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我们不知道这是什么意思，在可预见的未来，我们会坚持看人写的小说和歌词。
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数字化之中有人道
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人类的状况本质上是人际的。我们是深度的社会化生物，历经现代的进化史，生活在家庭、乐队、部落、城市等越来越大的群体中。这种趋势的必然结果，就是我们无论作为个人还是作为集体成员都是彼此紧密互联的。基本上，我们所有人都不断地、深深地关心我们怎样与他人联系，他人又怎样看待我们（真正的反社交者和极端自闭症谱系障碍的人是少数）。我们在麻省理工学院的同事、天赋异禀的研究者德布·罗伊（Deb Roy）指出，这种社会性为我们提供了一种强大的方法，可用于预测哪些工作、哪些任务受技术进步的影响最小，很简单，它们就是那些利用人类社会驱动力的工作和任务。
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罗伊的驱动力清单包括同情、自豪、尴尬、羡慕、正义和团结。我们不妨以某高中的女子足球教练为例，看看这些驱动力如何应用于工作之中。如果这位教练对足球运动有深刻的战略认识，也有能力察觉比赛的走向并适当地转换战术，那就很棒了，但由于比赛胜负与财务结果没有太大关系，因此这份工作最重要的并不是带队取胜的能力。相反，重要的是要有能力让女孩们一起拼搏，追求目标，教导她们成为支持彼此的好队友，并通过运动来锻炼她们的性格。在很大程度上，教练通过发掘自己的同情心和女孩们的自豪感来完成工作。作为女孩们心目中的榜样和权威，她还利用了她们想得到教练赞许的渴望。
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大多数人都知道，好的足球教练很难找，但我们忘了非人类的教练根本就不存在。试图想象一个全数字化的人工智能女子足球教练。它能够挑出队伍中的天赋领导者和难以相处的人吗？如果某些女孩是两者兼具，它知道该怎么做吗？在漫长的赛季，它能否将球队凝聚在一起，走过高峰和低谷？它能否激励一名女孩去克服疲劳和自我怀疑，从而完成她曾认为不可能的事情？我们已经知道，永远不要对技术说永远不能，但是在这里，我们说“几乎肯定不能”。
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电脑正越来越善于做某些工作，例如通过观察面部表情和发音模式来确定人的精神状态，但与我们刚刚列举的事情相比，它还差得太远。我们相信，在未来一段时间内，有效把握人的精神状态和社会驱动力的能力仍是一种深度的人类技能。在我们深入第二次机器革命的过程中，这意味着人脑和机器的一种新颖结合方法，也就是让电脑牵头做决策（或者判断、预测、诊断等），然后，如果需要说服、劝说其他人服从这项决策，那么就让人牵头去做。
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医疗保健领域提供了许多例子，说明这种方法如何付诸实践。医疗诊断是一项模式匹配工作，由于医疗保健信息的数字化和机器学习等领域的进步，电脑在这项工作上达到了超人的水平。即便放射学、病理学、肿瘤学等大多数专科最好的诊断医生还未数字化，这一天也很快就会到来。让人类专家审查诊断结果也许仍然是个好主意，但电脑应该牵头。[6]
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然而，大多数患者不想从机器那里取得诊断结果。他们想从富有同情心的人士手里拿到结果，这位人士能帮他们加深理解，接受那些常常很难面对的诊断结果。诊断之后，能够打造人际关系、善用社会驱动力的专业医疗人员非常有价值，因为他们更有可能促使患者遵守医嘱。据估计，不遵医嘱是医疗保健的一个大问题，它对数百万人的健康造成负面影响，仅处方药一项，美国每年就要花2 890亿美元。
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Iora Health是一家位于马萨诸塞州剑桥的公司，截至2015年年中，该公司在美国6个州开设了13个医疗保健分支，试图使人通过与“健康教练”配对而保持健康。这些专业人士提供医疗咨询，但也会耐心倾听，花时间陪患者，使整个医疗保健体验看起来充满人情味，而不是冷漠无情。这种方法似乎奏效了。据《波士顿环球报》（Boston Globe）报道，“该公司称，在某个Iora Health分支，住院率下降了37%；与使用传统医疗保健系统的对照组相比，医疗保健支出低了12%……在另外两个分支，急诊室的访问率下降了至少30%”。
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在改善未来医疗保健服务体系方面，人将继续发挥至关重要的作用，但可能与现在的作用不尽相同。扮演核心角色的将可能是善解人意、擅长社交的护理协调员，而不是优秀的诊断医生和其他HiPPO人士。在前面的章节，我们提到了未来工厂只有“一人一狗”两个员工的古老笑话。就医疗保健领域而言，我们可以提出一个微调的版本：未来的医疗机构可能会使用人工智能、人和狗。人工智能的工作是诊断患者；人的工作是理解和沟通诊断，并通过治疗来教导患者；狗的工作是在人企图怀疑人工智能时咬他一口。
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本章总结
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• 电脑现在可以做更多满足大多数创意所定义的事情，如设计多种用途的美丽物件、谱写乐曲、提出有用的科学假说，等等。
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• 电脑的创意能力正在迅速增强。例如，它们现在不仅可以设计符合要求的部件，而且还可以利用大量数据来确定这些要求。
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• 数字化的创作者经常会提出与人类大不相同的解决方案。这是一件好事，因为观点的多样性往往会导致更好的结果。
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• 电脑仍然不能真正了解人类的情况，因为它们没有以人类的方式体验世界。我们不能指望机器在近期写出一部像样的小说。
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• 创意工作是人脑和机器的新组合中最富有成果的领域之一。一种有前途的方法是让机器接管“繁忙的工作”，并生成可供人们扩展和改进的初步方案。
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• 数字化技术在满足人类的大多数社会驱动力方面做得不好。所以，在未来一段时间内，利用这些驱动力的工作可能会继续由人来完成。这类工作包括那些需要同情、领导、团队合作和指导的任务。
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• 随着技术的进步，高级的社交技能可能比高级的定量分析能力更有价值。将社交技能与定量分析能力相结合的能力往往会得到最大的回报。
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问题
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A 在你所在的组织中，最具创意和创新意识的人要做多少沉闷的日常工作？
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B 你是否确信自己能可靠地区分由人工完成的和机器生成的画作、旋律、网页设计和科学假说？你对人类能做得更好有信心吗？
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C 较佳的人际关系在什么地方最能帮助你和组织的表现？
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D 就你所在组织目前由人工完成的任务而言，哪些是最难被电脑接管的？你为什么这么认为？
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E 看了自己的岗位或所在组织的现有任务和流程，你认为人与机器之间的理想分工是什么？
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F 通过将机器的新兴功能与人文关怀相结合，可以创造哪些新产品或新服务？
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