《财富》（中文版）-- 它们也许和你想的不一样。
软银公司（SoftBank）的Pepper机器人在你家或办公室四处乱转，通过你讲话的用词、语气、面部表情和肢体语言来解读你的情绪。然后，它会用所有的这些方式来回应你。它尤其善于用双手和姿态来表现自己。你或许以为，情绪不属于机器人的能力范围，你的看法在很长时间里都是正确的。但是现在不再正确了。
你或许以为，一直以来，只有人类才能够执行例如外科手术这样的生活当中最精细、风险最高、要求最严格的任务。但是加利福尼亚大学伯克利分校（University of California at Berkeley）的研究人员正在训练一种机器人，用来识别和切除癌变组织。眼下的外科手术机器人实际上是由人类医生操纵的工具，但是这款不一样，它完全靠自己做手术。
你或许又以为，科技尽管创造了众多的奇迹，但是只能蚕食一小部分人类的工作。毕竟，能当外科医生的人不多。可是在今年5月，戴姆勒公司（Daimler）开始在内华达的公路上测试第一种自动驾驶的单轴拖车。这可是美国男性的头号工作。美国有290万男性是卡车司机。美国女性就安全了吗？科技将不断吞食文书和办公室工作。这正是美国女性的头号工作，目前有300万女性在做行政助理。
可以用一个问题来代表困扰今日劳动者的最大的焦虑：我们人类应该怎样增加价值？流行文化对这个问题很着迷。AMC电视台新播的连续剧《真实的人类》（Humans），讲述了一种名为“synths”的神秘人形机器人带来的希望与危险。这似乎是好莱坞在2015年的主题。比如《机械姬》（Ex Machina），讲的是人形机器人骗过了人类，在杀人之后以人类的身份融入社会；再比如《终结者：创世纪》（Terminator Genisys），由阿诺德·施瓦辛格（Arnold Schwarzenegger）扮演的人形机器人再度拯救世界；还有《复仇者联盟2：奥创纪元》（Avengers: Age of Ultron），人形机器人试图消灭整个人类；以及《超能查派》（Chappie），坏家伙们想毁掉被设计成可以思考和感觉的人形机器警察。这些电影的大思路都是一样的：无论好坏，机器都会变得跟人一样，只是更加优秀。
我们人类有充分的理由感到不安：美国经济已经出现了一些奇怪的现象。处于黄金工作年龄的男性的就业率创下了历史新低（参见图表），而在从前，这类人群的就业是最为充分的。推动这一趋势的因素有好几个，但是大多数的经济学家都认为，不断进步的科技是其中之一。无论是在工厂和办公室，还是在建筑工地和柜台后面，科技在很多工作上都比人类做的更加出色。
对科技导致失业的担忧就和科技的历史一样古老。这种担心总是缺乏根据的。在不同的时期，在不同的经济体之内，科技都让工作岗位增加了数倍，提高了人类的生活水平，而且提高幅度之大，超过了历史上的任何一种力量，一直到今天都没有改变过。可是现在，越来越多的经济学家和科技人员怀疑，这种趋势或许已经走到头了。因此，美国的前财政部部长（Treasury Secretary）劳伦斯·萨默斯（Lawrence H. Summers）说：“这些问题将是我们这个时代鲜明的经济特征。”
我们人类应该怎样增加价值？答案有，但是我们始终在以错误的方式去寻找，直到现在也没有改变。传统方法一直是询问哪种工作是计算机做不了的。计算机学不会的技能就有价值，这似乎已经成为了常识。历史告诉我们，声称存在着计算机最终会学不会的技能是很危险的。从很久以前开始，就有过一连串令人尴尬的预测。早期的研究人员对机器翻译极度悲观，认为这个领域很难超越20世纪60年代时的基本不能实用的状态。现在，谷歌（Google）提供免费的书面文字翻译，借助于人类用户的反馈，让翻译的质量达了历史新高。Skype提供免费的实时语音翻译。麻省理工学院（MIT）的休伯特·德雷弗斯（Hubert Dreyfus）在1972年出版的一本著作《计算机不能做什么》（What Computers Can't Do）当中指出，计算机下国际象棋虽然已经达到了中级水平，但是棋力很难再有大幅提高了。结果，IBM的深蓝（Deep Blue）计算机在1997年打败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。经济学家弗兰克·利维（Frank Levy）和理查德·默南（Richard J. Murnane）在2004年出版了一部精彩的著作《劳动新分工》（The New Division of Labor），详解了开车如何需要复杂的瞬间判断，而让计算机开车是极端困难的。可是6年之后，谷歌推出了它的第一款自动驾驶汽车。哈佛大学（Harvard）的心理学教授史蒂文·平克（Steven Pinker）在2007年评价到：“评估环境的布局与引导一件物体通过它是极为复杂的工程任务，比如让洗碗机自己清空碗碟，真空吸尘器自己爬楼。”但是没过多久，iRobot公司就真的开始制造能够自己在房间里到处移动，同时又不伤害家具、宠物或儿童的吸尘器和拖地机。同时，公司也开始生产能够爬楼梯的机器人。显然，只要有足够的需求，它就可以生产能够做这种动作的机器。而由德国的卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）研制的Armar IIIa机器人能够在洗碗机上装载和卸载碗碟。
规律显然存在。特别聪明的人强调，很多人能够轻松搞定的各种任务其实极为复杂，包括一些像驾驶汽车的任务，人们做起来毫不费力，可是对于计算机来说，掌握这些任务却非常艰难。但是，人们一次次发现，计算机学会一门技术只是一个时间问题，而且学习速度经常快过所有人的预想。计算机的处理能力能够每两年翻一番，我们的脑子却容不下这个观点。按照这个速度，信息科技能力在40年里要增长100万倍。计算思想家比尔·乔伊（Bill Joy）喜欢指出，喷气式飞机飞行的速度比步行快100倍，世界就为之改变。我们的经历无法让我们理解增长100万倍是一个什么概念。与此同时，越来越先进的算法使计算机在处理复杂任务时使用的计算能力更少。所以，年复一年，我们都顽固地犯着同样的错误—低估机器的能力。
没错，通过寻找机器绝不可能做的事情来确定人类的价值是一件极其危险的路子。更好的策略是问，有哪些行为是我们在最深刻的本性或者日常生活的现实的驱使下，只能坚持由其他人类来执行，不管机器能不能做？
人类依旧在掌控
一大类这类行为是我们需要特定的人来担当的岗位。一个实际的例子是法庭上的决定，在未来很长的一段时间里，我们还会需要人类法官做裁决。在这个例子当中，人机对决已经不再停留在假设上。在以色列等一些国家里，保释决定要由法官做出。研究人员在以色列调查了这类决定如何受到人类的一件大事—午餐—的影响。在一天之内，以色列的法官会批准35%的囚犯的假释申请。但是批准率在午饭之前的两小时里一直稳步下降，临近午餐时几乎降到了零。午餐时间过后，批准率立即飙升至65%，然后再次稳步下降。如果你是一名囚犯，你会在监狱里面待多少年，将在很大程度上取决于你的保释申请书在法官午餐之前的文件堆里垫底还是午餐之后的文件堆的最上面。在预测重新犯罪方面，数据驱动的算法已经被证实要优于人类法官和陪审团，并且，计算机分析实际上能够更加有效地裁决假释申请，当然不会像法官那样任性。可是你觉得这份工作从法官转到机器那里的可能性有多大？问题不在于计算机的能力，而是在我们这个社会，重要决定必须有个人来负责。类似地，我们还可以有把握地押宝，承担其他具有问责性工作的人，比如首席执行官、军队将领和政府的各级领导—也会保住这些工作，原因也是同样的。
人类必须同心协力制定集体性目标
此外，出于完全现实的理由，一些问题只能够由人类而不是计算机来解决。原因不是计算机无法彻底解决它们，而是在现实生活里、尤其是在组织化生活当中，我们对问题和目标的看法在不断地改变。人类必须自己解决这些问题，至关重要的是，他们必须集体解决。原因之一是组织拥有很多的支持者，在解决问题时，必须体现出他们的声音；还有一个原因是，集体解决问题的能力远远优于个人。
只有人类能够满足深层次的人际需要
还有一类只能够由人类做的工作更为重要，就是那些我们必须与他人协作或是为他人而非机器服务的任务，这只是因为我们最基本的人性需要这样，其中的道理非常深刻，甚至无法用语言来表达。我们是社会性动物，历经进化，个人关系对于我们而言就等于生存。我们希望与他人合作，去解决问题，给他们讲故事，听他们说话，与他们一起产生新的想法，因为如果我们10万年前不在非洲的大草原上做这些事情，我们就会灭亡。证据很明显，最有成效的团队的成员最为稳固地拥有最基本和最深刻的人文能力，首先是同理心，还有社会敏感性、叙事、协作、共同解决问题、发展关系，等等。我们发展出了与他人而不是与机器互动的能力，即便那台机器能够感知和表达情绪。我们或许也喜欢Pepper机器人，但是我们不会进化到与它互动。
即使计算机说的全对（这在未来并非不可能），我们还是想追随人类领袖。即使计算机能够看病，我们还是想从医生那里听到诊断，因为我们想和医生讨论病情，也许只为与人交谈和听人说话。我们想和一个人商谈重要的协议，听到他说话时的每个颤音，看到他交叉双臂，观察他的眼色。
而观察某人的眼色（这不仅是隐喻，很多情况下就是字面上的意思）正是在未来的经济体中从事高价值职业的关键。
这不仅是纸上谈兵。人类工作的性质正在发生大规模的变化。牛津经济研究院（Oxford Economics）询问企业，它们在未来5至10年内需要什么样的技能，得到的答案里并没有商业头脑、分析能力或利润表管理，这些都是计算机能够很好地掌握的左脑思考技能。相反，企业最看重的技能包括发展关系、结成团队、共同创造、头脑风暴、文化敏感性、管理多元员工的能力，都是属于右脑的社交互动技能。这些回答和美国人在今日与20世纪70年就业的有关宏观数据不谋而合。从那时到现在，就业岗位增加最多的一直是教育和卫生服务行业，占全部岗位的百分比提升了一倍有余；专业和商业服务提高了大约80%；休闲娱乐和待客行业上升了大约50%。总体趋势是，基于人际互动的行业的就业人数出现大幅增加。难怪甲骨文公司（Oracle）的集团副总裁梅格·贝尔（Meg Bear)说：“同理心是21世纪的关键技能。”
其他研究也支持这个想法。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）发现，从2001年至2009年，美国的交易工作（银行出纳员、收款员等）数量减少了70万，制造业岗位减少了270万。但是，人际互动的工作，例如医生和教师，增加了480万。所有这些趋势持续至今。研究院称，互动工作岗位已经成为“先进经济体增长最快的就业类别”。
没有人感到意外。哈佛大学的教授威廉·博塞特（William H. Bossert）是该校的传奇人物，在数学和生物学上兴趣广泛。早在20世纪70年代初，他就向研究生传授开创性的计算机科学课程，这门课程在当时的哈佛还是首次提供。他把自己的最后一次演讲内容定为计算的未来及其可能的影响。那时，英特尔（Intel）刚刚生产出它的第一块芯片，人们担心计算机会淘汰人工。博塞特做出了有力的答复，称计算机确实会淘汰人工，但是我们应该心怀感激，因为那样，我们就能够集中精力，关注做人的本质问题，做我们想做的事情。发表了这番评论之后，他做出了一个令人难忘的结论：“如果你害怕被计算机取代，那么你就可能被取代，而且你也应该被取代。”
这要过一段时间才发生，但是如今，计算机广泛地接管大量的思考工作已经形成了大气候，让人们得以从事深具人性的社交互动工作。
工业时代的黎明降临，人类进入机器时代，我们的很多成就来源于我们的机器化。几十年来，无论是工厂的体力劳动，还是办公室的脑力劳动，都成了一再重复的例行事务。这些工作就是这么设计的。难怪亨利·福特（Henry Ford）会抱怨：“为什么每次我要一双手，总有一个脑袋跟过来？”这些都是机器做的那类工作，只是当时的机器做不了。机器在进步，一开始比较慢，随后在不断进步的信息科技的推动下加快。现在，它们实际上已经能够做世界上大部分的机器型工作了。
结果便使得卓越绩效的含义发生了变化。过去，当一名好员工就得善于当机器。现在，你必须越来越善于当人。卓越绩效要求我们去做有强烈人性的人。
换句话说，如今要成为卓越者，“你是什么样的人”比“你知道什么”更加重要。
未来世界的样子日渐形成，传统的职业建议也有了新的内容，尤其是无休止地敦促学生们学习写代码和STEM科目（即科学、技术、工程、数学）。很长时间以来，这都是非常出色的建议：在10个薪资最高的校专业当中，有8个是工程专业。这些技术仍将是极端重要的。但是，它与高价值或高薪资并不是同样的重要。随着信息科技不断进入高技能岗位，价值将继续转移到别的地方。我们可以有把握地说，公司还会需要工程师，但未来最有价值的工程师将不是办公隔断里的天才们，而是那些懂得发展关系、头脑风暴、协作和领导的人。
不断变化的经济在重新评估人类的技能。我们似乎可以合理地把这个趋势看成是一种长期发展的最新一步：几个世纪以来，人们通过掌握新经济回馈的新技能来提高生活水平。但是，如今最有价值的技能，即人类深度互动的技能，不同于其他的技能。加强社会敏感性不同于学习代数、操作机床或是在WordPress制作一篇效果良好的博客。它意味着一些人将比其他人有更轻松的适应时间。
一般来说，女性比男性更加擅长于这些越来越有价值的技能，她们在同理心和社会敏感性的测试中的总体得分要比男性高出不少。研究表明，绩效最好的团队的成员更加擅长这些技巧，而女性比例较高的团队表现更佳。事实上，一些研究还表明，完全由女性组成的团队比哪怕只有一名男性成员的团队更加有成效。
这并不意味着男性注定被淘汰。在同性之内，成年人的人际交往能力差别巨大，即便他们都没有经过任何训练。大部分人从来没有或很少受到这方面的训练。所有人都有改善的可能，但对有些人来说，改善是一件难事，有些人压根不想改善。这与他们的知识水平无关，他们就是这样的人。
有一次，美国西南航空公司（Southwest Airlines）雇用了一位高级别员工，负责IT业务。然而很快，公司开始怀疑招错了人。在他上班大约一周之后，公司的人力资源总监问他情况如何。
他回答道：“这里的人好奇怪。他们想在过道里跟我说话！他们想知道我一天都过得怎么样？他们真的想知道！我只想回到我的隔断工作。”
一位想独自在隔断里工作的IT员工并不让人感到奇怪，实际上很典型。但在西南航空，这是一个大问题。
这家公司是在世界上最悲惨的一个行业里取得成功的。公司能够发展，是因为它的经理始终理解人文互动的价值。从表面上来看，坐飞机不是一个让人着迷的体验，要创造价值，最关键的是看员工以幽默、活力和慷慨大方打动顾客的能力。对于在幕后紧密合作的员工来说，这项工作极具竞争性，在其他的航空公司也是一样。工作不是在公园里散步。同事之间相互问候、喜欢讲笑话是给所有人加油的重要方式。
所以，对人文互动感不感兴趣的员工是一个麻烦，他对身边的人直接产生了消极影响，这本身已经够糟了，更糟糕的是这种影响还能够传播。即便不传播也是一个问题。公司的文化是如此多的人想在这里工作的一大原因，也可能是主要原因。每当公司有3,000个职位空缺时，它会收到10万份申请。如果一名新招来的员工在上班的第一天遇到这位IT经理，他会认为，西南航空的文化与他想象的不一样。他会不快乐，可能生气。他还会把这种情绪说出去。
所以，西南航空的管理层决定，这位新招的IT经理必须走人，不管他的资质有多么优秀。他很快就被解雇了。
对于他这样的人来说，生活会变得越来越艰难。从前，这类人在组织里有属于他们的位置，办公室和工厂里有稳定的中产阶级职位等着他们。但是，科技正在迅速接管这些工作。随着价值工作的继续转变，各种组织不仅没有不敬业者和社交低能者的位置，像IT经理这样的人也会因为对事业有害而必须被组织开除。
克利夫兰医疗中心（Cleveland Clinic）学到了类似的教训。在过去五年，医院制定了一项极有成效的开创性计划，给所有员工和承包商提供同理心和发展关系方面的培训。这家医院觉得，有些员工入错了行。领导这项改造工作的詹姆斯·梅利诺（James Merlino）博士说：“让不属于这里的人走开。一名不支持组织或使命的不敬业员工会对整个部门产生负面后果。这些人会让勤奋敬业的员工感到不满。”当人文体验变得最为重要的时候，你就无法忍受聘用一名错误的人。
当前，人们创造的价值方式正在转变，迅速之快前所未有。大部分人的基础技能还和12,000年之前的农业时代或18世纪中业的工业革命降临时基本相同。西方国家向工业化经济转型以及随之而来技能价值转变花费了100年以上的时间。之后几乎整个20世纪都在用来向知识经济转型。现在，随着科技每年以更大的步伐向前飞奔，人们开始转而培养拥有同理心、协作、创造、领导和发展关系等新的高价值技能，转型的速度让企业、政府、教育系统甚至最具人文精神的人也跟不上。这令人迷茫。随着价值转型的本质由知识转向人性，人们会更加容易迷茫。
在数千年来的经济演化史上，我们总是通过向外求助，来获取必须的新技能，无论是向长者、学校、教练，或是向了解和可以向我们传授所需知识的雇主。现在，我们每一次不得不内省。我们在内心找到我们所需的下一项技能。对于有些人来说，培训这些能力并不是轻松或舒适的事情，对于所有人来说，难度都会加大，因为随着这些技能的价值提高，标准也会提高。即使是擅长这些能力的人，也必须更上一层楼。
前景听起来让人担心，其实不必。相反，这是一个极好的消息。想想看，我们会被要求做些什么—要具备更基本的人文精神，要成为我们曾经和一直想成为的那个物种。这也许听起来怪异，但这可是一种重大的转变。在过去300年的发达国家历史当中，在许多新兴经济体的时间较短但仍然意义重大的各个时期，大多数人成功学会了把工作做得比机器更加出色。如今这个时代已经结束了。机器工作得越来越比我们出色。而且我们至少面临着创造更好的新生活的机遇。
将未来押在我们最为深刻的人文特质上也许让人感到奇怪和风险。但是请不要担心。当你转变视角，不再向外求助，转而体察内心，你会发现你未来所需要的，其实一直都在那里。它会永远待在那里。
从可能最深刻的意义上来说，你已经拥有了成功的必要条件。把它看成是你在未来将一定拥有的东西吧。（财富中文网）
译者：天逸
节选自杰夫·科尔文（Geoff Colvin）的《人类被低估了》（Humans Are Underrated）一书。该书在美国由企鹅出版集团 （Penguin Publishing Group）旗下的Portfolio出版社于2015年8月4日出版。企鹅出版集团是企鹅兰登书屋（Penguin Random House LLC.）的子公司。Geoffrey Colvin。该书在英国由尼古拉斯·布里厄利出版公司（Nicholas Brealey Publishing）出版。
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