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自动化和工作的未来,到2030年机器人将取代8亿人

2019-12-09 作者:关于我们   |   浏览(183)

随着机器日渐开始填补工作场所的人力劳动,为了从中获利我们都必须做出调整。

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自动化和人工智能正在改变企业,并将通过其对生产力的贡献来促进经济增长。它们还将有助于解决从健康到气候变化等领域各钟非常棘手的社会难题。

麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)发布《失业与就业:自动化时代的劳动力转型》报告,称到2030年,全球将有多达8亿人的工作岗位可能被自动化的机器人取代,相当于当今全球劳动力的1/5。即使机器人的崛起速度不那么快,保守估计,未来13年里仍有4亿人可能会因自动化寻找新的工作。

与此同时,这些技术将改变工作性质和工作场所本身。机器将能够执行更多原先由人类完成的任务,补充人类所做的工作,甚至执行超出人类可以做的任务。结果是,一些职业将出现颓势,而另一些职业将增长,还会有更多职业发生变革。

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虽然我们认为未来有充分的就业机会,但社会需要应对重大的劳动力转型和失业问题。工人需要获得新技能,并在工作场所中适应功能越来越强大的机器。他们可能必须从不断离开夕阳职业,转向日趋繁荣的职业,在某些情况下,还有新的职业。

我们生活在技术驱动的世界,这是一个充满希望,也充满挑战的世界。那些自动驾驶汽车、X光识别器、响应客户服务咨询的算法,都是强大的新型自动化的表现。然而,尽管这些技术提高了生产力并改善了我们的生活,但它们的应用将取代人类目前从事的某些工作活动——这引起了公众的广泛关注。

本决策简报借鉴了麦肯锡全球研究院的最新研究成果,探讨了工作场所自动化和人工智能的前景和挑战,并概述了决策者、公司和个人需要解决的一些关键问题。

在2017年1月关于自动化报告的基础上,麦肯锡全球研究所发布了报告《失业与就业:自动化时代的劳动力转型》,评估了到2030年,在不同情况下可能创造的工作岗位的数量和类型,并将其与可能被自动化所取代的工作岗位进行了比较。

人工智能和自动化的快速进步为企业,经济和社会创造了机会

研究结果显示,未来几年,职场可能会发生诸多变化,将对劳动力技能和工资产生重要影响。我们的重大发现是,到2030年,尽管在大多数情况下,可能有足够的工作来维持充分就业,但这次自动化浪潮带来的转型将是非常具有挑战性的——与之前农业和制造业的转型规模相当,甚至超过之前的规模。

自动化和人工智能已经不是什么新鲜事物了,但最近的技术进步正在将机器可能做到的事情推向极致。我们的研究表明,社会需要这些改进,从而为企业带来价值,促进经济增长,在我们应对最困难的社会难题时能有所进步,而这样的事情在以往是不可想象的。综上所述:

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技术突飞猛进

1.自动化将对工作产生什么影响?

除了传统的工业自动化和先进的之外,功能更为强大的新自动化系统也出现在各种环境中,如穿梭于路上的自动驾驶车辆和杂货店里的自动结账等。大部分进步都是由系统和组件的改进推动的,包括机械、传感器和软件。由于机器学习算法变得更加复杂,并且利用计算能力的巨大发展和可用于训练它们的数据的指数级增长,人工智能近年来取得了特别大的进步。巨大的突破见诸于各大媒体的报道,其中有很多突破涉及计算机视觉、自然语言处理和围棋等人类望尘莫及的领域。

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改变业务和促进经济增长的潜力

我们以前发现,在全球范围内,大约有一半的活动在理论上可以用现有的技术实现自动化。只有少数(低于5%)的职业可以完全自动化。然而,在 60% 的职业中,至少有三分之一的工作内容是可以自动化的。这意味着对所有工人而言大量的工作环境会因此而改变。

这些技术已经在各种产品和服务中产生了价值,各行各业的公司在一系列流程中使用它们来将产品推荐个性化,发现生产中的异常情况,识别欺诈性交易等等。最新一代人工智能技术的进步(包括解决分类,估算和聚类问题的技术)仍有望带来更多价值。我们对数百个人工智能用例所做的分析发现,用来部署人工神经网络的最先进的深度学习技术,其年产值可以达到3.5万亿至5.8万亿美元,占所有分析技术所创造的价值的40%。

虽然自动化技术的可行性很重要,但它并不是影响自动化普及速度和程度的唯一因素。其他因素还包括:开发和部署特定用途的自动化解决方案的成本;劳动力市场动态(包括劳动力的质量和数量及相关薪资);除替代劳动力之外,自动化的其他好处;以及监管和社会认可度。

正当人口老龄化和出生率降低的问题使发展受阻时,人工智能和自动化技术的部署可以极大地提升全球的经济并加快全球的繁荣。劳动生产率的增长(推动经济增长的关键因素)在很多经济体中已经放缓,美国和主要的欧洲经济体在以前的生产率下滑,以及2008年的财政年度后,从十年前的2.4%降至0.5%的均值。人工智能和自动化有可能扭转这种下降趋势:未来十年,生产率增长每年可能达到2%,其中60%来自数字化方面的机遇。

考虑到这些因素,我们的新研究估计,到2030年,全球工作时数有近0%至30%可能实现自动化,数值范围取决于自动化的普及速度。这个估算主要基于,我们采取自动化普及情况的中点值,即当前活动中15%的自动化。结果反映了目前由工人完成的各项工作和现行工资率,不同国家的结果会有较大差异。

有助于解决几个社会难题的潜力

自动化对就业的潜在影响在不同行业和职业间会有差异。影响最大的是可控环境下的体力劳动,比如操作机器和准备快餐。收集和处理数据也可以利用机器更好更快地完成。这可能会取代大量的工作,比如抵押贷款发放、律师助理、会计和后勤工作。

人工智能还用于材料科学,医学研究和气候科学等各个领域。这些技术在这些学科和其它学科中的应用有助于解决社会难题。例如,geisinger的研究人员已经开发出一种算法,该算法可以将颅内出血的诊断时间惊人地缩短了96%。与此同时,乔治华盛顿大学的研究人员正在利用机器学习来更准确地衡量气候变化专门委员会所使用的气候模型。

但是,需要注意的是,虽然有些工作可以自动化完成,但这并不意味着就业会因此减少,工人可能会去执行新的任务。自动化对管理岗位、专业性强和需要与人打交道的工作影响较小,因为在这些岗位机器的表现目前还无法与人相比。在不可控环境下的工作,比如园艺工人、水管工、儿童和老年人的看护人员等职业,这些在 2030 年的自动化程度也不会太高。因为一方面,这些工作很难实现自动化,另一方面,这类岗位薪资较低,而自动化成本又相对较高,因此推动这类劳动岗位自动化的动力较小。

在这些技术不能为各地经济和社会利益发挥潜力之前,挑战仍然存在

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人工智能和自动化仍面临各种难题。有一部分限制在于技术层面,例如人工智能需要大量的训练数据,并且很难将算法“推广”到各种各样的用例。最近的创新正着手解决这些问题。其它难题在于人工智能技术的使用。例如,人们很难在技术上解释机器学习算法所做的决策,而解释这些决策对涉及金融借贷或法律应用的用例尤其重要。培训数据和算法中的潜在偏差,同时,数据隐私、恶意使用和安全性都是必须解决的问题。欧洲由于出台了《通用数据保护法规》而处于领先地位,该法规将用户收集和使用数据的各种权利规范化。

2.未来哪些行业的就业机会更多?

另一个难题涉及组织采用这些技术的能力,其中人员、数据可用性、技术和流程的就绪度往往使技术很难得到采用。各部门和各国的对技术的采用已经十分不均衡。金融、汽车和电信行业在采用人工智能方面处于领先地位。在各国中,美国对人工智能的投资在2016年高居榜首,其投资额高达150亿至230亿美元,其次是亚洲,其投资额达到80亿至120亿美元,欧洲的投资额仅为30亿至40亿美元,远远落后。

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人工智能和自动化将如何影响工作

被自动化取代的工作很容易识别,而间接由技术进步创造的新工作,由于分散在不同的部门和地区,就没那么容易被发现。我们针对一些潜在的新劳动力需求进行建模,在2030年以前,这些需求可能会促使创造新的就业机会,甚至是形成自动化网络。对于以下前三种趋势,我们仅根据各国当前的支出和投资趋势,对趋势线的走向进行建模。

即便人工智能和自动化为企业和社会带来了很多好处,我们还必须做好准备,应对工作中可能出现的颠覆。

(1)收入和消费(尤其是新兴经济体领域)的增加

工人所从事的活动大约有一半是可以自动化的

我们先前估计,全球消费在2015年至2030年期间可能增长23万亿美元,其中大部分将来自新兴经济体的消费阶层。这些新的消费者影响的不只是自己国家,还有向他们出口商品的经济体。从全球来看,我们估计,仅仅从收入增加对消费品的影响中,就可以创造2.5亿到2.8亿个新的就业机会,而从更高的卫生和教育开支中创造的就业机会多达5000万至8500万个。

我们对800多个职业的2000多项工作活动所做的分析表明,某些活动比另一些活动更容易实现自动化。这些活动包括高度可预测且结构化的环境中的体力活,以及数据收集和数据处理。这些活动约占人们在所有部门开展的活动的半数。最不易受影响的活动类别包括管理他人,贡献专业知识以及与利益相关者交流。

(2)人口老龄化趋势

几乎所有职业都会受到自动化的影响,但目前所展示的技术中只能将大约5%的工作完全自动化。有大量的工作所包含的活动可以自动化:我们发现,60%的工作中约有30%的活动可以实现自动化。这就是说,大多数工人(电焊工、抵押贷款经纪人、首席执行官等等)将与快速发展的机器一起工作。这些工作的性质可能会因此而发生改变。

到2030年,65岁及以上的人口将比2014年增加至少3亿。随着人们年龄的增长,他们的消费模式也发生了变化,医疗和其他个人服务的支出明显增加。这将为包括医生、护士和其他医护人员在内的一系列职业创造新的需求。到2030年,人口老龄化带来的医疗保健及相关岗位可能会增加5000万至8500万。

失业:有些职业到2030年将出现大幅下滑

(3)技术发展和应用

自动化将取代一些工人。我们发现,在2016 - 2030年期间,大约15%的全球劳动力可能因自动化而失业。这个数字反映了我们在预测技术采用速度和采用范围方面的中间态。根据我们就最快的技术采用情景所建立的模型,这个数字上升到30%,即8亿工人。而在最慢的模型中,只有大约1,000万人失业。

与新技术开发和部署相关的工作也可能增加。在2015年至2030年期间,与科技相关的总支出预计会增加50%以上,大约有一半的人将从事信息技术服务。与医疗保健或建筑业相比,从事这些职业的人数较少,但他们从事的是高薪职业。到2030年,我们估计这一趋势将在全球创造2000万到5000万个就业机会。

广泛的预测范围强调了多种因素,这些因素将影响人工智能和自动化采用的速度和范围。自动化的技术可行性只是第一个影响因素。其它因素还包括部署成本;劳动力市场动态,包括劳动力供给的数量、质量和相关工资;好处有很多,除劳动力替代以外,还促成了技术采用的各种商业案例;最后,社会规范和社会接受度。由于上述因素的差异,特别是劳动力市场动态方面的差异,各国和各部门的技术采用将继续存在显著差异:在法国、日本和美国等工资水平相对较高的发达经济体中,到2030年,自动化可能会取代20%至25 %的劳动力,在中等采用情景中,其比重是印度的两倍还要多。

在接下来的三个趋势中,基于政府、商界领袖和个人在创造更多就业机会上的明确选择,我们对趋势线的走向和在某些领域进行额外投资的上升走向进行建模。

工作的增加:在同一时期也将创造就业机会

(4)对基础设施和建筑的投资

即使有很多工人失业,但各行各业对劳动力的需求依然在增长,因此造就了大量的工作机会。我们根据劳动力需求的几个诱因制定了到2030年的劳动力需求情景,包括收入和医疗支出的增加,以及持续投资基础设施、能源、技术开发和部署,或加大这些方面的投资。这些情景显示,到2030年,全球对劳动力(5.55亿和8.9亿个工作岗位)的需求将增加21%至33%,抵消失业人数绰绰有余。印度这样的新兴经济体将因此而成为最大的受益者,那里的劳动年龄人口已经迅速增长。

基础设施和建筑是历史上两大低支出领域,如果能够加强基础设施建设,缓解住房紧缺,可能会产生大量额外的劳动力需求。在自动化普及速度相对缓和的趋势线走向下,新需求可能会创造多达 8000 万个就业岗位,而如果加速投资,在自动化普及迅速的情境下,还可以增加两亿就业机会。这些工作包括建筑工人、工程师、电工、木匠和其他技工。

额外的经济增长(包括商业活力和生产力增长)也将持续创造就业机会。如果以史为鉴,那么很多其它新职业也将出现,并且可能占到2030年将创造的就业机会的10%,而这些职业是我们目前所无法想象的。此外,技术历来都是就业的最终创造者。例如,在20世纪70年代和80年代,个人电脑不仅为半导体制造商创造了数百万个工作岗位,也为所有的软件和应用程序开发人员、客服代表和信息创造了同等数量的工作岗位。

(5)对可再生能源、能源效率和气候适应的投资

工作发生了改变:随着机器在工作场所补充人力劳动,更多的工作将比失去或获得的工作更多

对风能和太阳能等可再生能源、节能技术、以及适应和减缓气候变化等领域加大投资,可为包括制造、施工和安装等一系列职业的工人带来新的就业需求。在自动化发展较缓慢的情景下,这些投资可创造多达1000万个新的就业机会;而如果发展迅速的情况下,将有额外多达1000万个(即共2000万个)新的工作岗位。

随着机器渐渐辅佐人力劳动,部分自动化将变得更加普遍。例如,能够十分准确地读取诊断扫描的人工智能算法将帮助医生诊断患者的病例并确定合适的治疗方案。在其它领域,具有重复性任务的工作可能会转向一个新的模式,即管理自动化系统并对其进行故障排除。在零售商那里,以前负责搬运和堆放物品的员工如今正在成为机器人操作员,监控自动化手臂并解决物品流转中断等问题。

(6)对原有无薪酬家务劳动的“市场化”

关键的劳动力转型和挑战

我们认为最后一种趋势是为替代目前未支付的、主要是家务劳动的服务支付报酬。这种所谓的“无薪工作市场化”已经在发达经济体中普遍存在,全球女性劳动力的增加将加速这一趋势。我们估计,这可能会在全球创造5000万到9000万个就业岗位,主要是在诸如幼儿保育、儿童教育、清洁、烹饪和园艺等职业。

虽然我们预计,基于我们所建模的大多数情景,2030年将有很多工作岗位,足以确保充分就业,但与自动化和人工智能的采用一同发生的转变将变得非常重要。职业组合将发生变化,技能和教育需求也将发生变化。工作必须得到重新调整,从而确保人类可以最高效地与机器协作。

观察以上所有国家就业率的净变化,自动化时代就业增长率最高的类别包括:医疗服务者;工程师、科学家、会计师和分析员等专业人员;信息技术专业人员和其他技术专家;机器无法取代的经理和管理人员;教育工作者,特别是年轻人口的新兴经济体的教育工作者;“创意人”,这是包含艺术家、表演者和演艺人员的一种规模不大但不断增长的类别,随着收入的增加,人们对休闲和娱乐的需求也会增加;建筑商和相关行业,特别是在基础设施和建筑方面的投资增加的情况下;工作环境多变不可控的手工和服务工作,如家庭保健助理和园丁。

 

即将到来的劳动力转移规模可能非常大,预计将有0.75亿到3.75亿人口需要转换职业并学习新技能。

净职业增长或下降的变化意味着,在未来几年中,大量的人可能需要转换职业类别并学习新技能。这种转型的规模,可能是自20世纪初美国和欧洲的劳动力从农业转型之后所从未见过的,最近在中国也是如此。

我们估计,到2030年,在自动化发展速度分别相对较慢和迅速的情况下,全球将有4亿到8亿人因自动化而失业,需要在世界各地找到新的工作。根据我们对未来劳动力需求的设想和自动化发展的净影响,将有新的就业机会产生,下一节将对此进行描述。

然而,人们需要找到自己的工作方式。在失业人口中,在最早应用自动化的情境下取中值,7500万到3.75亿人需要转换工种,学习新技能;然而,在自动化发展相对缓和的情景(趋势情景)下,这个数字将非常小——不到1000万。

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在自动化得到迅速应用发展的情况下,从人口数量来看,中国将面临最大规模的就业变迁——最多可达1亿人,即占2030年劳动力的12%。虽然这看起来是一个很大的数字,但与过去25年中从农业中转型的数千万中国人相比,这个数字相对较小。

对于发达经济体而言,可能需要学习新技能并在新的职业中找到工作的劳动力所占比例要高得多:2030年,在美国和德国,这一比例高达1/3,在日本则接近一半。

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3.未来是否会有足够的工作岗位?

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今天,由于自动化发展潜力,人们越来越担心,未来是否会有足够的工作岗位。历史表明,这种担心可能是没有根据的:随着时间的推移,劳动力市场会随着技术改革对劳动力需求的变化而调整,虽然薪资有时会很低。

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我们通过两组不同的分析来解决这个关于未来工作的问题:一组分析基于对如前面所述的自动化催生新劳动力数量有限情况的建模,另一组分析使用纳入变量之间动态相互作用的宏观经济模型。

根据历史经验,我们预计,2030年,8%至9%的劳动力需求将出现在以前不存在的新职业类型中。

这两项分析使我们得出这样的结论:只要有足够的经济增长、创新和投资,就可以创造足够多新的就业机会来抵消自动化带来的冲击,尽管在一些发达经济体中,需要按照我们的上升情景快速发展自动化,增加额外投资,以降低工作机会短缺的风险。更大的挑战将是确保工人具备过渡到新工作所需的技能和支助。那些未能实现这这一转型的国家可能会出现失业率上升和薪资下降的情况。

根据上文所述的趋势以及自动化对劳动力的影响,今后创造就业的规模因国家而异,这取决于四个因素:

(1)薪资水平

更高的薪资使得自动化应用的商业理由更加充分。然而,如果公司采用自动化来提高质量,实行更严格的生产控制,将生产向高薪资国家的终端消费者靠拢,或者除了降低人工成本以外的其他好处,低薪资国家也可能受到影响而积极应用自动化。

(2)需求增长

经济增长对创造就业是必不可少的;停滞或增长缓慢的经济体几乎不会创造任何新的工作机会。因此,经济和生产力增长和创新能力更强的国家预计将面临更多的新的劳动力需求。

(3)人口数量

劳动力迅速增长的国家(如印度),可能会享受“人口红利”,如果年轻人就业,将促进GDP增长。劳动力不断萎缩的国家(如日本),预计未来GDP增长会更低,而GDP增长的唯一来源是生产力的增长。

(4)经济部门和职业的混合

各国的自动化潜力反映了各个经济部门和各部门工作的混合。例如,日本拥有比美国更高的自动化潜力,因为制造业等自动化程度较高的行业的比重更高。

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自动化将以不同方式影响各国

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上述四个因素结合在一起,为每个国家未来的工作创造了不同的前景。日本是富裕的,但到2030年,其经济预计将缓慢增长。它面临的是经济扩张带来的就业增长放缓,以及由于高薪资和经济结构而可以自动化的大量工作。然而,到2030年,日本的劳动力人口也将减少400万。在自动化发展迅速的情况下,考虑到我们今天无法想象的新工作岗位,日本的就业净变化可能大致处于平衡状态。

到2030年,美国和德国也可能面临大量工人因自动化失业的情况,但它们预计的未来增长——以及由此产生的新的就业机会——要高一些。美国的劳动力正在增长,在上升情景(快速发展)中,随着创新导致新型职业和工作的出现,这一情况基本保持平衡。到2030年,德国的劳动力将减少300万,而且它将有足够的劳动力需求来雇用所有的工人,即使是在发展相对缓慢的情景下。

另一个极端是印度:一个快速增长的发展中国家,在未来15年中,受到低薪资的影响,其自动化的潜力相对较小。我们的分析发现,在印度,大多数职业类别预计会增长,这反映了印度经济强劲增长的潜力。

然而,到2030年,印度的劳动力预计将增长1.38亿人,即30%左右。按照上升情景模型,印度可以创造足够多的新工作岗位来抵消自动化,并通过进行投资来雇用这些新加入者。

中国和墨西哥的薪资高于印度,因此自动化程度可能会更高。预计中国仍将保持强劲的经济增长,劳动力将不断萎缩;与德国一样,中国的问题可能是工人短缺。墨西哥未来经济增长的预期速度较低,但仍可以在快速增长情景下创造就业,再加上在新的职业和活动中进行创新,以充分利用其劳动力。

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失业工人需要尽快重新就业以避免失业率上升

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为了模拟自动化对总体就业和薪资的影响,在考虑到自动化和动态交互的经济影响的基础上,我们使用了一种综合平衡模型。自动化至少有三个不同的经济影响。人们最关注的是劳动力的潜在转移。但是自动化也可以提高劳动生产力:只有当企业采用自动化时,他们才能用相同或较少的投入(包括材料、能源和劳动力投入)生产出更多或更高质量的产品。第三个影响是自动化的采用增加了对经济的投资,提升了短期GDP增长。我们对这三个影响都进行了建模,而且还根据历史数据,为失业工人找到新工作的速度设定了不同的情景。

结果表明,在几乎所有情景下,报告所关注的六个国家(中国、德国、印度、日本、墨西哥和美国)预计将在2030年达到或接近充分就业。然而,该模型也说明了快速重新雇用失业工人的重要性。

如果失业工人能够在一年内重新就业,我们的模型显示,自动化将推进整体经济:无论从短期还是长期来看,充分就业都能得到维持,薪资增长快于基线模式,生产力更高。

然而,在一些失业工人需要数年时间才能找到新工作的情况下,短期到中期内失业率会上升。劳动力市场随时间调整,失业率下降,但平均薪资增长放缓。在这些情况下,2030年的平均薪资最终将低于基线模型,这可能会抑制总需求和长期增长。

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