人工智能、自动化和工作的未来:需要解决的10大问题

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人工智能和自动化将如何影响工作

即便人工智能和自动化为企业和社会带来了很多好处,我们还必须做好准备,应对工作中可能出现的颠覆。

工人所从事的活动大约有一半是可以自动化的

我们对800多个职业的2000多项工作活动所做的分析表明,某些活动比另一些活动更容易实现自动化。这些活动包括高度可预测且结构化的环境中的体力活,以及数据收集和数据处理。这些活动约占人们在所有部门开展的活动的半数。最不易受影响的活动类别包括管理他人,贡献专业知识以及与利益相关者交流。

几乎所有职业都会受到自动化的影响,但目前所展示的技术中只能将大约5%的工作完全自动化。有大量的工作所包含的活动可以自动化:我们发现,60%的工作中约有30%的活动可以实现自动化。这就是说,大多数工人(电焊工、抵押贷款经纪人、首席执行官等等)将与快速发展的机器一起工作。这些工作的性质可能会因此而发生改变。

失业:有些职业到2030年将出现大幅下滑

自动化将取代一些工人。我们发现,在2016 - 2030年期间,大约15%的全球劳动力(约4亿工人)可能因自动化而失业。这个数字反映了我们在预测技术采用速度和采用范围方面的中间态。根据我们就最快的技术采用情景所建立的模型,这个数字上升到30%,即8亿工人。而在最慢的模型中,只有大约1,000万人失业。

广泛的预测范围强调了多种因素,这些因素将影响人工智能和自动化采用的速度和范围。自动化的技术可行性只是第一个影响因素。其它因素还包括部署成本;劳动力市场动态,包括劳动力供给的数量、质量和相关工资;好处有很多,除劳动力替代以外,还促成了技术采用的各种商业案例;最后,社会规范和社会接受度。由于上述因素的差异,特别是劳动力市场动态方面的差异,各国和各部门的技术采用将继续存在显著差异:在法国、日本和美国等工资水平相对较高的发达经济体中,到2030年,自动化可能会取代20%至25 %的劳动力,在中等采用情景中,其比重是印度的两倍还要多。

工作的增加:在同一时期也将创造就业机会

即使有很多工人失业,但各行各业对劳动力的需求依然在增长,因此造就了大量的工作机会。我们根据劳动力需求的几个诱因制定了到2030年的劳动力需求情景,包括收入和医疗支出的增加,以及持续投资基础设施、能源、技术开发和部署,或加大这些方面的投资。这些情景显示,到2030年,全球对劳动力(5.55亿和8.9亿个工作岗位)的需求将增加21%至33%,抵消失业人数绰绰有余。印度这样的新兴经济体将因此而成为最大的受益者,那里的劳动年龄人口已经迅速增长。

额外的经济增长(包括商业活力和生产力增长)也将持续创造就业机会。如果以史为鉴,那么很多其它新职业也将出现,并且可能占到2030年将创造的就业机会的10%,而这些职业是我们目前所无法想象的。此外,技术历来都是就业的最终创造者。例如,在20世纪70年代和80年代,个人电脑不仅为半导体制造商创造了数百万个工作岗位,也为所有的软件和应用程序开发人员、客服代表和信息分析师创造了同等数量的工作岗位。

工作发生了改变:随着机器在工作场所补充人力劳动,更多的工作将比失去或获得的工作更多

随着机器渐渐辅佐人力劳动,部分自动化将变得更加普遍。例如,能够十分准确地读取诊断扫描的人工智能算法将帮助医生诊断患者的病例并确定合适的治疗方案。在其它领域,具有重复性任务的工作可能会转向一个新的模式,即管理自动化系统并对其进行故障排除。在零售商亚马逊那里,以前负责搬运和堆放物品的员工如今正在成为机器人操作员,监控自动化手臂并解决物品流转中断等问题。

关键的劳动力转型和挑战

虽然我们预计,基于我们所建模的大多数情景,2030年将有很多工作岗位,足以确保充分就业,但与自动化和人工智能的采用一同发生的转变将变得非常重要。职业组合将发生变化,技能和教育需求也将发生变化。工作必须得到重新调整,从而确保人类可以最高效地与机器协作。

工人需要不同的技能才能在未来的工作场所中茁壮成长

自动化将加快过去15年所见证的转变,即不可或缺的劳动力的技能转变。业界对编程等先进技能的需求增长迅猛。业界对社交、情感和高级认知技能(如创造力、批判性思维和复杂的信息处理)的需求也将不断增长。基本的数字技能需求一直在增加,这种趋势将持续下去并加快速度。很多国家对体力技能和手工技能的需求将下降,但这些技能仍将是2030年最大的技能类别。这将对两个问题带来额外的压力,即已经捉襟见肘的劳动力技能以及业界需要新的资格认证体系。虽然一些创新的解决方案正在出现,但业界仍然需要解决方案,这些方案能解决此等规模的难题。

很多工人可能要改行

我们的研究表明,在中点情景中,全球大约有3%的劳动力将不得不在2030年前改行,尽管情景各不相同,从0%到14%不等。其中一些变化将发生在公司和部门内部,但许多变化将发生在各个部门,甚至发生在各个地区之间。在高度结构化的环境,数据处理或收集中,由体力活动构成的职业将会出现下滑。不断增长的职业将包括那些难以自动化的活动(如管理者),以及那些处在难以预料的环境中的人(如水管工)。其它有望增长的职业包括教师、护士、技术人员和其他专业人士。

随着越来越多的人与机器一起工作,工作场所和工作流程将发生变化

随着智能机器和软件更深入地整合到工作场所,工作流程和工作空间将不断发展,使人类和机器能够协同工作。例如,随着自助结账机器入驻入店铺,收银员可能会成为协助结账的人,他们可以帮忙回答问题或为机器排除故障。更多的系统级解决方案将促使人们反思整个工作流程和工作场所。由于仓库某些部分是为机器人等东西提供空间,从而促进安全的人机交互,因此仓库设计可能会发生巨大的变化。

自动化可能会对发达经济体的平均工资造成压力

各种高低级职业混合的变化情况可能会给工资带来压力。发达经济体目前的许多中等工资岗位主要是从事高度自动化的活动(例如制造业或会计业的各种活动),这些活动可能会呈下滑趋势。高薪工作岗位将大幅增加,尤其是技能娴熟的医疗人员、技术人员或其他专业人员,但各行各业预计将设置大量的工作(包括教师和护士),这些工作的工资往往较低。风险就在于,自动化可能会加剧工资两极分化,加大收入差距并导致收入增长放缓,收入增长放缓是发达经济体过去十年所呈现的特征,这引发了社会和政治方面的紧张局势。

面对迫在眉睫的难题,劳动力挑战已经存在

大多数国家已经面临着这样的难题——对劳动力进行充分的教育和培训,使其满足雇主当前的要求。过去二十年,整个经合组织(OECD)在工人教育和培训方面的支出一直在下降。该组织在援助工人实现过渡方面的支出也持续缩减,缩减达GDP的1%。过去十年得出了一个教训,虽然全球化有利于经济增长和作为消费者的人们,但工资和失业对工人所造成的影响却没有得到充分解决。大多数分析(包括我们自己的分析)都表明,这些问题的规模可能会在未来几十年内增长。我们过去也看到,大规模的劳动力转移会对工资产生持久的影响;在19世纪的工业革命期间,尽管英国的生产力提高了,但英国人的工资在长达半个世纪的时间里未见涨——这种现象被称为“恩格斯停滞(Engels’ Pause)”,得名于发现该现象的德国哲学家恩格斯。

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