約在今年五月底，有則震驚全球新聞媒體界的「限速競賽」，發生在美國首都華府（Washington D.C.）。
美國《National Public Ration》（全國公共廣播電台）現任駐白宮記者 Scott Horsley，和由 Automated Insights 公司開發的機器人軟體 WordSmith，同時收到餐飲集團 Denny’s 的損益報表；比賽規則是，雙方將於同一時間，各自撰寫一份相關的新聞報導，並根據兩項準則來評斷表現的優劣：完稿的速度、及文章的品質。
比賽結果公布於 NPR 網站上後：
- 資深記者：花七分鐘完稿，獲得讀者們 9000 多票的青睞；在「文章品質」的表現中，以 10 比 1 的懸殊差距完勝
- 機器人：花兩分鐘完稿，但僅獲 900 名讀者喜愛；在「完稿速度」上，卻比記者足足快了五分鐘
這看似不分軒輊的結果，著實震驚了媒體界，因為從新聞業的優先需求看來，比賽數據其實隱約透露了機器人才是這場競賽的最大贏家，且極有可能迅速開始取代記者的工作。作為公關業工作者，新聞媒體的環境與我們息息相關，可透過兩個面相來解讀未來的趨勢：人事成本考量、與收視曝光考量。
比賽結果，解讀了何種未來趨勢？
首先，像損益報表這類需消化大量數據的資料，餐飲集團多半已提供完整的計算表格，通常待損益表收至新聞部後，可藉由電腦快速代工編輯，再套用於制式的發稿格式中，快速產出一篇單純敘述式的報導。雇用機器人，除了能精簡人事成本外，以機器人只花兩分鐘交稿的速度，甚至還能增加報導的產出量。再者，機器人與記者交稿速度的五分鐘差距，看似無謂，但在新聞媒體以收視與曝光量見長的產業裡，能否提供閱聽者們最即時的消息，將會是媒體平台的決勝關鍵。
為了理解社群媒體上的新聞閱讀習慣，Pew Research Center 在今年 3 月針對全美 2,035 位使用 Facebook 與 Twitter 的成人進行調查：63 % 的 Facebook 用戶和同等比例的 Twitter 用戶慣於透過這兩個媒介汲取新聞：這個比例在 2013 年時只佔 Facebook 的 47 %、佔 Twitter 的 52%，顯示民眾透過社群平台吸收新聞資訊的比例在近兩年內持續成長，社群媒體不僅改變人們溝通的方式，在新聞資訊傳播上的地位也越來越重要。
由此可見，機器人在完稿速度上提前五分鐘的差距，造成巨大影響的不只是精簡的成本、產出的增加、更甚至是報導上線後，數以萬計的點閱率差距。
反覆思忖，似乎都再次印證機器人占據泰半優勢。而事實上，不單是 NPR 這場記者與機器人代表性的寫稿競速比賽，《Associated Press》（美國聯合通訊社）去年七月，便已開始使用同為 Automated Insights 所研發的機器人寫稿軟體來報導企業財報；今年三月，更派機器人報導籃球賽事，甚至計劃兩年內擴大報導足球比賽。
在資訊爆炸的時代裡，追求效率與效益、卻沒有情感的機器人，究竟應不應該、會不會、能不能取代媒體工作者？抑或，看完上述解讀的種種益處後，我們該問的更精確的問題：運用機器人取代智力工作者，真的是一件壞事情嗎?
大數據時代！機器人真的能從取代勞力，轉變取代智力的工作嗎？
若特別留意，你會發現美聯社選擇機器人報導的財報與賽事新聞，皆有一個共通點：理性的報導數據偏多，感性的情緒投入偏少。NPR 也表示，機器人的報導並沒有所謂的「個人風格」，只是將數據湊在一起，再加入一些起承轉合的連接語，把事情交代清楚。如此一來雖能做到平衡報導，但比起 Scott Horsley 的文章，確實缺乏了獨有的情感和一貫的格調。
阿里巴巴創辦人 – 馬雲先生，在今年六月的商業週刊報導中，提出火熱的大數據（Big Data）議題，除了宣告新的商業模式將改變傳統的生意經，更表示在這個輸入關鍵字，資料就排山倒海而來的資料科技（Data Technology）時代，記者的工作如果輸入數據和重新編排報導，當然能由機器人代勞。
在科技進步速度越來越快的趨勢下，NPR 也大膽估計，到 2020 年將有 90 % 的新聞由電腦生成，「人類無用論」引發多重爭議，顯示機器人不但能在未來取代勞力，甚至連智力相關的工作，恐怕也能一併取而代之。所以，若未來的世界，再也不需要情感得投入，就能取代諸如記者這類身為「智力工作者」的職務，那，我們還需要學寫作文嗎？
細緻入微，或許是記者與機器人間的重要區別
2014 年七月底出版的《第二次機器時代》(The Second Machine Age) 一書中提及，當問起荷蘭的國際象棋特級大師 Jan Hein Donner，若和電腦下棋，好比 IBM 的「Deep Blue」，會做什麼行前準備? 大師回答：「我會帶上一把鐵鎚。」
是否我們曾經也有過感觸，想砸碎某些先進的科技？ Google 醉心研發的自動駕駛汽車便是一例，試乘過 Google 自動駕駛車的體驗者多半表示：縱使能全然信任自動駕駛，但無法忍受不能掌控方向盤的快感與決定路線的樂趣！科技，從勞動階級到智力工作正在逐步取代人類；但，唯一無法被取代的是：情感的投入。
擔任長達八年《The New York Times》（紐約時報）前執行主編 Bill Keller ，去年 12 月發表「Being There」一文中，以戰地記者的故事為例。Anthony Shadid 曾因報導伊拉克戰爭，兩度榮獲普利茲新聞獎，雖在 2012 年因採訪時突發氣喘而去世；但他的報導總充滿激情，因為他善於傾聽、熟悉當地語言、和文化歷史，「如果你前往戰區看過，就能明白『細緻入微』這個詞的含義。」
畢竟，並非所有的新聞都是靠數據或是比賽數字所構成，短期之內，文字工作者要被機器人取代還是有點難度的，人類智力的價值就是能分析及推演邏輯。不過，未來智慧工作者的工作型態，想必將因擁有如數據分析師般的機器人而改變；技術的革新變化之快，若不願被取代，我們又應該如何提前應對未來的世界與生活？
善用兩大跳脫框架的思考模式，培養尚未被發展出來的工作能力
1. 人力分配重組：
自 Uber 誕生以來，已於全球各地重創了計程車司機的生態，不只在法國巴黎、美國紐約、與中國北京，皆發生多起繼承司機抗議或罷工事件，嚴重的甚至引發兩派人馬的肢體衝突。六月底，Bill Gates 於倫敦接受《Financial Times》（金融時報）的訪問，針對這樣的科技動態，特別提到了對於「Uber Economy」的看法。
「Uber 的成功，是重新整合勞力。」以一個更動態的方式，把工作力進行重新組織分配。很多產業的權威或文章強調「跨領域工作」或「跨界合作」，以創造新的多元機會，但現在又增添了一項新觀點：要能「重組人力」！未來運用機器人取代人類達成改善這個世界的工作，想必會越發眾多，我們應要思考的是，科技的躍進下，如何讓更多人能學會「與機器合作」，而不是與它們競爭。
Uber 現今擁有最大的自動駕駛汽車研發部門，真正的對手其實就是「Google 自動駕駛汽車」，透過人力重組來整頓目前交通產業的勞力現況，看似已跳脫思考的框架，但若能找出未來趨勢裡，更大的共同目標、或所要對抗大環境的理想，未來的 Uber 或許能以更深層次的方式，改變交通運輸和物流業。
這也帶出第二種能力的培養：看見事件間的關連性。
2. 事件間的關連性
「培養擅長發現表面上看似毫不相關的事件之間的關聯，並找出更大需共同對抗的目標」
把場景拉回發生於你我身邊的貼切案例看看，年初，是否你也曾被運動界的兩大龍頭 adidas 和 Nike 的超大型品牌盛事洗版過？adidas 在今年三月至四月份，舉辦 30 天不間段的「#adigirls 美力訓練營」，把其位於信義區一級戰區的品牌場地打造成為女性的運動基地，免費提供各式多元的運動課程讓全台灣女性體驗；Nike 則比照往年，四月底舉辦了全台唯一女生半馬路跑賽「We Run TPE」，兩大品牌在上半年度的廝殺不僅僅讓全台男性們一飽眼福，更造成傳統媒體與社群媒體們的轟動。
但，若以「事件間的關連性」進而分析，adidas 似乎在經營女性市場與消費者洞察上，更勝一籌。Nike 的溝通與市場策略十分強勢與明確 – 不斷強化「女性挑戰自己」的信念，並單一溝通「跑步」這「一項」運動。是逢近幾年路跑盛行成為全民運動，Nike 自 2014年首度創辦的女生半馬，便十足搶下了消費者普遍的強烈觀感。
不同於競爭品牌，adidas 嘗試的，是成為一個鼓勵女生嘗試「多種」運動的品牌，因為運動不應該只是跑步這一種，也不是每個女孩最初都為了挑戰自己而開始運動。換句話說，adidas 對抗的，是全台灣女性心中的運動意識；若只為了差異化產品的業績或品牌的市佔，消費者的印象是不會長久的，因為永遠會有更好的科技、更棒的材質等待被推出；但若將層次提昇至「找出更大需共同對抗的目標」，其背後的價值就能顯得出高下。
多數喜歡嘗鮮的女生、或總是無法堅持跑步而半途而廢的女生、那些想要但還沒開始運動的女生、還有擁抱並熱愛生活的女生，並不會只甘於永遠做同一種運動。我想，adidas 是成功跳脫競品設立的先決框架，找到更高層次的目標，塑造女性對於運動的態度，讓她們更樂在多元運動之中。
這個世代最需要的能力，是為了現今世界尚未存在的工作而儲備的
過去十年間，成功挑戰並影響美國教育思想的著名影片「Did You Know?」，由 Colorado 一所州立高中 Arapahoe High School 的老師 Karl Fisch 發表於 2006 年，並不斷隨著年份更新版本至今；光在 Youtube 上就有超過十種版本，全球瀏覽人數少說超越數百萬（尚不包括網路平台以外的觀看人數）。影片闡述了很殘酷的事實：「2010 年，全球職場需求量最高的前 10 大職務，在 2004 年當時，根本是不存在的！」六年間便可以讓全球市場對於人才的需求有如此巨大的轉變，反思，我們現在最需教育自己或是下一代的，應該是儲備在未來才會出現的工作機會與能力。
那些關於「如何精進自我」這等老生常談的建言，好比多讀課外讀物書、學習第二專長、與培養國際視野，早已不敷使用；「Think Outside the Box」這句話總是被過分濫用，但其實並非指從箱子的外部思考，最初始的原意，是出自數學小謎題「9 Dots Puzzle」：九個點如九宮格般形成一正方形，規則是畫四條直線將九點連接，但前提是絕不能將筆提起，而解題的最佳方法，就是要越界將線畫出方框外，意即要跳脫傳統邏輯的思維，開始培養對於未來工作的能力，方能掌握未來世界的工作趨勢。
CAREhER 讀者現在也來做個小測驗，看看哪些工作不會被機器人取代？
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