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未来知识型工作者可能被人工智能代替

时间:2024-04-01 07:06:02 来源:K1体育官网平台 点击:

本文摘要:哪一类的知识型工人正处于由于智能化机器带给的高失业风险中?一般来说我们并想提及这个问题,因为答案并不是专访人员想的那么非常简单。 很多包括任务的工作能并且将被自动化,但是通过某种程度的密切相关,完全所有的工作都具备主要的因素在可见的将来将不有可能由电脑来处置。 于是我们的建议无法发售确切的防止专门从事a,b,c行业的职业或者申请人X,y,Z行业的工作然而,我们被迫否认有一些理解型工作岗位将很更容易被快速增长的机器人褫夺。

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哪一类的知识型工人正处于由于智能化机器带给的高失业风险中?一般来说我们并想提及这个问题,因为答案并不是专访人员想的那么非常简单。  很多包括任务的工作能并且将被自动化,但是通过某种程度的密切相关,完全所有的工作都具备主要的因素在可见的将来将不有可能由电脑来处置。

于是我们的建议无法发售确切的防止专门从事a,b,c行业的职业或者申请人X,y,Z行业的工作然而,我们被迫否认有一些理解型工作岗位将很更容易被快速增长的机器人褫夺。它们是那种几乎由需要分解成标准步骤的工作构成,并且基于一清二楚的格式化的数据展开决策。一个很好的例子刚在下面的新闻中反映。华尔街期刊的头条写出的是金融公司改向用人工智能处置合乎性过量工作任务  合乎性,当然,所指的是一个公司的责任,以证明它是由政府的规则制定者制订的规则展开运转的。

在一家金融服务公司,就包括持续的监控有可能的洗黑钱,惩罚性的交易,金融欺诈,和商业贿赂支票。据WSJ的本-迪皮尔特报导所有这些都早已通过加装了机器语言处置系统的机器在继续执行。

  但是对法律法规的合乎性不只是对银行有拒绝,合乎性专家在每一个商业领域都有人工作从不受规则挑战的身体健康护理到由规则监管的食品公司,再行到有义务追踪以防恐怖主义数据的航空公司。在合乎性领域低收入的快速增长在过去的十年内早已相比之下多达了大部分的领域,但所有的记录和交流领域还是迫不及待的拒绝自动化。  合乎性早已准备好了自动化因为它一方面是基于规则另一方面是数据密集。

有更加多的规则要遵从,就有更加多的员工的不道德要展开监控,也就有更加多的客户和员工的交易,这就产生了数据如是就更为必须自动化的软件来监控合乎性。美国国会或者欧盟能甩出所有这些他们想银行业和其他产业遵从的规则,但是政治家和和官僚的能力并不给定今天的理解科技知识。没了自动化的协助很难想象在某些产业能遵从合乎性的规则。  并不是所有的合乎性的工作都会消失一般来说电脑只不会明确提出一个有可能为毁坏规则的不道德,在给此不道德标示红旗前,留下人的是了解的调查,但大量的常规的并强信息量的工作从人身上移往了。

这将毫无疑义的会带给失业。合乎性工人面对的是去找工作或者更加寂寞的工作,而这让人喜欢(并且,偷偷地说道,我们很同情这个事实,就在两年前,人们没预见这不会来临。例如WSJ在2014年报导,未来对那些转入合乎性领域工作的人将前程远大)  然而,车站在在国家经济的角度,我们应当多大程度上维护这种尤其的劳动分工呢?  去年秋天,我们很高兴的参与了全球彼得-德鲁克论坛(一项在维也纳举办的思想界的年度会议,以达沃斯管理著称),并且我们花上了时间在我们的德鲁克上。这项工作我们尤其感兴趣的一章就是,政策制定者应该希望来构成具备企业精神的社会。

在80年代早期的文章中,德鲁克十分注目一个具备企业精神社会的主要阻力:遵从多样法律带给的高额费用。他写到:那项危险性并潜入在发达国家的病症:看不到的平稳的政府开支:  这个很花钱,并且更加最重要的是,在有能力的人身上,他们的时间,用的更好。

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花费不可见。然而,即使它没在政府支出中反映,但隐蔽在那些护理人员花上自己一半的时间堆政府机构的表格和报告,在大学的支出中16%的高水平的管理人员与和政府的强制性法律法规的合乎工作。或在具有275名职员,90个是利润和亏损申请人智能,虽然由公司缴纳薪水,实际的工作毕竟政府的税收征求员,为他们的工友的薪水展开增税和社保分配,从供应商和客户处搜集税务注册信息并将其请示给政府,或者就像欧洲那样的,处置增值税。

  德鲁克的责怪就是,在一个急切需要新的解决问题方法的社会,这些经常性费用造成了相当严重的机会成本:否有人,例如,指出税收会计师对国家财富或者生产有贡献,需要减少社会福利,或者是物质,或者是精神方面?他认为通过容忍给公司来雇佣人员做到这类事情,政府在错误分配我们最稀缺资源的稳定增长部分,即,高学历的人才展开本质上枯燥乏味的职业。  德鲁克明确提出了解决问题建议(我们将让你写这一章,如果你感兴趣)但是即使是他也否认这将总有一天会被拒绝接受。然而现在在过了30年后,另一个方案明确提出来了。

利用人工智能来做到这些枯燥乏味的合乎性工作,可能会获取更好的企业的创意,而没任何对公众利益的危害。  当我们谈及在工作中机器应该研发到有多智能,我们只是在特别强调快速增长的重要性而不是自动化。对雇员,我们坚决,应该引进理解的处置解决问题,不是为了这样能增加人力,而是能让职员分担比以前更大的挑战,有更大的影响。

在合乎性方面的工作使用智能机器有潜力近于大规模的减少人的工作。通过将人解放出来展开更加能建构价值的项目,这样能增进企业型社会的发展,能推展创意,这也是我们强化人类福利的最差的心愿。  作者,朱丽叶科比是哈佛大学出版社的一名高级编辑,也是HBR的长年投稿者。


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