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哪些打工人會(huì)被機(jī)器人替代?最新算法給你答案 2022-04-19 17:30:30  來(lái)源:36氪

談到智能機(jī)器人的未來(lái),人們通常會(huì)問(wèn)的第一個(gè)問(wèn)題是:它們會(huì)讓多少工作崗位消失?不管答案是什么,第二個(gè)問(wèn)題很可能是:我如何確保我的崗位不在其中?近日,《科學(xué)機(jī)器人》雜志上發(fā)表了一項(xiàng)最新成果,來(lái)自瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院(EPFL)的機(jī)器人專家和洛桑大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家為這兩個(gè)問(wèn)題提供了答案。

通過(guò)將有關(guān)機(jī)器人能力的科學(xué)和技術(shù)文獻(xiàn)與就業(yè)和工資統(tǒng)計(jì)相結(jié)合,研究人員開(kāi)發(fā)了一種方法,用于計(jì)算在不久的將來(lái)哪些現(xiàn)有工作更有可能被機(jī)器執(zhí)行。此外,他們還設(shè)計(jì)了一種方法,為這些高風(fēng)險(xiǎn)職業(yè)過(guò)渡到風(fēng)險(xiǎn)較小且需要最少再培訓(xùn)的工作,提供建議。結(jié)果顯示,對(duì) 1,000 個(gè)職業(yè)進(jìn)行排名,“物理學(xué)家”是被機(jī)器取代風(fēng)險(xiǎn)最低的工作,而“屠宰工人和肉類包裝工”則面臨最高的被替代風(fēng)險(xiǎn)。一般來(lái)說(shuō),食品加工、建筑、維護(hù)和開(kāi)采行業(yè)的工作似乎風(fēng)險(xiǎn)最高。

第四次工業(yè)革命,打工人與機(jī)器人的競(jìng)爭(zhēng)

機(jī)器人技術(shù)和人工智能 (AI)通常被稱為第四次工業(yè)革命的核心。這些領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)步,正在導(dǎo)致機(jī)器人比它們的前輩更自主、更靈巧、更安全地參與人類社會(huì)的方方面面。智能系統(tǒng)在曾經(jīng)看似機(jī)器無(wú)法完成的任務(wù)中,也已經(jīng)超越了人類,例如非常復(fù)雜的圍棋游戲。這些進(jìn)步,再加上在高性能計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和新材料方面同樣重要的突破,已經(jīng)對(duì)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)產(chǎn)生了明顯的影響。因此,預(yù)計(jì)在未來(lái)幾十年內(nèi),人類的整個(gè)經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)體系將發(fā)生廣泛的轉(zhuǎn)變。

(來(lái)源:Pixabay)

盡管許多分析家預(yù)測(cè)這場(chǎng)革命將對(duì)整體生產(chǎn)力和增長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響,但它對(duì)就業(yè)的潛在影響已經(jīng)引起了人們的極大關(guān)注。機(jī)器人技術(shù)和人工智能看起來(lái)有望使目前由人類完成的許多任務(wù)自動(dòng)化,并減少許多經(jīng)濟(jì)部門對(duì)人類工作的需求。

表明上看,這并不是什么新鮮事:過(guò)去的自動(dòng)化浪潮(如紡織和農(nóng)業(yè)部門的機(jī)械化、制造業(yè)中工業(yè)機(jī)器人的引入,以及服務(wù)部門的計(jì)算機(jī)化)在發(fā)展初期先是增加了勞動(dòng)人口,之后則是大幅減少了對(duì)人類就業(yè)勞動(dòng)力的需求。

事實(shí)上,在過(guò)去的自動(dòng)化浪潮中,機(jī)器大多取代了人類從事低技能、體力、重復(fù)性的工作。有人提出,第四次工業(yè)革命的社會(huì)影響將大不相同,因?yàn)橄乱徊C(jī)器人和人工智能也將影響中高技能工作,包括具有相關(guān)認(rèn)知和創(chuàng)造性成分的工作,以及需要迄今為止自動(dòng)化尚未觸及的手工工藝領(lǐng)域。

(來(lái)源:Pixabay)

盡管從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,對(duì)生產(chǎn)力和整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響仍可能是積極的,但轉(zhuǎn)型可能會(huì)很痛苦。

在之前的相關(guān)研究中,也曾預(yù)測(cè)過(guò)有多少工作將被機(jī)器人自動(dòng)化,但它們大多集中在軟件機(jī)器人上,例如語(yǔ)音和圖像識(shí)別、金融機(jī)器人顧問(wèn)、聊天機(jī)器人等。此外,這些預(yù)測(cè)會(huì)隨著工作要求和軟件能力的評(píng)估方式而劇烈波動(dòng)。

“在這項(xiàng)最新研究中,我們不僅考慮人工智能軟件,還考慮執(zhí)行體力工作的真正智能機(jī)器人,我們開(kāi)發(fā)了一種系統(tǒng),比較數(shù)百種工作中人類和機(jī)器人能力的方法?!盓PFL智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室主任 Dario Floreano 教授說(shuō)。

測(cè)一測(cè)你被機(jī)器取代的風(fēng)險(xiǎn),萬(wàn)一呢?

為了預(yù)測(cè)大多數(shù)職業(yè)被機(jī)器取代的風(fēng)險(xiǎn),研究人員研究了歐洲 H2020 機(jī)器人多年度路線圖(MAR),這是歐盟委員會(huì)的一份戰(zhàn)略文件,由機(jī)器人專家定期修訂,MAR 描述了當(dāng)前機(jī)器人所需或未來(lái)機(jī)器人可能需要的數(shù)十種能力,范圍按操作、洞察、感知、與人類交互等類別進(jìn)行組織。

MAR 描述了當(dāng)前機(jī)器人所需或未來(lái)機(jī)器人可能需要的數(shù)十種能力,范圍按操作、洞察、感知、與人類交互等類別進(jìn)行組織。然后,研究人員通過(guò)研究論文、專利和機(jī)器人產(chǎn)品的描述,來(lái)評(píng)估機(jī)器人能力的成熟度,并使用一個(gè)眾所周知的尺度來(lái)衡量技術(shù)發(fā)展水平,即“技術(shù)準(zhǔn)備水平”(TRL)。

(來(lái)源:EPFL)

對(duì)于人類的能力,研究人員則依賴于 O*net 數(shù)據(jù)庫(kù),這是美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)上廣泛使用的資源數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)大約 1,000 個(gè)職業(yè)進(jìn)行了分類,并涵蓋了對(duì)每個(gè)職業(yè)最重要的技能和知識(shí)。在將 O*net 列表中的人類能力與 MAR 文檔中的機(jī)器人能力進(jìn)行選擇性匹配后,該團(tuán)隊(duì)可以計(jì)算出每個(gè)現(xiàn)有工作職業(yè)由機(jī)器人執(zhí)行的可能性。

例如,一項(xiàng)工作需要人類以毫米級(jí)的運(yùn)動(dòng)精度工作,而機(jī)器人在這方面非常擅長(zhǎng),因此相應(yīng)能力的 TRL 最高。如果一項(xiàng)工作需要足夠多的此類技能,那么與需要批判性思維或創(chuàng)造力等能力的工作相比,它更有可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。通過(guò)對(duì) 1,000 個(gè)工作崗位的自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(ARI)進(jìn)行計(jì)算排名,結(jié)果顯示,“物理學(xué)家”是被機(jī)器取代的風(fēng)險(xiǎn)最低的人,而“屠宰者和肉類包裝工”則面臨最高的風(fēng)險(xiǎn)。

圖 | 五種職業(yè)的自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(來(lái)源:Science)

圖 | 不同行業(yè)的自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(來(lái)源:Science)

然后,研究人員還創(chuàng)建了一種方法,可以為任何給定的職業(yè),找到自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)顯著降低并且在所需的能力和知識(shí)方面與原始工作相當(dāng)接近的替代工作,從而最大限度地減少再培訓(xùn)成本,使得職業(yè)轉(zhuǎn)型可行。

“當(dāng)今社會(huì)面臨的主要挑戰(zhàn)是如何應(yīng)對(duì)自動(dòng)化”,共同領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)研究的洛桑大學(xué)教授 Rafael Lalive 說(shuō),“我們的工作為面臨自動(dòng)化高風(fēng)險(xiǎn)的工人提供詳細(xì)的職業(yè)建議,同時(shí)重新利用在舊工作中獲得的許多技能,使他們能夠從事更安全的工作。通過(guò)這一建議,政府可以支持社會(huì)變得更有彈性,以應(yīng)對(duì)自動(dòng)化浪潮?!?/p>

為了測(cè)試該方法在現(xiàn)實(shí)生活中的表現(xiàn),研究人員使用了來(lái)自美國(guó)勞工部的數(shù)據(jù),并根據(jù)算法的建議模擬了數(shù)千個(gè)職業(yè)變動(dòng),發(fā)現(xiàn)它確實(shí)可以讓高風(fēng)險(xiǎn)職業(yè)的工人轉(zhuǎn)向中等風(fēng)險(xiǎn)職業(yè),同時(shí)接受成本相對(duì)較低的再培訓(xùn)工作。

研究人員表示,政府可以使用該方法來(lái)衡量有多少工人可能面臨自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)并調(diào)整再培訓(xùn)政策,公司可以評(píng)估提高自動(dòng)化的成本,機(jī)器人制造商可以更好地根據(jù)市場(chǎng)需求定制產(chǎn)品,公眾則可以確定在就業(yè)市場(chǎng)上重新定位自己的最簡(jiǎn)單途徑。

最后,研究人員將新方法和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一種算法,該算法可以預(yù)測(cè)數(shù)百個(gè)工作的自動(dòng)化替代風(fēng)險(xiǎn),并建議以最少的再培訓(xùn)工作進(jìn)行有彈性的職業(yè)過(guò)渡。

(大家可在:https://lis2.epfl.ch/resiliencetorobots 公開(kāi)訪問(wèn))

從上圖就可以看出:學(xué)術(shù)君被機(jī)器人取代的風(fēng)險(xiǎn)還挺大的……大家也可以通過(guò)下方二維碼測(cè)試一下自己的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

參考資料:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abg5561 https://actu.epfl.ch/news/how-to-compete-with-robots/

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