目前，由于缺乏监管，人工智能正被广泛推广为一种工具，用于自动化教师、医生、治疗师、律师等职业，以及其他许多依赖人际互动的工作。这会引发更广泛的问题。当我们发明了一把新锤子，需要提醒自己，并非一切都是钉子。
如今，人工智能几乎已经触及每一个工作场所和每一个工作岗位，程度或深或浅——从客户服务到医疗保健，再到我每次将内容复制粘贴到文档中时出现的那个自动弹窗。有时候，这确实很方便，但另一些时候，它可能会削弱“连接性劳动”。这是约翰·霍普金斯大学社会学家艾莉森·J·普赫在其最新著作《最后的人类工作》中所说的概念。这种劳动涉及“关注他人并反馈理解”，这一行为对“数百万份工作至关重要，从事这些工作的人不仅来自医疗、咨询或教育领域，还包括法律、广告、娱乐行业，以及管理、房地产、旅游甚至安保行业”。
当自动化阻碍我们认识并真正与他人共处，或者当我们需要收集每一次互动的数据，而不是专注于眼前的人时，这类工作中的“人性因素”就会受到威胁。（书中第一章提到一位医院牧师，她必须在“至少三个不同的跟踪系统”中记录与患者的互动，收集的信息可能甚至对她成功完成工作并无必要。）
试图利用技术“解决”我们所感知的低效问题，或者声称让我们有更多时间从事有意义的工作，也引发了一个更广泛的问题。引用普赫的话来说：
“谁将被解放？什么才算是有意义的？”
最近，我通过电子邮件向普赫提出了一些问题，以更好地了解她对社会急于实现工作自动化的研究，探究如果我们走得太远，我们会失去什么（以及谁将承受这些损失），以及她对那些考虑将人工智能和其他技术整合到组织中的领导者有哪些建议。以下是经过编辑的对话内容。
《哈佛商业评论》：将生成式人工智能纳入工作任务的一个常见论点是，屏幕前或与设备相关的繁琐工作将被减少甚至消除，从而让人们能够更多地与同事、客户、患者或顾客建立人际关系。换句话说，这项技术之所以有益，部分是因为它将人们拉得更近，这反过来又会让人更快乐、更高效。在你的研究中，这种说法是否成立？如果不成立，这种观点遗漏了什么？
普赫：
这种变化确实会带来巨大好处。我们中有太多人被工作中那些令人麻木的任务困扰，因此，将其中一些任务交给机器的想法听起来简直是乌托邦式的美好。也许这就是为什么“人工智能将让我们从事更有意义的工作”这一观点如此普遍，无论是人工智能研究人员还是经济分析师都在宣扬它。
然而，我认为这种论点依赖于某种天真看法，至少目前在美国是这样：如果人工智能接手了我们的工作，雇主们是否会用更有意义的任务填补我们的工作时间，还是会趁机裁员，减少劳动力呢？
普赫：
我喜欢人们彼此更亲近、更快乐、更高效的那种愿景。但这种愿景也依赖于一种假设，即与同事、客户、患者或顾客的人际关系被高度重视，恐怕目前并非如此。如果这些关系真的被珍视，那么研究者就不会发现，一个工作涉及与客户或顾客面对面交流的程度越高，它的报酬反而越低——在控制技能和其他因素的情况下。如果我们重视人际关系，我们就不会让那些负责建立关系的人——教师、全科医生等——花时间收集数据，却只能在工作之余见缝插针地完成他们的连接性工作。相反，我们目前的管理实践表明，我们并非真正重视这项工作。倘若如此，那么引入人工智能也不太可能让我们把这类工作做得更好。
事实上，我写《最后的人类工作》部分是为了阐述什么是连接性劳动、人们如何从事它以及它为何如此重要。我担心我们在尚未真正理解的情况下就将这类工作自动化了，而这正是问题所在。
有哪些例子表明，技术（无论是生成式人工智能还是其他技术）本应创造联系或改善员工体验，但最终却适得其反？
普赫：
技术失控的例子有很多，例如，聊天机器人对那些承认自己抑郁的人回应“也许天气影响了你”，或者向患有饮食失调症的客户提供减肥建议。一些组织急于在技术足够可靠之前就将人工智能用于与人直接接触的场景。
但即使技术如预期般发挥作用，它也会影响人际关系。
我采访过一位女性，她在一家初创公司担任 “教练”，该公司通过一款应用程序为社交焦虑患者提供认知行为疗法。公司明确禁止她进行治疗，既不给她支付相应报酬，也不要求她具备咨询师资质，但客户最终却把这当作一种廉价的谈话治疗方式，有些人还会一次与她沟通数月。她告诉我，听客户讲述创伤经历对她来说有多艰难，而她又没有接受过相关培训，不知该如何应对。
人工智能对她工作的影响是三方面的。首先，她是哈里·布雷弗曼所说的“去技能化”的典型例子：当一家公司将某项工作的各个组成部分分解，然后雇佣廉价劳动力来完成大部分工作时就会出现这种情况。一个世纪前，弗雷德里克・泰勒可能将这种方式应用于砌砖工作，而如今的人工智能则将其用于社会情感类工作：这家初创公司将治疗师的工作分解为应用程序软件和一群未经培训、没有资质的“教练”。
其次，她的工作被忽视了，因为公司否认她与客户的定期接触算作任何形式的咨询。这种忽视在其他人工智能“自动化”的例子中也很常见，例如，幕后有大量劳动力在默默训练模型，判断某物是贝果还是狗，但事实证明，这种现象也适用于“自动化”的连接性工作。
最后，她面临着一个存在性问题，那就是她必须向习惯与机器打交道的客户证明自己是人类。这项技术无可置疑地影响了她的体验，让她自己也感觉像是被自动化了。
企业高管和管理者在思考他们想要引入组织的技术以及原因时，怎样做才能更好？他们应该提出哪些关键问题——关于技术本身、组织真正需要什么，以及员工在使用它时可能会有什么样的体验或感受？
普赫：
关键问题是，技术并非一种中立的力量，可以简单地解决问题，而是反映了引入它的公司的文化。
而商业领导者对这种文化有很大的影响力——尤其是它是否鼓励员工与客户之间的人际关系。我分析了一些员工能够建立牢固关系的公司，以及一些没有建立这种关系的公司。区别不仅在于物质因素，如足够的时间、金钱和空间——当然这些因素很重要。更重要的是领导者是否表达出对建立人际关系的愿景并付诸行动，是否为员工提供导师和倾诉对象来处理他们所听到的内容，以及是否帮助实施优先考虑人际关系的规范和仪式。
任何希望将新技术引入组织的领导者都应该问问自己，这种技术将如何影响这些因素。我们不妨称之为“连接性标准”——一项特定技术如何影响人与人之间的关系——应用这一标准可以明确引入新技术的潜在影响，不仅对提供给患者或客户的核心服务如此，对组织内部员工之间的互动也是如此。除非你的组织几乎完全自动化，否则这些互动对于生产你所销售的产品的过程至关重要。
在我的研究中，我遇到了一些富有魅力的领导者——一家诊所的负责人、一所私立学校的校长、一个为服刑人员提供商业技能培训项目的主任——他们成功地建立了一种连接文化，为这种文化腾出时间和空间，阐明其价值，并将其置于员工工作的优先位置。一些人引入了新技术，但使技术服从于他们所珍视的人际关系。
最后，高管们需要记住，
技术可能承诺为某个孤立问题提供简单解决方案，但实际上，它往往没有减少工作量，而是改变了工作由谁完成以及工作的可见性。
将机器人引入制造业就是一个很好的例子：这并不是说人类被“解放”去从事更有意义的工作；相反，人类的工作变成了协助机器，当机器卡住时解决问题，为其完成工作扫清障碍。一位工程师曾说过，人类可能需要选择是成为人工智能的“宠物”还是“牲畜”，但更现实的情况是，人类将成为人工智能的“仆人”。这种情况不仅会出现在制造业，也会出现在社会情感服务领域。不用说，当人类的工作是确保人工智能代理能够做到最好时，显然人与人之间的联系并不是优先考虑的。
你如何看待未来五年技术发展和工作场所应用的情况？你对哪些方面感到乐观，又对哪些方面感到悲观？理想中的未来是什么样的？
普赫：
在我看来，三种未来走向正在展开，部分原因是它们已经初见端倪。
一种是“分诊模式”，
人工智能处理“简单”的案例，将更复杂的情况留给人类来处理。每当你拨打航空公司电话，一遍又一遍地喊“人工客服”以接通人工服务时，就可以看到这种模式的例子。
第二种是“不平等模式”，
富人得到人工服务，而这些人工服务者本身又受到机器人的辅助。这种模式的种子正在被播下：我们知道，增长最快的职业是那些为富人提供个人服务的工作，而我曾与许多人工智能工程师交谈，他们正在为弱势群体设计人工智能婚姻顾问或人工智能出院护士，因为他们觉得“有总比没有好”。
第三种未来是“二元模式”，
这种模式将思考与情感分开，将思考留给机器。这种区分曾经在劳动力市场中被用于区分男性和女性的工作，并导致了显著的性别薪酬差距。
乍一看，这种未来似乎最有希望，同情心、社交敏感性、倾听技巧或护理能力，从与女性气质相关的属性，转变为体现人类本质的属性。如果这些技能能在所有人类中广泛共享，那肯定是一个更好的世界。然而，任何护理人员都会告诉你，思考与情感之间的区分是虚假的，它们的交织至关重要，例如在需要给予同情的场合。
我曾与一位家庭健康助理交谈，她的雇主因为她擅长处理“棘手的案例”而非常看重她。当她被分配到一个棘手的客户时，她很快明白了为什么之前那么多同事都提前辞职了。她安抚了感到被忽视的客户，并彻底改变了整个局面。她之所以能做到这一点，不仅是因为她凭借直觉行事，还因为她解读了老年客户的信号，并有效诊断了情况，从而改变了局面。这只是我听到的众多例子中的一个——人类的连接性劳动既涉及思考，也涉及情感。然而，所谓的“思考型工作”（比如法官的工作）也常常涉及情感。如果我们把分析性判断交给机器，那么迟早，人类将不得不向被遗弃者提供虚假的安慰。
相反，理想中的未来应该是我们捍卫人类的连接性劳动免受自动化的影响，而第一步是保护它免受数据收集要求和效率运动的侵蚀。理想中的未来是欢迎人工智能和技术在各个领域的进步，从发明新型抗生素到破译座头鲸的语言，再到预测地震。
但在那个未来中，我们将把人工智能与人类连接隔离开来，引入“连接性标准”来指导其应用。目前，由于缺乏监管，人工智能正被广泛推广为一种工具，用于自动化教师、医生、治疗师、律师等职业，以及其他许多依赖人际互动的工作。当我们发明了一把新锤子，需要提醒自己，并非一切都是钉子。
关键词：
人工智能
格雷琴·加维特（Gretchen Gavett）| 文
格雷琴·加维特是《哈佛商业评论》的高级编辑。
Kimi、豆包 | 译 周强 | 编校
