最有可能被机器所取代（如果不是完全取代）的工作是由蓝领和一线服务员工所占据的，这些人工资较低，受教育程度也较低，从事的是死记硬背的工作，正如布鲁金斯学会（Brookings Institution）今年早些时候的一份报告所描述的那样。
但布鲁金斯学会今天发布的一项新研究对这一假设提出了挑战，至少当涉及到人工智能时是这样。它断言：“美国的白领高薪人士比如放射科医生、法律专业人士、验光师等等，可能无法确保端铁饭碗。”
事实上，布鲁金斯学会表示，“受教育程度更高、收入更高的员工将是受人工智能影响最大的人群。”
这个稍作修改的观点基于一个新颖的研究方法，由一位名叫迈克尔·韦伯的斯坦福大学经济学博士发明，他创建了自己的算法，将16，400项人工智能专利与政府官方职业数据库“O*NET”中描述769种不同工作的特定词汇进行了比较。
例如，韦伯在包括“度量，有效性”、“分析，数据”、“确定，市场”和“监控，统计数据”等与营销相关的专利中发现了动宾关系。
在相当大的程度上，这些术语反映了“O*NET”数据库中用于解释营销专家工作的术语。其中包括“衡量营销、广告、传播计划和策略有效性”、“收集和分析客户人口统计、偏好、需求和购买习惯的数据以识别潜在市场”、“监测行业统计数据并跟踪贸易文献趋势”。
这两套文本的高重合度表明，人工智能已准备好对某一特定职业产生重大影响。
布鲁金斯学会的数据显示，美国将有约2，500万员工受人工智能的影响最大，这相当于美国劳动力的15%。
除营销专家外，在可预见的未来，人工智能有望取得最大进展的工作还包括销售经理、电脑程序员和个人财务顾问。这四个领域的员工平均年薪是10.4万美元。
布鲁金斯学会表示，拥有学士学位的员工接触人工智能的几率是只有高中文凭的员工的7倍。亚裔美国员工和白人员工似乎比拉美裔或非洲裔美国员工更容易受到人工智能带来的变化的影响。
值得注意的是，这些最新发现并没有否定先前的警告，即年收入4万美元以下的大约1亿美国人中，有许多人承受着压力。
尽管过去由布鲁金斯学会和其他组织进行的研究倾向于将“自动化”归并到一起变成一个大类，但韦伯的方法有个优点，它将人工智能与威胁到低教育程度、低技能雇员的其他技术进步相区分，后者包括用于生产工作的机器人科学和做日常文书工作及服务工作的非人工智能软件。
布鲁金斯学会高级研究员马克·穆罗是这项新研究的合著者。他认为通过更谨慎地探究所有这些领域，就能清晰地发现，新兴技术将牵涉到劳动力市场的方方面面。他说：“肯定会有一次涉及我们所有人的大转型。”
韦伯的方法如此有吸引力的一个原因是，它利用人工智能包括自然语言处理来检验人工智能。因此，布鲁金斯学会表示：“我们能够完全依赖统计关联，而不是在很大程度上依赖专家预测。”
韦伯认为，从专利中获取信息比向一群学者或智库类型的人询问“他们认为人工智能能做什么”更为客观。
尽管如此，穆罗及其同事强调人工智能是个“变化中的目标”，因为计算机不断获得新的“智能”形式——计划、推理、解决问题、感知、预测，以及通过收集海量数据中的统计模式进行“学习”。
他们写道：“要梳理出人工智能的特殊天赋，还需要进行更多研究，不管是定性研究还是实证研究。”
即便有韦伯的洞见，布鲁金斯学会还是小心翼翼，不去推测人工智能将如何重塑职场世界。人工智能可能会蚕食大量工作。但许多甚或大多数人工智能应用程序最终可能需要人与技术协同工作。人工智能可能会产生需要人力和脑力干预的新职业。
卡耐基梅隆大学教授、机器学习的先驱汤姆·米切尔（Tom Mitchell）表示：“没人知道这将如何发展。这是个未知数。”
穆罗则比较乐观。他认为，无论如何，就目前而言，人工智能可以“更多地作为对白领的补充，因为他们受教育水平更高，更能适应变化。”
但韦伯对此不太确定。通过利用机器人和软件领域的旧专利申请文件并将其与“O*NET”数据库进行匹配，他对自己的模型进行了某种程度的“回溯测试”。结果是：从1980年到2010年，“我们看到就业和工资大幅下降”，韦伯说。
鉴于这一先例，随着人工智能取代大量人类员工，他补充说，“我绝对相信，高端劳动力市场可能会出现人类工作被取代，我们应该对此予以足够重视。”
波士顿大学法学院“技术与政策研究计划”（Technology & Policy Research Initiative）执行主任詹姆斯·贝森曾在荷兰监测到类似情况。事实证明，荷兰有个非常丰富的数据库记录每个公司在各种自动化上的花费是多少，从而能衡量自2000年以来大量引入新技术的公司的员工发生了什么情况，并与那些行动较慢的公司进行对比。
在去年2月发表的一篇论文中，贝森和其他三位学者证明，尽管荷兰的自动化并没有转化为大规模裁员，但它已逐渐留下印记，增加了员工离职的可能性，减少了他们的工作天数，使他们在五年里年收入降低了11%。
正如韦伯所指出的，研究还发现低技能员工并不比高技能员工更容易被“自动化项目”取代。贝森表示：“这对管理者和生产线上的员工都造成了影响。”
安东尼·德利马（Anthony DeLima）正实时关注着同样的趋势。作为全球商业与IT咨询公司Neoris的数字化转型主管，德利马为许多大公司提供关于如何最好地部署新技术的咨询建议。
他表示，“所有可重复的任务”，无论是在仓库中挑选商品，还是手工收集和处理数据，都已经在被机器接管的路上。与此同时，高技能职位离被人工智能颠覆也没多远了。
但这并不意味着所有从事这些工作的员工都会被解雇。相反，德利马说，他的客户坚持的似乎是他所谓“三分之一规则”：
三分之一受自动化影响的员工将被调到其他职能部门。
还有三分之一的人正在接受培训，以便安全、高效地与新机器协作（对工厂工人而言），或利用人工智能来增强思维、预测商业成果并在工作中更有效率（对于知识型工人而言）。
另有三分之一的人无法实现跨越，或者没有机会实现跨越。
德利马说：“这种转变要么太快，难以学到新技能，要么太复杂，总之不会太自在。”
能看到人工智能做出妥协的一个地方是Nsure，这是一家帮助客户购买合适的房屋和汽车险的数字化保险机构。Nsure表示，通过使用人工智能，它不仅能从十几家航空公司中找出最便宜的报价，还能挖掘出一系列数据库，提供刚合适的保险产品，这样人们就不会投保不足或投保过度。
去年夏天推出的Nsure发展迅速，向3，500多名客户销售保险。起初该公司只有少数客服代表回答有关其网站的问题，而没有任何持牌保险代理人。Nsure首席技术官库巴·斯卡巴尼亚表示：“我们一开始就计划一个人也不招。”
但几个月后，该公司意识到有5%到10%的客户渴望接到真实的保险代理人的电话。“他们想要和一个真实的人交谈，”斯卡巴尼亚说。
事实证明，仅有人工智能驱动的在线界面是不够的，Nsure现在已雇佣了3名代理人，远少于与其同等业务量的传统保险公司，但并非没有。
显然，人类员工的存在，不管有几个，可能是一种特征，而不是缺陷（bug）。
本文由“放牛班的秘密花园”编译自fastcompany
作者：Rick Wartzman，译者：Sail2008
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