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自动化将使终生学习成为工作的必要部分 #27

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lietoumai opened this issue May 27, 2018 · 0 comments
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自动化将使终生学习成为工作的必要部分 #27

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法国总统总统艾曼纽•马克龙(Emmanuel Macron)和许多硅谷的首席执行官将于本周在巴黎举行的“VivaTech”会议上去,去展示技术的“好”一面。我们的研究突出了其中的一些好处,特别是自动化和人工智能能够给经济带来的生产力的增长和性能提升——如果这些技术被用来解决诸如抗击疾病和应对气候变化等重大问题,那么这些好处将会更广泛地惠及社会。但我们也注意到一些需要克服的关键挑战。其中最重要的是:我们在未来的工作中需要的技能的巨大转变。

为了了解这些变化有多大,我们的最新研究分析了800多个职业中个人工作活动的技能要求,以考察员工在25个核心技能上的工作时间。然后,我们预估了到2030年这些技能需求的变化程度,因为自动化和人工智能技术被部署在工作场所,并且,通过对7个国家3000多名商业领袖的详细调查来支持我们的调查结果,这些人在很大程度上证实了我们的定量研究结果。我们将25项技能分为五类:物理和手工(这是当今最大的类别),基本认知,更高的认知,社会和情感,以及技术技能(当今最小的类别)。

这些发现突出了我们的劳动力、经济和社会福利所面临的重大挑战。在其他优先事项中,他们迫切表现出需要为大多数受自动化影响的工人实施大规模的再培训计划,而这些措施在今天依然是非常缺乏的。

技能的转变并不新鲜:我们已经看到了从物理到认知任务的转变,以及最近对数字化技能的转变。但是劳动力技能的转变可能是大规模的。大家感受下:到2030年,超过三分之一的工人可能需要重新适应他们的技能组合,这个数字可能比那些在采用自动化一些场景中被取代的人数多出两倍,终身学习新技能至关重要。根据我们的分析,随着人工智能的出现,基本的认知技能,如阅读和基本计算能力,将不足以满足许多工作需求,而对高级技术技能的需求,如编码和编程,将在2030年上升55%。

对社会和情感技能的需求,包括主动承担任务和领导能力也会急剧上升,达到24%,更高的认知能力、创造力和复杂的信息和解决问题的能力中也会变得更加重要。这些通常被认为是“软”技能,学校和教育系统一般都没有建立起来。然而,在一个更加自动化的未来,当机器能够承担更多的机械任务时,这些技能将变得越来越重要——恰恰因为机器还远远不能提供专业知识和指导,或者管理复杂的关系。

虽然许多人担心自动化会减少人类的工作机会,但我们注意到人工智能的传播需要时间。基本的认知技能以及体力和体力技能的需求不会消失。事实上,在许多国家,体力和体力劳动的技能仍然是最大的技能类别,但在不同的国家却有着不同的重要性。例如,在法国和英国,手工技能将会被社会和情感技能的需求所取代,而在德国,更高的认知技能将让你更加卓越。这些国家的差异是每个国家不同行业混合的结果,这反过来又影响到经济的自动化潜力和未来的技能组合。虽然我们的估计是基于今天的部门和国家的自动化潜力,但这可能会随着人工智能在公司、部门和国家采用的速度和热情而改变。很明显,中国正迅速成为领先的人工智能玩家,而亚洲作为一个整体,在人工智能投资方面领先于欧洲。

我们认为,再培训(有些人称之为“再培训”)是未来十年的当务之急。这不仅是对公司的挑战,也是对教育机构、行业和劳工组织、慈善家以及政策制定者的挑战,他们需要找到新的方式来激励对人力资本的投资。

对于企业来说,这些转变是更大的自动化挑战的一部分,这将需要对企业内部如何组织工作进行彻底的反思——包括战略性的劳动力需求可能是什么,以及如何着手实现它们。在我们的研究中,我们发现了一些公司的例子,这些公司专注于再培训,比如内部培训,比如德国的SAP,或者像AT&T那样,通过与外部教育机构合作。总的来说,我们的调查显示,欧洲公司更有可能通过重新培训来满足新的自动化时代的员工需求,而美国公司则更愿意接受新的招聘。开始所有这一切都将是一种思维模式的改变,公司试图通过他们提供持续学习选择的能力来衡量未来的成功。

技能的转变不仅是一个挑战,也是一个机会。如果企业和社会能够为工人提供所需的新技能,那么从生产率增长、工资上涨和繁荣发展的角度来看,好处将是巨大的。M. Macron关于技术将成为善的力量的观点将成为一种自我实现的预言。相反,如果不能解决这些不断变化的技能需求,可能会加剧收入两极分化,加剧政治和社会紧张局势。风险很高,但我们已经看到了需要做的事情的轮廓——我们还有一点时间来解决问题。

原文

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