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自動化真的不是來搶你工作的

瀏覽數量:45     作者:本站編輯     發布時間: 2017-03-25      來源:本站

即將卸任的總統們,在不需要考慮下一次選舉前景后,總是選擇利用他們最后一次的公眾發言來坦率地警告人們他們心中最憂患的那個、足以改變整個世界的問題。比如,喬治·華盛頓當年談到了超黨派和過度債務的弊病,德懷特·艾森豪威爾則對美國工業提出了警告,強調要注意“軍事工業綜合體”日益增長的影響力,而最近的巴拉克·奧巴馬總統在芝加哥的卸任演講上唯一提出的一個經濟危機,就是自動化技術對人們就業的影響,正如他所說:“下一波經濟混亂不會來自海外,而會來自國內自動化無情的步伐,它會使許多優秀的、中產階級的工作不再被時代需要。”

奧巴馬在這里點出了世界各地許多人的恐懼:我們所有的工作最終都將由機器人完成。 有不少研究也在支持這個說法:最新數據表明,自動化將威脅到美國至少47%的工作機會還有世界其他地區的高達85%的工作崗位。不過,也有一些經濟學家認為,關于自動化的這一派觀點其實忽視了很多信息。

歷史背景中自動化促進生產經濟

只簡單說自動化會吞掉很多工作機會,其實是在忽略它提高生產力的能力。《哈佛商業評論》顯示,1995年至2005年,信息技術革命在歐洲、美國和日本并沒有對生產經濟產生任何負面影響,甚至還使當地勞動生產率和總增長率提高了分別0.6%和1%。波士頓大學經濟學教授吉姆·貝森對此數據的看法是:“這其實都取決于公眾的需求。” 因為如果生產力的提高顯著到可以增大人們對產品的需求,那么這就能使就業增長。而當新技術的發明可以創造以前根本不存在的工作時,情況更是如此。這時候,技術革新創造出的任何工作將直接對勞動力市場作出貢獻。

雖然自動化的發展會讓我們損失一些工作崗位,但也會創造許多、甚至更多其他的工作機會。一個典型的例子是ATM機(自動柜員機)在美國的推出。于20世紀70年代推出的ATM機在1995年到2010年間,從10萬臺增加到了40萬臺。對于銀行來說,維持ATM機運行比起支付柜臺員工的工資便宜太多,所以ATM機數量漸漸超過柜員,每個銀行的總成本也隨之逐漸下降。由于經營銀行的成本越來越低,行業內涌入了大量新銀行,最終使美國銀行的數量在1988年至2004年間增加了40%,這個增長意味著雇用更多的記帳員在這些銀行工作,而不是更少。使用ATM機代替銀行柜員并沒有使更多員工失業,甚至銀行柜員的就業還在1980年至2010年這三十年間增加了,而這增長的原因正是自動化帶來的生產力的提高。

紡織工業是這種促進作用的另一個例子。盡管目前材料制造行業98%的功能已經實現完全的自動化,但是織造工作的需求量自19世紀以來大大增加了。與ATM機的案例一樣,自動化降低了布料的價格,這增加了公眾的需求,最終導致更多的就業增長。還有證據表明,自動化可以生出一個職業來替代另一個職業,比如:可能不再需要有人去為老式打印機做排字工人了,但我們還是會需要平面設計師。一個行業是會消失,但另一個更專業、更創新、更能利用好員工能力的職業會隨著技術革新出生。此外,那些更加適合高度自動化的工作,如軟件開發和會計會在這種現象里獲利更多、更新更多。

部分自動化創造新工作機會

關于自動化的許多爭論都忽略了一個事實,即大多自動化都只是部分的,不是所有的工作都會被機器接管。事實上,1950年人口普查中列出的270個職業中只有一個是由于自動化而被淘汰的:電梯工,操作電纜的那種。事實上,部分自動化和完全自動化有很大區別,因為如果一個工作被完全自動化替代了,那么這個工作的確會消失,然而如果這個自動化的替代是部分的,那么工作就業率也許還會因為效率提升和需求增大而提高。還有一點很值得注意:報告表明,美國只有少于5%的工作能被當前科技的完全自動化代替掉。

麻省理工學院的經濟學教授大衛·奧特還補充說:“沒有被完全自動化代替,能留下來的這些非自動化任務往往會變得更有價值。” 這是因為自動化可以接管單調、重復的任務,使專業人員有更多時間做真正能利用好他們技能的事情。例如,自動化將幫助抵押貸款行業的工作人員在處理貸款申請時花費更少的時間來研究文書工作,這樣他們才能有時間去發放更多貸款。同樣,在醫療保健領域,如果大多數常見病情的診斷可以自動化,急診室就可以將驗傷分類和專業診斷結合起來,讓醫生專注于特殊病例,增加整體治愈病人的數量。

這個趨勢在人工智能(AI)的時代會更加鮮明。比如在法律領域,機器人可以在處理案情的“背景了解”環節使用軟件篩選去分析大量法律文件。這個能力被很多人認為會減少傳統上履行這一職責的法律書記員和法律助理的數量。但恰恰相反,通過降低“背景了解”成本,自動化增加了對更深一步“背景了解”的需求。自1990年引入這類“背景了解”軟件以來,律師助理的數量明顯有所增加。

自動化不可突破的局限性

截止目前,自動化的能力并非無限,它始終會被波拉尼悖論限制。波拉尼悖論的名字來自卡爾·波拉尼,一個在1966年提出“我們遠比自己想象的懂得多”這一觀點的哲學家。展開來說,這種悖論指的是去自動化實行一些“只可意會,不可言傳”任務的困難。比如繪畫、論證或跳舞,都是即使高度精通它們的人也不可能完全描述得出實現過程的,而我們無法去給我們不能完全理解并解析實現過程的任務編程。誠然,有證據表明,會有能夠“理解”這些任務的深度學習系統可以消除這個障礙,但是目前,這類需要靈活性和創造力的職業仍很難被取代、很難會過時。

總而言之,在近期或更長遠的未來,自動化的主要影響不會是去減少、消除工作,更會是去重新定義它們。隨著市場經濟所需要的技能和任務的變化,我們對自動化的反應也不該是警惕預防或自我保護,而應是一個對教育的戰略性投資,去提高國民的綜合素質來一起加入這場創新的浪潮。提高教育投資,也正是奧巴馬任期最后頒布的幾個重要法令之一,其在現今時代背景中的重要性可見一斑。

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