與機器人共舞 如何不被取代？
自動櫃員機取代銀行出納員、各式軟體取代基層會計人員、無人直升機取代快遞員送包裏……，未來是個藍、白領工作被改寫的時代。
美國哈佛大學教授列維（Frank Levy）與莫奈恩（Richard Murnane）兩人，最近發表的研究報告《與機器人共舞》（Dancing with Robots）裡，正是針對這個問題，指出了許多重要的趨勢。
兩位作者指出，隨著電腦速度與功能的升級，電腦將幾乎可以執行所有依照邏輯規則運作、或是標準流程就可以找出答案的工作。
工作者如何能在這樣的巨變中，持續茁壯，保有像樣的工作？
《天下》記者前往美國波士頓專訪列維，他將告訴讀者，在與機器人共舞的時代，工作者該具備什麼樣的能力，為自己而戰。以下為採訪摘要：
問：《與機器人共舞》裡，提到科技和自動化對工作者的影響，它會影響所有的工作嗎？
答：到目前我們所了解的，科技並不是影響所有工作者，但會影響事務性、按部就班的制式化工作。
你可以想像這是工作食物鏈──工作先是被外包，接著被電腦取代。
現在有不少企業試圖將尚未制式化的工作「制式化」，最好的例子是亞馬遜，它把購書的流程制式化，或在工廠裡設計很有效率組裝器具的機器人。
但有些非制式的工作，電腦做不來。舉例來說，目前無法設計出機器人可以搭電梯、下樓，跑到街角的咖啡店買咖啡。電腦仍無法處理過於複雜的情境，這表示要無人車開進繁忙的城市，還需要很長時間。
我們無法確定電腦取代工作的速度、廣度有多快，但很多人努力將更多工作制式化，交由電腦代理。
問：在這樣情況下，未來工作怎麼區分？白領或藍領工作，誰比較沒保障？
答：從電腦化的角度來講，就是「制式化的工作」與「非制式化的工作」。不論白領或藍領工作，只要是很制式化的，就容易被取代。
我舉個例子，在美國複雜的健保制度下，有個工作是醫院臨床編碼員（clinical coder）。
編碼員會把醫師撰寫的診斷騰寫，並仔細檢查醫生做了哪些療程，哪些是可以被給付的。這其實是很制式化的白領工作，如今這工作已經漸漸被取代了。
另一方面，水電工（plumber）是個藍領工作，看起來好像很制式化，但你要有能力讀懂每個家庭不同的管線，這是很不制式化的工作，你得去了解這個管線怎麼接到另一個管線。像這樣的工作，是無法被電腦化的。
顛覆想像 職場版圖大震盪
問：我們無法用過去的經驗和描述來思考工作內涵了？
答：是。你有白領工作，卻是電腦可以做的工作；但我們又看到水電工拿不錯的薪水，而且還一點不擔心被電腦取代。
未來薪資的對比會更明顯，還有對工作的安全感，會讓你重新對藍白領工作有不同的想像，也會重新檢驗過去對藍領工作的歧視。
問：人們開始意識到這些改變了嗎？
答：好問題，但我也不知道答案。
這有點諷刺，我覺得，去思考工作被電腦和科技取代的議題，有點像人們在一九八○年代思考地球暖化一樣。證據持續出現，你覺得好像有事情在發生，但不知道它會影響多大、何時會來臨。
這有點像晚上穿越墳場，吹口哨壯膽，就覺得幽靈會被趕走。從某種角度來看，這就是我們對待工作被電腦取代的態度。我們會說：「對，這實在太可怕了，但我不想去想它，還是去踢足球吧！」
問：我們該怎麼調整工作將慢慢被取代的可能？
答：這的確是會慢慢地發生。我們要做的事就是──調整步伐。
電腦不會取代我們所有的工作，但它們會取代我們部份的工作。
我給你一些例子，像是銀行出納員，二、三十年前，自動櫃員機就開始操作部份出納員的工作，像是收錢、存錢；但同時也因為自動化，銀行可以開拓更多分行，接觸更多消費者。
這些分行仍有些工作無法被自動櫃員機取代，所以還是增加了工作機會。
重點是，
工作者要隨時願意調整工作的內容。
只會死讀書 只能領死薪水
問：教育應該很難跟上快速變化的就業市場，老師該教些什麼？
答：過去學生從高中畢業，即使沒有上大學、即使他們一週只有一堂寫作課或兩堂數學課，他們還是可以找到工作。像三十年前，修車大部份教的是機械，打開引擎蓋，知道線與線的連動，你就能把修車技巧學起來了。
但一九八○年後，事情開始變化。
汽車業開始大量運用電腦，好的修車手得運用測試工具、得讀懂數字、學會閱讀關聯性，如果你閱讀能力不好、不能理解因果關係是什麼，是解決不了麻煩的。
所以教育必須要給學生更多非制式的工作或專案工作，讓學生真正知道如何讓一件事變得有意義。
問：學生或工作者未來該怎麼自我學習？
答：基礎的技能，主要是你要能
掌握數字、你要能閱讀。二十五年前，在這個國家，你可以找到一份即使不用閱讀就能做得不錯的工作，但這不再會存在了。如果你不能閱讀，那麼你只能做最低薪的工作。
解決問題是更上一層的能力了，我認為人們開始了解、並嚴肅面對，要能從不同地方尋找訊息，不能再仰賴一本書，然後照本宣科。
你得學得更多、學得更快，而不幸的是，你得在工作之後，學會更多新東西。
能力見長薪資卻凍漲？
問：如果人們可以做更多非制式化的工作，他們生產力及薪資是否會同時提升？
答：生產力會提升，但薪資不見得。
生產力是透過每小時的產出來衡量。在過去，工作者要同時處理制式和非制式化的工作，現在人們得從事更多非制式化的工作，因為電腦已能做許多制式化的工作，這就是為什麼生產力會大幅地提升。
但我們沒有足夠的機制跟制度，來處理生產力提升後，人們所得能相對應提升的情況。
美國過去十到十五年，生產力提升了，可是只有高階的薪資增加很快，其他薪資一點都沒有變化。這也強化了階級的差異。
十五年前，美國有很多工會，但過去這十五年來，勞工沒有談判籌碼，工會變得很單薄，沒有力量。而現在勞動市場是供過於求，如果你要加薪，雇主會說：「你知道嗎？市場上有很多人可以取代你、做你的工作，我不可能加薪。」
不過，未來十年，戰後嬰兒潮會退休，就業市場人口不會成長太快，這也許會減緩薪資不漲的問題。
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職場變化：決策重於聽命執行
1960-2009年美國工作機會變化指數（以1960年為基準值50）
《與機器人共舞》的作者們共同研究1960到2009年，近五十年間美國工作機會的變化。發現有些工作的需求上升，有些則快速消失。他們將工作分成五大類型，包括：
● 處理新訊息：獲取或解讀新訊息，以用來解決問題，或影響決策判斷。例如，遠端電腦維修。
● 解決非制式化問題：如醫生診斷病情、廚師開發新食譜。
● 制式化手工：執行有一定規則可循的勞動工作。例如，生產線上的包裝。
● 非制式化手工：執行不容易被規則化的勞動工作，因為牽涉到視覺判斷、肌肉控制，如卡車司機、健康照護等。
● 制式化認知工作：執行有一定規則可循的認知工作，例如，製作支出報告、計算稅收等。
根據他們的研究，過去這半世紀以來，工作需求上升最快的類型，依序為處理新訊息、解決非制式化問題、執行非制式化手工；反之，快速消失的類型則包括：制式化手工、制式化認知工作。（見表）
人類心智的優勢在於「彈性」，可以處理、整合不同訊息，例如，會計師透過閱讀數字，分析財報；農夫觀察天空，判斷會不會下雨；廚師用舌頭嘗味道，他們透過處理這些訊息，決定接下來採取的行動，或是更新對世界的認知。
電腦的優勢則在於速度和正確性，而非彈性。
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如何教未來人才？
解決孩子在工作相關知識與基礎技能上的落差，是每個國家亟需面對的挑戰。在《與機器人共舞》裡，作者提供三個解決之道：
● 在學齡前五歲時，就要盡量縮小貧富差距造成的教育落差，尤其是認知能力與社交情緒能力。透過良好的幼稚園課程與社會福利計劃，協助這些小孩。
● 更
重視國語文與數學教育。因為今天所需要的基礎技能更需要這方面的知識與能力。
● 中學需要更多元適性發展，提供學術發展課程外，也要
提供技職發展的課程，要更重視技職教育。研究顯示，有些學生在設計良好的技職課程學習下，呈現出來的英語和數學能力，跟一般高中生一樣好。
天下雜誌550 期文章 「與機器人共舞 如何不被取代？」
作者 / 李雪莉、許芳菊 封面故事 | 出版日期：2014/06
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