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報告:到2030年機器人將取代8億人的就業(yè)

http://www.debgrams.com 2017-12-01 15:58 來源:第一財經(jīng)

機器人,未來會在多大程度上取代人類的工作?

咨詢公司麥肯錫29日發(fā)布的最新報告提到,到2030年,全球?qū)⒂卸噙_8億人的工作崗位可能被自動化的機器人取代,相當于當今全球勞動力的1/5。即使機器人的崛起速度不那么快,保守估計,未來13年里仍有4億人可能會因自動化尋找新的工作。

在這份題為《未來的工作對就業(yè)、技能與薪資意味著什么》的報告中,麥肯錫認為,全球至少有3.75億人急需在自動化不斷普及的當前轉(zhuǎn)變就業(yè)崗位并學習新技能,而且發(fā)達國家和新興國家都將受到影響,只是所受影響有所不同。這份報告涵蓋了全球46個國家和800多個職業(yè)。

這些職業(yè)最容易被取代

麥肯錫的這份報告認為,當自動化在工作場所迅速普及時,機器操作員、快餐店員工和后勤人員將受到最嚴重的影響。這三種職業(yè)將最容易被機器人取代。此外,抵押貸款經(jīng)紀人、律師助理、會計、文員也容易受到自動化的影響。

此前,麥肯錫也在相關(guān)報告中提到,自動化新技術(shù)下一個入侵的領(lǐng)域?qū)⑹倾y行。銀行里大約1/3的普通職員都將失去他們現(xiàn)在做的工作,這個轉(zhuǎn)變也不需要花太長時間,幾年內(nèi)就會完成。

其實,自動化在銀行系統(tǒng)中已較為普及。比如,用機器學習算法處理大量數(shù)據(jù),可以幫助交易員預測趨勢;自然語義處理可以應(yīng)用在法律與合規(guī)任務(wù)上,將記錄、往來郵件和錄音轉(zhuǎn)化成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);智能流程工具比如文件掃描與自動數(shù)據(jù)識別,可以加速新客戶注冊的流程等。

那么,有沒有什么職業(yè)在自動化浪潮下能獨善其身的?麥肯錫報告給出的答案是,那些需要人際互動的職業(yè),比如醫(yī)生、律師、教師、酒吧招待,不容易受到自動化的影響。而且,那些薪資不高的職位也不太容易被機器人取代。

就國別而言,鑒于欠發(fā)達國家能投入自動化領(lǐng)域的研發(fā)經(jīng)費有限,因此,受到自動化浪潮的影響較小,工作崗位不易受到技術(shù)的蠶食。報告以印度為例,認為印度至2030年僅有9%的就業(yè)崗位會被機器人取代。當然,麥肯錫指出,這其中既有自動化產(chǎn)業(yè)在印度發(fā)展程度的因素,同時,也因為印度的人口規(guī)模導致其勞動力價格極具競爭優(yōu)勢。

當然,并不是所有發(fā)達國家的工人都能高枕無憂。報告指出,即便是在德國、美國,也有1/3的工人需要在自動化的大勢下重新尋找合適自己的就業(yè)崗位。

在發(fā)達國家,報告認為,大學教育的需求會日益增長。因此,未來那些對學歷要求不高的工種會急劇萎縮。以美國為例,報告指出,到2030年,2000多萬工人需要轉(zhuǎn)行。同樣,在英國,到2030年,也會有近20%的就業(yè)崗位消失。

舊的不去,新的不來

有就業(yè)崗位消失,同樣也會有新的就業(yè)崗位產(chǎn)生。

在麥肯錫看來,被機器人取代并不意味著大量失業(yè),因為新的就業(yè)崗位將被創(chuàng)造出來,人們應(yīng)該提升工作技能來應(yīng)對即將到來的就業(yè)大變遷時代。麥肯錫全球研究院合伙人邁克爾·崔(Michael Chui)就此報告接受媒體采訪時表示:“隨著時間推移,我們必須在自動化的大趨勢下改變自己,掌握新的技能。”

報告稱,當前除了自動化的趨勢,老齡化也是全球范圍內(nèi)不可忽視的現(xiàn)象。微軟前總裁比爾·蓋茨(Bill Gates)、Autodesk首席執(zhí)行官安德魯·安納諾斯特(Andrew Anagnost)等商業(yè)領(lǐng)導人最近表示,人口老齡化可能催生更多護理工作崗位。這一表態(tài)與麥肯錫的分析不謀而合。

此外,收入與消費水平的變化以及技術(shù)的發(fā)展與運用,都會刺激新的就業(yè)崗位增加。其中,麥肯錫預計在2015~2030年間,全球消費將增長23萬億美元,其中大部分來自新興經(jīng)濟體的消費階層。僅消費行業(yè)收入的增加就預計將創(chuàng)造出2.5億~2.8億個工作崗位。而在2015~2030年間,科技相關(guān)支出預計會增加超過50%,因此技術(shù)開發(fā)相關(guān)工作的需求預計也將增加,其中一半為信息科技服務(wù)相關(guān)職位。麥肯錫預計,到2030年,這一趨勢將在全球創(chuàng)造2000萬~5000萬個就業(yè)機會。

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