文|來咖智庫
編譯|豆豆
機器人已經(jīng)被發(fā)明約60年了。最初，它們只是按指令干活的設(shè)備，在流水線上像機器一樣工作。它們經(jīng)常被關(guān)在動物園那樣的籠子里，避免人們靠得太近，原因也一樣，機器人很危險。如果擋住了揮舞中的機器人手臂，人類將很受傷。
此后，機器人已變得更靈活、便于移動，也更自動化。它們還變得更有合作性。根據(jù)國際機器人聯(lián)盟(一家全球行業(yè)協(xié)會)統(tǒng)計，現(xiàn)在全世界工廠中有300萬個機器人在工作。還有數(shù)百萬個機器人在貨艙移動貨物、清潔房屋、修剪草坪，甚至幫助醫(yī)生做手術(shù)。有一些也開始在地面或空中送貨。
2022年，美國科學(xué)進(jìn)展協(xié)會(AAAS)年會第二次在線上召開，而非在原計劃的費城。會上，機器人專家在小組討論宣稱，自動化的步伐有可能加速。原因有兩方面。一是疫情帶來的社交變化看來會持續(xù)。全世界數(shù)百萬人辭去工作的“大辭職”浪潮，一定程度上可能是由于封鎖創(chuàng)造了新的在家工作機會的結(jié)果。這些所謂的選擇性工作的生活方式，供應(yīng)鏈不暢，以及電子商務(wù)的繁榮，使貨艙和很多其他公司難以雇到足夠工人。
第二個原因是機器人正變得更好。以前，機器人僅僅是把貨艙里的貨品交給工人分揀，再由工人負(fù)責(zé)打包以供送貨?，F(xiàn)在它們正學(xué)會自己做分揀和打包。在工廠中，它們正從籠子里走出來，裝上先進(jìn)傳感器，具備機器學(xué)習(xí)能力(一種人工智能)，將與人類并肩作戰(zhàn)。這樣的機器人也將更多在醫(yī)院等地方幫忙，并在老齡化社會中承擔(dān)照看的職能。在疫情下，社會已經(jīng)接受了衛(wèi)生保健領(lǐng)域更具科技性的未來，包括通過醫(yī)生遠(yuǎn)程問診和手機APP健康監(jiān)測的“遠(yuǎn)程醫(yī)療”。
然而，前面的路還很長。在制造業(yè)領(lǐng)域，汽車工廠在自動化方面領(lǐng)先。但據(jù)加州大學(xué)圣地亞戈分校Contextual Robotics Institute負(fù)責(zé)人Henrik Christensen在前述會議上指出，即便是在韓國最先進(jìn)的工廠中，平均每10個工人大概也只配備了1個機器人。所謂廠房中沒有人類的“熄燈”汽車制造仍是遙遠(yuǎn)的夢想。
即便如此，機器人的崛起使一些人害怕失去工作，質(zhì)問自己將如何謀生。Christensen博士說：“這是個好問題。我每周都會聽到這樣的問題?！彼卮鹫f，機器人承擔(dān)的工作一般都很枯燥、重復(fù)性、艱苦，疫情后這樣的工作更難找到人來做。在很多行業(yè)中，驅(qū)動自動化的并不是出于降低勞動成本的考慮，而是難以雇到有血有肉的工人。實際上，機器人不僅不會消滅工作，反而會通過使企業(yè)更高效、進(jìn)一步擴張來創(chuàng)造工作。就像Christensen博士指出的，在過去十年來，雖然美國工廠的機器人數(shù)量增加了，但制造業(yè)就業(yè)人數(shù)也在增長。
在衛(wèi)生保健領(lǐng)域，也有類似的機器人損害工作的擔(dān)憂。賓夕法尼亞大學(xué)Rehabilitation Robotics Lab的負(fù)責(zé)人Michelle Johnson在博茨瓦納開展工作，設(shè)法利用機器人幫助人們從傷病中康復(fù)。她在會上說，這種擔(dān)憂是杞人憂天，不要說非洲了，即便是在美國，“也根本就沒有足夠的醫(yī)療人員來做這些工作”。
Johnson博士尤其對幫助中風(fēng)病人恢復(fù)特別感興趣，這種情況一般需要長時間的復(fù)雜理療。但公共衛(wèi)生健康領(lǐng)域資源有限，只能提供很有限的治療。機器人在這方面很有幫助，甚至在某些情況下比理療師還好，因為它們可靠且不會疲倦。它們能夠以一致的動作鍛煉人的四肢，并對康復(fù)情況進(jìn)行客觀測量。Johnson博士說，一個專業(yè)治療師在一個技術(shù)人員的協(xié)助下，能夠同時照看大概6位原本需要一對一治療的病人。
然而，以這樣的方式與人類工作的機器人確實需要特別訓(xùn)練。在麻省理工負(fù)責(zé)Interactive Robotics Group的Julie Shah指出，改進(jìn)之路將很長。多數(shù)機器人只能從事特別設(shè)定的任務(wù)，那些會移動的還需要使用傳感器以避免撞到人。“機器人需要不僅把我們看作是應(yīng)繞開的障礙”，Shah博士補充道：“它們要與我們協(xié)作，預(yù)測我們的需求。”
對于工廠實踐的研究表明，多數(shù)成功的機器人應(yīng)用，都是由與精通手頭工作的現(xiàn)場專家并肩作戰(zhàn)的工程師編程而來的。為了簡化該流程，她和同事正在開發(fā)人工智能系統(tǒng)，能夠通過自然語言指令教會機器人如何工作。
雖然上述專家都相信機器人將拓展人類能力，還有一大問題是監(jiān)管滯后于科技。Johnson博士指出，在疫情下，一些醫(yī)療人員擔(dān)憂，即便是遠(yuǎn)程醫(yī)療的鋪開都會影響保險理賠，更不用說機器人了。同時，自動送貨車的開發(fā)還有很長的路要走。穿越美國州界的測試車輛可能需要遵守與出發(fā)地完全不同的監(jiān)管要求，Christensen博士認(rèn)為這很“荒謬”?？磥頌榱藳Q定如何讓機器和人類一起工作，機器人專家和監(jiān)管者還要經(jīng)歷文山會海才行。