摘自《下一個工作在這裡！智慧科技時代，人機互助的5大決勝力》
包含教師的 10 種工作即將消失嗎？「渡渡鳥工作」也就是只能坐以待斃，等著被科技取代的工作（湯瑪斯．戴文波特教授）你的工作會被電腦取代嗎？是的，智慧機器能把你部分的工作做得更好，甚至取代你全部的工作，請認真看待這個威脅。隨著智慧科技接管愈來愈多過去由人類主掌的決策，你採取行動了嗎？你是否已經充分體認，應該採取行動了？為了幫助你開始採取必要的行動，以下是你必須離開舒適圈的信號，這些都是知識工作者的工作正在邁向自動化的證據。
1.目前已有能執行部分核心任務的自動化系統：關於自動化會對一份工作逐漸構成威脅，最有力的證據就是目前已有能夠執行所有或部分核心任務的自動化系統。舉例來說，如果我們是放射師或病理學家，我們應對能判讀影像、從乳房攝影或子宮頸抹片中發現問題的電腦輔助偵測系統感到憂慮。如果我們是資訊工程師，我們應對由一名工程師掌管2萬5千具伺服器的臉書系統感到憂慮。這些系統尚未全面普及，但是這種狀況也許會在十年內發生。
2.工作不需要真正接觸實物或操作：如果你執行的工作不需要接觸實物，或者與客戶面對面進行，就沒有理由不自動化。如果你主要的工作是處理文件（例如不動產或許多其他領域的律師）或影像（例如放射師），系統就能夠閱讀內容與斷定其意義。如果你的工作需要以不確定方式挑戰實體，就不會很快消失。筆者有位麻醉師朋友表示，他經常需要移動病患，保持他們的氣管暢通，所以他不相信機器人會讓他失業。
3.工作內容是單純的內容傳輸：如果你的工作內容是將現有內容傳輸給其他人，你的麻煩就大了。以教師為例：他們斷定學生需要的內容為何，然後以人工方式（講課、示範等等）傳輸給他們。但是像安普利（Amplify）、麥格羅希爾教育公司（McGraw-Hill Education）、以及紐頓（Knewton）等業者已提供「適性化學習」系統，用來診斷學生對內容的學習成效，另外，像是可汗學院（Khan Academy）等機構已推出線上教材庫。目前在教育情境中，仍有一些電腦無法執行的任務，例如管理教室與維持課堂秩序，但是這些任務並不見得需要知識工作者才能執行。
4.工作包含單純的內容分析：像是IBM華生電腦這樣的「認知運算」系統，已經展現了執行分析與「了解」內容的驚人能力。這些系統需要人類撰寫程式與編碼，但是分析大量內容的任務——例如藥物研究員與醫療診斷人員的工作——將逐漸交由機器執行。律師的工作也開始面臨風險，因為法務工作包括大量的文件分析。藉由「科技協助審閱」與「預測編碼」等能力，目前的「電子搜索」工具能夠閱讀數千頁文件、找出關鍵詞句、辨識需要人工審閱的文件，甚至判斷案子勝訴的可能性。
5.工作包含仰賴資料回答問題
我們已經曉得，與大部分人類相比，分析與演算工具更擅長從資料中發掘意義。機器已經取代部分保單核保員與財務規畫師的工作，未來它們也許會取代更多工作，因為這種人機表現間的分野只會逐漸擴大。舉例來說，一家名為肯紹科技（Kensho Technologies）的公司已推出一套名為「華倫」（Warren）的智慧軟體系統，能夠回答諸如「當石油交易價上漲至每桶100美元以上，同時中東發生政治動盪，會對能源公司股價造成何種影響？」的問題。該公司宣稱到了2014年年底，其軟體已能回答超過一億個與複雜資料相關的金融問題。
6.工作包含進行量化分析
有人或許會以為在「分析時代」中，量化分析師仍然不會面臨失業風險，但是威脅他們工作的科技已經問世。許多量化分析師將被機器學習系統取代，或者至少必須接受這些系統的大力輔助。機器學習最適合用來輔助人類分析師，改善他們的分析生產力與模型開發工作。但是某些情境必須運用機器學習，才能及時產出需要的模型，網路廣告就是其中一例。為了瞄準特定消費者與特定廣告機會，每星期需要的模型數目可能多達數千個，至於成功達成說服（例如讓消費者在一星期內購買廣告產品）的可能性最多只有千分之一，表示這項工作不值得人們投注心力。對於這個產業以及愈來愈多的其他產業而言，利用機器學習產生模型是唯一可行之道。當然，只有量化分析專家才能設計機器學習程式，但是長期下來，一名專家可以產生數百萬個模型。如果你是一名了解機器學習的量化分析師，或許可以保住工作；如果你不了解機器學習，就可能會被機器取代。
7.工作包含能夠在虛擬情境中模擬或執行的任務
對於教師與其他內容專家而言，另一個問題是：如果一項任務能夠被模擬，將其教給學生的最佳方式之一，會是接受模擬訓練。關於這點，可以請教世界上所剩不多的飛行教練。現在已經有相當不錯的領袖模擬訓練出現，也許商學院教授與企業主管教練也會面臨失業危機。
8.一致性表現在工作中非常重要
電腦的工作表現永遠一致；舉例來說，這是金融業已使用電腦進行授信的原因。在其他一致性同樣重要的工作領域——例如保險理賠理算、財務壓力測試，甚至判定刑事犯罪的懲罰——電腦的角色愈形重要。以保險理賠為例，「自動損失分攤」系統能夠自動評估與決定多達75%的理賠。只有最棘手的案子，才需要保險理算師處理。
9.工作包含創造以資料為基礎的敘述
包含資料與分析敘述的工作，一度完全是人類的工作，但是自動化系統已經開始取而代之。在新聞領域，像是自動化洞察力公司（Automated Insights）與敘事科學公司（Narrative Science）等業者，已經創造出資料密集的內容。運動與金融報導已經面臨威脅，不過這些領域的自動化仍然處於起步階段，採用的報導只有中學與夢幻運動，以及中小企業的財報等等。但是分析內幕公司（AnalytixInsight）推出的「資本立方體」（CapitalCube）服務，已經創造出關於超過4萬家上市公司的投資分析。以這個例子而言，受到威脅的工作是投資分析師。金融服務業的財富管理現在已仰賴電腦系統提供最佳投資組合，未來這項工作也會面臨威脅。目前理財經理與交易顧問經常採用自動化系統的建議，然後將之轉述給客戶。隨著客戶知識愈來愈充足、愈來愈了解電腦，這項轉譯功能將會失去必要性。
10.執行工作時必須依據清楚界定的正式規則
最容易被自動化的領域，是那些必須依據清楚一致規則執行的工作。根據規則運作的新式系統已能處理日漸複雜的任務。舉例來說，如果我們接受的訓練是擔任財務稽核工作，我們就要當心了。現在已有一些能夠自動化執行主要財務稽核工作的系統問世。報稅準備是一項必須完全遵守複雜規則的工作，但是大部分消費者與小型企業的報稅準備工作，已經由TurboTax與TaxCut這樣的系統接手。至於企業報稅表，則有Lacerte、ProSystem、以及UltraTax等系統處理。
以上都可歸類為「渡渡鳥工作」，也就是只能坐以待斃，等著被科技取代的工作。好在我們手邊這類工作只會愈來愈少，還不至於全面消失。在科技影響最重大的領域，擁有最多經驗的知識工作者還能保住工作，至於入門等級的職缺再也不會出現。但是，為了你自己以及兒孫的幸福，我們建議你趁可以的時候，趕快遠離這些工作。
