味觉
95实时品尝并调整一道菜,是机器无法做出的判断;目前没有任何传感器组合能够接近一位训练有素的人类味觉。
主厨 · 在每晚的高压下统领整个厨房班组的专业人士,从埃斯科菲耶的巴黎,到大阪的寿司吧台,再到利马的酸橘汁腌鱼小馆。
烹饪是自动化领域一个奇特的案例:在这门手艺重复性强、量产化的一端极易受到冲击,而在创造性强、依赖判断力的一端却几乎未受触及。一个炸物工位远比一份品鉴菜单更容易实现自动化,这也正是为什么“烹饪”这两个端点正朝着截然不同的方向发展。
因此关键在于,大多数烹饪岗位并不是主厨岗位。在连锁餐厅从事重复性备菜或油炸工作的线上厨师,正面临着实实在在、迫在眉睫的自动化压力;而设计菜单、统领全场的主厨则不会——至少眼下这项技术还做不到。
在可预见的未来,大约五分之一的工作切实可被自动化——主要集中在这一行业连锁化的一端:重复性备菜、油炸和大批量组装。菜单构思、调味判断、供应商关系,以及在实时服务中带领一支厨房班组,都远远超出当前机器人技术或人工智能的能力范围。
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →实时品尝并调整一道菜,是机器无法做出的判断;目前没有任何传感器组合能够接近一位训练有素的人类味觉。
构思一道原创、有文化共鸣且能卖得出去的菜品,依靠的是味觉、记忆和叙事能力,而目前没有任何模型是为原创这些而训练的。
在忙碌到极限的周六晚上带领一支厨房班组——重新分配人手、承受不断打印单据的噪音、维持士气——是实时的人际管理,而不是一套工作流程。
知道这周究竟哪个渔夫、农民或屠夫手上有真正最好的货,依靠的是多年建立起来的信任关系,而不是一套市场算法。
在一间狭窄闷热的厨房里,分割一条形状怪异的鱼,或在一块有缺口、不平整的表面上摆盘,依然胜过目前任何机器人在非结构化空间中的精细操作能力。
像Miso Robotics公司的Flippy这样的机械油炸工位,已经在白色城堡(White Castle)等连锁店投入使用,在几乎无需人工看管的情况下处理油、炸篮和计时。
在中央厨房和大型连锁厨房里,大规模的清洗、分量和切配工作,越来越多地在食材抵达人类厨师手中之前就已由机器完成。
汉堡和披萨的组装流水线,每一件产品都按规格完全一致地做出,是最容易被完全交给机器的烹饪任务。
软件如今能追踪库存水平并自动生成采购订单——这曾是占据主厨整个早晨的一项任务,如今往往已经半自动化。
没有堂食区、只做外卖的厨房,把烹饪精简为纯粹的生产环节,改变了那里所谓“主厨”岗位真正需要的技能。
随着油炸和组装自动化在连锁行业中普及,那些厨房里的人力正转向监督、质量控制以及机器人依然做不到的任务。
销售点分析如今在塑造以前纯粹靠主厨直觉做出的菜单决策——该砍掉哪道菜、该主推哪道菜——它与味觉并存,而非取而代之。
纪录片系列、社交媒体和出书合约,已把一小批主厨变成了家喻户晓的公众人物——这是一条一代人以前几乎不存在的职业道路。
在任何餐厅厨房班组之外,直接为一户人家或一小群订阅制客户下厨,这一角色随着远程办公和餐食订阅文化的兴起而不断增长。
为媒体、食谱书和品牌创作并拍摄食谱,如今已成为一条完整的职业路径,依托烹饪训练,却完全不必经营一间实际运转的厨房。
安装、编程和维护像机械油炸工位这样的厨房自动化设备,是一个新兴的混合角色,一半是厨师,一半是设备技术员。
从单一的生产厨房出发,统筹多个只做外卖的虚拟餐厅品牌的菜单和食品质量——这是一个在外卖应用程序出现之前根本不存在的角色。
这一行业中最安全的岗位,恰恰是最难用一份清单描述清楚的:味觉、领导力、人脉和压力下的创造力。最容易受冲击的,则是最容易用一份清单描述清楚的,而这恰好描述了大多数入门级烹饪岗位。
这种分化意味着这一职业很可能进一步走向两极:顶端是更少、薪酬更高、技能要求更强的岗位,底端的重复性工作则持续承受自动化压力,而连接两端的阶梯,将变成一种更需要主动选择的路径,而不再是自动的晋升。
任何因为热爱这门手艺、而非为了薪水而被吸引入行的人,选择的正是机器人最难触及的那一端——从历史上看,这一端从来都是起薪最低、而巅峰收入最高的那一端。