雖然最終預測 AI 將促進美國經(jīng)濟，它還指出，「因為 AI 有可能替代一些工作，或降低某些工作的工資，自動化將增加教育和受過教育的工人之間的工資差距,可能增加經(jīng)濟上的不平等。」報告最后提出了進一步研究這個問題的建議，研究可能從研究技術(shù)如何改變工作場所開始，改變技能的本質(zhì)，甚至在傳統(tǒng)上與自動化絕緣的行業(yè)。例如，現(xiàn)在的銀行業(yè)務主要不是會計表，而是復雜的計算機模型。

自動化的空間

富國銀行的執(zhí)行副總裁 David Julian 表示，「龐大的模型對我們?nèi)绾喂芾砦覀兊臉I(yè)務有著巨大的影響。我們有數(shù)百萬的貸款，有些系統(tǒng)需要計算利息。」他還說，在更復雜的層面上，計算機模型可以通過計算和分析人類大腦無法測度的數(shù)據(jù)，來預測 10 年后房地產(chǎn)市場的損失。如今的銀行越來越需要工程師和數(shù)據(jù)科學家。他們需要構(gòu)建復雜的計算機模型，了解他們的內(nèi)部機制，這樣他們就可以對它們進行測試。

Julian 說，「我們可以很容易地測試輸入，數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)，測試我們得到的數(shù)據(jù)。但是要測試那個黑盒子是很難的。還有更多的依賴于那個黑盒子。我不得不雇傭更多有背景技能的人，他們懂得如何打開這個盒子，看看它是否在做它應該做的事情」。

這種轉(zhuǎn)向依賴計算機模型的轉(zhuǎn)變讓銀行爭奪人才。朱利安的風險管理團隊在三年內(nèi)從 550 名員工增長到 950 人，他預計每年還會再招聘 100 到 200 名員工，「他們非常非常搶手，極客們現(xiàn)在對金融機構(gòu)來說就是搖滾明星」。

曾經(jīng)遠離科技領(lǐng)域的其他職業(yè)也對它的來襲做出了反應。今天的媒體公司、廣告公司已經(jīng)招募了大數(shù)據(jù)和高級軟件的力量，以最大化頁面瀏覽量，并獲得更多的人眼球。「媒體行業(yè)是由機器人運營的。」廣告和營銷巨頭 Young & Rubicam 全球生產(chǎn)和伙伴關(guān)系執(zhí)行副總裁 Grant Theron 說。

Young & Rubicam 全球人才管理執(zhí)行副總裁 William Manfredi 認為，營銷本質(zhì)上已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)榻裉斓臄?shù)據(jù)分析過程，這是關(guān)于如何解釋數(shù)據(jù)來理解人們的行為。有什么見解?什么是創(chuàng)造性?然后是什么渠道?這些渠道越來越自動化。

「創(chuàng)造性想法的表達正在慢慢地被拉進自動化的空間，」Theron 說，當你點擊你的設備時，技術(shù)知道你的大量信息，讓它可以定制你所看到的瞬間。Manfredi 認為這比以往任何時候都更科學，而那些能夠看到這一過程的人，他們將在未來推動業(yè)務。

處理系統(tǒng)

與法律和廣告相比，像重工業(yè)這樣的技術(shù)部門似乎容易受到自上而下的自動化的影響。當 Pete McCabe 還是通用電氣運輸公司全球服務組織的副總裁時，他負責管理這家老牌跨國公司的服務部門，該公司負責建造、部署和管理重型運輸機械。

McCabe 的大部分權(quán)限都是復雜的軟件。例如，他的組織管理著 800 英里長的單軌鐵路的交通流量，決定何時分流列車，以優(yōu)化交付時間。McCabe 說，「我們有一些非常非常復雜的算法，可以在速度上提高 10% 的速度，并在準時和交貨的情況下改進。一條大鐵路每小時 1 英里的差值是 4 億到 5 億美元。」

在過去的幾十年里，像通用電氣這樣的工業(yè)巨頭越來越多地將他們的商業(yè)策略轉(zhuǎn)向軟件。他們不再依靠出售巨型火車或噴氣發(fā)動機或工業(yè)渦輪機來積累財富，而是通過監(jiān)控、診斷和優(yōu)化績效來獲得收入。從硬件轉(zhuǎn)向軟件的轉(zhuǎn)變降低了成本，提高了效率，并顛覆了員工所需的技能。McCabe 之前說過，99% 的勞動力都是機械培訓的，通過在電子、機械或暖通領(lǐng)域的貿(mào)易學校類型的教育。相比之下，如今他招聘的都是工程師、數(shù)據(jù)科學家和軟件程序員。盡管如此，McCabe 補充說，即使是在像數(shù)據(jù)科學這樣的高需求領(lǐng)域，領(lǐng)域特定的培訓是不夠的。根據(jù)他的說法，從根本上改變結(jié)果的問題，無論是生產(chǎn)力、醫(yī)療保健，還是其他地方，都將是系統(tǒng)問題。

例如，通用電氣最近著手解決的問題：在廣闊的平原上，狂風猛烈的陣風偶爾會以 90 度的角度擊打車廂，導致偏離軌道。這將威脅到公眾和環(huán)境的安全，通用電氣的電力業(yè)務已經(jīng)建立了一個模型，用來預測哪些樹木可能會在風暴中倒下，幫助公用事業(yè)公司提前將維修卡車定位。因此，盡管在內(nèi)布拉斯加州荒涼的平原上沒有風速表，但他的團隊決定應用這個概念來預測風吹過的問題。

McCabe 說，為了監(jiān)督像這樣的系統(tǒng)項目，他一直在尋找一個可以稱之為「四分衛(wèi)」的角色。「我能找到工程師，我能找到軟件人員，我能找到優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家，但很難找到一個能把所有的線索都拉到一起來監(jiān)督專家團隊的人」。這種整體的思想被各種各樣的公司所重視，而這就是所有公司都在尋找的管理者。

工作的想法

越來越多的管理能力，如跨功能，現(xiàn)在是入門級職位的要求。一些公司，如谷歌，甚至將其作為招聘過程的基石。「當你面試谷歌時，不只是在面試一份工作。」谷歌辦公室的工程總監(jiān)兼網(wǎng)站負責人 Steve Vinter 說，谷歌喜歡雇傭通才。面試過程評估求職者對廣泛挑戰(zhàn)的反應，而不是在任何具體的領(lǐng)域詢問他們：你認為怎么樣?你如何分析問題?如何開發(fā)算法?你如何衡量這些算法的性能?

谷歌的求職程序通過協(xié)作解決問題的活動來測試候選人。這種招聘制度的一個好處是，它衡量的是專業(yè)技能和良好的推理能力，也包括求職者的好奇心、他們對創(chuàng)新的本能，以及他們與他人合作的能力。

例如工作日每天的簽到，每個人都站在那里，談論白天要做的事情。他們中的一些人做的事情似乎是不相關(guān)的，但是通過告訴每個人你要做什么來發(fā)現(xiàn)他們之間的關(guān)系。

這種結(jié)構(gòu)化的意外發(fā)現(xiàn)得到了員工的支持，他們必須向團隊報告他們的日常進展，建立在同伴壓力的積極方面，同時也要求在概念化、綜合和交流思想方面有技巧。

Demo days 是谷歌業(yè)務文化的另一個特點，它是一種展示和講述，為那些非常有成就的技術(shù)人員展示他們的驕傲和求知欲，同時也是他們評估他人想法并創(chuàng)造性地建立在他們身上的自然傾向。這些人的品質(zhì)是谷歌驚人成功的一個重要組成部分，它彌補了數(shù)字和生活世界之間的差距。展望未來，人們?nèi)匀恍枰谰唧w的知識體系在工作場所是有效的，但當智能機器在很大程度上提高信息的時候，單靠這一點是不夠的，員工必須也隨之表現(xiàn)出更高層次的思想。

關(guān)鍵和系統(tǒng)思考

批判性思維的定義在某種程度上是流動的，我們可以說它需要以一種巧妙的方式分析想法，然后將它們應用于有用的方法。

要做到這一點，一個人需要能夠觀察，反映，綜合，想象概念和信息，并傳達結(jié)果。簡而言之，批判性思維是我們在教育中所做的許多事情所期望的最終產(chǎn)物。在關(guān)鍵思想的保護傘下，機器正在變得越來越好，包括觀察和交流。但他們并沒有抓住所有的機會。

因此當一名律師考慮了一場棘手的合同糾紛，并想出如何讓客戶獲得勝利的位置時，當一個營銷人員制作了一個網(wǎng)站的內(nèi)容，讓眼睛盯著屏幕的時候，他們就在使用專屬于人的認知能力。因此，批判性思維仍將是數(shù)字時代人類工作的基石。

同樣地，系統(tǒng)思維涉及到在各個領(lǐng)域中看到機器可能能夠單獨地理解，但不能以集成的方式進行分析。考慮到它們的復雜性，概念化的系統(tǒng)似乎是一項任務，數(shù)字頭腦比人類更適合這個任務，而且我們確實依賴計算機來理解復雜的網(wǎng)絡。

但計算機無法決定如何處理這些信息。例如計算機可以模擬氣候變化，但它需要人類來設計和制定政策來阻止它。在被風吹脫軌的情況下，計算機可以幫助工程師團隊預測何時可能發(fā)生，但他們不能為項目提供所需的不同的人才，給他們方向，解釋發(fā)現(xiàn)的更廣泛的影響，并決定如何實施改變。一臺計算機在一開始就不會有這個項目的想法，只有人類才有這種創(chuàng)造力。

因為批判性思維和系統(tǒng)思維對于未來的人類雇員是至關(guān)重要的，所以我們必須通過現(xiàn)在的教育來灌輸他們。大學將不得不發(fā)展培養(yǎng)學生認知能力的方法，如果他們希望維持他們古老的社會契約，為畢業(yè)生提供充實、富有成效的生活，并產(chǎn)生新的知識。為了與智能、先進的機器競爭，我們需要理智地思考推進高等教育的問題。