智能机器本应为我们工作，但已经有迹象表明，我们最终会为它们工作。未来的工作场所会是什么样子，你的角色是否仍然存在？
在2021年的澳洲和美国网球公开赛上，所有的边线裁判都被机器取代了。从许多方面来看，这是不可避免的。这些机器不仅在判断球进出方面比任何人都准确，还可以被编程成用类似人类的声音做出判断，以避免让运动员感到困惑。从球场上的无处可寻之处传来“出界！”的尖叫声，这确实有点怪异。（在澳大利亚网球公开赛上，机器被编程成带有澳大利亚口音）。但这远不如因为挑战错误判决而导致的延误令人烦恼，而且更加可靠。很快
在2010年代出现的大量报告中，寻找哪些工作最有可能被自动化取代时，体育裁判通常排在榜单的前列（其中最知名的研究之一，由卡尔·本迪克特·弗雷和迈克尔·奥斯本在2017年进行，将体育裁判在20年内被计算机逐步淘汰的概率定为98%）。毕竟，在这里，最重要的资格就是能够得出正确答案。进还是出？公平还是犯规？这些都需要以准确的情报为基础。这项技术甚至不必是尖端技术，也能提供比人类更好的答案。鹰眼系统在近20年来一直在超越人类视觉。它们在2006年首次正式用于网球的边线判定，在2009年用于检查板球裁判的决定，最近用于足球越位判定。
然而，尽管有了这种智能技术，现在从事体育裁判的人员比以往任何时候都多。温布尔登决定保留边线裁判，部分是出于审美原因。作为唯一一项在草地上进行的大满贯赛事，良好的视觉效果是赚钱机器的关键部分（因此要求选手除了穿白色外什么都不许穿）。边线裁判主要是为了他们的制服。在2022年，与之前的17年一样，这些制服由拉尔夫·劳伦设计。
板球比赛传统上只有两名裁判，而现在有三名裁判来管理复杂的技术要求，还有一名裁判监督球员的行为，这仍然涉及很大程度的人为判断（谁能确定“维护比赛精神”是什么意思？）。足球比赛有最多五名官员，以及需要解释视频助理裁判系统（VAR）提供的回放的大量屏幕观察者队伍。新泽西州西考克斯的NBA重放中心全职雇佣了25名员工，还有一支常规比赛官员轮班，这在NASA看起来也不显眼。
效率，甚至准确性，实际上并不是雇佣人员在体育比赛中做决定的组织的主要要求。他们还高度敏感于外观，其中包括希望保持他们的运动看起来仍然是以人为中心的事业。智能技术可以做很多事情，但在没有逼真的人形机器人的情况下，它实际上无法做到这一点。因此，实际上需要人站在机器和受其判决影响的人之间。结果是所有人都有更多的工作。
”机器可以跳舞，但它们仍然需要人类编舞师的指导才能看起来逼真“
仍然很难确定哪些工作可能会随着人工智能的到来而消失，尽管我们可以肯定就业的范围和特征将会发生变化。许多关于自动化风险的研究，如弗雷和奥斯本的研究，选择将工作视为一系列任务，然后可以通过这些任务适合机器执行来衡量。这假设阻碍人类替代的障碍仅仅是当前技术的局限性，目前包括继续无法展示一系列以人为中心的认知和移动技能。机器在重复性任务方面表现出色，即使这些任务非常复杂，还可以进行更多数据分析，但它们在与人类互动的简单形式方面经常表现出困难。如果你的工作涉及创造力、审美判断、真正流畅的动作或社交敏感性，那么从这些方面来看，你现在很可能是安全的。机器可以跳舞，但它们仍然需要人类编舞师的指导才能看起来逼真。
然而，任务不等同于工作，至少不是现代意义上的工作。工作是由组织创造的职位，这些职位有自己的要求。将这些要求视为仅仅是高效执行任务，即使对于没有人性的、只关注金钱的公司，这也过于简单化。工作是否与公司的需求相符也很重要。大多数工作继续需要人来担任，因为人是提供工作的非人性化组织的人类要素。否则，机器似乎会主导一切，这在一个人仍然占据主要地位的世界中是一个危险的情景。
外表并不是一切。每个组织中有很大一部分地方外表并不是那么重要，包括背后的房间，甚至是公众无法看到的董事会室。支撑面向公众任务的幕后技术知识可能成为可靠就业的日益不稳定的基础。这适用于许多职业，包括会计、咨询和法律。与人打交道的人仍然会有很多工作。但是，现在更可靠地处理数据、处理信息和搜索先例的工作通常可以由机器来完成。曾经从事这项工作的人，尤其是文员、行政助理和法律助理等初级工作人员，可能会面临困境。
就业的未来必然涉及一系列复杂的关系，这些关系更有可能改变我们对工作的理解，而不是废除它。人与机器之间的关系是其中一部分，其中一些可能会是零和游戏（它们的工作增多意味着我们的工作减少），但大多数关系仍然可能是相互的。使用技术来诊断癌症的医生需要培养其他技能，包括更好地传达机器的意思的方法，但这些技能将比让技术培养医生所拥有的技能更容易获取。然后还有管理人员、律师和伦理学家的工作，他们需要决定医生与机器的关系是否如预期进行，以及在关系出现问题时该怎么办。在人工智能时代，医院的工作将不会短缺。
在职场世界中，人、组织、机器，这是目前的顺序。但未来这个顺序可能会改变吗？组织是否会开始将机器置于人之上，或者机器是否会代表组织做出最重要的决策呢？
历史在某种程度上为未来可能发生的事情提供了一些指引。担忧自动化将取代人类工人的忧虑与工作本身的概念一样古老。工业革命颠覆了许多类型的劳动，特别是在农田上，也颠覆了整个生活方式。对于那些不得不从一种生存方式转向另一种的人们来说，这个过渡是艰难的。然而，最终的结果是工作机会增多，而不是减少。工厂引入了机器，以更快、更可靠地完成人类曾经做过或根本无法完成的工作。同时，工厂也是新工作岗位的诞生地，这些工作涉及到以前机器出现之前从未需要的任务。这种模式一再重复：新技术取代了熟悉的工作形式，引发了巨大的痛苦性中断。对于失去工作的人们来说，被告知不久将会有全新的谋生方式并不是多大的安慰。但确实会有。
然而，并不总是会为之前的一代“工作马匹”找到新的任务。在这里，“工作马匹”实际上是指真正的工作马匹。整个19世纪，快速增长的工业生产在很大程度上依赖于马匹的劳动力，用于运输人员和货物，尤其是在美国。从这些劳动中，创造出了大量各种各样的工作岗位，以满足维持马力动力的需求。
仅仅50年后，以马为动力的经济在城市地区几乎完全消失，尽管在农村地区尚未如此。再过50年，它在整个国家范围内基本上消失。但是，大量的新工作岗位被创造出来，以满足汽车的需求。到1950年，汽车行业创造了700多万个或更多的净新工作岗位，这在当时占美国总劳动力的11%。
然而，并没有为马匹创造出许多新的工作岗位。它们的技能集 – 拉、运输、不抱怨 – 最终被证明在新时代不太适应。最终，对于它们来说，没有太多事情可做，除了在休闲产业中使用。当第一辆T型福特汽车（22马力）在1908年下线时，美国大约有2500万匹马，与之相伴的是9000万人。当第一辆福特猎鹰（260马力）在1960年问世时，仅剩下300万匹马，而人口接近1.8亿。作为工人的马已经过时了。
”与马匹相比，汽车缺乏适应性。但这并没有阻止我们在它们周围建立整个经济体系。“
人类会走上马的道路吗？一旦机器能够以比我们快得多的速度完成我们能做的大部分事情，我们的技能集也可能不够适应。深度学习技术的“人类能力” – 例如，AlphaZero在不到24小时内掌握了3000年的国际象棋知识（人类能力：1000000+） – 远远超过最快汽车的马力。当然，聪明的机器也缺乏适应性，尤其是在完全不同的任务之间切换的能力。但与马匹相比，汽车在许多适应性方面也有很多不足之处：它们不能越过障碍物，也不能侧移，更不能在河流中游泳。然而，这并没有阻止我们在它们周围建立整个经济体系，以及适应它们所有局限性的道路网络，为此在接下来的一个世纪中付出了许多人的生命。
然而，最明显的区别在于，与马不同，我们不是不抱怨的。我们正好相反。我们有能力，通过我们传达选择的能力来表达。当马被淘汰时，是由那些他们没有发言权的组织做出的决定。而我们在可能选择淘汰我们的组织中有发言权。我们最好要利用这一点。
我们之所以应该这样做，是因为这些组织也有能力。没有我们的参与，他们会做出自己的选择。而聪明的机器，与马不同，也能够做出自己的选择。如果我们选择让他们这么做，那么它们在不需要我们的情况下可以塑造我们的生活方式。就像汽车一样，在我们选择让它们来塑造我们的生活方式之后。
然而，决定是否会发生变化并不总是取决于机器。历史经验表明，人类的决定和选择也起着至关重要的作用。无论是我们个人，还是我们的国家和公司，都有能力在这个进程中发挥作用。
一个工作与其他种类的工作不同之处在于它与时间流逝的关系。当工作包括一个任务或一系列任务时，时间是通过完成任务所需的时间以及其结果的持续时间来衡量的。通常这两者之间有联系，但并不一定：花费最长时间写作的书未必一定能够长久存在；花费最长时间创作的歌曲也不总是人们想要演唱的歌曲。列昂纳德·科恩的《哈利路亚》是过去50年中被翻唱最多的歌曲之一，花了10年时间和无数次修改才达到完美，但鲍勃·迪伦的《永远年轻》也是被重新录制次数最多的歌曲之一，却是在一个独立的时刻完成的（迪伦的许多歌曲也是这样）。
对于汉娜·阿伦特来说，区分工作以及使其有可能如此令人满意的是其持久性的可能性：可以建造出可能长时间超越其创造者的事物。这些工艺品可以是从书籍和歌曲到桌椅、国家和宪法的任何东西。
与此同时，许多工作的持续时间比所需的任务更长。担任总统是一个单一的工作，有许多职责，其中一些只需要从一天到另一天关注。制作家具的工作可能会持续一个成年人的一生，期间可能会制造出成百上千张桌椅。赋予工作持久性的是生成这些工作的组织具有足够的长寿。
但通常工作安全的代价是单调乏味或重复。多年来做同样的工作可能会变得无聊。这就是为什么组织会努力提供职业发展以及稳定性。职业不仅仅是一份工作 – 它通常涉及在给定领域内更换角色，适当时还会更换组织。成为银行家是一种职业；为银行工作是一份工作；设计银行产品是一个任务；完成一笔交易是一种行动。然而，成为银行家也意味着面临被解雇的严重风险。从金融角度来看，这种职业可能比成为公务员更具回报，但它不够可靠。
这些权衡 – 在工作安全和多样性之间，在风险和回报之间 – 在现代就业历史中一直很熟悉。它们反映了个人与非个人之间，人类与人工之间的更广泛的权衡，这些权衡定义了现代时代。平衡的取舍因时间和地点而异。在20世纪的大部分时间里 – 是职业的黄金时代，也是学校“职业建议”的黄金时代 – 大公司以及国家可以为职业发展提供坚实的前景。在同一个组织中工作一辈子并且仍然拥有令人满意的工作经验是可能的。
然而，21世纪则有所不同。与20世纪相比，许多大型组织的员工相对较少。更多短暂寿命的小公司的快速增加也意味着持续时间不再是以前的样子。在创业时代，获得工作，甚至（也许尤其如此）高薪的工作，并不能保证很大的安全性。工作的寿命更短，因此职业更加碎片化。对于第一次进入21世纪第三十年的职场的人来说，用“职业建议”这个词很少有意义。工作体验更有可能涉及一系列不同的职业，其中一些不可避免地会在同一时期内进行。一个人可能会有很多工作，但很多工作不太可能形成一个单一的职业。
智能技术的崛起与此有很大关系。其中一部分是简单的不确定性 – 当变化速度如此之快时，很难想象一个职业生涯的轨迹。关于即将发生的职业空心化的末日警告让成为律师或会计师的培训感觉比以前更加冒险。这并不意味着人们停止培训成为律师 – 美国法学院的入学人数正在继续增长，提供法律学位的学校数量也在增加。但普遍预期的是，这将导致比法律工作还多的合格律师，更不用说法律职业了。希望是，了解法律仍将为多种可能需要人为导向的任务提供良好的培训，无论是否有机器来做繁重的工作。
但即使在短期内，新技术也改变了职业、工作和任务之间的关系。执行任务是机器擅长的。它们越来越擅长，工作越来越任务导向。在许多方面，谈论机器会取代人类工作的前景是一个误称，因为一旦机器完成工作，这些就不再是工作。机器不需要工作安全，就像它们不需要现代就业制度的其他附属品一样：假期、医疗保健、积极的反馈、遣散费。工作是人类的事情。
人工智能革命的潜在好处是巨大的。很容易看出，这些系统可以被用来使人类更加幸福，通过解放我们于苦差事、免受疾病困扰、安全运输我们以及不断刺激我们。新一代智能机器的最大支持者承诺了一些直到最近还似乎不可能实现的东西：寿命延长数百年，心灵感应的交流，创造力和科学发现的指数性爆炸。虽然这一切似乎不太可能，但考虑到目前的进展速度，谁又能说他们错了呢？
与此同时，看到可能出现的不利因素也非常容易，其中包括真正的灾难风险。即使我们可以弄清楚如何利用我们的闲暇时间，如何公平地分配这些新资源，以及我们是否真的想知道每个人都在想什么，我们仍然有可能失去对我们建立的智能系统的控制。它们被设计来为我们工作，但已经有可能怀疑我们最终会为它们工作。如果它们变得比我们聪明得多，它们是否仍然愿意听从我们的指令？它们甚至会关心我们吗？毕竟，它们只是机器。目前而言，也许永远如此，它们将缺乏良心、心脏和灵魂。我们构建它们来拓展我们的视野，但如果我们无法确保它们保持以人为中心的视角，这可能会成为我们做的最后一件事。