THE FUTURE OF EMPLOYMENT: HOWSUSCEPTIBLE
ARE JOBS TOCOMPUTERISATION?
作者：
Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne
Abstract
We examine how susceptible jobs are to
computerisation. To assess this, we begin by implementing a novel methodology
to estimate the probability of computerisation for 702 detailed occupations,
using a Gaussian process classifier. Based on these estimates, we examine
expected impacts of future computerisation on US labour market outcomes, with
the primary objective of analysing the number of jobs at risk and the
relationship between an occupation’s probability of computerisation, wages and
educational attainment. According to our estimates, about 47 percent of total US
越高薪、需要教育程度與技藝越高的職務，越不容易被電腦取代
工作能否保不保得住，主要和以下兩項因素有關
1.職務內容task content of employment
2.能不能外包offshoring of information-based tasks to foreign worksites(不需要在特定地點執行、不需要面對面)
科技的演進和勞動市場的變遷(結構性失業)
A HISTORY OF TECHNOLOGICAL REVOLUTIONS AND
EMPLOYMENT
一般教科書普遍將失業分為摩擦性失業、結構性失業與循環性失業三種。
18世紀前的工匠生產(craft production)到了19世紀變成分工與機器組裝的大量生產(mechanised assembly lines)；動力從水力與燃煤蒸氣變成電力
in combination with continuous-process and batch
production methods, reduced the demand for unskilled manual workers in many
hauling, conveying, and assembly tasks, but increased the demand for skills.
勞動藍領取代工匠職人，另外electrification contributed to a growing share of
white-collar nonproduction workers.造就大批間接人員與職務(辨公室從工廠分化出來).
整個18~19世紀市場不斷擴大、生產消費與生活型態一並改變This pattern was, by the turn of the twentieth century, which not only contributed
18世紀是機械的專業吃香
19世紀是電力的專業吃香
20世紀是電子電機的專業吃香
21世紀是軟體與人工智慧的吃香
被取代掉的職務
電話接線生
裝配線工人(被機器人取代)
bar-code scanners and cash machines取代掉批發零售收銀、銀行櫃員甚至登機櫃檯
近代科技演進
THE TECHNOLOGICAL REVOLUTIONS OF THE
TWENTY-FIRST CENTURY
電腦與計算的邊際成本越來越小，越有誘因使用電腦自動化取代人工
Machine Learning (ML), including Data
Mining, Machine Vision, Computational Statistics and other sub-fields of
Artificial Intelligence (AI), in which efforts are explicitly dedicated to the
development of algorithms that allow cognitive tasks to be automated. In
addition, we examine the application of ML technologies in Mobile Robotics
(MR), and thus the extent of computerisation in manual tasks.
把非例性的任務透過良好定義來標準化與自動化
有明確的目標、標準與測量指標，就能夠透過演算法把任務交給電腦運算或機器執行
呵呵，想到公司成會、資材與IT人員常常抱怨ERP/MES程式有問題，必須要手動去調整與去除bug
突然覺得其實bug不是在電腦程式中，而是在這些彷彿活在19世紀工廠工人的腦袋中（這些人某種程度而言，可謂是把資料與程式搞複雜=>讓老闆也搞不請楚，以保障自己的工作權...What can I Say ?!）
許多高階主管夸夸而談的策略與複雜困難決策，其實都可以透過機器學習來代勞(人下棋已經贏不了電腦、很多時候所謂的正確決策與策略其實是運氣跟歪打正著)
It can thus be argued that many roles
involving decision-making will benefit from impartial algorithmic solutions.
疾病的診斷也可以透過電腦
In health care, diagnostics tasks are
already being computerised.
稅務與法律規定也可以透過電腦(不見得要聽相關專家的說法=>一般大眾也很難判斷律師的好壞與水準功力)
computerisation is entering the domains of
legal and financial services.
感測元件、圖像/語音辨識，讓電腦的功能更加強大(物聯網、智慧家居、改變整個公司內部的物料管理與外部供應鏈)
（功能上可行，大概只差在成本與經濟效益上是否可行）
更佳便利的人機介面，也讓電腦的應用門檻大降低
Advances in user interfaces also enable
computers to respond directly to a wider range of human requests(各種語音助理)
衍生的大量資料，其實是另一個待開發的寶藏
如何定義與分析職務內容
The task
model revisited
精細的製錶零件組裝
雙手的協調伸展
窄小空間與尷尬作業姿勢
創意與原創想法
音樂舞蹈藝術創作
感知他人的情緒、作為緣由
調停不同的想法與意見
說服他人改變行為與想法
提供他人情感上的支援支持
不同職務的不同面向與可被電腦取代性
不同行業的被取代可能性
研究附錄把702個職務被取代性由低到高排列出(0:不可區代、1:可被取代)
緊急應變指揮官(Emergency management director)與救災第一線指揮官(First-Line Supervisors of Police and Detectives)分居不可被取代性的第三位與第十位
不可被取代的職務有牙醫、牧師、心理治療師、護士、幼稚園老師
安衛人員（Health and Safety Engineers, Except Mining Safety Engineers and
Inspectors）與環工技術人員（Environmental Scientists and Specialists, Including Health）分居103與113位
相對極可能被取代的職務
對照看李開復老師的金字塔論點，會更清楚
https://www.inside.com.tw/…/06/04/kai-fu-lee-speech-for-ntu…
摘錄：
有關人工智慧未來的三個想像圖：金字塔/魔法棒/愛心⋯⋯
金字塔
金字塔頂端的人叫做創新者。
AI 優化某一個領域的精確度，遠超人類，但是 AI 是不會創新的。
金字塔第二層是各行業的專家。
這包括了各垂直領域的頂尖專家和各行各業專業人士。雖然我認為大部分記者會被 AI 取代，尤其是財經新聞、體育新聞 AI 今天已經比大部分記者寫得更快，更好，而且不會犯錯。但是 AI 肯定無法寫出比高希均教授更好的經濟評論。雖然 AI 已經開始寫小說，但是 AI 肯定寫不出比龍應台更好的散文。雖然 AI 可以在炒股方面打敗絕大多數電視上的股市名師與名嘴專家，但是 AI 無法取代我們創新工場對科技趨勢預測和早期投資的眼光。
在 AI 大量取代重複性工作的時候，被取代的人怎麼辦呢？
我認為工作結構金字塔的基層，80-90％的就業機會將是：人與人之間的服務業，這群人在我們的生活中扮演不可或缺的黏著劑：服務、參與、聯繫、情感。這些都是 AI 不能做的。當未來人有了更多的時間，人們會希望能有更貼心又有人情味的服務，和真正用心做出來的產品與服務。比如說，餐飲業的從業者會把餐廳的經營收拾工作交給機器人去處理，把時間用來研發更具特色的美食，店主人也更有空能跟上門的客人聊天交朋友。再舉個例子：在中國大陸的家政服務領域，開始有了細分，甚至有些高收入的服務。比如說，上門廚師、按摩師、換季疊衣師、孕婦需要的有：月嫂、育嬰嫂、甚至還有催乳師。
魔法棒
想像一根魔法棒。我想跟大家分享我特別喜歡的一句話，是英國科幻小說家亞瑟‧克拉克所說的：「任何先進的未來科技，都會帶來和魔法一樣的效果。」無論你是否是主修技術，你應該開始把 AI 視為引領未來的超強魔法，你要用它不斷升級進步，才能在你的專長領域中發光發亮。你可以把 AI 想像成 Internet，我們過去 20 年的生活體驗已經被網路全盤改造，下一個 10 年將會被 AI 改造。這也代表，無論你專長在哪一個領域，都要成為第一個善用 AI 工具的人。
有了 AI 這支魔法棒，你有責任去解決困難的問題。不要浪費時間做那些機器很快就能勝過人類的事。有了 AI 這支魔法棒，你有責任做更有智慧的職涯選擇。不要只追求時下看來很酷的流行工作，選擇能改善社會和世界的工作，選擇能幫助人們而不貶低他人的工作，選擇有同理心和愛心的公司企業，而不加入透過不法獲利壟斷市場的公司。
有了 AI 這支魔法棒，你有責任重建台灣和世界的連結。你們的世界觀應該不止於天天上網彼此點讚或轉發八卦。要多上有養分的英文網站，讓自己的英文更加進步，每天吸取國際知識時事，認識和你同一個領域、同年齡層其他國家的優秀年輕人在做些什麼、關心什麼。
愛心
的確，AI 在許多分析型的工作已經明確的擊敗我們，AI 勝過人類的領域只會一個個增加。但是，工作能力並不是我們之所以成為人的原因。身為人類的獨特之處，是因為我們有愛的能力。在 AI 分擔了繁重的理性工作後，醫生終於有時間到家裡去探病，有時間和我們說話。這種愛心醫生不僅使我們感覺更人性，更有信心，而且也會產生安慰劑效應，增加病人康復的幾率。
這有可能解決我前面提到 AI 取代人類工作的問題。「愛心醫生」的人數將超過現在的醫生人數。失去工作的人可以去做傳播愛和分享經驗的服務業，無論是做熱情的導遊、貼心的飯店禮賓人員，或是風趣的調酒師。有了這類全新的「愛心服務專家」職位，將會創造出許多新的人情味服務業工作。它們不一定是「職業」，也可以是在孤兒院或養老院的志工類工作。
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