近年来，随着人工智能技术变得越来越强大，应用越来越广泛，人们对于人工智能技术将如何影响工作和职位越来越关注。麻省理工学院斯隆管理学院的Erik Brynjolfsson最近撰写了一篇论文，试图对这个乌托邦想法或是世界末日预言提供一个更加细致入微的探索。

论文指出，人类的工作不太可能被机器颠覆或取代，更可能的情况是特定工作岗位将被替换，但Brynjolfsson承认某些工作可以更多地实现自动化。

“我们的调查结果表明，在关于人工智能影响的辩论中需要转变：从共同关注工作岗位全面自动化和普遍的职业替代转变为重新设计工作职位和重新设计商业实践。”Brynjolfsson说。

 人工智能发展的真实状态

Brynjolfsso认为，关于人工智能的许多古怪预测是基于对该技术不切实际的期望。事实上，许多人都在假设人工智能即将全面到来，而现实是我们还有很长的路要走。

如今的人工智能技术只是应用在非常狭窄的领域。当然，这并不是说这些狭隘的应用并不强大，不会对世界产生深远的影响。这些技术正在诸如图像和语音识别、自然语言处理、预测分析等行业领域中发挥重要作用。

从目前这种情况的基本现实出发，研究人员随后对人工智能能做什么以及不能做什么进行了调查研究。他们开发了一个具有23个问题的评价量规，用来衡量工作或任务是否适合当前的人工智能功能。

研究人员表示，“企业的管理人员都可以采用这种方法，如果他们考虑将机器学习应用于任务，那么这个评价量规应该给他们一些指导。其实有很多工作和任务都适合机器学习，而且大多数公司实际上只是在做表面文章，没有更加深入的应用。”

 职业对于自动化的敏感性

这个研究团队使用美国劳工统计局的数据来了解通常构成工作的任务类型。这与牛津大学研究人员Carl BenediktFrey和Michael Osborne使用的方法类似。麻省理工学院的研究人员认为，这使他们深入了解了大约900种不同职业的自动化风险。

实际上，这种分析与经济学家弗雷和机器学习专家奥斯本早期的研究非常相似，其中有一个明显而重要的区别。牛津大学确定的职业可能会使实现自动化的某些任务相混淆，而整体工作都会实现自动化。麻省理工学院的研究团队对此有自己的观点。这为他们的分析提供了更加现实的观点，发现许多工作和任务可能会被人工智能改变，但整体工作替代的可能性更小。相反，变革将是任务的重组，而不是工作岗位的替代。

例如，放射科医师将成为一个徘徊在十字路口的职业，因为已经证明许多人工智能应用在基于医学扫描图像快速且准确地诊断各种状况方面是有效的。大多数这些应用程序都比放射科医生更快、更准确，这导致许多人预测他们的工作将在技术进步的冲击下消亡。然而这不太可能，因为有26个不同的工作职位与放射科医生相关，并且虽然分析医学图像非常适合人工智能，但在人际交往技能方面并非如此。

Brynjolfsson表示，“在几乎每个职业中，有一些工作职位可能受到影响，但也有许多职位不会受到影响。”

这可能会需要员工的技能与工作要求更好地匹配，机器学习被用于其本身非常适合的工作，而人类需要放弃一些职位，做其本身非常适合的事情。

如果我们能够对技术所带来的变化作出合理而成功的回应，那么对技术影响有更真实的理解的能力是至关重要的。毫无疑问，这种研究有助于做到这一点。