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機器人取代工人?沒那么夸張
大多數(shù)工作仍難自動化,低技能人群將“最受傷”
據(jù)英國《金融時報》網(wǎng)站近日報道,經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)的一份新報告指出,在發(fā)達經(jīng)濟體中,工人被機器人取代的風險遠低于人們之前的想象,OECD國家中僅14%左右的就業(yè)崗位是“高度自動化的”。這一結論與此前英國牛津大學卡爾·弗雷和邁克爾·奧斯本給出的估算值相比,可謂“小巫見大巫”——這兩位專家指出,他們發(fā)現(xiàn)47%的美國就業(yè)崗位存在“計算機化”的風險。
報告強調說,盡管如此,未來低技能工人的飯碗仍岌岌可危,各國應大力加強成人教育來應對和化解風險。
中國自動化學會混合智能專家委員會副主任、復旦大學計算機學院張軍平教授接受科技日報記者采訪時也表示:“面對人工智能,我們不必過分擔憂,但需要適當做好準備,尤其是對于教育背景較弱的人,建議政府在技術能力或服務技能等方面對他們進行培訓。”
機器缺乏創(chuàng)造性
近年來,人工智能和機器人技術突飛猛進,這讓決策者和經(jīng)濟學家擔心,隨著機器不斷取代工人,可能會出現(xiàn)工人大規(guī)模失業(yè)的“慘景”;此外,普通民眾也憂心忡忡,害怕自己被呼嘯而來的人工智能“列車”遠遠拋在身后。
但OECD的新報告認為,大多數(shù)工作難以實現(xiàn)自動化,因為它們需要從業(yè)者具備就復雜的社會關系進行有效磋商和協(xié)調的能力、創(chuàng)造性以及復雜的推理能力,或者在無組織的工作環(huán)境中完成實際任務的能力。而與人相比,機器要做到這一切更為困難。
張軍平也指出:“與人相比,機器的弱點也很明顯,對于不能程序化、依賴于定性評估準則以及需要依賴常識智能的工作,機器目前還無法取代人類,比如照顧老年人和病人的工作等。這些工作依賴于人的生活經(jīng)驗和情感,而這是機器所欠缺的。”
OECD就業(yè)、勞工和社會事務主管斯特凡諾·斯卡爾佩塔表示,即便是同一工種,在不同環(huán)境下工作,需要的技能可能也不同,因此,被機器人取代的幾率也并不一樣。他舉例說,在一家大型工廠的生產(chǎn)線上工作的汽車修理工,與在一家獨立的汽車修理廠工作的汽車修理工之間,就存在不小的區(qū)別,盡管隨著機器人的高歌猛進,后者的工作在某些方面可能發(fā)生變化,但很難實現(xiàn)完全自動化。
勞動力市場將兩極化
斯卡爾佩塔解釋說,報告表明,人們對“大規(guī)模技術失業(yè)”的擔憂在某種程度上被夸大了。相反,風險在于“勞動力市場的進一步兩極化”:一邊是高薪工人;一邊是從事其他可能“相對低薪且枯燥乏味”工作的人。
他說:“自動化風險高度集中于低技能人群,有些人可能會在技能分級體系中進一步下滑。正如馬太效應所描述的:強者恒強,弱者愈弱。”
報告發(fā)現(xiàn),英語國家、斯堪的納維亞國家以及荷蘭的就業(yè)崗位最不可能實現(xiàn)自動化;而德國、日本、南歐和東歐的就業(yè)崗位被機器人取代的風險最大。報告對此解釋說,這些經(jīng)濟體之間存在差別的主要原因,不是因為部分經(jīng)濟體的制造業(yè)規(guī)模更大,而是因為這里的人們已經(jīng)在以不同的方式從事這些工作。
研究人員寫道:“在這些不同的經(jīng)濟體中,即便同一職業(yè),感知和操控任務以及認知和社會職能任務出現(xiàn)的頻率并不相同。而且,一些國家已采用了節(jié)省勞動力的技術,并對就業(yè)崗位進行了調整。”
加強成人培訓化解風險
雖然面臨被取代風險的工作崗位的比例遠低于之前公布的估算結果,但這并不意味著人們可以高枕無憂,真實的情況是,仍有許多人會受到影響。報告指出,在參加這項研究的32個國家中,約有6600萬人的工作可能會受到影響,且其中一些人將很難接受培訓。
該研究說,僅在美國,就可能失去1300萬個就業(yè)崗位。研究指出:“由于失去的就業(yè)崗位不太可能平均分布在全國各地,其帶來的影響將數(shù)倍于20世紀50年代底特律汽車工業(yè)衰退對當?shù)亟?jīng)濟的破壞。當時,技術的變化和自動化程度的提高等因素在底特律造成了大規(guī)模的失業(yè)。”
研究強調稱,面對自動化的沖擊,那些對教育經(jīng)歷要求最低的工作崗位可能面臨的風險最大,尤其是食品制備、保潔等領域的工作人員以及采礦、建筑和制造領域的體力勞動者。
報告說:“與此同時,大部分勞動者的工作可能會因自動化發(fā)生巨變,這要求各國強化成人學習政策,以便讓本國勞動力做好準備,面對可能出現(xiàn)的工作變化。”
張軍平也建議:“從事重復性工作和教育背景較弱的人員需要提高風險意識,未雨綢繆,最好能多學點知識,以避免被機器取代。當然,政府也應考慮對這些人在技術能力或服務技能方面加強培訓,以跟上即將到來的人工智能時代的步伐。”(記者 劉 霞)
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