人工智能、自动化和工作的未来：需要解决的十个问题！

跟着呆板日渐开始弥补事变场合的人力劳动，为了从中赢利我们都必需做出调解。

自动化和人工智能(AI)正在改变企业，并将通过其对出产力的孝顺来促进经济增添。它们还将有助于办理从康健到天气变革等规模各钟很是棘手的社会困难。

与此同时，这些技能将改变事变性子和事变场合自己。呆板将可以或许执行更多原先由人类完成的使命，增补人类所做的事变，乃至执行超出人类可以做的使命。功效是，一些职业将呈现颓势，而另一些职业将增添，还会有更多职业产生厘革。

固然我们以为将来有充实的就业机遇(除极度景象外)，但社会必要应对重大的劳动力转型和赋闲题目。工人必要得到新手艺，并在事变场合中顺应成果越来越强盛的呆板。他们也许必需从不绝分开落日职业，转向日趋繁荣的职业，在某些环境下，尚有新的职业。

本决定简报小心了麦肯锡环球研究院的最新研究成就，切磋了事变场合自动化和人工智能的远景和挑衅，并概述了决定者、公司和小我私人必要办理的一些要害题目。

人工智能和自动化的快速前进为企业，经济和社会缔造了机遇

自动化和人工智能已经不是什么奇怪事物了，但最近的技能前进正在将呆板也许做到的工作推向极致。我们的研究表白，社会必要这些改造，从而为企业带来代价，促进经济增添，在我们应对最坚苦的社会困难时能有所前进，而这样的工作在以往是不行想象的。综上所述：

技能突飞猛进

除了传统的家产自动化和先辈的呆板人之外，成果更为强盛的新自动化体系也呈此刻各类情形中，如穿梭于路上的自动驾驶车辆和杂货店里的自动结账等。大部门前进都是由体系和组件的改造敦促的，包罗机器、传感器和软件。因为呆板进修算法变得越发伟大，而且操作计较手段的庞大成长和可用于逊??们的数据的指数级增添，人工智能连年来取得了出格大的前进。庞大的打破见诸于各大媒体的报道，个中有许多打破涉及计较机视觉、天然说话处理赏罚和围棋(Go)等人类瞠乎其后的规模。

改变营业和促进经济增添的潜力

这些技能已经在各类产物和处事中发生了代价，各行各业的公司在一系列流程中行使它们来将产物保举本性化，发明出产中的非常环境，辨认诓骗性买卖营业等等。最新一代人工智能技能的前进(包罗办理分类，估算和聚类题目的技能)仍有望带来更多代价。我们对数百小我私人工智能用例所做的说明发明，用来陈设人工神经收集的最先辈的深度进修技能，其年产值可以到达3.5万亿至5.8万亿美元，占全部说明技能所缔造的代价的40%。

合法生齿老龄化和出生率低落的题目使成长受阻时，人工智能和自动化技能的陈设可以极大地晋升环球的经济并加速环球的繁荣。劳动出产率的增添(敦促经济增添的要害身分)在许多经济体中已经放缓，美国和首要的欧洲经济体在早年的出产率下滑，以及2008年的财务年度后，从十年前的2.4%降至0.5%的均值。人工智能和自动化有也许扭转这种降落趋势：将来十年，出产率增添每年也许到达2%，个中60%来自数字化方面的机会。

有助于办理几个社会困难的潜力

人工智能还用于原料科学，医学研究友善候科学等各个规模。这些技能在这些学科和其余学科中的应用有助于办理社会困难。譬喻，Geisinger的研究职员已经开拓出一种算法，该算法可以将颅内出血的诊断时刻惊人地收缩了96%。与此同时，乔治华盛顿大学的研究职员正在操作呆板进修来更精确地权衡天气变革专门委员会所行使的天气模子。

在这些技能不能为各地经济和社会好处施展潜力之前，挑衅如故存在

人工智能和自动化仍面对各类困难。有一部门限定在于技能层面，譬喻人工智能必要大量的实习数据，而且很难将算法“推广”到各类百般的用例。最近的创新正着手办理这些题目。其余困难在于人工智能技能的行使。譬喻，人们很难在技能上表明呆板进修算法所做的决定，而表明这些决定对涉及金融借贷或法令应用的用例尤其重要。培训数据和算法中的隐藏毛病，同时，数据隐私、恶意行使和安详性都是必需办理的题目。欧洲因为出台了《通用数据掩护礼貌》而处于领先职位，该礼貌将用户网络和行使数据的各类权力类型化。

另一个困难涉及组织回收这些技能的手段，个中职员、数据可用性、技能和流程的停当度每每使技能很难获得回收。各部分和各国的对技能的回收已经异常不平衡。金融、汽车和电信行业在回收人工智能方面处于领先职位。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，其投资额到达80亿至120亿美元，欧洲的投资额仅为30亿至40亿美元，远远落伍。

人工智能和自动化将怎样影响事变

即便人工智能和自动化为企业和社会带来了许多甜头，我们还必需做好筹备，应对事变中也许呈现的倾覆。

工人所从事的勾当约莫有一半是可以自动化的

我们对800多个职业的2000多项事变勾当所做的说明表白，某些勾当比另一些勾当更轻易实现自动化。这些勾当包罗高度可猜测且布局化的情形中的体力活，以及数据网络和数据处理赏罚。这些勾当约占人们在全部部分隔展的勾当的半数。最不易受影响的勾当种别包罗打点他人，孝顺专业常识以及与好处相干者交换。

险些全部职业城市受到自动化的影响，但今朝所展示的技能中只能将约莫5%的事变完全自动化。有大量的事变所包括的勾当可以自动化：我们发明，60%的事变中约有30%的勾当可以实现自动化。这就是说，大大都工人(电焊工、抵押贷款经纪人、首席执行官等等)将与快速成长的呆板一路事变。这些事变的性子也许会因此而产生改变。

赋闲：有些职业到2030年将呈现大幅下滑

自动化将代替一些工人。我们发明，在2016 - 2030年时代，约莫15%的环球劳动力(约4亿工人)也许因自动化而赋闲。这个数字反应了我们在猜测技能回收速率和回收范畴方面的中间态。按照我们就最快的技能回收景象所成立的模子，这个数字上升到30%，即8亿工人。而在最慢的模子中，只有约莫1,000万人赋闲。

普及的猜测范畴夸大了多种身分，这些身分将影响人工智能和自动化回收的速率和范畴。自动化的技能可行性只是第一个影响身分。其余身分还包罗陈设本钱;劳动力市场动态，包罗劳动力供应的数目、质量和相干人为;甜头有许多，除劳动力更换以外，还促成了技能回收的各类贸易案例;最后，社会类型和社会接管度。因为上述身分的差别，出格是劳动力市场动态方面的差别，各国和各部分的技能回收将继承存在显著差别：在法国、日本和美国等人为程度相对较高的发家经济体中，到2030年，自动化也许会代替20%至25 %的劳动力，在中等回收景象中，其比重是印度的两倍还要多。

事变的增进：在统一时期也将缔培育业机遇

（编辑：河北网）

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