人工智能、主动化和工作的将来：需要解决的十个问题

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跟着机械日渐起头填补工作场合的人力劳动，为了从中获利我们都必需做出调整。

主动化和人工智能(AI)正在改变企业，并将经由其对生产力的进献来促进经济增进。它们还将有助于解决从健康到天气转变等范畴各钟非常棘手的社会难题。

与此同时，这些手艺将改变工作性质和工作场合自己。机械将可以执行更多原先由人类完成的义务，增补人类所做的工作，甚至执行超出人类能够做的义务。究竟是，一些职业将显现颓势，而另一些职业将增进，还会有更多职业发生厘革。

固然我们认为将来有充裕的就业机会(除极端情形外)，但社会需要应对重大的劳动力转型和失业问题。工人需要获得新花样，并在工作场合中适应功能越来越壮大的机械。他们或者必需从络续脱离斜阳职业，转向日趋繁荣的职业，在某些情形下，还有新的职业。

本决议简报借鉴了麦肯锡全球研究院的最新研究功效，商量了工作场合主动化和人工智能的前景和挑战，并概述了决议者、公司和小我需要解决的一些要害问题。

人工智能和主动化的快速提高为企业，经济和社会缔造了机会

主动化和人工智能已经不是什么新颖事物了，但比来的手艺提高正在将机械或者做到的事情推向极致。我们的研究表明，社会需要这些改善，从而为企业带来价格，促进经济增进，在我们应对最难题的社会难题时能有所提高，而如许的事情在以往是弗成想象的。综上所述：

手艺突飞大进

除了传统的工业主动化和进步的机械人之外，功能更为壮大的新主动化系统也显现在各类情况中，如穿梭于路上的主动驾驶车辆和杂货店里的主动结账等。大部门提高都是由系统和组件的改善鞭策的，包罗机械、传感器和软件。因为机械进修算法变得加倍复杂，而且行使较量能力的伟大成长和可用于练习它们的数据的指数级增进，人工智能近年来取得了稀奇大的提高。伟大的冲破见诸于各大媒体的报道，个中有好多冲破涉及较量机视觉、天然说话处理和围棋(Go)等人类难望项背的范畴。

改变买卖和促进经济增进的潜力

这些手艺已经在各类产物和办事中发生了价格，各行各业的公司在一系列流程中使用它们来将产物介绍个性化，发现生产中的非常情形，识别欺诈性生意等等。最新一代人工智能手艺的提高(包罗解决分类，估算和聚类问题的手艺)仍有望带来更多价格。我们对数百小我工智能用例所做的剖析发现，用来布置人工神经收集的最进步的深度进修手艺，其年产值能够达到3.5万亿至5.8万亿美元，占所有剖析手艺所缔造的价格的40%。

合法生齿老龄化和出生率降低的问题使成长受阻时，人工智能和主动化手艺的布置能够极大地提拔全球的经济并加速全球的繁荣。劳动生产率的增进(鞭策经济增进的要害身分)在好多经济体中已经放缓，美国和首要的欧洲经济体在以前的生产率下滑，以及2008年的财务年度后，从十年前的2.4%降至0.5%的均值。人工智能和主动化有或者扭转这种下降趋势：将来十年，生产率增进每年或者达到2%，个中60%来自数字化方面的时机。

有助于解决几个社会难题的潜力

人工智能还用于材料科学，医学研究和天气科学等各个范畴。这些手艺在这些学科和另外学科中的应用有助于解决社会难题。例如，Geisinger的研究人员已经斥地出一种算法，该算法能够将颅内出血的诊断时间惊人地缩短了96%。与此同时，乔治华盛顿大学的研究人员正在行使机械进修来更正确地权衡天气转变专门..所使用的天气模型。

在这些手艺不克为各地经济和社会好处施展潜力之前，挑战仍然存在

人工智能和主动化仍面临各类难题。有一部门限制在于手艺层面，例如人工智能需要大量的练习数据，而且很难将算法“推广”到各类各样的用例。比来的立异正着手解决这些问题。另外难题在于人工智能手艺的使用。例如，人们很难在手艺上注释机械进修算法所做的决议，而注释这些决议对涉及金融假贷或司法应用的用例尤其主要。..数据和算法中的潜在误差，同时，数据隐私、恶意使用和平安性都是必需解决的问题。欧洲因为出台了《通用数据珍爱律例》而处于领先地位，该律例将用户收集和使用数据的各类权力规范化。

另一个难题涉及组织采用这些手艺的能力，个中人员、数据可用性、手艺和流程的停当度往往使手艺很可贵到采用。各部门和列国的对手艺的采用已经十分不平衡。金融、汽车和电信行业在采用人工智能方面处于领先地位。在列国中，美国对人工智能的投资在2016年高居榜首，其投资额高达150亿至230亿美元，其次是亚洲，其投资额达到80亿至120亿美元，欧洲的投资额仅为30亿至40亿美元，远远掉队。

人工智能和主动化将若何影响工作

尽量人工智能和主动化为企业和社会带来了好多优点，我们还必需做好预备，应对工作中或者显现的推翻。

工人所从事的运动大约有一半是能够主动化的

我们对800多个职业的2000多项工作运动所做的剖析表明，某些运动比另一些运动更轻易实现主动化。这些运动包罗高度可展望且构造化的情况中的体力活，以及数据收集和数据处理。这些运动约占人们在所有部门开展的运动的对折。最不易受影响的运动类别包罗治理他人，进献专业常识以及与好处相关者交流。

几乎所有职业都邑受到主动化的影响，但今朝所展示的手艺中只能将大约5%的工作完全主动化。有大量的工作所包含的运动能够主动化：我们发现，60%的工作中约有30%的运动能够实现主动化。这就是说，大多数工人(电焊工、典质贷款掮客人、首席执行官等等)将与快速成长的机械一路工作。这些工作的性质或者会是以而发生改变。

失业：有些职业到2030年将显现大幅下滑

主动化将庖代一些工人。我们发现，在2016 - 2030年时代，大约15%的全球劳动力(约4亿工人)或者因主动化而失业。这个数字反映了我们在展望手艺采用速度和采用局限方面的中央态。凭据我们就最快的手艺采用情形所竖立的模型，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。

普遍的展望局限强调了多种身分，这些身分将影响人工智能和主动化采用的速度和局限。主动化的手艺可行性只是第一个影响身分。另外身分还包罗布置成本;劳动力市场动态，包罗劳动力供给的数量、质量和相关工资;优点有好多，除劳动力替代以外，还促成了手艺采用的各类贸易案例;最后，社会规范和社会接管度。因为上述身分的差别，稀奇是劳动力市场动态方面的差别，列国和各部门的手艺采用将持续存在显著差别：在法国、..和美国等工资水平相对较高的蓬勃经济体中，到2030年，主动化或者会庖代20%至25 %的劳动力，在中等采用情形中，其比重是印度的两倍还要多。

工作的增加：在统一时期也将缔造就业机会

即使有好多工人失业，但各行各业对劳动力的需求依然在增进，是以培养了大量的工作机会。我们凭据劳动力需求的几个诱因制订了到2030年的劳动力需求情形，包罗收入和医疗支出的增加，以及持续投资根蒂举措、能源、手艺斥地和布置，或加大这些方面的投资。这些情形显露，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%，抵消散业人数绰绰有余。印度如许的新兴经济体将是以而成为最大的受益者，那边的劳动岁数生齿已经敏捷增进。

额外的经济增进(包罗贸易活力和生产力增进)也将持续缔造就业机会。若是以史为鉴，那么好多另外新职业也将显现，而且或者占到2030年将缔造的就业机会的10%，而这些职业是我们今朝所无法想象的。此外，手艺历来都是就业的最终缔造者。例如，在20世纪70年月和80年月，小我电脑不光为半导体系造商缔造了数百万个工作岗位，也为所有的软件和应用法式斥地人员、客服代表和信息剖析师缔造了一致数量的工作岗位。

工作发生了改变：跟着机械在工作场合增补人力劳动，更多的工作将比失去或获得的工作更多

跟着机械逐渐辅佐人力劳动，部门主动化将变得加倍遍及。例如，可以十分正确地读取诊断扫描的人工智能算法将匡助大夫诊断患者的病例并确定合适的治疗方案。在另外范畴，具有反复性义务的工作或者会转向一个新的模式，即治理主动化系统并对其进行故障清扫。在零售商亚马逊那边，以前负责搬运和堆放物品的员工现在正在成为机械人把持员，监控主动化手臂并解决物品流转休止等问题。

要害的劳动力转型和挑战

固然我们估计，基于我们所建模的大多数情形，2030年将有好多工作岗位，足以确保充裕就业，但与主动化和人工智能的采用一同发生的改变将变得非常主要。职业组合将发生转变，花样和教育需求也将发生转变。工作必需获得从新调整，从而确保人类能够最高效地与机械协作。

工人需要分歧的花样才能在将来的工作场合中强壮成长

主动化将加速曩昔15年所见证的改变，即弗成或缺的劳动力的花样改变。业界对编程等进步花样的需求增进迅猛。业界对社交、感情和高级认知花样(如缔造力、批判性脑筋和复杂的信息处理)的需求也将络续增进。根基的数字花样需求一向在增加，这种趋势将持续下去并加速速度。好多国度对体力花样和手工花样的需求将下降，但这些花样仍将是2030年最大的花样类别。这将对两个问题带来额外的压力，即已经左支右绌的劳动力花样以及业界需要新的资格认证系统。固然一些立异的解决方案正在显现，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。

好多工人或者要改行

我们的研究表明，在中点情形中，全球大约有3%的劳动力将不得不在2030年前改行，尽管情形各不沟通，从0%到14%不等。个中一些转变将发生在公司和部门内部，但很多转变将发生在各个部门，甚至发生在各个区域之间。在高度构造化的情况，数据处理或收集中，由体力运动组成的职业将会显现下滑。络续增进的职业将包罗那些难以主动化的运动(如治理者)，以及那些处在难以预料的情况中的人(如水督工)。另外有望增进的职业包罗教师、护理、手艺人员和其他专业人士。

跟着越来越多的人与机械一路工作，工作场合和工作流程将发生转变

跟着智能机械和软件更深入地整合到工作场合，工作流程和工作空间将络续成长，使人类和机械可以协同工作。例如，跟着自助结账机械入驻入商号，收银员或者会成为协助结账的人，他们能够帮助回覆问题或为机械清扫故障。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合。因为仓库某些部门是为机械人等器材供应空间，从而促进平安的人机交互，是以仓库设计或者会发生伟大的转变。

主动化或者会对蓬勃经济体的平均工资造成压力

各类凹凸级职业夹杂的转变情形或者会给工资带来压力。蓬勃经济体今朝的很多中等工资岗位首要是从事高度主动化的运动(例如制造业或管帐业的各类运动)，这些运动或者会呈下滑趋势。高薪工作岗位将大幅增加，尤其是花样娴熟的医疗人员、手艺人员或其他专业人员，但各行各业估计将设置大量的工作(包罗教师和护理)，这些工作的工资往往较低。风险就在于，主动化或者会加剧工资南北极分化，加大收入差距并导致收入增进放缓，收入增进放缓是蓬勃经济体曩昔十年所呈现的特征，这激发了社会和政治方面的重要事态。

面临迫在眉睫的难题，劳动力挑战已经存在

大多数国度已经面临着如许的难题——对劳动力进行充裕的教育和..，使其知足雇主当前的要求。曩昔二十年，整个经合组织(OECD)在工人教育和..方面的支出一向鄙人降。该组织在施舍工人实现过渡方面的支出也持续缩减，缩减达GDP的1%。曩昔十年得出了一个教训，固然全球化有利于经济增进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获得充裕解决。大多数剖析(包罗我们本身的剖析)都表明，这些问题的规模或者会在将来几十年内增进。我们曩昔也看到，大规模的劳动力转移会对工资发生持久的影响;在19世纪的工业革命时代，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“恩格斯阻滞(Engels’ Pause)”，得名于发现该现象的德国哲学家恩格斯。

要解决的十个问题

我们在追求解决这些难题的适当办法和政策时不该使手艺倒退或减缓手艺的流传。公司和当局应该行使主动化和人工智能，以便从绩效的提拔、生产力的进献和社会效益中受益。这些手艺将缔造经济红利，这些红利有助于社会治理劳动力转型。相反，公司和当局必需专注于各类能尽最大或者确保劳动力转型顺利的方式上。这或者需要在几个要害范畴接纳可行且可延伸的解决方案：

确保强劲的经济和生产力增进。强劲的增进并不是解决主动化所带来的所有难题的灵丹妙药，但它是就业增进和日益繁荣的先决前提。生产力增进是经济增进的要害身分。是以，摊开投资和需求并接管生产力进献的主动化，这很主要。

培育买卖活力。创业以及以更快的速度成立新公司，这不光能够提高生产力，还有助于缔造就业机会。有利于小型企业的活力充足的情况以及有利于大型企业的布满竞争的情况，这能够提高买卖活力，有了如许的活力，就业机会就会增进。加速新公司的形成速度，加速企业(不管是大企业照样小企业)的成长速度并提高其竞争力，这需要更简洁、更进步的律例、税收和另外激励办法。

刷新教育系统和进修，以适应发生了厘革的工作场合。与教育供应者(不管是传统的和非传统的)和雇主合作的政策制订者能够经由校园系统和改善的在职..来提高根基的STEM(科学、手艺、工程学和数学)花样。缔造力、批判性脑筋、系统脑筋以及适应性进修和终身进修尤其要获得正视。大规模的解决方案是必弗成少的。

投资人力资源。扭转低迷的趋势，在一些国度，对工人进行..的民众投资呈下降趋势，情形十分严重。经由税收优惠和另外激励办法，政策制订者能够鼓励企业投资人力资源，包罗缔造就业机会、供应进修的机会、培育能力并提高工资，这雷同于私营部门的激励办法，即投资另外资源(包罗研发)。

改善劳动力市场的活力。可以使工人与工作，资历相成家，如许的信息在大多数经济体中都能很好地施展感化。数字..还有助于人们找到工作，恢复劳动力市场的活力。当更多的人换工作时(甚至在公司内部换工作)，证据表明，工资上涨了。因为工种和..的机会越来越多(包罗零工经济)，我们必需解决几个问题，即..的转移、工人的分类和工资的更改等问题。

从新设计工作。工作流设计和工作空间设计必需适应人们与机械更慎密合作的新时代。就缔造平安和富有成绩的情况而言，这既是时机也是挑战。因为工作的协作化水平越来越高，公司进展变得越来越天真，越来越扁平化，组织也随之发生了转变。

从新思虑收入。若是主动化(不管是完全主动化照样部门主动化)的确导致就业和/或工资压力大幅削减，那么有一些设法(若有前提转移、对举止性供应支撑、遍及根基收入和做出了调整的社会保障等设法)是能够考虑和试验的。要害在于找到经济上可行的解决方案，并将工作中的多种职责连系起来，这些职责包罗好多内容，不光要为工人带来收入，还要使他们获满意义，有庄严。

从新考虑若何支撑受影响的工人实现过渡并为他们供应平安保障。因为工作在财富、所在、运动和花样要求之间以较快的速度发生厘革，对好多工人的施舍也要做出调整。有好多转移平安保障的最佳实践方式可供采用，并且必需对这些方式加以采用和调整，同时必需考虑和测试新方式。

投资于鞭策工作需求的身分。当局必需考虑加大原本就十分有益的投资并且还有助于工作需求的投资(例如根蒂举措、天气转变适应)。这类工作(如建筑、为大楼从新布线、安装太阳能电池板等等)往往是中等工资的工作，受主动化影响最大。

有把握地接管工智能和主动化。 即使我们把握了这些快速成长的手艺所带来的生产力优势，我们也必需积极提防风险并减轻一切危险。数据的使用必需始终考虑到各类问题(如数据平安性、隐私、恶意使用和潜在的私见);政策制订者、科技公司和另外公司以及小我必需找到能高效解决问题的方式。

现在人人都有合适的工作，将来人人都将找到合适的工作，即使在实现了主动化的将来也是如斯。然而，如许的工作将会有所分歧，因为这需要新的花样，要求劳动力具备更壮大的适应能力，远远强于我们以往所见证的适应能力。对处于职业生涯中期的工人和新一代的工人进行..和再..，以应对即将到来的挑战，这是当务之急。当局、私营部门的向导者和立异者都需要通力合作，更好地协调民众倡议和私人倡议，包罗出台合适的激励办法，以增加对人力资源的投资。实现了主动化和人工智能的将来将布满挑战，但也更多姿多彩，只要我们自在不迫地行使手艺并减轻其负面影响。

（起原：企业网D1net）

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