隨著機器越來越多地取代工作場所的人力勞動，我們都將需要進(jìn)行調(diào)整以獲得收益。

自動化和人工智能正在改變企業(yè)，并將通過對生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。它們還將有助于解決從健康到氣候變化等領(lǐng)域的“moonshot”的社會挑戰(zhàn)

與此同時，這些技術(shù)將改變工作性質(zhì)和工作場所本身。機器將能夠執(zhí)行更多人類可以完成的任務(wù)、輔助人類做的工作，甚至執(zhí)行一些人類無法完成的任務(wù)。因此，一些職業(yè)將衰退，一些其他職業(yè)將興旺，并且還會有更多職業(yè)將發(fā)生變化。

　　雖然我們認(rèn)為將會有足夠的工作要做（極端情況除外），但社會需要應(yīng)對重大的勞動力轉(zhuǎn)移和錯位。工人需要掌握新技能，并在工作場所中適應(yīng)功能越來越強大的機器。他們可能不得不從不斷衰退的職業(yè)轉(zhuǎn)向正日益興盛的職業(yè)，在某些情況下，甚至需要更換職業(yè)。

　　本次執(zhí)行簡報借鑒了麥肯錫全球研究院的最新研究成果，探討了工作場所自動化和人工智能的前景和挑戰(zhàn)，并概述了政策制定者，公司和個人需要解決的一些關(guān)鍵問題。

　　1. 人工智能和自動化的加速進(jìn)程正為企業(yè)、經(jīng)濟(jì)和社會創(chuàng)造大量機會

　　2. 人工智能和自動化將如何影響工作

　　3. 主要勞動力的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)

　　4. 需要解決的十件事

　　人工智能和自動化的加速進(jìn)程正為企業(yè)、經(jīng)濟(jì)和社會創(chuàng)造大量機會

　　自動化和人工智能并不陌生，但最新的技術(shù)進(jìn)步正在推動機器可以完成的前沿工作。研究表明，社會需要這些能為企業(yè)提供價值、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，并在一些最困難的社會挑戰(zhàn)中取得難以想象的突破的進(jìn)步。

　　技術(shù)進(jìn)程加速

　　除了傳統(tǒng)的工業(yè)自動化及先進(jìn)的機器人之外，新一代功能更強大的自動化系統(tǒng)也出現(xiàn)在從道路上的自動駕駛車輛到雜貨店的自動結(jié)賬等各種環(huán)境中。大部分的進(jìn)步都是由系統(tǒng)和組件的改進(jìn)推動的，包括機械、傳感器和軟件。由于機器學(xué)習(xí)算法變得更加成熟，并且利用計算能力的巨大改善和可用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)的指數(shù)增長，因此人工智能近年來取得了特別大的進(jìn)步。驚人的突破正頻頻成為頭條，其中許多涉及超出人類能力范圍的計算機視覺、自然語言處理及復(fù)雜游戲（例如GO）。

　　改變企業(yè)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的潛力

　　這些技術(shù)已經(jīng)在各種產(chǎn)品和服務(wù)中產(chǎn)生價值，跨行業(yè)的公司在一系列流程中利用它們推薦個性化產(chǎn)品、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的異常、識別欺詐性交易等等。最新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展（包括解決分類、估算和聚類問題的技術(shù)）仍有望帶來更多重大價值。我們對數(shù)百個人工智能用例進(jìn)行的分析發(fā)現(xiàn)，部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)每年可以賺取高達(dá)3.5萬億到5.8萬億美元，或者說是所有分析技術(shù)創(chuàng)造價值的40%（見圖表1）。

　　由于目前老齡化和降低的出生率正在拖累增長，人工智能和自動化技術(shù)的部署可以為提升全球經(jīng)濟(jì)和增加全球繁榮做出很大貢獻(xiàn)。勞動生產(chǎn)率增長作為經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵驅(qū)動因素，在許多經(jīng)濟(jì)體中已經(jīng)放緩，從十年前美國和主要歐洲經(jīng)濟(jì)體的2.4%降至2010年-2014年的平均值0.5%，這是先前繁榮生產(chǎn)力衰退之后2008年金融危機導(dǎo)致的結(jié)果。人工智能和自動化有可能扭轉(zhuǎn)這種下降趨勢：未來十年，生產(chǎn)率增長每年可達(dá)2%，其中60%的增長來自數(shù)字機遇。

　　有助于解決若干社會moonshot挑戰(zhàn)的潛力

　　人工智能也被用于從材料科學(xué)到醫(yī)學(xué)研究和氣候科學(xué)的各個領(lǐng)域。將這些技術(shù)應(yīng)用于這些學(xué)和那些領(lǐng)域可以幫助解決社會登月計劃的挑戰(zhàn)。例如，蓋辛格的研究人員開發(fā)出一種可以將顱內(nèi)出血的診斷時間減少高達(dá)96%的算法。與此同時，喬治華盛頓大學(xué)的研究人員正在利用機器學(xué)習(xí)來更準(zhǔn)確地衡量政府間氣候變化專門委員會使用的氣候模型。

　　在這些技術(shù)能夠發(fā)揮其對各地經(jīng)濟(jì)和社會利益的潛力之前，挑戰(zhàn)仍然存在

　　人工智能和自動化仍面臨挑戰(zhàn)。這些限制部分是技術(shù)層面的，例如需要大量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，并且難以跨用例“泛化”算法。其他挑戰(zhàn)在于使用人工智能技術(shù)。例如，解釋機器學(xué)習(xí)算法所做出的決策在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，這對于涉及金融借貸或法律應(yīng)用的用例尤其重要。培訓(xùn)數(shù)據(jù)和算法中的潛在偏差，以及數(shù)據(jù)隱私、惡意使用和安全性都是必須解決的問題。歐洲領(lǐng)先于新的一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例，該法規(guī)為用戶提供了更多的數(shù)據(jù)收集和使用權(quán)利

　　另一種挑戰(zhàn)涉及組織采用這些技術(shù)的能力，其中人員、數(shù)據(jù)可用性、技術(shù)和準(zhǔn)備程序通常使其變得困難。各部門和各國的采用已經(jīng)不平衡。金融、汽車和電信行業(yè)引領(lǐng)人工智能的采用。在各國中，美國對人工智能的投資在2016年排名第一，為150億至230億美元，其次是亞洲投資80億至120億美元，歐洲落后，投資為30億至40億美元。

　　人工智能和自動化將如何影響工作

　　即使人工智能和自動化為企業(yè)和社會帶來了好處，我們也需要為工作的重大中斷做好準(zhǔn)備。

　　工人進(jìn)行的大約過半的活動（不是工作）可以實現(xiàn)自動化

　　我們對800多個職業(yè)的2000多項工作活動進(jìn)行的分析表明，某些類別的活動比其他活動更容易實現(xiàn)自動化。它們包括高度可預(yù)測和結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的物理活動，以及數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)處理。這些約占人們在所有部門開展的活動的一半。最不易受影響的類別包括管理他人、提供專業(yè)知識以及與利益相關(guān)者交流。

　　幾乎所有職業(yè)都將受到自動化的影響，但目前已經(jīng)顯示的技術(shù)中只有約5%的職業(yè)可以完全自動化。更多職業(yè)的組成活動部分是可自動化的：我們發(fā)現(xiàn)60%的職業(yè)中約有30%的活動可以實現(xiàn)自動化。這意味著大多數(shù)工人 - 從焊工到抵押貸款經(jīng)紀(jì)人再到首席執(zhí)行官- 將與快速發(fā)展的機器一起工作。 這些職業(yè)的性質(zhì)可能會因此而改變。

　　失業(yè)：有些職業(yè)到2030年將出現(xiàn)大幅下滑

　　自動化將取代一些工人。我們發(fā)現(xiàn)，在2016 - 2030年期間，約有15%的全球勞動力，或約4億工人可能因自動化而失業(yè)。這反映了我們在預(yù)測采用速度和范圍方面的中等情景。在我們建模的最快情景下，這個數(shù)字上升到30%，即8億工人。我們最低等采用情景下，只有大約1000萬人失業(yè)，接近全球勞動力的百分之零（見圖表2）。

　　廣泛的范圍強調(diào)了影響人工智能和自動化采用的步伐和范圍的多種因素。自動化的技術(shù)可行性只是第一個影響因素。其他因素包括部署成本; 勞動力市場動態(tài)（包括勞動力供給數(shù)量、質(zhì)量和相關(guān)工資）; 超出有助于采用商業(yè)案例的替代勞動力的利益; 以及最后，社會規(guī)范和接納。由于上述因素的差異，尤其是勞動力市場動態(tài)，各國和各部門的采用將繼續(xù)存在顯著差異：在工資水平相對較高的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，如法國、日本和美國，到2030年自動化可能會取代20%至25 %的勞動力，在中等采用情景中，印度為兩倍之多。

　　就業(yè)：同時，也將創(chuàng)造就業(yè)機會

　　即使工人被機器所取代，工作和工作崗位需求也會隨之增加。我們根據(jù)工作需求的幾個催化劑制定了到2030年的勞動力需求方案，包括收入增加、醫(yī)療保健支出增加，以及基礎(chǔ)設(shè)施、能源和技術(shù)開發(fā)和部署方面的持續(xù)或加強投資。這些方案顯示，到2030年，全球勞動力（5.55億和8.9億個工作崗位）的額外勞動力需求范圍將增加21%至33%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過失去的工作崗位數(shù)量。一些最大的收益將來自印度這樣的新興經(jīng)濟(jì)體，那里的勞動年齡人口正迅速增長。

　　包括商業(yè)活力和生產(chǎn)力增長在內(nèi)的額外經(jīng)濟(jì)增長也將繼續(xù)創(chuàng)造就業(yè)機會。如果過往經(jīng)驗是一個指向標(biāo)，那么我們目前無法想象的許多其他新職業(yè)也將出現(xiàn)，并且到2030年可能占創(chuàng)造就業(yè)機會的10%。此外，技術(shù)本身在歷史上一直扮演凈就業(yè)創(chuàng)造者的角色。例如，在20世紀(jì)70年代和80年代引入個人計算機不僅為半導(dǎo)體制造商，而且為所有類型的軟件和應(yīng)用程序開發(fā)人員，客戶服務(wù)代表和信息分析師創(chuàng)造了數(shù)百萬個工作崗位。

　　工作改變：隨著機器輔助工作場所的人力勞動，比失去或獲得的工作崗位的更多的工作崗位將發(fā)生改變

　　隨著機器輔助人力勞動，部分自動化將變得更加普遍。例如，能夠以高精度讀取診斷掃描的人工智能算法將幫助醫(yī)生診斷患者病例并確定合適的治療方案。在其他領(lǐng)域，具有重復(fù)性任務(wù)的工作可能會轉(zhuǎn)向管理和排除自動化系統(tǒng)故障的模型。在零售商亞馬遜，以往升調(diào)和堆放物品的員工正在換成機器人操作員，用以監(jiān)控自動臂并解決諸如物體流通中斷等問題。

　　主要勞動力的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)

　　雖然基于我們大多數(shù)的方案，我們預(yù)計在2030年將有足夠的工作來確保充分就業(yè)，但伴隨采用自動化和人工智能的轉(zhuǎn)變將是十分重要的。 職業(yè)組合將發(fā)生變化，技能和教育要求也將發(fā)生變化。 需要重新設(shè)計工作，以確保人類能最有效地與機器一起工作。

　　工人將需要不同的技能才能在未來的工作場所中茁壯成長

　　自動化將加速過去15年中我們所見證的所需勞動力技能的轉(zhuǎn)變。 對程序設(shè)計這樣的先進(jìn)技術(shù)技能的需求將迅速增長。 社交、情感和高級認(rèn)知技能，如創(chuàng)造力、批判性思維和復(fù)雜的信息處理，也將產(chǎn)生不斷增長的需求。基本的數(shù)字技能需求一直在增加，這種趨勢將繼續(xù)并加速。 對物理和手工技能的需求將下降，但在許多國家，2030年仍物理機手工技能仍將是最大的勞動力技能類別（見圖表3）。這將對已經(jīng)存在的勞動力技能挑戰(zhàn)以及對新的資格認(rèn)證系統(tǒng)的需求造成額外壓力。 雖然一些創(chuàng)新的解決方案正在興起，但仍需要能夠與挑戰(zhàn)規(guī)模相匹配的解決方案。

　　許多工人可能需要改變職業(yè)

　　我們的研究表明，在中端方案中，到2030年大約3%的全球勞動力將需要改變職業(yè)類別，盡管方案范圍從0%到14%不等。 其中一些變化將發(fā)生在公司和部門內(nèi)部，但許多變化將發(fā)生在各個部門甚至各個地區(qū)之間。在由高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境或數(shù)據(jù)處理或收集的物理活動組成的職業(yè)將會出現(xiàn)衰退。 不斷增長的職業(yè)將包括那些難以自動化的活動（如經(jīng)理人）以及那些處于不可預(yù)測的物理環(huán)境中的人（如水管工）。 其他職業(yè)需求增加的工作崗位包括教師、護(hù)理助理、科技和其他專業(yè)人士

　　隨著越來越多的人與機器一起工作，工作場所和工作流程將發(fā)生變化

　　隨著智能機器和軟件更深入地匯集到工作場所，工作流程和工作空間將不斷發(fā)展以使人類和機器能夠協(xié)同工作。 例如，隨著自助結(jié)賬機器被引入商店，收銀員可以成為結(jié)賬協(xié)助助手，他們可以幫助解答疑問或?qū)C器進(jìn)行故障排除。 更多系統(tǒng)級解決方案將促使重新思考整個工作流程和工作空間。 倉庫設(shè)計可能會發(fā)生顯著變化，因為某些部分的設(shè)計主要適用于機器人而其他部分則用于促進(jìn)安全的人機交互。

　　自動化可能會對發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的平均工資造成壓力

　　職業(yè)組合的變化可能會對工資造成壓力。 發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體目前的許多中等工資崗位主要是高度自動化的活動，例如制造業(yè)或會計業(yè)，這些職業(yè)可能會衰退。 高薪工作崗位將大幅增加，特別是對于高技能醫(yī)療和技術(shù)或其他專業(yè)人員，但預(yù)計創(chuàng)造的大部分就業(yè)機會，包括教師和護(hù)理助手，通常具有較低的工資結(jié)構(gòu)。 風(fēng)險在于，自動化可能會加劇工資兩極分化，收入不平等以及過去十年中發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的收入不足從而引發(fā)社會和政治緊張局勢。

　　面對這些迫在眉睫的挑戰(zhàn)，勞動力挑戰(zhàn)已經(jīng)存在

　　大多數(shù)國家已經(jīng)面臨著充分教育和培訓(xùn)其勞動力以滿足雇主當(dāng)前要求的挑戰(zhàn)。 經(jīng)合組織在過去二十年中，在工人教育和培訓(xùn)方面的支出一直在下降。 工人轉(zhuǎn)移和錯位援助的支出占GDP的百分比也繼續(xù)縮減。 過去十年的一個教訓(xùn)是，雖然全球化可能使經(jīng)濟(jì)增長和人民作為消費者受益，但工人的工資和錯位救援影響卻沒有得到充分解決。包括我們自己在內(nèi)的大多數(shù)分析表明，該等問題的規(guī)?？赡軙谖磥韼资陜?nèi)增長。 我們過去也看到，大規(guī)模的勞動力轉(zhuǎn)移會對工資產(chǎn)生持久影響; 在19世紀(jì)的工業(yè)革命期間，盡管生產(chǎn)力提高了，英國的工資在半個世紀(jì)中仍然停滯不前， - 這種現(xiàn)象被稱為“恩格斯的停頓”（PDF-690KB）。

　　需要解決的十件事

　　在尋求應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的適當(dāng)措施和政策時，我們不應(yīng)該尋求回滾或減緩技術(shù)的傳播。 公司和政府應(yīng)利用自動化和人工智能從增強的績效和生產(chǎn)力貢獻(xiàn)以及社會效益中受益。 這些技術(shù)將創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)盈余，幫助社會管理勞動力轉(zhuǎn)型。 并且重點應(yīng)放在確保勞動力轉(zhuǎn)移盡可能順利的方法上。 這可能需要在幾個關(guān)鍵領(lǐng)域采取可操作且可擴(kuò)展的解決方案：

　　確保強勁的經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)力增長。 強勁增長并不是自動化帶來的所有挑戰(zhàn)的神奇答案，但它是就業(yè)增長和日益繁榮的先決條件。 生產(chǎn)力增長是經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素。 因此，解鎖投資和需求，以及實現(xiàn)生產(chǎn)力貢獻(xiàn)的自動化至關(guān)重要。

　　培養(yǎng)商業(yè)活力。 企業(yè)家精神和更快速的新業(yè)務(wù)形成不僅可以提高生產(chǎn)力，還可以推動創(chuàng)造就業(yè)機會。 適合小型企業(yè)的充滿活力的環(huán)境以及大型企業(yè)的競爭環(huán)境可以激發(fā)業(yè)務(wù)活力，并通過這種方式促進(jìn)就業(yè)增長。 加快新業(yè)務(wù)的形成速度以及大小企業(yè)的增長和競爭力，需要更簡單和不斷發(fā)展的法規(guī)、稅收和其他獎勵措施。

　　不斷發(fā)展的教育系統(tǒng)和學(xué)習(xí)變革的工作場所。 與教育提供者（傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)）和雇主一道合作的政策制定者可以通過學(xué)校系統(tǒng)和改進(jìn)的在職培訓(xùn)來提高基本STEM技能。 需要重點關(guān)注創(chuàng)造力、批判性和系統(tǒng)性思維，以及適應(yīng)性和終身學(xué)習(xí)。 這將需要大規(guī)模的解決方案。

　　投資人力資本。 扭轉(zhuǎn)低潮的趨勢，以及在一些國家，對工人培訓(xùn)的公共投資減少至關(guān)重要。 通過稅收優(yōu)惠和其他激勵措施，政策制定者可以鼓勵企業(yè)投資人力資本，包括創(chuàng)造就業(yè)機會，學(xué)習(xí)和能力建設(shè)以及工資增長，類似于私營部門投資其他資本類型（包括研發(fā)）的激勵措施。

　　改善勞動力市場活力。 能夠使工人與工作、資格認(rèn)證相匹配的信息信號在大多數(shù)經(jīng)濟(jì)體中都能更好地發(fā)揮作用。 數(shù)字平臺還可以幫助人們找到工作，恢復(fù)勞動力市場的活力。 當(dāng)更多的人更換工作時，即使在公司內(nèi)，證據(jù)也表明工資上漲。 隨著更多的工作和賺取收入的機會出現(xiàn)（包括演出經(jīng)濟(jì)），我們需要解決諸如福利的可移植性，工人分類和工資變化等問題。

　　重新設(shè)計工作。 工作流設(shè)計和工作空間設(shè)計需要適應(yīng)人們與機器更緊密合作的新時代。 在創(chuàng)造安全和富有成效的環(huán)境方面，這既是機遇也是挑戰(zhàn)。 組織也在發(fā)生變化，因為工作變得更加協(xié)作，公司尋求變得越來越靈活和非等級化。

　　重新思考收入。 如果自動化（全部或部分）確實導(dǎo)致就業(yè)和/或巨大工資壓力的大幅下降，那么可以考慮和測試一些想法，如有條件轉(zhuǎn)移、流動性支持、普遍基本收入和適應(yīng)的社會安全網(wǎng)。 關(guān)鍵是找到經(jīng)濟(jì)上可行的解決方案，并將工作中的多種角色結(jié)合起來，包括不僅提供收入，還提供意義，目的和尊嚴(yán)。

　　重新考慮受影響工人的過渡支持和安全網(wǎng)。 隨著工作在不同部門、地點、活動和技能要求之間的越來越高的變化率，許多工人將需要協(xié)助調(diào)整。 可以使用許多轉(zhuǎn)換安全網(wǎng)的最佳實踐方法，并應(yīng)采用和調(diào)整，同時應(yīng)考慮和測試新方法。

　　投資于工作需求的驅(qū)動因素。 政府需要考慮加大對自身有益的投資，并有助于對工作的需求（例如，基礎(chǔ)設(shè)施，氣候變化適應(yīng)）。 這些類型的工作，從建筑到重新布線的建筑物和安裝太陽能電池板，往往是中等工資的工作，受自動化影響最大

　　安全地應(yīng)用人工智能和自動化。 即使我們捕捉到這些快速發(fā)展的技術(shù)的生產(chǎn)力優(yōu)勢，我們也需要積極防范風(fēng)險并減輕任何危險。 數(shù)據(jù)的使用必須始終考慮到數(shù)據(jù)安全性、隱私、，惡意使用和潛在的偏見問題，政策制定者、技術(shù)和其他公司以及個人需要找到有效解決方法的問題。

　　今天每個人都有工作，明天將為每個人工作，即使在未來的自動化領(lǐng)域也是如此。 然而，這項工作將會有所不同，需要新的技能，并且勞動力的適應(yīng)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們所見。 對于即將到來的挑戰(zhàn)，培訓(xùn)和再培訓(xùn)中等職業(yè)工人和新一代將是當(dāng)務(wù)之急。 政府、、私營部門領(lǐng)導(dǎo)者和創(chuàng)新者都需要共同努力，更好地協(xié)調(diào)公共和私人倡議，包括創(chuàng)造適當(dāng)?shù)募畲胧┮愿嗟赝顿Y于人力資本。 自動化和人工智能的未來將具有挑戰(zhàn)性，但如果我們充分利用技術(shù)并減輕負(fù)面影響，我們將會從中獲益良多。