以下是2017 年一篇關於史穆克（J.M. Smucker）果醬公司收益報告的文章：
注意到這篇文章有什麼特色嗎？它的文體不會贏得任何獎項，但卻是完全可以理解的。事實上，這篇文章是由人工智慧編寫的。「敘事科學公司」（Narrative Science）為富比世（Forbes）製作了數千份盈餘預覽和股票現況更新，並為體育網站實時提供精彩的體育故事。
編按：可能成為歷史上第3位成功爭取美國兩大黨提名，甚至成功進軍白宮的亞裔創業家楊安澤，在《為一般人而戰》裡指出，美國已有大群失去工作的世代，要解決動盪不安的社會問題，必須讓人本資本主義實現，以迎接「人機大戰」的到來。
公司的機器人不會因為任何調查報導贏得普立茲新聞獎，但是在未來幾年，人工智慧製作的寫作，其品質將從尚可進步到非常好：那些編撰這一類例行故事的記者會發現他們的工作越來威脅越大。
我們往往認為自動化將取代藍領工人的工作，這些工作涉及基本的、重複性的技能，事實恐怕比這更複雜。重要的類別不是白領與藍領，或甚至是認知技能與手工技能，真正的區別是例行性與非例行性。
所有行業的例行性工作是最會受到人工智慧和自動化威脅的工作，但是隨著時間的推移，更多類別的工作將會受到影響。某些需要受過高等教育始能勝任的工作，實際上是最有可能過時的工作。
高端產業的重複性勞動將被A.I.接手搞定
醫師、律師、會計師、牙醫師或藥劑師經過多年的培訓，然後在略有不同的變化中反覆做同樣的事情。基本上，我們經過培訓、準備好變得更像機器。但是我們永遠不會像真實的機器那麼好。
美國聯邦準備理事會將大約6,200萬個就業機會歸類為例行性工作──約占全部就業機會44％。聯準會稱這些中等技能工作的消失為「工作極化」（job polarization），意味著我們將會剩下低端的服務性質工作和高端的認知性質工作，兩者的職缺都很少。這種趨勢與中產階級的消失，以及令人吃驚的所得不均高度密切相關。
新型人工智慧正在興起，可以完成我們現在認為的智能和創造性的大部分內容。你也可能聽說過「機器學習」這個術語，它是人工智慧的應用程序，你可以讓機器訪問數據並讓他們自己學習最佳方法。
機器學習的功能特別強大，因為你不需要規定確切的動作和路線。你訂定指南，然後人工智慧開始綜合數據，做出選擇和建議。機器學習的一些早期應用包括標記圖像，過濾垃圾郵件，在文檔中找出關鍵字，偵測信用卡欺詐的異常狀態，推薦股票交易和其他有規則可循的任務。
利用大量數據的行業──如金融服務業，已經在轉型，以便善於利用新功能。金融業從許多方面來說天生適合自動化，它們的工作具有高度重複性和邏輯性，它們的公司富有、又極力追求效率，它們的文化重視高度競爭力。
Betterment成立於2008年，是一家自動化投資服務公司，到了2017年，它所管理的資產超過90億美元。憑藉較低的手續費和自動化的投資決策，Betterment及其競爭對手Wealthfront在很大程度上取代傳統的財務顧問。
根據估計，到了2020年，全球由機器人顧問師管理的資產將猛增至8兆1,000億美元，72％ 40歲以下的投資者表示，他們覺得與虛擬顧問一起工作很放心。
高盛（Goldman Sachs）2000年在紐約證券交易所有600名交易員，到2017年只剩兩名，另由200名電腦工程師支援。2016年，金融服務公司StateStreet的總裁預測，在未來四年內，他的3萬2,000名員工中有20％會因為自動化而失業。
主要的投資銀行已經採用一個名為「見性」（Kensho）的新人工智慧投資者平台，它負責原本由投資銀行分析師根據全球事件和公司資料撰寫詳細報告的工作—Kensho 營運不到四年，價值已有五億美元。
有了Kensho，原本由受過高等教育、年薪25萬美元的人花40小時才寫成的一份報告，現在幾分鐘之內就可以完成。因此，彭博社報導，華爾街在2016年達到「人類最高峰」，現在則逐步減少就業機會，今年大多數主要銀行都裁員即證實了這一點。
律師、醫師、會計師，「三師飯碗」好時光不再？
會計師和簿記員也岌岌可危。有位會計師說，他原本是每小時計費，已經轉成收取每月固定費用，因為雲端會計軟體可行自動進行簿記工作，突然間，他再也不必花時間在這上面。
美國有170萬名簿記會計和審計員，還有120萬名會計師和審計師，簿記員和一般職員的工作已經開始消失。會計師勇敢的談論如何轉移時間為客戶提供財務策略方面的建議。我過去曾經雇用6位會計師，其實大多數時候你只是要報稅而已。
勤業眾信（Deloitte）2016年的一份報告預測，法律部門39%的工作將會自動化，而且這一行業應該預期在未來十年內會出現「深刻改革」。
特別是，預計法務助理和法律祕書會被取代，並且由於許多律師事務所會把工作外包或進行合併，也就是這個行業的整體就業人數將會萎縮。
法學院培養出來的畢業生人數超過市場需求，需要他們服務的市場正在萎縮。我的一位朋友經營一家人工智慧公司，它可以為大型公司自動化處理基本的訴訟工作，如例行回應、申報和文件審查，因此公司不需要聘請許多菜鳥律師。
我和一家全球法務作業處理公司的創新長克里夫．杜敦（Cliff Dutton）碰面，他描述人類律師審閱一箱又一箱的法律文件時只有60％的準確率。相較之下，人工智慧軟體已經接近85％的準確率，而且比一個律師團隊的速度還快得多。
比起律師，醫師更需要通過多年的艱苦培訓和實作才積累他們的專業知識、智慧和決定。治療大概將是最後一個被自動化取代的領域。 你如果這樣想，那就錯了 。
外科醫師是受過最高訓練、薪資最高的醫師之一，把人體臟器切開可不是一件小事。 將來人工智慧可以分析成千上萬的手術，知道在每種情況下應該做些什麼 。第一次機器人人工植牙，沒有人為干預──2017年9月剛在中國舉行。機器人進入口腔，安裝兩個由3D印表機印出來的新牙。
有些工作也許不會因為有可以取代它們的新技術出現就消失。自動化在醫學上能進展多快，主要取決於法規和許可。有些病患也可能更願意讓一個真人醫師看診，不過，我也懷疑這種偏好會隨著時間的推移而消退。
我們對超出電腦能力範圍的概念即將改變，有很多白領和創意工作可以自動化。如果你認為你的工作安全，不會受到電腦威脅，你可能最終還是錯了。
在未來十年，工作的目的和性質即將發生很大的變化。問題是除了越來越少人有工作這個事實之外，究竟是什麼在推動這個變化。
本文摘錄、整理自《為一般人而戰》，第六章〈白領工作也會消失〉P.82-P.96，遠流出版
責任編輯：張庭銉
