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頭腦VS肌肉?人類比機(jī)器人強(qiáng)在哪?

工程師精選 ? 2017-11-02 11:37 ? 次閱讀
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這一新的研究是之前德勤關(guān)于技術(shù)對(duì)工作影響調(diào)查的延續(xù)。該研究中使用的就業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)職業(yè)信息網(wǎng)絡(luò)(O*NET);勞動(dòng)力和收入數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)辦公室(ONS)。在引入智能機(jī)器和自動(dòng)化的背景下,我們?cè)u(píng)估了120種不同的技能,能力和專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的在工作變更中的重要性。我們考慮到國(guó)家和主要工業(yè)部門和職業(yè)群體的影響。我們預(yù)計(jì),這些持續(xù)的轉(zhuǎn)變可能會(huì)對(duì)2030年的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。

最后,我們討論了所有組織可能面臨的挑戰(zhàn),并為規(guī)則制定者、教育工作者和商業(yè)領(lǐng)袖提供了一系列須要應(yīng)對(duì)的關(guān)鍵問(wèn)題。

發(fā)現(xiàn)總結(jié)

我們的研究表明:

基本的人類才能由認(rèn)知和社會(huì)技能所主導(dǎo)

許多學(xué)生在學(xué)校和校園生活中所獲得的學(xué)術(shù)知識(shí)和技術(shù)技能,只占到他們?cè)诼殬I(yè)生涯中技能和能力中的小部分。并非每人都會(huì)專注于干細(xì)胞研究和數(shù)字技術(shù), 未來(lái)的員工需要具備更多平衡記分板(balanced scorecard)上的能力, 從而建立必要的認(rèn)知、社交關(guān)系、處理能力、內(nèi)涵和解決問(wèn)題的技能。同時(shí)還包含能力、知識(shí)、以及學(xué)習(xí)如何應(yīng)用相關(guān)的信息,這樣他們?cè)诠ぷ魃喜拍芨Q職。

頭腦比肌肉更重要

從絕對(duì)意義上講,專業(yè)理工學(xué)科的知識(shí)比體能中的力量、耐力、靈活性或操縱和控制對(duì)象的能力重4成。然而,通用綜合的解決問(wèn)題的技巧和社交技能的重要性則超過(guò)了兩倍。在2015年,綜合解決問(wèn)題、社交和程序化技能是英國(guó)勞動(dòng)力中最重要的品質(zhì),這些技能有助于在不同領(lǐng)域更快地獲得知識(shí)和技能。

在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中,社會(huì)技能和認(rèn)知能力是最受重視的

認(rèn)知能力的重要性每增加10%,人均每小時(shí)收入中值就增加了12%,這影響了知識(shí)的獲取和應(yīng)用。同樣,社交技能同樣重要,每10%的提高可以增加小時(shí)收入中位數(shù)的10%。然而,盡管健康服務(wù)知識(shí)的重要性預(yù)計(jì)到2030年將增加17%以上,但每增加10%卻會(huì)導(dǎo)致薪資下降2%。

對(duì)理工科和其他技能的需求增加,到2030年將需要數(shù)百萬(wàn)專業(yè)人才

到2030年,數(shù)學(xué)和科學(xué)知識(shí)的重要性將提高8%。這相當(dāng)于包括教師、科學(xué)家、工程師、IT和數(shù)字專業(yè)人員、經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家在內(nèi)的勞動(dòng)力增加了約4,500,000個(gè)新的就業(yè)。

自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)高的就業(yè)比例與教育投入有關(guān)

在我們對(duì)若干國(guó)家經(jīng)濟(jì)的分析中,我們發(fā)現(xiàn)政府對(duì)教育的投入與自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)高的就業(yè)比例密切相關(guān)。 在英國(guó),35%的就業(yè)機(jī)會(huì)處于高度自動(dòng)化的風(fēng)險(xiǎn),而政府則占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的5.7%在教育中。 相比之下,在印度,69%的就業(yè)機(jī)會(huì)處于高風(fēng)險(xiǎn),但只有3.8%的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值用于教育。

“我們應(yīng)該接受機(jī)器人,而不是害怕它們?!?br />

技術(shù)進(jìn)步所引起的失業(yè)恐慌并不是什么新鮮事。然而,證據(jù)表明,勞動(dòng)者并不需要為此感到擔(dān)憂。根據(jù)David Autor的說(shuō)法,在整個(gè)20世紀(jì),就業(yè)人口比例是呈上升態(tài)勢(shì)的。我們的研究表明,在過(guò)去的140年里,技術(shù)一直是一個(gè)“偉大的創(chuàng)造就業(yè)的機(jī)器”。雖然沒(méi)有“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)法則”保證每一個(gè)勞動(dòng)者都能就業(yè),我們建議人們不應(yīng)該反對(duì)機(jī)械化和自動(dòng)化, 而是應(yīng)該擁抱機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新、過(guò)程自動(dòng)化、人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來(lái)的新機(jī)遇,它們將為擁有合適技能、知識(shí)和能力的員工創(chuàng)造新機(jī)會(huì)。

在機(jī)器時(shí)代工作需要什么樣的人才呢

我們調(diào)查發(fā)現(xiàn),120種不同技能、知識(shí)和能力的排名突出了兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題:

1. 知識(shí)不是必須的天賦

除了數(shù)學(xué)(占勞動(dòng)力重要性總數(shù)的87%),管理和管理知識(shí)(86%),知識(shí)的教育和培訓(xùn)(79%)和計(jì)算機(jī)和電子知識(shí)(72%)。學(xué)術(shù)知識(shí),例如物理或自然科學(xué),或藝術(shù)和人文學(xué)科,這類知識(shí)只對(duì)于少數(shù)的勞動(dòng)力而言是重要的。

2. 數(shù)字與技術(shù)技能只是少部分員工所必須的技術(shù)專長(zhǎng)

編程技能和技術(shù)設(shè)計(jì)只對(duì)5%甚至更少的員工來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。更重要的是,那些設(shè)計(jì)、設(shè)置和操作機(jī)械或者技術(shù)系統(tǒng)的技能重要性正在逐漸下降。我們還根據(jù)每個(gè)職業(yè)的就業(yè)總量估計(jì)出了那些最重要的技能、能力和知識(shí)領(lǐng)域。這一過(guò)程揭示了2015年英國(guó)勞動(dòng)力的十大最重要特征,如下圖所示。

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十大最重要屬性由認(rèn)知能力(cognitive abilities)主導(dǎo),它影響著人們?cè)谔幚韱?wèn)題的過(guò)程中對(duì)知識(shí)的獲取與運(yùn)用。此外還有內(nèi)容技能(Content skills),它包含了在不同領(lǐng)域中需要使用的背景結(jié)構(gòu)和獲取更為具體的技能??蛻艉蛡€(gè)人服務(wù)知識(shí)包括提供客戶和個(gè)人服務(wù)的原則和過(guò)程的知識(shí),例如客戶需求評(píng)估,滿足服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和客戶滿意度評(píng)估。換句話說(shuō),最重要的屬性列表包括基本技能,需要員工與其他人進(jìn)行互動(dòng),了解和溝通的知識(shí)和能力。

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相比之下,十大最不重要的屬性列表包含一系列物理和感官技能和能力,這些技能和能力在那些適合機(jī)器的重復(fù)手動(dòng)任務(wù)中極少被用到。 對(duì)于人類員工來(lái)說(shuō),具有聽取和理解他人提出的信息和想法的能力遠(yuǎn)比擁有肉體爆發(fā)力重要。

技術(shù)進(jìn)步無(wú)疑會(huì)為個(gè)人和組織帶來(lái)好處。 但是隨著機(jī)器人技術(shù),大數(shù)據(jù),人工智能和其他“智能”技術(shù)的迅猛發(fā)展,決策者,教育機(jī)構(gòu),公共部門和不同行業(yè)的企業(yè)將面臨日益復(fù)雜和困難的問(wèn)題。

我們的結(jié)論

德勤的新研究指出,隨著企業(yè)逐漸調(diào)整業(yè)務(wù)來(lái)適應(yīng)日益全球化和數(shù)字化的世界,英國(guó)員工的技能、知識(shí)和能力之間的平衡發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。對(duì)于那些能夠利用機(jī)器人、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)日常和非常規(guī)任務(wù)自動(dòng)化的組織來(lái)說(shuō),經(jīng)濟(jì)的再融合具有積極的影響,可以提高效率和有效性,獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)并做出更明智、更迅速的決策。對(duì)于那些員工們擁有與機(jī)器配合工作的通用技能和能力的組織來(lái)說(shuō),這同樣具有積極影響,他們的智慧和能力都在增強(qiáng),這樣他們就能做得更多,而且比前幾代人更為積極。最后,再混合有利于那些具有獨(dú)特的專業(yè)技能的工人,他們的工作很難被自動(dòng)化所替代。

無(wú)法適應(yīng)這個(gè)新的自動(dòng)化時(shí)代的大小企業(yè)很可能會(huì)舉步維艱。 盡管他們的勞動(dòng)力可能具有一定的規(guī)模,布局或深厚的技術(shù)技能,但是他們不可能與機(jī)器或那些擁有強(qiáng)適應(yīng)力員工的組織的競(jìng)爭(zhēng)。 對(duì)于員工和求職者個(gè)人來(lái)說(shuō),他們的生存可能看起來(lái)很不確定。 一方面,“技術(shù)悲觀主義者”認(rèn)為,智能計(jì)算機(jī)和機(jī)器人將使人類失去數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的工作,因?yàn)樵絹?lái)越多的例子表明,在某些行業(yè)中,大規(guī)模的裁員確實(shí)在發(fā)生。 另一方面,樂(lè)觀主義者指出這些只是離散任務(wù)的自動(dòng)化,而不是整個(gè)職業(yè)的自動(dòng)化,并不會(huì)影響由科技驅(qū)動(dòng)的勞動(dòng)力擴(kuò)張。

然而,新研究表明,我們有明確和實(shí)質(zhì)的理由來(lái)保持樂(lè)觀。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,科技創(chuàng)造的就業(yè)機(jī)遠(yuǎn)比它正在摧毀的要多得多。我們發(fā)現(xiàn),盡管需要科學(xué)(Science)、技術(shù)(Technology)、工程(Engineering)與數(shù)學(xué)(Mathematics) 技能和知識(shí),但它們并不像具有強(qiáng)大的基礎(chǔ)和通用的技能和能力——認(rèn)知能力、內(nèi)容、程序化和社交技能一樣重要。盡管在就業(yè)前景方面,擁有少量知識(shí)可能是一件非常糟糕的事情,但在一系列領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)已經(jīng)被證明可以增加許多職業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)。英國(guó)經(jīng)濟(jì)也面臨著來(lái)自勞動(dòng)力市場(chǎng)資源空洞化的壓力。盡管它的影響尚未完全實(shí)現(xiàn),但中等收入、中等技能的工作正面臨著被越來(lái)越強(qiáng)大的機(jī)器人、軟件自動(dòng)化和其他快速發(fā)展的技術(shù)所取代的巨大威脅。

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