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机器人能做你的工作吗?
机器人能做你的工作吗?
《彭博商业周刊》最近在一篇文章中提出了一个有趣的观点：“人机对抗”重现。产出增加，而制造业稳步前进(即使最近经济衰退)。但老板们没有多招聘员工，因为他们使用机器人。“随着数字技术的传播，产出增大随之就业率上升的传统关联--被称为‘奥肯法则’-- 现在似乎被打破了，”大卫J林奇写道，“如果法律假定产出每增加3%，失业率应减少1%的规律仍然适用，那么今天的失业率应该不是接近9%，而只有1%。”相反的是，机器人产业越来越好。机器人可以在闲暇时间工作，不需要在来回通勤，不会辞职(至少在他们散架之前)，也不像人类一样工作状态时起时落、在需要精度的时候产生问题。
那么你可能会问，我为什么要在乎这些?无论如何，我又不是装配线上的员工。这可能是事实。但是有很多白领工作，现在也可以由机器人完成。《商业周刊》的文章指出，“在搜索成千上万文档中的特定文字或图案时，律师助理的准确性无论如何也比不上软件。为常规比赛堆砌综合报道时，新的软件应用程序很容易达到熟练体育记者的水平。如果你的工作在某种程度上只是例行公事，不需要更高层次的洞察力，那你可能会有危险。”
但也没必要感到恐慌。考虑机器人或一般的技术问题时，更有趣的方法是，不妨问一问，你做的常规工作中哪些可以外包。这会让你将心理能力投入到最有价值的工作中。在教育界，“混合学习”的概念正方兴未艾，因为人们意识到，像DreamBox程序(用于数学)或罗塞塔石碑(Rosetta Stone)程序(用于学外语)，还有NoRedInk程序(用于学习语法)都能够提供大量基本内容，编制各种问题，即时评估儿童所知程度。它们让老师们得到解放，让他们可以有针对性地教授在软件学习中学生还不理解的课程材料。在写作领域，如果机器人为我提供故事灵感(基于对人们点击倾向的分析)，寄给我相关主题的文章链接、来源和统计分析，我当然不会介意。我花了大量时间，试图找出谁是某个领域最有权威的人，根据谁写了什么书，谁经常被引用等等。谷歌可以提供帮助，但更先进的资源查找技术可以挖得更深，然后寄给我那个人的邮件地址。这样我就可以把更多时间花在考虑提出更好的问题，也有更多时间写作。
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