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隨著機器越來越多地取代工作場所的人力勞動，我們都將需要進行調(diào)整以獲得收益。

自動化和人工智能正在改變企業(yè)，并將通過對生產(chǎn)力的貢獻促進經(jīng)濟增長。它們還將有助于解決從健康到氣候變化等領(lǐng)域的“moonshot”的社會挑戰(zhàn)。

與此同時，這些技術(shù)將改變工作性質(zhì)和工作場所本身。機器將能夠執(zhí)行更多人類可以完成的任務(wù)、輔助人類做的工作，甚至執(zhí)行一些人類無法完成的任務(wù)。因此，一些職業(yè)將衰退，一些其他職業(yè)將興旺，并且還會有更多職業(yè)將發(fā)生變化。

雖然我們認為將會有足夠的工作要做(極端情況除外)，但社會需要應(yīng)對重大的勞動力轉(zhuǎn)移和錯位。工人需要掌握新技能，并在工作場所中適應(yīng)功能越來越強大的機器。他們可能不得不從不斷衰退的職業(yè)轉(zhuǎn)向正日益興盛的職業(yè)，在某些情況下，甚至需要更換職業(yè)。

本次執(zhí)行簡報借鑒了麥肯錫全球研究院的最新研究成果，探討了工作場所自動化和人工智能的前景和挑戰(zhàn)，并概述了政策制定者，公司和個人需要解決的一些關(guān)鍵問題。

1. 人工智能和自動化的加速進程正為企業(yè)、經(jīng)濟和社會創(chuàng)造大量機會

2. 人工智能和自動化將如何影響工作

3. 主要勞動力的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)

4. 需要解決的十件事

人工智能和自動化的加速進程正為企業(yè)、經(jīng)濟和社會創(chuàng)造大量機會

自動化和人工智能并不陌生，但最新的技術(shù)進步正在推動機器可以完成的前沿工作。研究表明，社會需要這些能為企業(yè)提供價值、促進經(jīng)濟增長，并在一些最困難的社會挑戰(zhàn)中取得難以想象的突破的進步。

技術(shù)進程加速

除了傳統(tǒng)的工業(yè)自動化及先進的機器人之外，新一代功能更強大的自動化系統(tǒng)也出現(xiàn)在從道路上的自動駕駛車輛到雜貨店的自動結(jié)賬等各種環(huán)境中。大部分的進步都是由系統(tǒng)和組件的改進推動的，包括機械、傳感器和軟件。由于機器學習算法變得更加成熟，并且利用計算能力的巨大改善和可用于訓練它們的數(shù)據(jù)的指數(shù)增長，因此人工智能近年來取得了特別大的進步。驚人的突破正頻頻成為頭條，其中許多涉及超出人類能力范圍的計算機視覺、自然語言處理及復雜游戲(例如GO)。

改變企業(yè)和促進經(jīng)濟增長的潛力

這些技術(shù)已經(jīng)在各種產(chǎn)品和服務(wù)中產(chǎn)生價值，跨行業(yè)的公司在一系列流程中利用它們推薦個性化產(chǎn)品、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的異常、識別欺詐性交易等等。最新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展(包括解決分類、估算和聚類問題的技術(shù))仍有望帶來更多重大價值。我們對數(shù)百個人工智能用例進行的分析發(fā)現(xiàn)，部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最先進的深度學習技術(shù)每年可以賺取高達3.5萬億到5.8萬億美元，或者說是所有分析技術(shù)創(chuàng)造價值的40%(見圖表1)。

由于目前老齡化和降低的出生率正在拖累增長，人工智能和自動化技術(shù)的部署可以為提升全球經(jīng)濟和增加全球繁榮做出很大貢獻。勞動生產(chǎn)率增長作為經(jīng)濟增長的關(guān)鍵驅(qū)動因素，在許多經(jīng)濟體中已經(jīng)放緩，從十年前美國和主要歐洲經(jīng)濟體的2.4%降至2010年-2014年的平均值0.5%，這是先前繁榮生產(chǎn)力衰退之后2008年金融危機導致的結(jié)果。人工智能和自動化有可能扭轉(zhuǎn)這種下降趨勢：未來十年，生產(chǎn)率增長每年可達2%，其中60%的增長來自數(shù)字機遇。

有助于解決若干社會moonshot挑戰(zhàn)的潛力

人工智能也被用于從材料科學到醫(yī)學研究和氣候科學的各個領(lǐng)域。將這些技術(shù)應(yīng)用于這些學和那些領(lǐng)域可以幫助解決社會登月計劃的挑戰(zhàn)。例如，蓋辛格的研究人員開發(fā)出一種可以將顱內(nèi)出血的診斷時間減少高達96%的算法。與此同時，喬治華盛頓大學的研究人員正在利用機器學習來更準確地衡量政府間氣候變化專門委員會使用的氣候模型。

在這些技術(shù)能夠發(fā)揮其對各地經(jīng)濟和社會利益的潛力之前，挑戰(zhàn)仍然存在。

人工智能和自動化仍面臨挑戰(zhàn)。這些限制部分是技術(shù)層面的，例如需要大量的培訓數(shù)據(jù)，并且難以跨用例“泛化”算法。其他挑戰(zhàn)在于使用人工智能技術(shù)。例如，解釋機器學習算法所做出的決策在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，這對于涉及金融借貸或法律應(yīng)用的用例尤其重要。培訓數(shù)據(jù)和算法中的潛在偏差，以及數(shù)據(jù)隱私、惡意使用和安全性都是必須解決的問題。歐洲領(lǐng)先于新的一般數(shù)據(jù)保護條例，該法規(guī)為用戶提供了更多的數(shù)據(jù)收集和使用權(quán)利。

另一種挑戰(zhàn)涉及組織采用這些技術(shù)的能力，其中人員、數(shù)據(jù)可用性、技術(shù)和準備程序通常使其變得困難。各部門和各國的采用已經(jīng)不平衡。金融、汽車和電信行業(yè)引領(lǐng)人工智能的采用。在各國中，美國對人工智能的投資在2016年排名第一，為150億至230億美元，其次是亞洲投資80億至120億美元，歐洲落后，投資為30億至40億美元。

人工智能和自動化將如何影響工作

即使人工智能和自動化為企業(yè)和社會帶來了好處，我們也需要為工作的重大中斷做好準備。

工人進行的大約過半的活動(不是工作)可以實現(xiàn)自動化

我們對800多個職業(yè)的2000多項工作活動進行的分析表明，某些類別的活動比其他活動更容易實現(xiàn)自動化。它們包括高度可預測和結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的物理活動，以及數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理。這些約占人們在所有部門開展的活動的一半。最不易受影響的類別包括管理他人、提供專業(yè)知識以及與利益相關(guān)者交流。

幾乎所有職業(yè)都將受到自動化的影響，但目前已經(jīng)顯示的技術(shù)中只有約5%的職業(yè)可以完全自動化。更多職業(yè)的組成活動部分是可自動化的：我們發(fā)現(xiàn)60%的職業(yè)中約有30%的活動可以實現(xiàn)自動化。這意味著大多數(shù)工人 - 從焊工到抵押貸款經(jīng)紀人再到首席執(zhí)行官- 將與快速發(fā)展的機器一起工作。 這些職業(yè)的性質(zhì)可能會因此而改變。

失業(yè)：有些職業(yè)到2030年將出現(xiàn)大幅下滑

自動化將取代一些工人。我們發(fā)現(xiàn)，在2016 - 2030年期間，約有15%的全球勞動力，或約4億工人可能因自動化而失業(yè)。這反映了我們在預測采用速度和范圍方面的中等情景。在我們建模的最快情景下，這個數(shù)字上升到30%，即8億工人。我們最低等采用情景下，只有大約1000萬人失業(yè)，接近全球勞動力的百分之零（見圖表2）。

廣泛的范圍強調(diào)了影響人工智能和自動化采用的步伐和范圍的多種因素。自動化的技術(shù)可行性只是第一個影響因素。其他因素包括部署成本; 勞動力市場動態(tài)(包括勞動力供給數(shù)量、質(zhì)量和相關(guān)工資); 超出有助于采用商業(yè)案例的替代勞動力的利益; 以及最后，社會規(guī)范和接納。由于上述因素的差異，尤其是勞動力市場動態(tài)，各國和各部門的采用將繼續(xù)存在顯著差異：在工資水平相對較高的發(fā)達經(jīng)濟體，如法國、日本和美國，到2030年自動化可能會取代20%至25 %的勞動力，在中等采用情景中，印度為兩倍之多。

就業(yè)：同時，也將創(chuàng)造就業(yè)機會

即使工人被機器所取代，工作和工作崗位需求也會隨之增加。我們根據(jù)工作需求的幾個催化劑制定了到2030年的勞動力需求方案，包括收入增加、醫(yī)療保健支出增加，以及基礎(chǔ)設(shè)施、能源和技術(shù)開發(fā)和部署方面的持續(xù)或加強投資。這些方案顯示，到2030年，全球勞動力(5.55億和8.9億個工作崗位)的額外勞動力需求范圍將增加21%至33%，遠遠超過失去的工作崗位數(shù)量。一些最大的收益將來自印度這樣的新興經(jīng)濟體，那里的勞動年齡人口正迅速增長。

包括商業(yè)活力和生產(chǎn)力增長在內(nèi)的額外經(jīng)濟增長也將繼續(xù)創(chuàng)造就業(yè)機會。如果過往經(jīng)驗是一個指向標，那么我們目前無法想象的許多其他新職業(yè)也將出現(xiàn)，并且到2030年可能占創(chuàng)造就業(yè)機會的10%。此外，技術(shù)本身在歷史上一直扮演凈就業(yè)創(chuàng)造者的角色。例如，在20世紀70年代和80年代引入個人計算機不僅為半導體制造商，而且為所有類型的軟件和應(yīng)用程序開發(fā)人員，客戶服務(wù)代表和信息分析師創(chuàng)造了數(shù)百萬個工作崗位。

工作改變：隨著機器輔助工作場所的人力勞動，比失去或獲得的工作崗位的更多的工作崗位將發(fā)生改變

隨著機器輔助人力勞動，部分自動化將變得更加普遍。例如，能夠以高精度讀取診斷掃描的人工智能算法將幫助醫(yī)生診斷患者病例并確定合適的治療方案。在其他領(lǐng)域，具有重復性任務(wù)的工作可能會轉(zhuǎn)向管理和排除自動化系統(tǒng)故障的模型。在零售商亞馬遜，以往升調(diào)和堆放物品的員工正在換成機器人操作員，用以監(jiān)控自動臂并解決諸如物體流通中斷等問題。

主要勞動力的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)

雖然基于我們大多數(shù)的方案，我們預計在2030年將有足夠的工作來確保充分就業(yè)，但伴隨采用自動化和人工智能的轉(zhuǎn)變將是十分重要的。 職業(yè)組合將發(fā)生變化，技能和教育要求也將發(fā)生變化。 需要重新設(shè)計工作，以確保人類能最有效地與機器一起工作。

工人將需要不同的技能才能在未來的工作場所中茁壯成長

自動化將加速過去15年中我們所見證的所需勞動力技能的轉(zhuǎn)變。 對程序設(shè)計這樣的先進技術(shù)技能的需求將迅速增長。 社交、情感和高級認知技能，如創(chuàng)造力、批判性思維和復雜的信息處理，也將產(chǎn)生不斷增長的需求?；镜臄?shù)字技能需求一直在增加，這種趨勢將繼續(xù)并加速。 對物理和手工技能的需求將下降，但在許多國家，2030年仍物理機手工技能仍將是最大的勞動力技能類別(見圖表3)。這將對已經(jīng)存在的勞動力技能挑戰(zhàn)以及對新的資格認證系統(tǒng)的需求造成額外壓力。 雖然一些創(chuàng)新的解決方案正在興起，但仍需要能夠與挑戰(zhàn)規(guī)模相匹配的解決方案。

許多工人可能需要改變職業(yè)

我們的研究表明，在中端方案中，到2030年大約3%的全球勞動力將需要改變職業(yè)類別，盡管方案范圍從0%到14%不等。 其中一些變化將發(fā)生在公司和部門內(nèi)部，但許多變化將發(fā)生在各個部門甚至各個地區(qū)之間。在由高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境或數(shù)據(jù)處理或收集的物理活動組成的職業(yè)將會出現(xiàn)衰退。 不斷增長的職業(yè)將包括那些難以自動化的活動(如經(jīng)理人)以及那些處于不可預測的物理環(huán)境中的人(如水管工)。 其他職業(yè)需求增加的工作崗位包括教師、護理助理、科技和其他專業(yè)人士

隨著越來越多的人與機器一起工作，工作場所和工作流程將發(fā)生變化

隨著智能機器和軟件更深入地匯集到工作場所，工作流程和工作空間將不斷發(fā)展以使人類和機器能夠協(xié)同工作。 例如，隨著自助結(jié)賬機器被引入商店，收銀員可以成為結(jié)賬協(xié)助助手，他們可以幫助解答疑問或?qū)C器進行故障排除。 更多系統(tǒng)級解決方案將促使重新思考整個工作流程和工作空間。 倉庫設(shè)計可能會發(fā)生顯著變化，因為某些部分的設(shè)計主要適用于機器人而其他部分則用于促進安全的人機交互。

自動化可能會對發(fā)達經(jīng)濟體的平均工資造成壓力

職業(yè)組合的變化可能會對工資造成壓力。 發(fā)達經(jīng)濟體目前的許多中等工資崗位主要是高度自動化的活動，例如制造業(yè)或會計業(yè)，這些職業(yè)可能會衰退。 高薪工作崗位將大幅增加，特別是對于高技能醫(yī)療和技術(shù)或其他專業(yè)人員，但預計創(chuàng)造的大部分就業(yè)機會，包括教師和護理助手，通常具有較低的工資結(jié)構(gòu)。 風險在于，自動化可能會加劇工資兩極分化，收入不平等以及過去十年中發(fā)達經(jīng)濟體的收入不足從而引發(fā)社會和政治緊張局勢。

面對這些迫在眉睫的挑戰(zhàn)，勞動力挑戰(zhàn)已經(jīng)存在

大多數(shù)國家已經(jīng)面臨著充分教育和培訓其勞動力以滿足雇主當前要求的挑戰(zhàn)。 經(jīng)合組織在過去二十年中，在工人教育和培訓方面的支出一直在下降。 工人轉(zhuǎn)移和錯位援助的支出占GDP的百分比也繼續(xù)縮減。 過去十年的一個教訓是，雖然全球化可能使經(jīng)濟增長和人民作為消費者受益，但工人的工資和錯位救援影響卻沒有得到充分解決。包括我們自己在內(nèi)的大多數(shù)分析表明，該等問題的規(guī)?？赡軙谖磥韼资陜?nèi)增長。 我們過去也看到，大規(guī)模的勞動力轉(zhuǎn)移會對工資產(chǎn)生持久影響; 在19世紀的工業(yè)革命期間，盡管生產(chǎn)力提高了，英國的工資在半個世紀中仍然停滯不前， - 這種現(xiàn)象被稱為“恩格斯的停頓”(PDF-690KB)。

需要解決的十件事

在尋求應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的適當措施和政策時，我們不應(yīng)該尋求回滾或減緩技術(shù)的傳播。 公司和政府應(yīng)利用自動化和人工智能從增強的績效和生產(chǎn)力貢獻以及社會效益中受益。 這些技術(shù)將創(chuàng)造經(jīng)濟盈余，幫助社會管理勞動力轉(zhuǎn)型。 并且重點應(yīng)放在確保勞動力轉(zhuǎn)移盡可能順利的方法上。 這可能需要在幾個關(guān)鍵領(lǐng)域采取可操作且可擴展的解決方案：

確保強勁的經(jīng)濟和生產(chǎn)力增長。 強勁增長并不是自動化帶來的所有挑戰(zhàn)的神奇答案，但它是就業(yè)增長和日益繁榮的先決條件。 生產(chǎn)力增長是經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素。 因此，解鎖投資和需求，以及實現(xiàn)生產(chǎn)力貢獻的自動化至關(guān)重要。

培養(yǎng)商業(yè)活力。 企業(yè)家精神和更快速的新業(yè)務(wù)形成不僅可以提高生產(chǎn)力，還可以推動創(chuàng)造就業(yè)機會。 適合小型企業(yè)的充滿活力的環(huán)境以及大型企業(yè)的競爭環(huán)境可以激發(fā)業(yè)務(wù)活力，并通過這種方式促進就業(yè)增長。 加快新業(yè)務(wù)的形成速度以及大小企業(yè)的增長和競爭力，需要更簡單和不斷發(fā)展的法規(guī)、稅收和其他獎勵措施。

不斷發(fā)展的教育系統(tǒng)和學習變革的工作場所。 與教育提供者(傳統(tǒng)和非傳統(tǒng))和雇主一道合作的政策制定者可以通過學校系統(tǒng)和改進的在職培訓來提高基本STEM技能。 需要重點關(guān)注創(chuàng)造力、批判性和系統(tǒng)性思維，以及適應(yīng)性和終身學習。 這將需要大規(guī)模的解決方案。

投資人力資本。 扭轉(zhuǎn)低潮的趨勢，以及在一些國家，對工人培訓的公共投資減少至關(guān)重要。 通過稅收優(yōu)惠和其他激勵措施，政策制定者可以鼓勵企業(yè)投資人力資本，包括創(chuàng)造就業(yè)機會，學習和能力建設(shè)以及工資增長，類似于私營部門投資其他資本類型(包括研發(fā))的激勵措施。

改善勞動力市場活力。 能夠使工人與工作、資格認證相匹配的信息信號在大多數(shù)經(jīng)濟體中都能更好地發(fā)揮作用。 數(shù)字平臺還可以幫助人們找到工作，恢復勞動力市場的活力。 當更多的人更換工作時，即使在公司內(nèi)，證據(jù)也表明工資上漲。 隨著更多的工作和賺取收入的機會出現(xiàn)(包括演出經(jīng)濟)，我們需要解決諸如福利的可移植性，工人分類和工資變化等問題。

重新設(shè)計工作。 工作流設(shè)計和工作空間設(shè)計需要適應(yīng)人們與機器更緊密合作的新時代。 在創(chuàng)造安全和富有成效的環(huán)境方面，這既是機遇也是挑戰(zhàn)。 組織也在發(fā)生變化，因為工作變得更加協(xié)作，公司尋求變得越來越靈活和非等級化。

重新思考收入。 如果自動化(全部或部分)確實導致就業(yè)和/或巨大工資壓力的大幅下降，那么可以考慮和測試一些想法，如有條件轉(zhuǎn)移、流動性支持、普遍基本收入和適應(yīng)的社會安全網(wǎng)。 關(guān)鍵是找到經(jīng)濟上可行的解決方案，并將工作中的多種角色結(jié)合起來，包括不僅提供收入，還提供意義，目的和尊嚴。

重新考慮受影響工人的過渡支持和安全網(wǎng)。 隨著工作在不同部門、地點、活動和技能要求之間的越來越高的變化率，許多工人將需要協(xié)助調(diào)整。 可以使用許多轉(zhuǎn)換安全網(wǎng)的最佳實踐方法，并應(yīng)采用和調(diào)整，同時應(yīng)考慮和測試新方法。

投資于工作需求的驅(qū)動因素。 政府需要考慮加大對自身有益的投資，并有助于對工作的需求(例如，基礎(chǔ)設(shè)施，氣候變化適應(yīng))。 這些類型的工作，從建筑到重新布線的建筑物和安裝太陽能電池板，往往是中等工資的工作，受自動化影響最大。

安全地應(yīng)用人工智能和自動化。 即使我們捕捉到這些快速發(fā)展的技術(shù)的生產(chǎn)力優(yōu)勢，我們也需要積極防范風險并減輕任何危險。 數(shù)據(jù)的使用必須始終考慮到數(shù)據(jù)安全性、隱私、，惡意使用和潛在的偏見問題，政策制定者、技術(shù)和其他公司以及個人需要找到有效解決方法的問題。

今天每個人都有工作，明天將為每個人工作，即使在未來的自動化領(lǐng)域也是如此。 然而，這項工作將會有所不同，需要新的技能，并且勞動力的適應(yīng)性遠遠超過我們所見。 對于即將到來的挑戰(zhàn)，培訓和再培訓中等職業(yè)工人和新一代將是當務(wù)之急。 政府、、私營部門領(lǐng)導者和創(chuàng)新者都需要共同努力，更好地協(xié)調(diào)公共和私人倡議，包括創(chuàng)造適當?shù)募畲胧┮愿嗟赝顿Y于人力資本。 自動化和人工智能的未來將具有挑戰(zhàn)性，但如果我們充分利用技術(shù)并減輕負面影響，我們將會從中獲益良多。

轉(zhuǎn)自：千家網(wǎng)