它用力放进篮子中。接着它又去继续执行其他任务，比如搬到酸橙、所取胡椒等，它禄不知疲倦，也会责怪。

这就是英国在线餐馆Ocado正在测试的原型机器臂。由于形状点状或更容易损毁，这些杂货店少见的食品在Ocado的仓库中往往必须人类工人纸盒。但是该公司于是以谋求用于机器人技术，它可以辅助仓库中的人类安全性地已完成工作，而且速度更加慢，成本更加较低。

Ocado并非唯一执着用于“自动工人”的公司。在医院、律所、股市中，许多公司都在做到某种程度的事情。

问题是，这些“自动工人”不会对人类导致什么样的影响？它不会影响到你吗？BBC Future Now栏目专访了多名专家，聆听他们的观点。有些人的观点十分乐观，担忧机器人有可能偷走人类工作，这不会知道再次发生吗？哪些人的工作正处于危险性中？你的工作五年后不会变为什么样？这些问题的答案可能会让你大吃一惊。中产阶级陷于危险性研究报告表明，美国47%的人类工作正处于被机器代替的危险性中，英国大约有35%工作受到自动化威胁。

在发展中国家，自动化的威胁更高，约2/3的工作都被自动化威胁着。但是机器偷走人类工作的众说纷纭并不精致。美国加州大学洛杉矶分校的金融学教授巴格·乔杜里(Bhagwan Chowdhry)称之为：“自动化以前早已再次发生过。

”他认为，在工业革命期间，工厂中就曾经常出现过自动化，许多机器替换了人类纺织工人。那么这次有什么有所不同？乔杜里说道：“它不仅不会影响到蓝领工人，许多白领工人也无法独善其身。”很多时候，我们指出低工资、较低技能的工作最危险性，比如仓库工人或出纳员。但是自动化也不会影响中等收益的工作，比如书记员、厨师、办公室职员、保安、初级律师以及检察员等。

这些正处于“火线”上的工作被代替早已令人深感忧虑。但牛津马丁技术与低收入方案牵头主管凯尔·本尼迪克特·弗雷伊（Carl Benedikt Frey）说道：“更加令人担忧的是转型带给的阵痛。我们看见，大部分被自动化代替的工作地必须不具备某种有所不同的技能，而关键挑战在于保证那些经验丰富的被替代者需要寻找有意义的事情去做到。

”那么，这些于是以谋求自动化工作岗位的公司在道德上有义务协助工作被代替的员工自学新技能吗？未来工作答案有可能某种程度是公司有这样的义务，学校某种程度应当充分发挥出有自己的起到。在技术变革如此较慢的世界里，我们当前的教育结构有可能早已仍然限于。美国麻省理工学院“数字经济倡议”计划主管埃里克·布莱恩乔尔夫森（Erik Brynjolfsson）警告称之为：“我们担忧的是，我们的教育、培训以及政治制度无法跟上技术变革的速度。

最后，很多人有可能被落在后面。”布莱恩乔尔夫森与Ocado首席技术官保罗·克拉克（Paul Clarke）都指出，学校教育必须教授学生如何应付AI和机器人普遍不存在的世界。值得注意的是，我们还没改良教育、培训以及政治制度。

在工作场所，员工们也大大被拒绝自学新的技能，而不是整个职业生涯都不须要转变。乔杜里回应：“工作和自学之间的差异可能会显得更为模糊不清。我们目前将它们分离看来，即有些人工作而不必须自学，有些人则专心自学而不工作。我们必须挣脱每周工作5天的传统制度，而是要将60%的时间用作工作，40%时间用作自学。

”对于大多数人来说，这有可能必须展开根本性的思维改变。管理咨询公司麦肯锡和Company的研究表明，只有将近5%的工作能通过现有技术几乎构建自动化。原因是我们的工作过于过多样化和多变，机器人根本无法胜任。忽略，两家机构预测约60%的工作岗位，1/3的工作将被转交机器已完成。

这将意味著，我们大多数人仍然必须专门从事自己的工作，但工作方式将不会大幅度转变。辅助人类自学如何与机器人协商工作也是必不可少的。麦肯锡公司高级合伙人詹姆斯·曼伊卡（James Manyika）说明称之为：“我们可以将重复性的工作转交机器已完成，解放出来的人类则可以去做到更加有价值的工作。

这有可能对工资产生极大的上行压力，因为机器将分担起所有艰难工作。这也意味著，更加多人将在技术辅助下工作，为此竞争有可能更为白热化。

”但是这里也不存在更大的问题。除了收益减少、中等收益工人面对潜在失业影响外，政府本身也有可能面对许多基础性问题，比如税收增加、反感投票减少等。幸运地的是，仍然有许多工作不能由人类来做到，机器无法胜任。比如新加坡研究人员得出的最差相比较，他们于是以尝试教授2个自动化机器臂装配平板纸盒的宜家椅子。

虽然用于了最先进设备的设备，但是这两个机器仍然无法很好地已完成最基本的任务。对于机器人来说，即使从恐慌的部件中区分有所不同物体也是个极大挑战。在近期测试中，2个机器人用了1分半钟才顺利将导管放进椅子腿中。

而这还意味着是家具装配的最基本工作。哈维斯（Hawes）说明称之为：“当你想要让机器人装配家具的有所不同部件时，将不会遇上确实的挑战。

机器人可以加装好宜家的抽屉，但为衣柜装配某种程度的抽屉却很艰难。因为零部件有所不同，即使有些组装步骤完全相同。

人类则没这样的问题。

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