在AI與自動化技術席捲各行各業,本文作者、MIT博士麥特.比恩指出,人工智慧雖提升企業生產力,卻也打亂了原本仰賴「專家帶新人」的技能傳承路徑,導致新一代技術人才能力養成受限。這種「技能斷層」在全球蔓延,不僅使職場新鮮人難以勝任複雜任務,也讓企業與組織面臨長遠的人才空洞與績效風險。本文節錄自《技能密碼》。
文/麥特.比恩
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現在許多職場因為科技的介入,硬生生隔開資淺員工與資深員工,也就是新人和專家。我們拚命追求生產力,卻打亂技能密碼的核心,但是挑戰、複雜性和連結三者缺一不可。如果這些元素不完整,未來我們該如何學習與智慧機器共事?
大家經常問我:「機器人會不會搶走人類的工作?」答案很簡單:「會。」
目前最完整的研究顯示,企業每添購一台機器人,大約會取代3到6個工作機會。然而,有一個問題比失業更重要:有多少工作、又有哪些工作正在改變?有一項長達40多年的研究,最後只發現一個規律:每當人類採用自動化或新技術,並沒有太多的工作消失。放到整體經濟來看,這些消失的工作根本微不足道,可能也就幾萬個而已。但是有更多工作因應新技術進行調整,這個數字恐怕是數千萬,甚至是幾億。因此這些從業者都要掌握新的工作方式,才能穩定完成任務。沒錯,學習才是目前最大的挑戰,因為工作模式改變了,這影響的是全球數十億人,而變化的速度正在加快。
回到克莉絲汀動手術的例子,看看一切會有什麼不同。她上次輪班是做傳統手術,後來經過6個月,她又把一位攝護腺病患推入手術室,不過這次迎接她的是一台巨大的機器人。機器人有4隻手臂,重達約455公斤左右,主治醫師將機器人連接到病患的身體。隨後他們脫下手術服,走到距離病患約5公尺的控制台,整場手術都是靠「遙控」。
克莉絲汀只能站在旁邊,看著主治醫師操控機器人的手臂,將病患的身體組織拉取並分離。
操作機器人的手術,有別於傳統外科手術,就像使用iPhone一樣簡單,醫師可以獨力完成整台手術。主治醫師也知道克莉絲汀需要練習,也希望給她機會,但也知道她的速度較慢,容易出錯,一旦讓她操作,就只能承擔風險。動作慢,就會拉長麻醉時間,徒增中風的風險;出錯了,出血量會更大,甚至發生更糟的結果。但是,病人的安全第一。因此這次克莉絲汀幾乎沒有機會接近病人的神經。4小時的手術,如果她能夠操作15分鐘以上,就要謝天謝地了,而且還只是切割脂肪這種非常簡單安全的環節。輪到她操作時,主治醫師只會在一旁大聲喝斥,一旦犯下大錯,主治醫師就會直接點一下觸控式螢幕,搶過來自己做,把她晾在一邊,感覺就像小時候戴著「我是笨蛋」的帽子,站在角落罰站。經過這樣的手術,她怎麼可能成為更優秀的機器人外科醫師?
結果就是,像克莉絲汀這樣的住院醫師,即使完成培訓,對機器人手術仍然缺乏信心,也沒有學到多少技術。後來,克莉絲汀成為外科醫師,第一次獨立操作機器人手術,卻在控制台上狂冒冷汗,動作斷斷續續,速度慢到不行,不小心燒壞和切除許多身體組織。手術團隊不發一語,氣氛相當凝重,人人面露難色。病人最後的失血量是她導師的10倍,原本只需要3小時的手術,硬生生拖到7小時。我在機器人手術室裡,親眼目睹一切,忍不住詢問克莉絲汀的外科主任,好奇這項新技術對醫師這一行的影響。外科主任非常憂心,雖然美國還是有精通機器人的明星外科醫師,但是絕大多數操作機器人的外科醫師手術實戰技能不足。他說:「我的意思是,這些人根本做不來。從來沒有真正操作過機器人,只有站在旁邊看別人做,看過電影,並不代表你就能當演員。」
這引發我的關注。然而,現在對機器人手術的需求正在瘋狂成長;很多醫院早就有手術機器人,還硬逼克莉絲汀這樣的新手醫師上場,反正她遲早得使用。2019年,《美國新聞與世界報導》(U.S. News & World Report)和《連線》(Wired)獨立調查此事,結果發現機器人手術培訓簡直就是「無法無天」,成果「糟糕透頂」。2022年,全球頂尖工程雜誌《科技縱覽》(IEEE Spectrum)也得出同樣的結論。許多人在接受機器人手術時,可能會遇到臨床訓練不足、手術經驗不夠,甚至對操作控制台沒信心的醫師。
光想都覺得可怕嗎?我也這麼覺得,但這只是開端。
外科手術和其他行業沒兩樣,也是拚命引進智慧科技,彷彿站在自己建造的火箭前,全力衝向嶄新的未來。而這種趨勢從數十個職業和組織開始蔓延,再來是數百個,最後影響全球,這正是我們面對的現實。我深入研究先導入機器人的領域,大概有數十個,從這些數據來看,許多職業原本依賴專家帶新人的學習模式,但是如今已經無法繼續。
頂尖律師事務所拚命壓低成本,但對一件事毫不手軟,就是投入人工智慧等技術,「支援律師的工作流程」。現在文件審閱已經開始自動化,菜鳥律師不再做這些工作,律師事務所連工時費用都省了,資深律師反而接手更多的案子,效率更高;客戶花的錢更少,律師事務所也因為縮減人手,賺得更多。結果菜鳥律師和資深律師完全隔開了,沒機會觀摩、沒辦法參與,更別說幫忙前輩分攤工作,從中學習。最近Law.com有一篇評論,嚴肅提醒大家:「現在新一代的律師,正在錯失接受培訓與專業發展的機會。」
再看看警察的例子,警察局也在使用人工智慧的預測工具,幫忙分配巡邏區域,如此一來,是否能有更多的時間打擊犯罪?對菜鳥員警來說,現實並非如此,他們必須處理文書工作,餵養這些系統,反而沒時間跑社區,和前輩一起學習。
至於高階金融的領域,資深銀行業者加碼投資FactSet和CapIQ等工具,以人工智慧輔助市場分析與公司評價。2021年,金融業獲利1千7百億美元,但是這種自動化也改變了工作流程,導致菜鳥銀行職員大多在製作例行報告,無法和資深職員共事,就連資深職員也表示:「(資淺員工)對市場趨勢和業務情況的理解力正在明顯退化。」從這些尖端產業來看,在人類學習與機器學習的交會處,專家和新人之間的連結正在瓦解。
關於這個問題,我從全球經濟各領域蒐集優質的數據,其中有很大一部分是我個人十幾年的研究,還有其他優秀的田野調查。除了上述的例子外,其他職業也受到影響,我還在持續補充,像是高等教育、線上人力平台、晶片設計、新聞業、資料科學、刑事司法、新生兒加護病房、公共教育、音樂創作、機器人學、開放式創新、航太工程、叫車服務、長途貨運、拆彈、無人機駕駛、餐飲服務、次級物流、放射學、營建業、財富管理、零售業、汽車工程、客服中心營運等。雖然這些行業用的智慧科技不太一樣,但是都有一個共通點,就是總會干擾專家與新人的連結,屢試不爽。
這個問題很嚴重,牽涉到數兆美元。
我來拆解一下:產業有需求,卻找不到人才,稱為技能落差(skills gap),最近有人估算,光是全球製造業,技能落差就造成數兆美元損失,把這個數字乘以所有行業,虧損會更驚人。
過去3年來,美國經濟諮商局(Conference Board)調查企業執行長最擔憂的問題,榜首始終是吸引和培養人才。
對勞工來說,這也是頭號問題,根據2020年德勤(Deloitte)調查顯示,有45%受訪者擔心自己的技能在3年內就會不夠用。
另一項LinkedIn的調查顯示,高達94%受訪者表示,只要公司願意重視員工的職業發展,就會選擇長期留任。
然而,我們因應這個問題的方式,似乎是在開倒車。2020年,我們在技能發展投入的經費,有5千億美元都用在正式培訓,包括課堂學習、線上自學課程,或是近來的手機短影音。
只有極少的資金,用來奠定我們最寶貴的技能,也就是無所不在的非正式連結。原本資源就已經少得可憐,再加上我們對這種連結的理解太落後,導致這一點資源也白白浪費了。
為什麼會這樣?因為人工智慧的好處太誘人,這些系統放大專家的能力,帶來更好的成果。
不然你試著說服那些資深記者、技師或主管,讓那些實習生回來磨練,允許他們犯錯、拖慢效率。克莉絲汀的故事及其他無數類似的例子,跨越各個產業、技術、時期和職位,不斷提醒我們這個問題。為了追求更好的成果、更高的效率、更大的利潤,我們設計出這些智慧科技,引導人工智慧的發展,並選擇投資哪些研究。但是我們正悄悄付出代價,損失高達數兆美元。
科技、技術及技能一直在變,專家和新人的互動關係也要與時俱進,畢竟工作需要越來越複雜的技能。試想,生在古羅馬時期的梅內拉奧斯,怎麼可能像我們一樣拿著「智慧型手機」,從羅馬的市場打電話、發送郵件或傳送照片給斯特凡諾斯?但是在以前,我們至少有時間適應。關鍵就在於適應的過程,仰賴專家和新人的合作,一步步建立必要的知識,以整合新科技、新技術及新的工作關係。只不過現在這種學習,變得越來越困難。這種全面的衝擊,勢必會打破數百年來專家帶新人的模式,讓許多寶貴的技能跟著消失,因為技能發展離不開挑戰、
複雜性與連結。新一代技術人才的能力正在下滑,組織也變得空洞。在這個關鍵時刻,一不小心,無論是個人或集體,都會喪失適應未來的能力。
節錄自:商周出版《技能密碼:MIT博士教你從似懂非懂到穩定輸出,把專業變事業的職能升級攻略》/麥特.比恩 著
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