文 | AI國際站 艾娃
編 | 唐恩
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人工智能和自動化正在繼續深入我們的社會。
- 在商業行業中，公司現在正在利用智能個人助理（例如Alexa，Cortana和Siri）提供的語音識別來加快工作速度。
- 在運輸行業中，人工智能為即將到來的自動駕駛汽車提供動力，並有助於管理交通流量。
- 在教育領域，人工智能用於支持個性化學習系統。
- 在醫療保健領域，人工智能為新的診斷工具和決策支持技術提供了動力。
- 在零售領域，人工智能正在改善倉庫設施的設計，以提高流程效率。
- 在電影業中，人工智能被用來創作管絃樂和製作短片
- 在人道主義部門，人工智能被用於支持實現聯合國的可持續發展目標。
但是，在設計和實施這些系統的人員與受結果影響最大的人員之間似乎存在脫節。據報道，2019年英國AI程序員的年薪中位數目前約為60000英鎊。同時，據報道英國所有工人的年薪中位數約為36611英鎊。
廣泛自動化的結果
自動化常規操作會帶來很多好處。它為人們提供了從重複性任務轉到更具回報性，更具挑戰性的工作的機會，使他們可以利用自己的情感智力。但是目前，情況遠非如此。取而代之的是，低技能的工人正在發現自己不斷被降級為越來越缺乏安全感的低薪職位。對於某些人來說，他們的工作已被完全取代。2013年，牛津大學的研究人員研究了702個職業群體。他們發現，在未來20年中，有47％的工人很可能看到自己的工作自動化。麥肯錫公司在2017年發佈的最新報告預測，到2030年，將有30％的“工作活動”實現自動化，這一變化將影響全球多達3.75億工人。
縱觀歷史，新的技術創新浪潮總是導致公眾對自動化的爭論激增。這場運動相當於整個工業革命期間從農業社會的轉變。這些證據可以為我們提供一些見識，為當今的政策辯論提供依據。人們一直擔心，自動化將使人類早在20世紀就沒有工作。1950年，約翰·肯尼迪（John F. Kennedy）將自動化描述為“問題”，這將給人類帶來“困難”。
15年後的1965年，IBM經濟學家表示，自動化將導致每週工作20小時。考慮到平均每週工作時間仍為34.4小時，因此這個預測顯然還有一段距離。但是，解決工業革命的不公正現象花費了數十年的時間。這次，我們不能等那麼久。
如果就業水平大幅度下降，人們擔心西方民主國家會訴諸專制主義，這種專制主義在大蕭條後的1930年代在某些國家蔓延，而今天在許多經歷了收入不平等嚴重的國家。
真正的挑戰是管理過渡
西方政治已經變得越來越動盪。收入不平等正在慢慢開始進一步加劇，加劇了本已不穩定的政治不穩定。很大一部分人口將需要接受新職業的再培訓，而且他們不會年輕，他們將是中年專業人員。發達經濟體可能會受到這一轉變的最大沖擊，因為平均工資水平的提高進一步加劇了對自動化的激勵。
自動化會因行業而異。醫療保健等行業的工作將增加以應對人口老齡化，而涉及體力勞動和數據處理的工作將減少。由於研究根據輸入數據的處理給出了截然不同的估計，因此無法確切知道AI將影響多少工作。
普華永道的一份報告表明，將會出現三大自動化浪潮。
第一波浪潮將在2020年代初發生，預計將取代極低的工作比例-約3％。
Wave 2預計將在2020年代末到來，並有望取代文書和行政部門的許多工作。
Wave 3預計將在2030年代中期到來，並可能導致當今多達30％的工作實現自動化，尤其是涉及汽車設備的機器。受過較低教育水平的工人可能更容易被機器取代：
我們該如何解決？
在麥肯錫的報告中使用的過渡脫離農業工業革命期間，作為一個例子。隨著農業工作的減少，中學教育和新法律的出臺顯著增加了強制性的出勤率。1910年，年齡在14至17歲之間的兒童中有18％進入了高中。到1940年，73％的14至17歲的兒童上了高中。受教育程度的提高有助於創建蓬勃發展的製造業。
如果我們希望自動化的未來取得成功，那麼顯然今天也需要類似的推動。越來越清楚的是，人工智能不會導致“工作結束”。它可以創造儘可能多的就業機會。相反，未來的工作僅需要不同的技能。政府建議網絡需要支持更多企業使用機器學習。我們需要在各個級別上建立技能，從學校到行業專業人士，再到本科生和研究生。不幸的是，事實並非如此。實際上，在過去的幾十年中，用於培訓和支持勞動力的支出一直在下降。此外，許多學校仍未能向學生教授技術的關鍵概念。
自動化不一定是災難，但是需要了解我們對變革的需求
如果我們希望技術造福所有人，而不是進一步擴大不平等現象，那麼我們需要立即為未來的員工提供培訓。不作為將導致社區之間更大的分化和兩極分化。工會和商業領袖如果想確保技術變革的結果是好的，就必須立即採取行動。
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