机器人的崛起将导致人类失业?经济学家并不这么看
近年来,人工智能和机器人得到了突飞猛进的发展。这导致一些人预测:未来人类将无法找到工作。
中英双字视频如下:
机器人的崛起并不意味着人类的失业
针对不方便打开视频的小伙伴,CDA字幕组也贴心的整理了文字版本,如下:
十年前,机器人看起来还很有局限性。
如今,已经大不相同。
计算机不仅仅能赢得国际象棋 ;它们还能在《危险边缘》中获胜(《危险边缘》(Jeopardy)美国智力问答节目);它们还能在围棋中获胜。
这一切都发生地非常快。这导致一些人预测:未来人类将无法找到工作。
但如果你去问经济学家,他们的看法往往与未来学家和硅谷精英们截然不同。
“你是否担心新的科技将导致大规模失业?”
Heidi Shierholz: 高级经济学家,经济政策研究所
"不担心。 "
Martin Ford:企业家,《机器人崛起》的作者
"担心。"
Heidi Shierholz: 高级经济学家,经济政策研究所
"我致力于研究劳动力市场,尤其是关于中低收入工人的生活水平。我担忧很多问题,但我对这件事并不担忧。"
很多经济学家对于机器人将抢走所有工作持怀疑态度的原因之一在于 ,之前我们听说过这种说法。
历史因素
在20世纪30年代末,对自动化的担忧出现激增。
当时机器开始取代一些农场和工厂的工作。这篇1928年的文章指出 ,当时在纽约的地铁有人负责开关地铁门,而且在闸机出现前有人负责检票。
对自动化的焦虑在50年代末和60年代初再次飙升。肯尼迪总统将自动化列为造成就业挑战的首要因素。
一篇发表于1958年的文章表示,当时约有17000名码头工人在码头上抗议自动化。
如果你不知道码头工人是什么,那是因为如今从事这种职业的人已经很少了。科技摧毁了大量这类工作。
但话又说回来,我们并没失去工作。
这张图表显示了在美国处于壮年期有工作的人口。
自从女性大量加入劳动力大军以来,工作的人口占比一直处于80% 除了经济衰退时期。
在此期间,在美国技术取代了约八百万农民、七百万工厂工人、超过一百万铁路工人,以及成千上万的电话接线员。
大量工作已经消亡,但工作仍在存在。
当看到这些过去的报道时,我们很容易看到哪些工作被机器所取代了,但想象之后会出现哪些工作就不太容易了。
科技将带来新的工作
新型科技通过一些方式产生新的工作。
有一些直接的工作,需要人们来设计和维护科技;有时科技会孕育出全新的行业。
但我们往往忘记是,那些节省劳力发明的间接作用。当企业用更少的精力能完成更多内容,它们能够扩张,也许产生新的产品,或者新开设新办公点,然后降低成本用于竞争。
这意味着消费者可以买更多它们的产品,或者我们不需要更多这种产品的话,我们可以省钱买更多其他产品。也许用来观看更多的体育赛事或者出去就餐;或者更多的理发;为孩子增加日托等。
这个过程显示了我们的生活水平是如何随着时间而提升,而且当中总是需要人工作。
Heidi Shierholz: 经济学家
"这里的关键经济逻辑是,自动化确实取代了一些工作。但因为相互抵消,实际上并没有影响到就业的总人数。"
关于"工作的终结"的警示只关注了这部分内容,而忽视了另一部分的内容。
就像在2013年被广泛引用的一项研究。
"根据牛津大学的一份研究 ,在未来的十年到二十年内,美国47%的工作将被机器人取代。"
这项研究对自动化技术的能力进行了评估,但没有尝试评估自动化实际的程度和发展情况,或者对就业的整体影响。
这并不意味着新的工作会马上出现,也不意味着新工作将出现在同样的领域,而且与消亡的工作薪资一样。这意味着对人类工作的整体需求并没有消失,
技术专家和未来学家没否认这是历史上的事实,但他们质疑历史是否能很好地指导未来的发展。
Martin Ford:企业家,《机器人崛起》的作者
"归根结底,争论在于这次是截然不同的,我是这么认为的。想象一下机器能够将日常的工作都自动化,这就是我们现在在探讨的,而且将会是全面的。"
对科技的低估
人们常常会低估科技的发展。
在一本出版于2004年的书中,两名经济学家对未来自动化进行评估:认为教会计算机驾驶交通设施这类任务是"非常困难的"。
同年,一篇回顾了50年研究的文章得出结论:人类级别的语音识别已经被证明是一个难以实现的目标。
如今呢?
这是计算机硬件发展的图表。
这是随着时间的推移,工程师们压到电脑芯片上晶体管的数量。已经相当可观了,但注意这不是按一般比例增长,这些数字呈指数级增长。
从线性尺度来看,应该是这个样子。很难想象这不会造成颠覆性的影响。
正如《第二个机器时代》的作者指出,"处理器并不是计算能力的成指数性提升唯一维度。"
Martin Ford:企业家
"你在日常生活中遇到的加速是什么概念?也许是在汽车中几秒的加速,或者是在飞机内的几秒。有些东西能在几十年内持续加速,这并不是我们能控制的,我们认为是直线发展。”
自动化的增长≠生产力的增长
但这些创新并没有显示在数据中。
Heidi Shierholz: 经济学家
"说道自动化的大幅增长,我们会想到生产力的增长比通常要快得多,而我们却看到了相反的情况。"
劳动生产率是衡量我们生产的商品和服务除以工作时间的标准。
随着时间的推移,我们能用较少的劳动力做更多的事情,我们的效率更高。
如果看到大量节省劳动力的创新,你会预期这条线变得更陡。
但当看到生产率增长时,你会发现自本世纪初以来生产率一直在放缓,不仅仅美国是这种情况。
新技术正在改变我们的生活,也许并没有从根本上改变经济。
那么这都会改变吗?
今天的机器人和人工智能会造成大规模失业吗?
我们有理由怀疑,但没人真正知道。
但我们知道的是,技术创造的财富并不一定与就业者们分享。
当通货膨胀时,随着经济的增长,大多数家庭的收入都保持在相当低的水平。
Heidi Shierholz: 经济学家
"在过去四十年中,我们看到的一个问题是:生产率的增长并没有被广泛的分享,这只被一小部分高收入的人群所获得。"
即使失业率保持在低水平,自动化也可能加剧经济不平等。
《英国金融时报》:
"美国社会流动差距在持续扩展。"
在美国,这种情况已经比大多数其他发达国家更为严重。
Bloomberg :
"OECD (经合组织) 表示,智利、墨西哥和美国的不平等程度最高。"
但科技并不是定数。
美国《国会山报》:
"自2014年以来 没有医疗保险的人口比例首次增长。"
Martin Ford:企业家
"我们已经采取了一些政策,并不是试图抵消技术 全球化和其他因素造成的趋势。我们在很多情况下加剧了这种趋势。我们在这背后助力,让这发展得更迅猛,这是个大问题。"
我们可能会一直被机器人将取代我们工作的前景所吸引。但是,如果把注意力集中在我们无法控制的事情上,我们就会忽视我们能做的事情。
如何学习 AI
人工智能的发展离不开人才的培育,而CDA数据分析师作为行业的领头羊,将从各个应用场景入手,用实际案例教学来使CDA人工智能工程师就业班课程更能符合行业要求。
扫描二维码,报名CDA人工智能工程师就业班,抓住机遇,赢在未来。咨询电话:赵老师 18510169390。
扫描二维码 报名加入
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策成为商业常态的今天,数据分析师这一职业正迎来前所未有的机遇与挑战。很多希望转行或初入职场的人士不禁询问:数 ...
2024-12-25数据分析师,这一近年来炙手可热的职业,吸引了大量求职者的注意。凭借在大数据时代中的关键作用,数据分析师不仅需要具备处理数 ...
2024-12-25在当今数字化变革的浪潮中,数据分析师这一职业正迎来前所未有的发展机遇。回想我自己初入数据分析行业时,那种既兴奋又略显谨慎 ...
2024-12-25在当今信息爆炸的时代,数据已经像空气一样无处不在,而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险,从 ...
2024-12-25在职场上,拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力,不仅能帮你找到问题,还能提供解决方案,提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19