隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的機械自動化過程，銀行和保險等行業(yè)的后勤工作崗位不僅在數(shù)量上逐漸減少，而且在形式上也在發(fā)生改變。“半人馬智能”（即人機合作智能）在軟件編程等核心工作領(lǐng)域逐漸興起。它將人工智能與人類能力相結(jié)合，形成一種共生關(guān)系，推動生產(chǎn)率的顯著提升。

出于對人工智能可能造成的大規(guī)模失業(yè)以及所帶來對監(jiān)控行為的擔(dān)憂，業(yè)界日益興起關(guān)于組織部署人工智能方式和原因的激烈的倫理性討論。員工希望得到商業(yè)巨頭及負(fù)責(zé)人作出“AI－for－good”（人工智能向善）的承諾和保證。盡管從短期來看，人工智能替代人類工作的趨勢有所加劇，但越來越多證據(jù)表明，人工智能通過創(chuàng)造新的就業(yè)崗位和改善當(dāng)前崗位現(xiàn)狀從而大幅提升生產(chǎn)率。

到2020年，20％的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時將依靠人工智能。

到2023年，人工智能將與人類程序員結(jié)合，創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50％傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”（即人機合作）工作模式——效率達(dá)到單個程序員獨自工作效率的兩倍。

到2020年，在“AI－for－good”項目的企業(yè)中，員工留存率將提升20％，同時數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50％。

到2021年，70％的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率，這將促使其中10％的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場所規(guī)章之中。

在2020年，人工智能將實現(xiàn)工作機會數(shù)量的凈增長，雖然會淘汰180萬個就業(yè)崗位，但同時也會創(chuàng)造230萬個新的就業(yè)崗位。

到2020年，20％的從事后勤工作的銀行員工在執(zhí)行非例行性工作時將依靠人工智能。

金融機構(gòu)操作型員工的主要工作是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化、重復(fù)性的工作任務(wù)。但非例行性的后勤工作對企業(yè)的經(jīng)濟影響和商業(yè)價值更大。與此同時，人工智能技術(shù)有助于提高工作人員處理金融機構(gòu)后勤非常規(guī)性任務(wù)的能力。這對需要人工干預(yù)的復(fù)雜工作（例如財務(wù)合同審查和交易發(fā)起）大有裨益，因為人工智能可減少失誤并對下一步行動提出建議。

機器學(xué)習(xí)（ML）和自然語言處理（NLP）等人工智能技術(shù)接管了越來越多的非例行性任務(wù)并實現(xiàn)相關(guān)工作自動化。使用人工智能技術(shù)提高后勤工作效率將有助于提升員工工作量和提高員工（和客戶）滿意度。

人工智能在銀行例行業(yè)務(wù)及其價值鏈方面的應(yīng)用取得了極大的成功。在某些情況下，這會導(dǎo)致以縮減非必要職員為目的的裁員。這一事實使人們擔(dān)心后勤崗位將很快被機器取代。事實上，銀行機構(gòu)后勤崗位的減少大都源于機器人流程自動化（RPA）。例如，據(jù)某新聞網(wǎng)站報道，南非的萊利銀行預(yù)計將用軟件機器人取代3000個工作崗位。

然而，也有很多非例行性后勤工作將從人工智能應(yīng)用中獲益。具體例子包括財務(wù)合同審查和交易形成：兩者本質(zhì)上都需要人工參與，但人工智能的普及能極大地提高工作效率。使用機器人程序和RPA可減少工作失誤并去除冗余環(huán)節(jié)，從而提升后勤工作的價值。摩根大通的合同智能（COIN）項目成功應(yīng)用了NLP、大數(shù)據(jù)、機器人技術(shù)和云基礎(chǔ)設(shè)施，以此減少批發(fā)合同中貸款業(yè)務(wù)條款的錯誤。

銀行對人工智能工具的應(yīng)用也有所增加。使用預(yù)測工具便是一個例子，相關(guān)領(lǐng)域的專家對工具的依賴度正變得越來越高。隨著此類工具慢慢滲透所有銀行價值鏈活動，業(yè)務(wù)人員將經(jīng)常需要依靠人工智能來提升工作效率和他們在企業(yè)和組織中的經(jīng)濟價值。

在銀行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)方面，預(yù)測認(rèn)為，人類應(yīng)主動控制人工智能工具，將其作為銀行工作的輔助。盡管預(yù)測結(jié)果較為樂觀，人們對這個行業(yè)的工作機會產(chǎn)生了高度的不安全感，對這個高收入、高學(xué)歷的行業(yè)就業(yè)保障不盡如人意。

到2023年，人工智能將與人類程序員結(jié)合，創(chuàng)造出能夠承擔(dān)50％傳統(tǒng)程序員工作任務(wù)的“半人馬智能”（即人機合作）工作模式——效率達(dá)到單個程序員獨自工作效率的兩倍。

數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展不斷推動著軟件需求增長。開發(fā)、改進(jìn)、修復(fù)和監(jiān)測這些系統(tǒng)的軟件工程師的工作效率有限，且面臨著與日俱增的工作壓力——即不斷滿足日益增長的軟件需求。

計算能力極大地推動了基于機器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用發(fā)展。機器學(xué)習(xí)專門處理異常檢測，傳遞推薦的觀點并預(yù)測行為和結(jié)果。反過來，基于機器學(xué)習(xí)的功能又有助于滿足對軟件工程人才和生產(chǎn)能力的需求。

人工智能將為傳統(tǒng)軟件工程活動提供四個關(guān)鍵領(lǐng)域的支持：

系統(tǒng)開發(fā)

迭代需求

異常檢測

預(yù)測性和規(guī)范性監(jiān)測

此類編程活動將越來越多地由人類軟件工程師和人工智能組成的“人機合作”模式完成，以應(yīng)對工程需求量的增長。這些“人機合作”將通過人類工程師和基于人工智能的機器的合作運作。

人機合作關(guān)系將存在多種形式，例如：

過渡——由軟件工程師劃分人與機器的軟件工作任務(wù)，并確定兩者之間的過渡工作。

協(xié)作——由軟件工程師對已確認(rèn)的工作任務(wù)進(jìn)行分類，不斷向機器傳輸常規(guī)問題的解決方案，并將非常規(guī)性任務(wù)交由工程師解決。

啟發(fā)——企業(yè)利用人工智能發(fā)展軟件工程技能和人才。

創(chuàng)新——機器的能力將進(jìn)一步提升，從而滿足已知的軟件工程需求。其結(jié)果將呈現(xiàn)給軟件工程師，以完成機器無法完成的工作，創(chuàng)新者和合作者共同取得更加重要和成熟的商業(yè)成果。

企業(yè)將利用“人機合作”模式滿足日益增長的復(fù)雜軟件和生產(chǎn)能力的需求。隨著人工智能對大量例行工作或重復(fù)性任務(wù)實現(xiàn)自動化處理，軟件工程將更具創(chuàng)造性，取得令人滿意的成果。軟件工程將有機會參與架構(gòu)設(shè)計、協(xié)作和創(chuàng)新，為日益復(fù)雜的新商業(yè)成果提供支持。

到2020年，在“AI－for－good”項目的企業(yè)中，員工留存率將提升20％，同時數(shù)據(jù)分析行業(yè)的就業(yè)人員數(shù)量將提升50％。

數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能技能需求龐大，而相關(guān)人才仍然短缺。高德納公司相關(guān)分析結(jié)果顯示，僅在美國，就有超過23．6萬個數(shù)據(jù)和分析職位空缺，同比增長43％。超過一半的職位空缺需要半年以上的時間填補。據(jù)麥肯錫估計，到2024年，美國將有25萬個數(shù)據(jù)科學(xué)職位空缺。同樣的，歐盟委員會一份2015年報告估計，專業(yè)數(shù)據(jù)人員和專業(yè)分析員的職位空缺率達(dá)77％，且預(yù)計需求量還將增加160％。

教育經(jīng)費的增加和薪酬待遇的提高是應(yīng)對這種勞動力短缺的典型措施。不過，當(dāng)前正出現(xiàn)了一個新的機遇，讓抓住機會的企業(yè)可以脫穎而出，從而吸引并留住數(shù)據(jù)和人工智能人才。這個機遇就是“Data－for－good”（數(shù)據(jù)向善）項目，以及衍生而來的“AI－for－good”（人工智能向善）。

數(shù)據(jù)和分析通常用于提升業(yè)務(wù)績效、完善客戶服務(wù)和提高運營效率。在公共部門和非營利性組織中，數(shù)據(jù)和分析可能用于衡量項目和服務(wù)的影響力，或用于確保資金使用的透明化。然而，這些組織的數(shù)據(jù)和分析發(fā)展滯后，而私營部門的成熟度更高，通常能吸引更多人才?！皵?shù)據(jù)、人工智能向善”的項目使私營組織能夠向具有社會影響力的項目提供數(shù)據(jù)、技能和技術(shù)等方面的支持。項目覆蓋范圍廣泛，包括：利用人工智能算法識別貧民中的領(lǐng)導(dǎo)者以改善HIV教育的成果；面部識別用于打擊販賣人口；自動圖像標(biāo)記幫助拯救野生動物；或在颶風(fēng)或洪水等災(zāi)難發(fā)生后利用人工智能進(jìn)行針對性救援。

“數(shù)據(jù)和人工智能向善”運動使企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者能夠利用、調(diào)整企業(yè)文化，使其成為吸引員工的決定性競爭優(yōu)勢。例如，將慈善事業(yè)作為工作核心的文化表達(dá)了企業(yè)奉獻(xiàn)全社會的承諾。顯然，這對員工和領(lǐng)導(dǎo)者的重要程度可能因地區(qū)而異，但“數(shù)據(jù)向善”應(yīng)用顯然是一項全球性運動。剛畢業(yè)的大學(xué)生在選擇就業(yè)單位和企業(yè)時越來越重視社會責(zé)任因素。高德納公司和馬里蘭大學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，女性學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和分析的首要原因之一，是希望為公司和世界做出貢獻(xiàn)。美世咨詢公司2018年的全球人才趨勢調(diào)查表明，最優(yōu)秀的員工選擇具有強烈目標(biāo)感的公司工作的可能性要高出三倍。但7600名調(diào)查對象中，只有13％表示自己工作的企業(yè)因“目標(biāo)導(dǎo)向使命”而具有差異化優(yōu)勢。

CEO和CIO們都明白實現(xiàn)數(shù)字化目標(biāo)需要更新企業(yè)文化。通過支持“數(shù)據(jù)和人工智能向善”的運動，他們可同時向員工和就業(yè)市場發(fā)出強烈的文化調(diào)整信號。上榜《財富》雜志“2018年50個最佳回饋社會企業(yè)”的50家美國上市公司中，有46家允許員工帶薪休假做志愿者。圍繞數(shù)據(jù)和人工智能向善的倡議也有助于促進(jìn)規(guī)范道德行為的社會氛圍。這一點如今變得越來越重要，因為在過去的一年中，對數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能有意及無意的濫用率都有所上升。

截至2018年，擁有“數(shù)據(jù)向善”項目的分析和商業(yè)智能（BI）供應(yīng)商比例達(dá)到三分之一，且數(shù)量持續(xù)增加。部分供應(yīng)商已開始實施用于特定目標(biāo)的專屬項目，如消滅瘧疾、癌癥研究和聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，而其它供應(yīng)商則選擇與Data Kind等集團合作。供應(yīng)商當(dāng)前正著手制定捐贈項目和志愿服務(wù)時間表，并推動部分項目基金的建立。

許多專業(yè)人工智能與數(shù)據(jù)分析服務(wù)公司都開展了“數(shù)據(jù)向善”的應(yīng)用項目。它們要求員工每年必須花費部分精力用在鞏固社區(qū)居民關(guān)系的項目上，并在招聘數(shù)據(jù)分析和人工智能專家方面取得了競爭優(yōu)勢。這些項目還可進(jìn)一步提升員工在新技術(shù)和新興數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)知識（例如，利用圖像識別和通話記錄減少販賣人口的犯罪率或?qū)l危物種進(jìn)行分析）。

到2021年，70％的企業(yè)將整合人工智能技術(shù)提高員工生產(chǎn)率，這將促使其中10％的企業(yè)將“數(shù)字騷擾政策”納入工作場所規(guī)章之中。

數(shù)字化工作場所的引領(lǐng)者正在積極部署虛擬助手等基于人工智能的技術(shù)、亞馬遜Alexa等“智能音箱”，或其他基于NLP的會話系統(tǒng)和機器人，以協(xié)助員工完成工作任務(wù)并提高工作量。

但據(jù)高德納稱，許多人工智能技術(shù)已經(jīng)達(dá)到預(yù)期過熱的頂峰。因此，在未來的幾年里，它們無法再滿足公司管理層和員工的熱切期望。例如，智能機器人和NLP需要5到10年的時間才能達(dá)到成熟期。支持客戶個人助理功能的無線音響（智能音響）、機器人技術(shù)中的機器學(xué)習(xí)和虛擬助手則需要2－5年的額外時間。這一事實將使得技術(shù)無法很好地運用到工作場所中，部分人員會因此拒用這項技術(shù)。

在消費技術(shù)領(lǐng)域，大部分客戶在與人工智能客服對話中顯得禮貌得體，但也有顧客出于娛樂或惡意的目的，以侮辱性語言測試人工智能客服的回應(yīng)。如果未對人工智能進(jìn)行測試設(shè)定，那么人工智能客服可能記憶并模仿用戶的網(wǎng)絡(luò)欺凌行為，從而導(dǎo)致數(shù)字騷擾事件。部分?jǐn)?shù)字騷擾是顯而易見的，因此相對容易被發(fā)現(xiàn)和喊停，但侮辱性語言有時可能比較隱晦，難以察覺。當(dāng)侮辱被恭維用語掩蓋時，即使是人類也很難聽出其中諷刺和挖苦的含義。

許多企業(yè)將不會在工作場所出現(xiàn)數(shù)字騷擾的問題，它們也無需在工作規(guī)定中新添任何內(nèi)容，用于規(guī)定員工與人工智能客服以及其它機器人進(jìn)行互動的步驟和過程。但部分人工智能的運用將產(chǎn)生意想不到的后果。2016年，推特即時通訊人工智能Tay給微軟帶來了一次災(zāi)難性的經(jīng)歷，整個人工智能市場都能從此案例上汲取教訓(xùn)。許多關(guān)于此次災(zāi)難性實驗的新聞報道稱，該通訊機器人學(xué)到了推特用戶“種族主義、否認(rèn)大屠殺、性別歧視”等內(nèi)容并進(jìn)行了應(yīng)用。

人工智能技術(shù)初期的表現(xiàn)令人失望。由于人工智能未能以有效方式對人們進(jìn)行回饋，人們大感失望，并口頭侮辱人工智能系統(tǒng)的案例和玩笑比比皆是。由于人工智能系統(tǒng)采用了新型互動方式，可能對此類侮辱性的話語采取不恰當(dāng)?shù)呐e措，即對這些話語進(jìn)行重復(fù)，并在與其他人工智能系統(tǒng)和人類對話時進(jìn)一步使用傳播。這將導(dǎo)致人們對人工智能技術(shù)更加失望，給人們帶來更加糟糕的體驗。

同樣，當(dāng)人們聽到他人辱罵人工智能系統(tǒng)時，開始會認(rèn)為這種行為可以被接受。1961年一項著名的社會心理學(xué)實驗——波波玩偶實驗，證明兒童能迅速模仿成年人身體攻擊和口頭謾罵等行為。在發(fā)現(xiàn)有人經(jīng)常粗暴的對待人工智能技術(shù)后，久而久之，員工也會認(rèn)為這種行為是可被接受的。最近的一些實驗也表明，隨著人們對人工智能技術(shù)的態(tài)度愈發(fā)惡劣，其對待身邊人類的態(tài)度也將變得惡劣起來。例如，Kate Darling在麻省理工學(xué)院媒體實驗室進(jìn)行了一項研究，其中研究者借助一臺會說話的玩具恐龍機器人證明了這種行為的存在。

針對由于人工智能技術(shù)不成熟帶來的侮辱性行為的滾雪球效應(yīng)，以及員工不良行為和侮辱性語言現(xiàn)象的日益頻繁所導(dǎo)致的工作環(huán)境狀況堪憂。員工參與度、斗志和生產(chǎn)率都會因此而受到影響。這些惡習(xí)還會滲透到員工與客戶之間的互動中，從而影響公司品牌和聲譽。

在2020年，人工智能將實現(xiàn)工作機會數(shù)量的凈增長，雖然會淘汰180萬個就業(yè)崗位，但同時也會創(chuàng)造230萬個新的就業(yè)崗位。

2020年將是人工智能行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵一年：相比在2019年創(chuàng)造的工作，人工智能將在這一年淘汰更多工作（主要為制造類工作崗位）。而自2020年開始，人工智能創(chuàng)造就業(yè)崗位的局面將出現(xiàn)積極逆轉(zhuǎn)，到2025年工作崗位凈增長數(shù)量將達(dá)到200萬。

人工智能影響就業(yè)崗位變化的數(shù)量因行業(yè)而異：醫(yī)療保健、公共部門及教育行業(yè)的就業(yè)需求將持續(xù)增長；而制造業(yè)將受到最嚴(yán)重的沖擊。

高德納對于人工智能對就業(yè)的積極影響充滿信心。而促使實現(xiàn)凈工作崗位增加的主要因素是人工智能技術(shù)的加強——人類與人工智能結(jié)合，兩者相輔相成。人工智能在全球范圍內(nèi)對就業(yè)的影響尚處于初級階段。

我們能自信地預(yù)測到2025年為止的就業(yè)動態(tài)變化趨勢，但2025年后我們很難預(yù)測新出現(xiàn)的行業(yè)和工作崗位，正如我們之前也很難預(yù)測智能手機、社交網(wǎng)絡(luò)以及廣告技術(shù)。然而可以肯定的是，與人工智能相關(guān)的就業(yè)崗位將自2020年起穩(wěn)步增長。此外，研究結(jié)果表明，在2021年，人工智能的加強將產(chǎn)生2．9萬億美元的商業(yè)價值，并減少62億小時的員工工作量，提升生產(chǎn)率。從長遠(yuǎn)來看，人工智能將降低人工成本在總收入的占比。然而，這一收入的部分將持續(xù)轉(zhuǎn)化為新工作，盡管這些崗位與那些被淘汰的崗位相比工作性質(zhì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不同，但工資水平卻更上一個臺階。

關(guān)于人工智能對失業(yè)和就業(yè)的影響，絕非三言兩語可以說清道明。所有行業(yè)都將不同程度上獲得省力省時的效益。僅有少數(shù)行業(yè)將面臨整體失業(yè)的狀況；一些行業(yè)在幾年內(nèi)就會面臨工作崗位凈減少；而大多數(shù)行業(yè)壓根不會遇到這種狀況。

如今，各行各業(yè)的公司均已開始推行人工智能。供應(yīng)商迅速抓住這一契機，在其現(xiàn)有產(chǎn)品中引入新的人工智能功能。資本投資導(dǎo)致了人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)。人工智能的大力發(fā)展是一個新現(xiàn)象，但人工智能本身并非如此。人工智能的效用早已在異常檢測、網(wǎng)絡(luò)安全、證券交易、醫(yī)療診斷、客戶滿意度、DNA序列劃分及其他諸多領(lǐng)域得到有效證明。盡管人工智能的應(yīng)用范圍十分廣泛，但大多數(shù)關(guān)于失業(yè)的危言聳聽的謠言都混淆了人工智能與自動化。在過去200年的時間里，自動化一直在推動生產(chǎn)率以及資本和勞動報酬的顯著提升。

不幸的是，關(guān)于自動化的爭論掩蓋了人工智能的最大效益，即人類利用人工智能實施決策的行為日益增多。個性化購物公司StichFix就是人類與人工智能合作共存的一個實例。Stitch Fix運用人工智能縮小市場上大量商品的選擇范圍，以適應(yīng)客戶的偏好，并將最終的商品選擇和個人風(fēng)格設(shè)定的權(quán)限留給了人類設(shè)計師。通過此舉，Stitch Fix為65位數(shù)據(jù)科學(xué)家，以及數(shù)千名設(shè)計師創(chuàng)造了工作機會。公司在2016財年實現(xiàn)7．3億美元的收入。據(jù)雜志報告，Stitch Fix在2017年進(jìn)行的首次公開募股（IPO）價值達(dá)到30至40億美元。

人工智能對工作就業(yè)的影響每一年都不相同。高德納公司研究表明，在2018年，人工智能將帶來價值2000億美元的新收入以及76．8萬個新崗位。此外，同年，全球范圍內(nèi)的工作時長也將減少28億小時。在大多數(shù)情況下，人工智能的省時和高效意味著工作效率的提升。盡管工作量減少并非總意味著失業(yè)，但2018年仍將有94．3萬個工作崗位被淘汰。失業(yè)主要發(fā)生在需要中等技能的工作中，以須接受“在職”培訓(xùn)的工作為代表。低級別和低技能要求的工作會面臨一定的沖擊，但情況最終會逐漸好轉(zhuǎn)。

人工智能導(dǎo)致員工流失是一個新的現(xiàn)實問題。人工智能最終將淘汰數(shù)百萬的中級和低級職位。但同時，人工智能又將在各個層級創(chuàng)造數(shù)百萬的新職位，不僅限于高技能要求和管理層職位，還包括新的入門級和低技能要求工作。

去年對預(yù)測進(jìn)行的分析得到了持續(xù)的人工智能投資支持，這些投資主要集中于“自動化”而非“生產(chǎn)率”，因此導(dǎo)致了失業(yè)形式的裁員。而這在短期內(nèi)仍是大勢所趨，然而到了2020年人工智能創(chuàng)造的就業(yè)崗位數(shù)量將超過淘汰的數(shù)量。正如本文顯示，關(guān)于人工智能對其他行業(yè)（如銀行業(yè)）和工作崗位（軟件開發(fā)師）等方面影響的分析中表明這一趨勢仍是主流。同時，這還將引發(fā)相關(guān)的道德爭論，并促進(jìn)人工智能應(yīng)用于造福人類——例如如何應(yīng)對失業(yè)和工作類型改變及其對個人、組織和社會的影響。