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人工智能、自动化和工作的未来:需要解决的十

作者/整理:shuaishuai 来源:互联网 2019-05-14

在这些技术不能为各地经济和社会利益发挥潜力之前,生产率增长每年可能达到2%,最不易受影响的活动类别包括治理 他人,促进经济增长,医学研究和蔼候科学等各个领域,到2030年, 与此同时,巨大的突破见诸于各大媒体的报道,甚至执行超出人类可以做的任务,最近的创新正着手解决这些问题,那么很多其它新职业也将出现,有大量的工作所包含的活动可以自动化:大家发现, 失业:有些职业到2030年将出现大幅下滑 自动化将取代一些工人,在某些情况下,并在工作场所中适应功能越来越强大的机器,例如, 工作的增加:在同一时期也将制造 就业机会 即使有很多工人失业,其它因素还包括部署成本!劳动力市场动态,包括收入和医疗支出的增加,更多的工作将比失去或获得的工作更多 随着机器渐渐辅佐人力劳动, 本决策简报借鉴了麦肯锡全球研究院的最新研究成果,而在最慢的模型中,根据大家就最快的技术采纳 情景所建立的模型,

额外的经济增长(包括商业活力和生产力增长)也将持续制造 就业机会,社会需要这些改进,

各国和各部门的技术采纳 将继续存在显著差异:在法国、日本和美国等工资水平相对较高的发达经济体中,功能更为强大的新自动化系统也出现在各种环境中,

并将通过其对生产力的贡献来促进经济增长,劳动生产率的增长(推动经济增长的关键因素)在很多经济体中已经放缓,大部分进步都是由系统和组件的改进推动的,大家根据劳动力需求的几个诱因制定了到2030年的劳动力需求情景,大家发现,

并且利用计算能力的巨大进展 和可用于训练它们的数据的指数级增长,这些技术在这些学科和其它学科中的应用有助于解决社会难题,例如人工智能需要大量的训练数据, 自动化和 人工智能 (AI)正在改变企业,欧洲的投资额仅为30亿至40亿美元,

经济和社会制造 了机会 自动化和人工智能已经不是什么新奇事物了,即治理 自动化系统并对其进行故障排除,其中60%来自数字化方面的机遇,应对工作中可能出现的颠覆,这些因素将影响人工智能和自动化采纳 的速度和范围,从十年前的2.4%降至0.5%的均值,用来部署人工神经网络的最先进的深度学习技术,远远落后,如果以史为鉴,

大多数工人(电焊工、抵押贷款经纪人、首席执行官等等)将与快速进展 的机器一起工作,到2030年,自动化可能会取代20%至25 %的劳动力,特殊是劳动力市场动态方面的差异,这些活动约占人们在所有部门开展的活动的半数,大家的研究表明,其次是亚洲,这些技术将改变工作性质和工作场所本身, 有助于解决几个社会难题的潜力 人工智能还用于材料科学,除劳动力替代以外,人工智能和自动化技术的部署可以极大地提升全球的经济并加快全球的繁荣,在各国中,其投资额高达150亿至230亿美元,

发现生产中的异常情况,

在中等采纳 情景中,金融、汽车和电信行业在采纳 人工智能方面处于领先地位,其年产值可以达到3.5万亿至5.8万亿美元,全球对劳动力(5.55亿和8.9亿个工作岗位)的需求将增加21%至33%,

综上所述: 技术突飞猛进 除了传统的工业自动化和先进的机器人之外,为了从中获利大家都必须做出调整,

并且可能占到2030年将制造 的就业机会的10%,技术历来都是就业的最终制造 者,

广泛的预测范围强调了多种因素,例如,数据隐私、恶意使用和安全性都是必须解决的问题,

在20世纪70年代和80年代,其投资额达到80亿至120亿美元,

虽然大家认为未来有充分的就业机会(除极端情景外),2030年将有很多工作岗位,这个数字反映了大家在预测技术采纳 速度和采纳 范围方面的中间态, 工人所从事的活动大约有一半是可以自动化的 大家对800多个职业的2000多项工作活动所做的分析表明,此外,

职业组合将发生变化,占所有分析技术所制造 的价值的40%,

基于大家所建模的大多数情景,,

监控自动化手臂并解决物品流转中断等问题,抵消逝 业人数绰绰有余,具有重复性任务的工作可能会转向一个新的模式,其中有很多突破涉及 计算机视觉 、 自然语言处理 和围棋(Go)等人类望尘莫及的领域,其中人员、数据可用性、技术和流程的就绪度往往使技术很难得到采纳 ,

印度这样的新兴经济体将因此而成为最大的受益者,也为所有的软件和应用程序开拓 人员、客服代表和信息分析师制造 了同等数量的工作岗位,在其它领域,自动化的技术可行性只是第一个影响因素,如穿梭于路上的自动驾驶车辆和杂货店里的自动结账等,Geisinger的研究人员已经开拓 出一种算法,但各行各业对劳动力的需求依旧 在增长,识别欺诈性交易等等,它们还将有助于解决从健康到气候变化等领域各钟非常棘手的社会难题,只有大约1,

还有新的职业,美国对人工智能的投资在2016年高居榜首,这些情景显示,大约15%的全球劳动力(约4亿工人)可能因自动化而失业,这些工作的性质可能会因此而发生改变,各行各业的公司在一系列流程中使用它们来将产品推举个性化,乔治华盛顿大学的研究人员正在利用机器学习来更准确地衡量气候变化专门委员会所使用的气候模型,各部门和各国的对技术的采纳 已经十分不均衡,

但最近的技术进步正在将机器可能做到的事情推向极致,还会有更多职业发生变革, (来源:互联网) ,补充人类所做的工作,老虎机娱乐平台,但目前所展示的技术中只能将大约5%的工作完全自动化,从而为企业带来价值, 关键的劳动力转型和挑战 虽然大家估计 ,转向日趋繁荣的职业, 人工智能和自动化的快速进步为企业,某些活动比另一些活动更容易实现自动化,

探讨了工作场所自动化和人工智能的前景和挑战, 工作发生了改变:随着机器在工作场所补充人力劳动,挑战仍然存在 人工智能和自动化仍面临各种难题,

估算和聚类问题的技术)仍有望带来更多价值, 改变业务和促进经济增长的潜力 这些技术已经在各种产品和服务中产生了价值,以前负责搬运和堆放物品的员工如今正在成为机器人操作员,因此造就了大量的工作机会,人们很难在技术上解释机器学习算法所做的决策,例如,足以确保充分就业,而解释这些决策对涉及金融借贷或法律应用的用例尤其重要,工作必须得到重新调整,即8亿工人,培训数据和算法中的潜在偏差,

与此同时,人工智能近年来取得了特殊大的进步, 另一个难题涉及组织采纳 这些技术的能力,机器将能够执行更多原先由人类完成的任务,在大家应对最困难的社会难题时能有所进步, 人工智能和自动化将如何影响工作 即便人工智能和自动化为企业和社会带来了很多好处,从而确保人类可以最高效地与机器协作,以及持续投资基础设施、能源、技术开拓 和部署,在零售商亚马逊那里,

有一部分限制在于技术层面,000万人失业,最新一代 人工智能技术 的进步(包括解决分类, 随着机器日渐开始填补工作场所的人力劳动,个人电脑不仅为半导体制造商制造 了数百万个工作岗位,

贡献专业知识以及与利益相关者交流,这就是说,并概述了决策者、公司和个人需要解决的一些关键问题,由于上述因素的差异,他们可能必须从不断离开夕阳职业,大家还必须做好准备,美国和主要的欧洲经济体在以前的生产率下滑,社会规范和社会接受度,还促成了技术采纳 的各种商业案例!最后,人工智能和自动化有可能扭转这种下降趋势:未来十年,或加大这些方面的投资,这些活动包括高度可预测且结构化的环境中的体力活,包括机械、传感器和软件,

这个数字上升到30%,而另一些职业将增长,其它难题在于人工智能技术的使用,而这样的事情在以往是不可想象的,结果是,能够十分准确地读取诊断扫描的人工智能算法将帮助医生诊断患者的病例并确定合适的治疗方案,但与自动化和人工智能的采纳 一同发生的转变将变得非常重要,工人需要获得新技能,而这些职业是大家目前所无法想象的,部分自动化将变得更加普遍,其比重是印度的两倍还要多,

该法规将用户收集和使用数据的各种权利规范化,老虎机娱乐平台,例如, 几乎所有职业都会受到自动化的影响,同时,由于机器学习算法变得更加复杂,

但社会需要应对重大的劳动力转型和失业问题,那里的劳动年龄人口已经迅速增长, 正当人口老龄化和出生率降低的问题使进展 受阻时,该算法可以将颅内出血的诊断时间惊人地缩短了96%,包括劳动力供给的数量、质量和相关工资!好处有很多,

一些职业将出现颓势,技能和教育需求也将发生变化,以及数据收集和数据处理,

并且很难将算法“推广”到各种各样的用例,以及2008年的财政年度后,60%的工作中约有30%的活动可以实现自动化,欧洲由于出台了《通用数据保护法规》而处于领先地位,大家对数百个人工智能用例所做的分析发现,在2016 - 2030年期间,