【评论】机器人取代工人?没那么夸张

2018 年 4 月 26 日 中国自动化学会

据英国《金融时报》网站近日报道,经济合作与发展组织(OECD)的一份新报告指出,在发达经济体中,工人被机器人取代的风险远低于人们之前的想象,OECD国家中仅14%左右的就业岗位是“高度自动化的”。这一结论与此前英国牛津大学卡尔·弗雷和迈克尔·奥斯本给出的估算值相比,可谓“小巫见大巫”——这两位专家指出,他们发现47%的美国就业岗位存在“计算机化”的风险。

报告强调说,尽管如此,未来低技能工人的饭碗仍岌岌可危,各国应大力加强成人教育来应对和化解风险。

中国自动化学会混合智能专家委员会副主任、复旦大学计算机学院张军平教授接受科技日报记者采访时也表示:“面对人工智能,我们不必过分担忧,但需要适当做好准备,尤其是对于教育背景较弱的人,建议政府在技术能力或服务技能等方面对他们进行培训。

1.
机器缺乏创造性

近年来,人工智能和机器人技术突飞猛进,这让决策者和经济学家担心,随着机器不断取代工人,可能会出现工人大规模失业的“惨景”;此外,普通民众也忧心忡忡,害怕自己被呼啸而来的人工智能“列车”远远抛在身后。

 但OECD的新报告认为,大多数工作难以实现自动化,因为它们需要从业者具备就复杂的社会关系进行有效磋商和协调的能力、创造性以及复杂的推理能力,或者在无组织的工作环境中完成实际任务的能力。而与人相比,机器要做到这一切更为困难。

张军平也指出:“与人相比,机器的弱点也很明显,对于不能程序化、依赖于定性评估准则以及需要依赖常识智能的工作,机器目前还无法取代人类,比如照顾老年人和病人的工作等。这些工作依赖于人的生活经验和情感,而这是机器所欠缺的。”

OECD就业、劳工和社会事务主管斯特凡诺·斯卡尔佩塔表示,即便是同一工种,在不同环境下工作,需要的技能可能也不同,因此,被机器人取代的几率也并不一样。他举例说,在一家大型工厂的生产线上工作的汽车修理工,与在一家独立的汽车修理厂工作的汽车修理工之间,就存在不小的区别,尽管随着机器人的高歌猛进,后者的工作在某些方面可能发生变化,但很难实现完全自动化。

2.
劳动力市场将两极化

斯卡尔佩塔解释说,报告表明,人们对“大规模技术失业”的担忧在某种程度上被夸大了。相反,风险在于“劳动力市场的进一步两极化”:一边是高薪工人;一边是从事其他可能“相对低薪且枯燥乏味”工作的人。

他说:“自动化风险高度集中于低技能人群,有些人可能会在技能分级体系中进一步下滑。正如马太效应所描述的:强者恒强,弱者愈弱。”

报告发现,英语国家、斯堪的纳维亚国家以及荷兰的就业岗位最不可能实现自动化;而德国、日本、南欧和东欧的就业岗位被机器人取代的风险最大。报告对此解释说,这些经济体之间存在差别的主要原因,不是因为部分经济体的制造业规模更大,而是因为这里的人们已经在以不同的方式从事这些工作。

研究人员写道:“在这些不同的经济体中,即便同一职业,感知和操控任务以及认知和社会职能任务出现的频率并不相同。而且,一些国家已采用了节省劳动力的技术,并对就业岗位进行了调整。”

3.
加强成人培训化解风险

虽然面临被取代风险的工作岗位的比例远低于之前公布的估算结果,但这并不意味着人们可以高枕无忧,真实的情况是,仍有许多人会受到影响。报告指出,在参加这项研究的32个国家中,约有6600万人的工作可能会受到影响,且其中一些人将很难接受培训。

该研究说,仅在美国,就可能失去1300万个就业岗位。研究指出:“由于失去的就业岗位不太可能平均分布在全国各地,其带来的影响将数倍于20世纪50年代底特律汽车工业衰退对当地经济的破坏。当时,技术的变化和自动化程度的提高等因素在底特律造成了大规模的失业。”

研究强调称,面对自动化的冲击,那些对教育经历要求最低的工作岗位可能面临的风险最大,尤其是食品制备、保洁等领域的工作人员以及采矿、建筑和制造领域的体力劳动者。

报告说:“与此同时,大部分劳动者的工作可能会因自动化发生巨变,这要求各国强化成人学习政策,以便让本国劳动力做好准备,面对可能出现的工作变化。”

张军平也建议:“从事重复性工作和教育背景较弱的人员需要提高风险意识,未雨绸缪,最好能多学点知识,以避免被机器取代。当然,政府也应考虑对这些人在技术能力或服务技能方面加强培训,以跟上即将到来的人工智能时代的步伐。”


来源:科技日报

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张军平,复旦大学 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师。主要研究方向是人工智能、机器学习、图像/音乐处理、生物认证及智能交通。目前主持科技部项目一项和国家自然基金面上项目一项。他为人工智能著名期刊IEEEIntelligentSystems编委,为国内权威期刊《软件学报》、《自动化学报》、《模式识别与人工智能》等责任编辑。他是中国自动化学会混合智能专业委员会副主任,中国人工智能学会机器学习专委会常委。张军平教授发表近100篇高质量论文。个人主页:http://www.pami.fudan.edu.cn/~jpzhang/
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