AI將成為你的同事，可你愿意跟它們一起工作嗎？
AI會識別圖像語音甚至下圍棋似乎對我們還沒有什么實質性的影響。但是隨著AI在工作自動化中的滲透，我們的飯碗會不會丟掉呢？《連線》雜志的一篇文章聚焦了翻譯、律師、新聞、電影等行業的AI應用現狀，提出現在AI不進沒有威脅到我們的工作，甚至還能促進我們的生產力。但是，就像銀行出納員在ATM出現后一度增長最后又開始慢慢減少的傳奇故事一樣，短時間內是我們友好同事的AI有朝一日就會變成搶走我們飯碗的可怕妖怪。
去年秋天，Google翻譯推出了新的改進版的人工智能翻譯引擎，公司在當時宣稱其效果幾乎與人類翻譯別無二致。JostZetzsche對此的反應只有翻白眼。這位土生土長的德國人從事專業翻譯已經有20年，在此期間他時不時會聽到自己的行業會受到自動化進展威脅的言論。但每一次他都發現炒作總是言過其實Google翻譯這次所謂的升級也不例外。所以他想，這一定不是翻譯的關鍵。
但Google翻譯出奇的好。2016年Google花了很大一部分時間用AI來改造它的翻譯工具為此，Google做出一件強大得令人緊張的東西來。GoogleTranslate，翻譯只能說過得去但是不流暢的工具，開始能生成流利且高度精確的句子。在沒有經過訓練的人看來，這種輸出幾乎與人類翻譯毫無區別。《紐約時報》的萬字長文稱贊它是偉大AI的覺醒。這個引擎迅速學會了新的技巧，想出了如何翻譯自己未曾見過的語言對的辦法：如果它可以把英語變成日語，并且把英語變成韓語的話，那就可以把韓文翻譯成日語。上個月Pixel2發布的時候，Google把它那雄心勃勃的計劃有往前推進了一步，引入有望實時翻譯40種語言的無線耳機。
自從IBM在1954年首次推出先驅性質的機器翻譯以來，無瑕疵機器翻譯的想法就抓住了程序員以及大眾之流的想象。科幻小說作家利用了這個想法，構思出從《星際迷航》的宇宙翻譯器到《銀河系搭車客指南》的巴別魚的一系列烏托邦愿景。人類水準的翻譯能夠捕捉源文字意思的流利表述是機器學習的圣杯：這是AI完備性的挑戰之一，如果能征服它的話，將意味著機器達到了人類的智能水平。對Google在神經機器翻譯取得進展的炫耀意味著圣杯已經觸手可及同時也意味著人類工人變得過時的那一刻將要來到。
但翻譯員一直以來都處在AI誘發的就業恐慌的前沿，對此他們并不擔心。實際上，有的還挺高興的。隊員寫抓住了AI工具潛能的人來說，生產力反而突飛猛進，同樣如此的還有對他們工作的需求。
可以把他們想象成是白領礦井里面的金絲雀。此刻，他們還在歌唱。隨著深度學習的迅速發展，許多行業正在著手應對這個事實，即AI的確適合一些一度被認為只有人才能勝任的任務。跟司機和倉庫管理員不同，知識型員工不會立即面臨被替代的危險。但是，隨著人工智能成為其工作流必不可少的組成部分，他們的工作正在發生變化，而且并不能保證今天起到幫助作用的AI工具將來不會變成威脅。這就迫使員工們要做出選擇：要么放下你的自負，擁抱你新的AI同事，機器人維修，要么被淘汰。
我們還沒有生活在AI的黃金時代，但我們生活在AI增強生產力的黃金時代。姑且稱之為首關時代（FirstPassEra）。人工智能現在已經強大到可以對無數的復雜任務進行首次嘗試，但是它還沒有強大到對人構成威脅的地步。對于更為思維密集型的主觀工作而言，我們仍然需要人類。
這一勞動力轉移正在各行各業展開。去年《華盛頓郵報》自研的AIHeliograf寫了大約850個故事，人類記者和編輯在此基礎再添加上分析和生動的細節。在平面設計領域，AI工具現在可以生成設計的初稿，再把最后的實施交給人類設計師。在電影和出版業，新的工具有望在廢稿堆中撬出下一部流行作品，把編輯從通過粘貼堆雜草來尋找下一個巨大的命中，從編輯永不停歇的作品提交隊列中解放出來。這些人工智能工具就像打了興奮劑的年輕無畏的助手一樣，他們極其能干而且高產，但仍然需要一個經驗豐富的經理來承擔繁重的腦力活。當然，這位經理必須跟機器一起工作才能得到那些好處。
在亞利桑那州的律師事務所FennemoreCraig，那里的律師就已經跳上了這趟AI列車，他們試用了一家名為ROSSIntelligence的初創企業的新技術。ROSS采用了IBMWatson以及專有算法，屬于LexisNexis這樣的工具的AI驅動型后繼者：它會對數百萬頁的判例法進行梳理，并把自己的發現記錄在草案備忘錄上。這個過程一般需要人類律師4天的時間，而ROSS大約只需要24小時。而且ROSS不會受精疲力竭或者油盡燈枯之困：這項工具可以無數個晚上挑燈夜戰而不會備受磨難。
ROSS的寫作能力盡管可以一用，但并不是它的突出特點。按照FennemoreCraig3年的準合伙人BlakeAtkinson的說法，其寫作水平大約相當于一年級法律學生的水平。（公司合伙人AnthonyAustin的評價則要更大方一點：在他看來，ROSS已經跟一些第1年或者第2年的準合伙人水平相當）。該工具可以生成整潔的備忘錄，盡管沒有海明威水平那么高，但它提供了一份功能優先的初稿，里面填上了各種適用判例法的摘要，還進行了一些基本的分析，并且給出一個直截了當的結論。人類律師然后在補充進一步的分析并對文字進行潤色，令文字讀起來可以很享受至少對律師來說如此。Austin說：這可以讓我們得到生動有趣的東西。就好比說，‘我的老天爺啊，我才不關心1885年的蒸汽機呢，我真正想做的事情是寫點有趣的、吸引人東西，有趣到法官或反方律師會認為，我的媽呀，我死定了。’
到頭來，像ROSS這樣的工具幾乎肯定會減少在取證過程中對人類律師的需求。目前尚不清楚這將如何改變入門級律師的用工情況，后者的工作通常是在閑暇時間對舊的判例進行艱苦的梳理。但是深入的分析和有吸引力的寫作仍然遠遠超出ROSS的能力范圍。律師不害怕ROSS對這家初創企業的成功至關重要畢竟嘛，誰愿意去培訓會取代自己的人呢？這就是為什么公司CEOAndrewArruda把ROSS當成是生產力工具而不是AI律師來兜售的原因；它讓律師可以服務更多的客戶，讓他們可以專注于自身工作中的有趣部分。Austin說得更加言簡意賅：他說，在ROSS的幫助下：你看起來就像一位搖滾明星。
對于許多翻譯人員來說，有AI助力的超人般的超高生產力并不是什么新鮮事。2003年，AlessandroCattelan在開始他的翻譯生涯時，KUKA機器人示教器維修，他的期望是每天翻譯2000字，掙到大約175美元。他利用計算機輔助翻譯工具，基于他之前的工作為某個短語偶爾提供一些建議但翻譯是一個非常人工的過程。而今天，Cattelan說，在人工智能的協同工作下，同樣的一筆錢（根據通貨膨脹率進行調整）翻譯人員現在一天可以翻譯8000到1萬字。這個過程被稱為機器翻譯后編輯（PEMT），著牽涉到首先讓機器過一遍，庫卡機器人，然后再由翻譯人員來整理語言，檢查解釋不正確的術語，同時確保翻譯的語氣、上下文以及文化線索都比較到位。