《電子技術(shù)應(yīng)用》
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自動化將使全球生產(chǎn)力年增0.8%到1.4%

2017-02-21
關(guān)鍵詞: 人工智能 自動化

1月13日,麥肯錫全球研究院發(fā)布一項研究報告,認為盡管很大一部分標準化、重復(fù)性勞動的工種必將被取代,包括機器人技術(shù)、人工智能與機器學(xué)習(xí)等在內(nèi)的自動化科技(automation technologies)將能夠在未來釋放人們身而為人的長處(例如溝通、創(chuàng)造性活動)創(chuàng)造出更多不同的工種和就業(yè)機會;并能夠使全世界更好面對老齡化挑戰(zhàn),保持經(jīng)濟增速。

根據(jù)麥肯錫所建立的情景預(yù)測模型,自動化技術(shù)預(yù)計能在未來幾十年里將全球生產(chǎn)力每年提升0.8%到1.4%。

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該報告對800多種職業(yè)所涵蓋的2000多項工作內(nèi)容進行了分析。它發(fā)現(xiàn)雖然只有不到5%的職業(yè)可以通過改進現(xiàn)有技術(shù)達到全面的自動化,涉及12萬億美元的薪酬開支;但近60%的職業(yè)或行業(yè)所涉工作內(nèi)容中有30%可以被自動化,這表明因自動化而產(chǎn)生質(zhì)變的職業(yè)要比因自動化而消失的職業(yè)還多。

很顯然,自動化科技能協(xié)助人類減少工作中的錯誤、提高質(zhì)量與速度,在某些情況下自動化甚至能創(chuàng)造人類能力所不及的成果。中國圍棋職業(yè)九段棋手柯潔在敗給“大師”之后發(fā)出微博感慨:“人類千年的實戰(zhàn)演練進化,計算機卻告訴我們,人類全都是錯的”,表示受到了啟發(fā),希望向它學(xué)習(xí)。

麥肯錫香港公司資深董事倪以理1月12日在記者會上表示,科幻情節(jié)變成了現(xiàn)實但自動化的實行并不能一步登天,估計要歷時數(shù)十年才能充分發(fā)展,所以我們需要思考的是職業(yè)重新配置的問題,而非大規(guī)模失業(yè)。

他表示,他們研究了過去50年來全球經(jīng)濟增長的情況,認為其間平均每年3.5%的全球經(jīng)濟增速中有1.7%得益于人口紅利,而其他1.8%來自生產(chǎn)力的提升。而在當前經(jīng)濟增長放緩、生產(chǎn)力提升疲弱的影響下,很多國家還面臨著老齡化問題,相信自動化技術(shù)恰好能極大地幫助老齡化問題的解決,達成經(jīng)濟發(fā)展目標。

一個例子是國際風(fēng)險投資資金對人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的持續(xù)投入。據(jù)CB Insights統(tǒng)計,2011年只有不到10家該領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司獲得風(fēng)投垂青,2015年這一數(shù)字增長到60,涉及約2.62億美元的投資額。2016年截至上半年,又有40筆風(fēng)投跟進,其中包括以IBM超級計算機Watson支持的健康飲用Pathway Genomics獲得的4000萬美元E輪融資等。

最易受到自動化技術(shù)沖擊的工作是在高度穩(wěn)定與可預(yù)測環(huán)境下的體力勞動,以及數(shù)據(jù)的收集與處理,例如許多制造業(yè)、餐飲等行業(yè)的工作;從地域上看,中國、印度、日本和美國受到的沖擊最大。中國、印度分別有3.94億、2.33億人正從事可能被自動化技術(shù)優(yōu)化的工作,涉及2.3萬億美元及0.4萬億美元的薪酬;而美國也有6000萬人從事著這類工作,涉及薪酬開支2.5萬億美元。

據(jù)介紹,目前機器人利用最多的三個國家依次是韓國、日本和德國,以每100名工人中有多少比例的機器人設(shè)備衡量,韓國為4.7%,而中國目前僅為0.3%。不過倪以理認為,中國政府目前非常重視高端制造業(yè)、智能化的發(fā)展,相信未來十年將會迎頭趕上。

“未來人們不可避免地會被這個趨勢影響,人們應(yīng)該保持開放心態(tài),持續(xù)學(xué)習(xí),適應(yīng)與機器人或者其他自動化科技設(shè)施共同工作的方式。”倪以理說。

報告也承認,這樣的演進對企業(yè)和政府都會帶來極大的挑戰(zhàn),如何提供合適的培訓(xùn)課程和配套政策等,將是需要解答的難題。

自動化技術(shù)發(fā)展的速度與程度取決于技術(shù)、經(jīng)濟與社會因素的多重制約。在技術(shù)方面,盡管近年來已經(jīng)有了長足的進步,Siri等人工智能語音助手等也已進入大眾消費層面。該報告指出,機器對自然語言理解能力的提高有可能會是下一個自動化技術(shù)突飛猛進的發(fā)展階段的起點。


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