原文丨Harvard Business Review
作者丨Megan Beck & Barry Libert
编译丨Alina
和多数引起变革的科技一样，机器学习和人工智能的蓬勃发展是一件令人兴奋又令人生畏的事。兴奋当然是因为我们的生活质量能因此提高，小到日程安排，大到医疗诊断，人工智能又实现了新的跨越；然而一旦想到机器学习和人工智能对社会和人类造成的影响，尤其是考虑到它们会如何影响到我们未来的工作——谁都不禁害怕。机器学习的研究成果愈发丰硕，正因此，每个人都应该学习新的技能来凸显自己。不过问题是，学习什么呢？
众所周知，人工智能与自动化/机器人会对市场和劳动力产生巨大影响——无人驾驶汽车将迫使3000多名卡车司机转行；诸如特斯拉的机器人流水生产线将吞噬无数制造业岗位，如今的1200万制造业岗位已经开始锐减。然而这些数据仅仅是个开始。人工智能飞速崛起，脑力行业受到了更大的波及。几年前，我们还在讨论没法想象如果没有受到培训的专业人员参与会是什么样子，尤其是教师、医生、财政咨询师、股票经纪人、营销人员和商业咨询师等职位。如今，这已成为现实。
即使我们不太愿意承认，但机器在很多方面比人工完成得更好。许多技能型职业的工作流程其实大同小异：
收集数据
分析数据
解读结果
决定最佳行动
实施步骤
随便举个例子你就会发现，事实的确如此。比如，医生的工作流程就是为病人做检测、分析检测结果、解读结果做出诊断、决定治疗方案，最后与病人共同努力实施治疗方案。或者以财政咨询师为例，他们首先收集和分析顾客或者潜在投资工具的数据，然后用风险承受能力等各个维度解读这些数据的含义，推荐投资战略方案，最后全力以赴帮助顾客实施方案。商业咨询师的工作也是同样的原理，只不过他们诊断和解决的是商业问题罢了。
这些高技术人员能以高效率完成工作得益于以下三种能力——快速准确地掌握了这些工作的机械流程；拥有决定行动方案的丰富经验与准确判断；理解对于客户什么才是最佳方案。在前两种技能上，人工智能和机器学习能够很快超越人类，甚至比我们做得更好——这样一来，随着科技变革，被人工智能改变着的行业领域对于未来的员工将提出新的要求与挑战。
显然，我们已经无奈接受了自动化系统在收集和分析数据方面的高效，但更令人恐惧的事还在后面。人类的能力往往有限，且不可避免地抱有主观偏见。医生不可能随时获知专业领域的最新研究成果，他们往往需要依靠个人经验诊断治疗。同样，咨询师也需要从业经验，他们只有阅历无数后才能给出合理建议——然而所谓“无数”，也仅仅是有限的经历，从这些有限经历中，他们往往形成了个人喜好、个人预期以及主观看法。作为凡身肉体，人类总有局限，永远不可能像机器一样为多个服务器同时运作，我们必须依靠曾经的经验，而其中无法避免的就是个人偏见、喜好、习惯或是经验规则。
或许有人反驳，在重大决定上他们从来不相信机器，尤其是涉及到健康或是资金问题。然而，这或许已经是二十世纪的过时论调了。在新的时代，这一代人相信机器、选择机器、甚至偏好机器。况且，事实也不容反驳。IBM的Waston机器人已经可以解决难倒医生的医疗病例、而投资家也正在仓皇撤出昂贵的主动型管理基金，转向表现优良的被动型基金。显然，曾经被从业者引以为傲的职业道路正一点点被机器侵蚀。
因此，如果你想继续从事目前的行业，你就必须努力提升人工智能难以成功复制的能力——与顾客感同身受、互动交流。或许一台智能机器可以给出比医生更好的诊断与治疗方案，但它永远不可能像人一样，与病人促膝而坐，理解每个人不同的生活境遇，帮助他们制定最佳的诊疗方案。
同样，智能机器可以诊断复杂的商业问题，建议可行的改进方案，却不可能像人一样鼓舞动员公司的领导团队，解开敏开的办公室政治问题，或者挑选出最适合的新任领导班底。
正是这些人类独一无二的能力让人们即使在智能机器大行其道的年代也弥足珍贵，且永远不会过时。当人工智能与机器学习逐渐取代我们的工作岗位，只有这些感同身受、诚心劝导的社交技能才是人之所以为人的有力支撑。不幸的是，在过去的教育培训中，这些让我们变得无法取代的社交技能却被无限忽视，无论是医生、财政规划师或是咨询师，他们的重点永远是数据报告，而不再关注顾客的独特处境与个人想法。
无论如何，当自动机械渗透到每个行业，对于每个想要保有工作的从业人员，这些技能有着越来越不容小觑的作用。因此，我们给出三个建议：
不要抵制科技进步的潮流。机器学习和人工智能可以有效提升效率，减少成本——所以抵制机器人是一种无用的行为。不如张开双臂迎接机器人为你的行业带来的变化，毕竟它能极大地改善你的工作。
自省你与他人社交、互动或是评判他人的能力。认清自己情商的长处和短处。
为自己的情商发展做投资。最简单的方法就是改变你的生活重心，开始关注那些重要的技能，思考你究竟应该如何更好地管理人际关系，与他人互动，产生影响力。当然你还可以积极寻求培训，找到更多改善的良机。
如今，你能够比智能机器人做的更好的方面，就是与他人互动社交了。不如从现在开始，与过去学习专业技能一样，主动投资、培养这些社交技能。如果你能成为一个出类拔萃的激励者、管理者或是倾听者，即使有再先进的人工智能，你也永远不会被行业淘汰。
