機器要搶走人類飯碗?報告顯示自動化奪走一個崗位就會創出來兩個

Posted by

研究人員對於人工智能是否會搶走人類工作的議題始終念茲在茲,結論無定。在這一個維度上做文章,有多少積極論調就會有多少消極論調,或許後者佔比還要大些。皮尤研究所的一份調查就顯示,從發達經濟體到新興經濟體,越來越多的人開始擔心機器人將導致就業機會銳減,加劇貧富差距。

然而,世界經濟論壇近日的報告將結論指向了前者。這項由全球300多家公司的人力資源主管、戰略高管和首席執行官參與的調查,被認為代表了全球1500多萬名僱員和20個發達和新興經濟體,共佔全球經濟的70%左右。

報告指出,全球勞動力市場將在未來五年發生巨大變革,自動化和人工智能正是其中的先鋒。值得圈點的是,儘管50%的公司預計人工智能將導致全職員工數量減少,研究者在計算後得出,工作場所的自動化應用會奪走多少崗位,幾乎就會兩倍地創造給人類。

自動化取代一批,又將產生一批

未來數年,一批新興職業獲得顯著地位的同時,另一些崗位角色將可能黯然退出,由人工智能接任。到2022年,新興工種在所有產業中的就業佔比將從當前的16%提升至27%,而後者將從當前的31%降至21%。

以純粹的定量計算,五年之後,部分工種的結構性下降(10%)將完全被新職業的出現(11%)抵消。在這段時間內,約有一半的核心工作崗位將保持其穩定性,這些核心工作崗位佔據了各個行業大部分的就業崗位。研究人員根據大型企業僱傭全球(非農業)勞動力的趨勢,對截至2022年的就業變動進行了一系列估算。其中一項數據表明,上述趨勢可能導致7500萬個工作崗位被取代,同時將產生1.33億個新職位——幾乎是前者的兩倍。

人工智慧

值得注意的是,截至到2022年,需求不斷增長的新興職業包括數據分析師和科學家、軟件和應用程序開發人員、電子商務和社交媒體專家。這些職業的需求增長在很大程度上是正是技術和自動化發展的產物。

此外,與理解和使用新興技術有關的專業角色也將成為之後五年勞動市場的寵兒,例如人工智能和機器學習專家、大數據專家、過程自動化專家、信息安全分析師,用戶體驗和人機交互設計師等等。

而隨著人工智能對工作場所的滲透,一些需要凸顯“人”的特質和技能的崗位同樣得到重視,如客戶服務人員、銷售和營銷專員、培訓人員、企業文化組織發展專員以及創新管理人員。

在接受調查的所有行業中,預計在未來五年走向下坡路的角色將是那些常規的、中等技能的白領階層,比如數據錄入員、會計師、秘書、審計員、銀行出納員——這些職位容易受到新技術和流程自動化進步的影響。報告指出,考慮到這些崗位人員與新興角色的技能需求通常很不匹配,需要採取主動的、有針對性的策略重新進行勞動力部署

比起機器替代人類,更多的是人機合作

這份報告花費大量的篇幅,企圖詳盡地告知人們在短期內還無需對自動化視若虎狼。報告指出,目前大多數自動化只發生在特定的工作任務上,而非整個工作流程的主導。儘管近三分之二的工作崗位有至少30%的任務可以基於現有技術實現自動化,但只有大約四分之一的工作崗位能夠實現70%以上的自動化。因而,比起憂慮自動化技術將導致大規模人力資源替換,將注意力放在人機合作的發展上或許更為現實。

在當今的企業中,機器和算法通常是在信息和數據處理方面作為人類技能的補充出現的。它們還負責執行複雜的技術任務、體力及重複性工作。但直到目前,一些方面的任務仍然由人類占據絕對主導,包括交流和互動,協調、開發、管理和諮詢,以及推理和決策。值得注意的是,就總工作時數而言,目前還不存在一項工作任務主要由機器或算法完成。

到2022年,這種情況預計將有所改變。接受世界經濟論壇報告調查的雇主預計,一方面,現有的趨勢將全面深化。在信息和數據處理任務上,計算機的份額佔比將從目前最高的47%繼續上升至62%。另外三項目前份額佔比在30%以上的任務也將大幅上升,包括尋找與接收與工作相關的信息、複雜的技術任務以及體力工作。此外,算法在協調諮詢以及管理方面的表現也將在五年內取得長足進步。分別從目前的19%上升至28%,以及從28%上升至44%。

RPA

根據最近的一項研究,下一波自動化技術的增長將致使全行業平均勞動生產率比2015年提高約30%。報告建議,對雇主來說,優化整合人類和自動化技術,需要將工作任務和工作角色解構為獨立的、可替換的離散元素,重新配置他們以應對未來更深入的人機協作。除此之外,還需要企業對人力資源進行戰略性的重新定位,並擴大數據分析和勞動力分析方面的組織能力。

至於龐大的人類僱員們,機器的介入可以讓他們將工作集中在更高價值的產出活動中,這些活動將發揮作為人類的獨特優勢。然而,要抵達這一狀態,員工們需要具備與之相匹配的技能。機器和自動化未必會走到人類對立面,科幻大片的預言圖景也尚不可期,但對任務擴展和技能改變速度不適應?你將很可能把自己親手拋向劣勢。

Related Post

廣告

Comments

這個網站採用 Akismet 服務減少垃圾留言。進一步瞭解 Akismet 如何處理網站訪客的留言資料