
摘要
人机共存的新纪元:
自动化、就业和生产力
机器人技术、人工智能 (AI) 与机器学习的发 展开启
了自动化的新纪元,机器在越来越多的工作上的表
现已经与人类旗鼓相当,甚至超越了人类。就算是一
些需要认知能力的工作,机器也能胜任。本摘要精
选了麦肯锡对未来工作的研究,分析了全球经济的
自动化潜力,以及自动化 在工作场所应用速度的影
响因素,也探讨了自动化对经济的可能冲击。
工作内容的自动化可以减少错误、提高质量与速
度,在某些情况下自动化甚至能实现人类力所不
逮的工作,帮助企业提升绩效。自动化也有助于
提升生产力,这一点历史已有明证。在全球生产
力增长普遍滞缓的当下,自动化能为许多适龄劳
动人口萎缩的国家打下经济增长与社会繁荣的强
心针。根据我们所建立的情景预测模型,自动化
估计每年能提高全球生产力0.8到1.4个百分点。
根据我们对800多种职业所涵盖的2,000多项工
作 内 容 分 析 得 出 的 结 论 ,依 工 资 计 算 ,全 球 经 济
中有相当于15万亿美元的工作内容可以经利用
现行技术而实现自动化。首先,我们发现只有不
到5%的职业可以通过利用现有技术实现全面自
动化。其次,大约60%的职业有三成以上的工作
内容可以利用现有技术实现自动化,这表明因自
动化而产生性质改变的职业要比因自动化而消失
的职业多。
最易受到自动化影响的工作内容是在高度稳定与
可预测环境下的体力劳动,以及数据的收集与处
理 。在 美 国 ,相 关 工 作 内 容 占 到 总 体 经 济 的 51%,
以工资 计算相当于2.7万亿美元,此类工作内容最
常 见 于 制 造 、餐 旅 与 零 售 贸 易 业 ,也 包 括 部 分 中
等技能职业。
自 动 化 的 速 度 与 程 度 取 决 于 技 术 、经 济 与 社 会
因 素 。持 续 的 技 术 进 步( 如 在 自 然 语 言 处 理 等 领
域)是关键因素。除了技术可行性之外,机器与
人 类 在 技 能 之 间 的 比 较 、劳 动 力 市 场 的 供 需 、经
济效益(包括劳动成本的节省)、以及社会与政府
部门的接受度,都会影响自动化普及的速度与程
度 。我 们 的 情 境 预 测 显 示 ,在 现 今 所 有 工 作 内 容
中,过半会在所有工作内容过半会在2055年左
右 自 动 化 ,但 这 过 程 中 存 在 着 许 多 变 动 因 素 ,再
加 上 更 广 泛 的 经 济 情 况 ,因 此 自 动 化 有 可 能 提 早
或延后20年。
人 类 仍 需 继 续 与 机 器 并 肩 工 作 ,才 能 实 现 各 国 所
设定的人均GDP增 长 目 标 。我 们 的 生 产 力 预 测 是
建立在因自动化失业的人口会顺利转业的假设之
上。自动化所造成的劳动力结构转型,在程度上
与美国当年农业人口流失以及后来制造业就业
比 例 下 滑 的 情 况 相 当 ,历 史 上 这 两 次 劳 动 力 结 构
的改变都伴随着新工作的大量出现。
对 企 业 来 说 ,自 动 化 的 效 益 相 对 明 显 且 可 以 改 善
绩效、提升生产力与促进发展。但对政策制定者
来说,自动化的议题就较复杂。政府一方面应该
把握好自动化带来的生产力增长及其对经济发 展
的效益,同时推出政策与奖励办法鼓励持续的进
步与创新。另一方面,政府也必须研究创新政策,
与劳 动者与相关各方一 起 应对自动化 对 就 业的冲
击。这些包括重新思考教育与培训、设计收入补
助 与 社 会 安 全 网 ,以 及 支 持 失 业 者 再 就 业 。身 在
职场的每一个人都应该在日常工作中更开放地接
受 机 器 ,同 时 主 动 学 习 新 技 能 。面 临 升 学 与 就 业
选择的人,则应该了解自动化对工作职业的影响,
专注于那些在新自动化时代仍有市场需求的技术
与能力。化对工作职业的影响,专注于那些在新自
动化时代仍有市场需求的技术与能力。
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