23、远程独立工作与人类不可替代的价值

远程独立工作与人类不可替代的价值

1. 提升远程独立工作的生产力

在远程工作日益普遍的时代，拥有大量智能机器协同工作的组织需要重新思考如何帮助员工在新环境下提高生产力。

1.1 基础保障

为远程员工提供必要的工作条件是关键。这包括确保员工家中具备高速带宽通信设备、优质的摄像头、麦克风和合适的照明，以及提供舒适的办公桌椅和安静私密的工作空间。鉴于居家办公已成为常态，公司应考虑补贴员工的部分居家办公费用。

1.2 工作时间与安排

研究表明，远程员工的工作时长往往更长，且无需花费时间在通勤上。为远程员工制定工作时间表有助于缓解工作倦怠，并促进与同事的同步协作。同时，组织也应认识到远程工作的灵活性，允许员工将工作与家庭活动、个人需求和娱乐相结合。对于按任务计酬的远程员工，他们可以根据自己的时间安排工作。

1.3 工作监控

鼓励和促进生产力提升是一方面，监控与之相关的一切则是另一方面。由于员工通过人工智能软件在计算环境中工作，公司可以监控员工的各种行为，包括工作活动、休息时间、用餐时长、网络浏览等。例如，星展银行通过监控员工工作日访问外部网站的数量，发现这是预测员工离职的一个有效指标。

监控和人工智能/机器学习分析能力可以为员工提供自我评估和自我提升的信息，但这也带来了一些问题。公司需要在为员工提供个性化反馈以促进学习和避免过度监控带来的问题之间找到平衡。如果公司不制定适当的政策，员工可能会觉得监控过于侵犯隐私。

为了解决这些问题，公司应明确告知员工正在进行的监控类型以及所获取信息的用途。减少不必要的监控，确保工作以合理的速度完成，同时提供基于证据的个性化辅导和建议，帮助员工提升专业能力。

知识工作者通常希望在工作中拥有一定的自主权，不喜欢被密切监控。雇主应让员工感到参与感，并允许他们发挥创造力，这样才能提高员工的满意度和忠诚度。

随着远程工作的增加，公司需要重新设计工作流程和实践，以连接远程和独立工作的员工与他们的同事。远程工作在疫情结束或稳定后仍将持续并增加，人们在工作中需要相互交流和社交，这是人类学习和创新的基础。

以下是一个简单的流程图，展示了提升远程独立工作生产力的主要步骤：

graph LR
    A[基础保障] --> B[工作时间与安排]
    B --> C[工作监控]
    C --> D[平衡监控与反馈]
    D --> E[尊重员工自主权]
    E --> F[重新设计工作流程]

2. 人工智能尚无法完成的任务

尽管人工智能在过去几十年中取得了显著进展，但仍有许多任务是人工智能目前无法完成或无法很好完成的。

2.1 理解上下文

人工智能尚未能够理解业务和任务执行的更广泛背景。在医疗编码、数字承保和Stitch Fix等案例中，一线用户指出了这一问题。目前，无论是在训练数据还是数学算法或规则中，都没有很好的方法来表示广泛的上下文，而且这种人工智能的缺陷短期内不太可能改变。

2.2 执行具有主观元素的任务

在星展银行的交易监控案例中，一位经理表示，评估交易是否可疑总是存在主观因素，因此人类在这个过程中始终是必要的。这些主观因素可能包括客户与银行的过往联系、职业等，这些因素难以量化或在政治上敏感。虽然有些金融机构尝试使用基于人工智能的面部图像分析来判断个人的诚实和可信度，但这种评估的准确性仍受到质疑。在这方面，人类可以用主观判断来补充客观的人工智能评估。

2.3 在复杂动态环境中对警报进行优先级排序

计算机系统、传感器和基于人工智能的声音和图像分析系统会频繁发出警报，但人工智能往往无法区分真实或重要的警报与虚假或不太重要的警报。例如，在樟宜珠宝商场的安全警报案例中，人类操作员能够对警报进行优先级排序，而人工智能则难以做到这一点。同样，在星展银行的交易监控中，人工智能系统会产生大量的误报，需要人类进行调查。

2.4 做出具有重大后果的最终决策

在许多情况下，人工智能可以提供初步的决策建议，但当决策具有重大后果时，人类往往需要进行权衡并做出最终判断。这在医疗编码、金融服务和时尚搭配等多个案例中都有体现。虽然未来人工智能可能会发展到能够独立做出最终决策，但目前在许多领域，人类的参与仍然是必要的。

2.5 做出最终的疾病诊断

在涉及生死问题的医疗领域，人工智能的能力仍然有限。在Good Doctor Technology和皮肤科医生Miiskin的案例中，人工智能可以辅助诊断，但最终的诊断和治疗决策仍需由临床医生做出。同样，在斯坦福医疗保健药房的案例中，虽然计算机系统和机器人可以包装药品，但在交付前需要人类药剂师检查药品的正确性。

2.6 为他人构建连贯的故事

在法律服务领域，人类律师需要向客户讲述人工智能系统在合同和其他文件中发现的内容。虽然人工智能在内容生成方面取得了很大进展，但它生成的文本往往是狭窄的、基于事实的，而构建连贯、有意义且与情境相关的叙事仍然是人类的专长。

2.7 构建问题、培训或指导

尽管人工智能现在可以自动生成机器学习模型，但它无法确定要解决的问题、找到相关数据或理解模型输出的意义。例如，在84.51°和克罗格的案例中，数据科学家仍然需要花费大量时间来培训和指导使用自动化机器学习功能的新手。因此，大多数数据科学家的工作在一段时间内仍然是安全的。

2.8 协调多利益相关方的协调、谈判和决策

在产品管理等复杂领域，需要人类来协调和解决跨组织的问题。产品管理角色通常涉及复杂的协调工作，需要大量的沟通、谈判和决策技能。目前还没有人工智能系统能够胜任这一角色，而且短期内也不太可能开发出这样的系统。

2.9 理解复杂的综合实体

虽然人工智能可以为复杂的相互关联的实体提供见解，但在处理复杂的交通网络等问题时，它仍然不够可靠和准确，无法取代人类运营主管的决策。例如，在新加坡陆路交通管理局的案例中，人工智能系统可以通知人类监控人员交通问题，但最终的决策仍然由人类做出。

2.10 建立与人类的关系

人类在建立和维护与他人的关系方面仍然优于人工智能。在销售和客户服务等领域，虽然人工智能可以提供一些帮助，但最终还是需要人类销售人员来审查报价内容、确保与客户的关系一致，并添加个性化的信息。

2.11 提供工作满意度和激励士气

在金融服务公司Radius Financial Group的案例中，尽管公司大量使用人工智能并密切监控员工绩效，但员工的士气和工作满意度仍然很高。这表明，管理中的人性化元素和同事关系对于员工的积极情绪至关重要，人类互动可以抵消人工智能和其他技术带来的“非人性化”影响。

2.12 分析语气

在书面沟通中，人工智能虽然可以生成关于文本的许多见解，但无法有效地分析语气。例如，在使用Writer AI工具时，人工智能难以理解讽刺等情感表达，甚至一些强大的自然语言生成系统也可能生成冒犯人类读者的内容。因此，人类仍然需要评估内容以确保其符合人类的敏感口味。

2.13 理解情感情境和需求

在时尚搭配公司Stitch Fix的案例中，人工智能可以推荐客户可能购买的服装，但无法考虑特殊场合的情感因素。客户发送的“请求备注”中包含的情感信息，如丈夫从海外归来、参加有前任在场的婚礼或开始新工作等，人工智能无法理解其重要性。理解情感情境可能是人工智能最后才能学会的技能，甚至可能永远无法掌握。

2.14 考虑人工智能的伦理影响

公司开始意识到人工智能系统可能对组织、员工和社会产生重要影响。人工智能无法考虑和解决这些伦理问题，但人类可以。例如，Salesforce的道德人工智能实践案例展示了人类在推广道德人工智能、提供指导和制定策略方面的作用。同样，北卡罗来纳州威尔明顿警察局的Shotspotter人工智能系统可能会引发伦理问题，但供应商的人类团队已经采取了许多措施来消除或减少这些问题。

2.15 决定何时使用人工智能

即使人工智能可以执行某项任务，它也可能并不擅长。在快餐连锁店的Flippy案例中，特许经营经理决定Flippy只适合油炸工作，而不适合翻转汉堡。人工智能通常无法意识到自己的缺点，因此只有人类才能决定是否使用人工智能。

2.16 管理组织变革

为了有效使用人工智能系统，组织需要进行变革。在南加州爱迪生公司、摩根士丹利、Intuit等公司的案例中，新人工智能系统的使用很大程度上是自愿的，需要人类通过说服或消除组织障碍来促进采用。目前，不太可能开发出基于人工智能的组织变革管理系统来执行这些任务。

2.17 安排物理环境进行分析

人工智能可以对物理或化学实体进行分析，但需要人类来设置分析过程和情境。在MBTA石油分析和希捷自动化视觉检查案例中，人工智能可以有效地分析数据并提供行动建议，但这需要人类收集和整理数据、设计和设置设备，并监控过程的正常运行。

2.18 创建新知识并将其转移到系统中

在PBC Linear的案例中，经验丰富的机械师需要创建培训材料，以便新手可以使用学习管理系统和增强现实头戴设备进行学习。虽然系统运行良好，但这依赖于人类最初创建的知识。人工智能短期内无法从人类经验丰富的大脑中提取知识。

2.19 修复人工智能系统

在FarmWise数字除草机的案例中，人类需要偶尔修复人工智能系统。人类监督除草机器人，寻找机械或软件问题的迹象。如果出现问题，他们可以通过虚拟方式联系专家团队来帮助修复系统。虽然人工智能在某些领域可能能够提供自我修复的建议，但不太可能完全自行修复。

以下是一个表格，总结了人工智能尚无法完成任务的主要领域：
| 领域 | 描述 |
| — | — |
| 理解上下文 | 无法理解业务和任务的广泛背景 |
| 执行具有主观元素的任务 | 难以处理涉及主观判断的评估 |
| 优先级排序警报 | 在复杂动态环境中无法区分重要和不重要的警报 |
| 做出最终决策 | 在具有重大后果的决策中需要人类参与 |
| 疾病诊断 | 目前无法做出最终的疾病诊断 |
| 构建连贯故事 | 难以生成连贯、有意义的叙事 |
| 构建问题、培训或指导 | 无法确定问题、找到数据或理解模型输出 |
| 协调多利益相关方 | 缺乏处理跨组织复杂问题的能力 |
| 理解复杂实体 | 在处理复杂系统时不够可靠和准确 |
| 建立关系 | 在建立和维护人际关系方面不如人类 |
| 提供工作满意度 | 无法替代人类管理和同事关系带来的积极影响 |
| 分析语气 | 难以理解文本中的情感和语气 |
| 理解情感需求 | 无法考虑特殊场合的情感因素 |
| 考虑伦理影响 | 不能处理人工智能带来的伦理问题 |
| 决定使用时机 | 无法意识到自身的局限性 |
| 管理组织变革 | 难以推动组织采用新的人工智能系统 |
| 安排物理环境 | 需要人类设置分析过程和情境 |
| 创建新知识 | 短期内无法从人类大脑中提取知识 |
| 修复系统 | 难以自行修复出现的问题 |

综上所述，虽然人工智能在许多领域取得了显著进展，但人类在理解上下文、处理主观元素、做出复杂决策等方面仍然具有不可替代的价值。在未来的工作中，人类和人工智能将继续相互协作，共同推动生产力和创新的发展。

3. 远程工作与人工智能协同的挑战与应对

3.1 远程工作监控的挑战与策略

远程工作的兴起使得工作监控变得更加复杂。一方面，公司希望通过监控确保工作的高效进行，获取员工绩效数据以提供反馈和改进建议；另一方面，过度的监控可能会侵犯员工的隐私，引发员工的不满和抵触情绪。

为了应对这一挑战，公司可以采取以下策略：
1. 透明沟通 ：明确告知员工监控的内容、目的和使用方式，让员工了解监控是为了帮助他们提升工作效率，而不是进行无端的监视。
2. 适度监控 ：避免过度监控，只关注与工作相关的关键指标，确保监控的范围和程度是合理的。
3. 提供反馈 ：及时向员工提供基于监控数据的个性化反馈和建议，帮助他们认识到自己的优势和不足，从而有针对性地进行改进。
4. 尊重隐私 ：在监控过程中，尊重员工的隐私，不窥探员工的个人生活和敏感信息。

以下是一个简单的表格，对比了过度监控和适度监控的不同影响：
| 监控类型 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 过度监控 | 可能获取更全面的工作数据 | 侵犯员工隐私，降低员工满意度和忠诚度 |
| 适度监控 | 保障工作效率，提供有效反馈 | 可能无法获取所有细节信息 |

3.2 人工智能与人类协作的挑战与机遇

人工智能在许多领域展现出了强大的能力，但与人类协作时也面临着一些挑战。例如，人工智能可能无法理解人类的情感、意图和上下文，导致沟通和协作出现障碍。然而，这也为人类和人工智能的协作带来了机遇，人类可以发挥自己的优势，弥补人工智能的不足。

为了实现更好的协作，人类和人工智能可以采取以下措施：
1. 明确分工 ：根据人类和人工智能的优势，明确各自的任务和职责。例如，人类可以负责处理具有主观判断、情感交流和复杂决策的任务，而人工智能可以负责处理数据处理、信息检索和简单重复的任务。
2. 加强培训 ：人类需要学习如何与人工智能协作，了解人工智能的工作原理和局限性。同时，人工智能也需要不断学习和进化，提高自己的理解能力和协作能力。
3. 建立信任 ：人类和人工智能之间需要建立信任关系。人工智能需要提供准确、可靠的信息和建议，而人类需要相信人工智能的能力，并在必要时给予适当的指导和反馈。

以下是一个mermaid格式流程图，展示了人类和人工智能协作的主要步骤：

graph LR
    A[明确分工] --> B[加强培训]
    B --> C[建立信任]
    C --> D[协作完成任务]
    D --> E[评估和改进]
    E --> A

4. 未来展望

4.1 远程工作的发展趋势

随着技术的不断进步和社会的发展，远程工作将继续呈现增长的趋势。未来，远程工作可能会更加普及，工作模式也将更加多样化。例如，混合办公模式可能会成为主流，员工可以根据自己的需求和工作任务，选择在办公室或家中工作。

同时，远程工作的技术支持也将不断完善。高速宽带、云计算、虚拟现实等技术的发展，将为远程工作提供更加便捷、高效的工具和环境。例如，虚拟现实技术可以让远程员工身临其境地参与会议和协作，增强沟通和协作的效果。

4.2 人工智能的发展方向

人工智能在未来将继续取得重大突破。随着深度学习、强化学习等技术的不断发展，人工智能的能力将不断提升。例如，人工智能可能会在自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断等领域取得更加显著的成果。

然而，人工智能的发展也需要关注伦理和社会问题。例如，人工智能可能会导致一些工作岗位的消失，引发就业问题；人工智能的决策过程可能会缺乏透明度，导致不公平和偏见。因此，在发展人工智能的同时，需要制定相应的政策和法规，确保人工智能的发展符合人类的利益和价值观。

4.3 人类与人工智能的未来关系

未来，人类和人工智能将形成更加紧密的协作关系。人类将利用人工智能的优势，提高工作效率和生产力；人工智能将借助人类的智慧和创造力，不断拓展自己的应用领域和能力范围。

在这个过程中，人类需要不断提升自己的技能和素质，以适应与人工智能协作的需求。例如，人类需要具备更强的创造力、批判性思维和沟通能力，以便更好地与人工智能进行协作和创新。

总之，远程独立工作和人工智能的发展是不可阻挡的趋势。我们需要充分认识到它们带来的挑战和机遇，采取相应的措施，实现人类和人工智能的和谐共处和共同发展。通过合理利用远程工作和人工智能的优势，我们可以创造更加高效、创新和人性化的工作环境，推动社会的进步和发展。

以下是一个列表，总结了未来需要关注的几个方面：
1. 持续关注远程工作的发展趋势，及时调整工作模式和管理策略。
2. 推动人工智能的技术创新，同时加强伦理和社会问题的研究和管理。
3. 加强人类与人工智能的协作培训，提高人类与人工智能的协作能力。
4. 关注就业市场的变化，提供相应的培训和支持，帮助人们适应新的工作环境。
5. 鼓励创新和创业，创造更多的就业机会和发展空间。

通过以上的措施，我们可以更好地应对远程工作和人工智能带来的挑战，抓住机遇，实现人类社会的可持续发展。