A high tech art installation Chris McGrath/Getty Images

迎接新自动化时代

发自伦敦——自十九世纪初手工纺织工人摧毁威胁自身生计的机械织机以来,关于自动化的争论总会让人联想关于未来就业的黯淡情景。那么在另一个自动化时代降临之际,我们又该对自己未来的生计感到多焦虑呢?

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麦肯锡全球研究院最近发布的一份报告估计,根据一个国家的发展水平,自动化的进步将在2030年令全球3~14%的劳动者改变职业或提升自身技能。而自1990年以来的第一波日常工作技术变革期间欧洲已经有大约10%的工作已经消失。随着影响更广泛任务的人工智能技术不断进步,这一比例可能在未来几年再翻一番。

历史上的就业转移都是一波波出现的,首先是由农业向制造业转变,接着是从制造业向服务业转移。但在整个过程中,生产力所获得的提升都会被再次投资以创造新的创新,就业和产业,随着更老式且生产力较低的工作被更先进的职业所取代,经济增长也得到了推动。

例如内燃机车虽然淘汰了马车夫,但却催生了从汽车经销商到汽车旅馆等一系列新行业;1980年代计算机消灭了打字员,可从呼叫中心服务代表到软件开发人员等许多新职业也应运而生。

由于新技术所带来的深远经济和社会效益往往比失业更少受到关注,所以必须特别指出自动化技术早已展现出了改善人们生活的能力。去年11月斯坦福大学的研究人员就证明人工智能系统在肺部X光检测肺炎方面优于放射科专家。

在中国,德国以及其他地方陷入生产力增长停滞且适龄劳动人口减少的时代,自动化可以提供急需的经济增长。更高的生产率意味着更快速的经济增长,更多的消费支出,更多的劳动力需求,从而创造更多的就业机会。

尽管如此,所有关于人工智能自动化的讨论也必须考虑到公众的焦虑情绪。即使新的职业可能会取代那些因自动化流失的职业,工资水平也可能需要一段时间才能追赶上劳动生产率提高的现实。

在十九世纪初,工资水平停滞了将近50年之后才重新抬头。这个状况可能有点极端,但对于低技能劳动者来说,当前的过渡期可能同样令人沮丧。由于人们对不平等现象日益严重的忧虑不断增加,政府得重新开始研究为失业劳动者提供收入和工作转换支持的政策。

展望未来,政策制定者和企业应牢记五大要务。首先是要毫不犹豫地拥抱人工智能和自动化。即便有办法去减缓变革的脚步,但屈服于这种(安于现状的)诱惑也会是一个错误。在全球竞争的影响之下,阻碍技术在一个领域内的扩散只会阻碍整体繁荣。事实上我们最近的估算就显示,如果各北欧经济体无法在人工智能推广上跟上邻国的步伐,那么其GDP年增长率可能会下降0.5个百分点。

第二个当务之急是要让员工具备正确的技能。关于工作未来的辩论往往忽略了劳动力市场将如何演变,以及此举究竟是改善还是加剧了在发达国家本已非常严峻的技能错配问题。根据经合组织最近的研究,发达经济体中有高达1/3的劳动者未能充分发挥其技能或无法履行现有职责。

未来的工作不仅需要更多的认知技能,还需要更多的创造力和社会技能——比如培训辅导。据我们估计,除非劳动者的技能组合能实现升级,否则今天的不匹配状况在十年内可能会加倍,导致生产力大幅度下降以及更严重的不平等状况。

大规模提升技能需要父母、教育从业者、政府,雇主和雇员之间的协调,并把重点放在低技能人士身上。不幸的是,在过去20年中,针对劳动力市场的公共开支相对于GDP的比率在美国下降了0.5个百分点,在加拿大,德国和斯堪的纳维亚半岛地区下降了超过3个百分点。

第三个要点是关注劳动力拓展的机会。与旧的工业机器人不同,新的技术可以与人类安全有效地进行交互,而人类有时需要对机器进行培训,并将越来越多地与算法和机器密切协作,比如诊断算法就将大大提升医生的行医水平。政策制定者和企业都应该寻求在所有部门之间最大限度地发挥这种互补性。

第四,人力任务被替代的速度有多块,企业就必须多快地进行创新和新市场机会开发。例如在第一波机器人技术浪潮中,德国,瑞典等国家采用CAD(计算机辅助设计)机器人来替代汽车行业职位,但他们同时又从亚洲回流了其他的工作,甚至创造了新的电子下游就业。同样人工智能提供了无数创新并进入全球价值链的机遇。只有快速抓住这些机会我们才可以确保新老工作能顺利过渡。

最后,我们必须将人工智能带来的生产力收益再投资于尽可能多的经济部门。而这种再投资也正是过去那些技术变革能有利于就业的主要原因。但如果没有强大的本地人工智能生态系统,今天的生产力提高可能不会再以一种促进消费和拉动对劳动力需求的方式进行再投资。对此政策制定者必须尽快确保有强劲的再投资激励措施能实施到位。

自动化已经被扣上了就业杀手的坏名声。尽管如此,为了确保其产生的收益能超过其潜在的破坏性,私营和公共部门行为者必须发挥强有力的联合领导作用——并将自动化新时代的五个必要条件放在议程的首要位置。

http://prosyn.org/xTZx2IC/zh;

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