我们准备好迎接工作变动了吗？
Posted: Thu Dec 05, 2024 8:41 am
“唯一不变的是变化”是 2500 多年前以弗所赫拉克利特的一句话，他并不是一位现代影响者。无论过去还是现在，劳动力市场都在不断更新。赫拉克利特没有看到的是收割庄稼的机器人、在家送餐的无人机或取代律师的算法：自动化。
劳动领域从未停止变化，因为新技能从未停止被发现，或者生产力衍生的补充权利从未停止创造。这使得我们的工作时间从每周 60 多个小时减少到某些地区的每周工作时间仅为 30 小时。但曲线即将到来。机器不再仅仅取代机械和工业化任务。我们准备好迎接工作变动了吗？
看似悲观的自动化版本
在我们的文化中，工作是有尊严的。在我们的经济中，它是维持生计的基本来源。对于你最亲近的人来说，这与社会地位有很大关系。出于某种原因，我们需要工作才能达到一定的质量水平。机器似乎决心抵制某些东西，至少表面上是这样：
● 2015 年。NuTonomy在新加坡测试其自动驾驶汽车。 ● 2016 年，凯斯纽荷兰工业集团推出自动拖拉机概念。 2017年，他们制作了功能原型。 ● 同样在2017年，服务员机器人Peanut为海底捞国际控股提供餐桌服务。第一个于 2019 年抵达西班牙。 ● 2018 年：Waymo 允许凤凰城居民通过应用程序订购自动驾驶汽车。 ● 同年，LawGeek 表明人工智能律师审查合同需要 26 秒，而律师则需要 92 秒人类。人工智能的准确率也达到了 94%，而律师的准确率为 85%。在这一点上，他们彻底击败了我们。 ● 世界经济论坛《2018 年就业未来报告》研究报告称，机器已经执行了 29% 的法律任务。 ● 2018 年第一家披萨店 EKIM 没有离开厨师或服务员就开设了自助服务。几个月后，Creator 诞生了，第一家采用类似原理的自动化汉堡餐厅。 ● 在米尔顿凯恩斯（英国），我们可以看到 Starship Technologies 机器人如何将订单带回家。他们已经在六个城市这样做了。
2015 年，波士顿咨询集团提出了“全球制造业的经济转型”。到 2023 年，家具行业机器人的每小时成本将比人工组装工更便宜。未来的情况真的这么悲观吗？他们会推翻我们吗？
一线希望：我们总能找到事情做
类似的数据，因其负面表现而被选择，自第一次工业革命（1760 年）机械化以来实际上一直在发生。当时，几乎整个劳动力结构都依赖于单一部门（农业），而该部门如今仍在继续实现自动化。但这并没有让所有的工作都消失。事实上，尽管经历了危机和战争，失业率水平却出奇地稳定。
第一次工业革命以来失业率的演变|英格兰银行
历史学家尤瓦尔·诺亚·哈拉里（Yuval Noah Harari）、商人安德鲁·杨（Andrew Yang）或工程博士哈维尔·塞拉诺（Javier Serrano）可能是对的，我们很快就会从失业走向失业。他们各自的著作《Homo deus》（2015）、《普通人的战争》（2018）和《机器人世界》（2018）聚焦于一些职业的丧失，以预测有些悲观的未来。
或多或少沿着这些思路，2013 年，研究人员 Carl Benedikt Frey 和 Michael A. Osborne 宣布47% 的工作面临自动化的风险，从而闻名于世。他的工作受到广泛批评，部分原因是它没有考虑到每个职位的技能。让我们坚持这一点：学到的技能是关键。
三年后，也就是 2017 年，弗雷和奥斯本重复了这个实验，并且态度温和得多。比较乐观一些。根据他们的报告，娱乐治疗师被自动化的概率为 0.28%，而电话营销员被自动化的概率为 99%。仅仅一年过去了，谷歌 I/O 大会通过展示一个请求餐厅预订的音频聊天机器人证明了他们的正确性。这是一个令人头晕的真实例子。
工作和社交技能，那些巨大的未知数
弗雷和奥斯本在第二次迭代中所做的是分析每个职业中存在的技能。如果你是一名律师，你不仅要分析合同（让我们记住人工智能在这方面如何完全超越我们），还要提供建议、参加审判或通过调解系统帮助当事人达成协议。麦肯锡全球研究院得出了同样的结论：
● 只有5%的工作可以立即被机器取代。当然，还有 bc 数据巴西 大量投资。这里我们不能包括无人机骑手，因为需要大量的技术和法律基础设施，而城市没有。
● 但目前，超过60% 的职业至少有 30% 的任务可以实现自动化，而且成本也不是很高。这极大地改变了形势，标志着某些职业终结的开始。
让我们想象一家拥有 100 名某种类型员工的公司。例如，每个读者的情况。如果我们 30% 的任务是可自动化的，则以下两项之一：
我们有 30 名闲置工人，或者说每 10 个小时就有 3 个小时处于失业状态。让我们记住工作时间的历史性减少和工资的增加。
该公司可以提供以前从未提出过的服务，通过每名员工每周增加约 6 个小时的时间来显着提高其生产力。
与技能一样，生产力也很关键。根据经合组织的数据，自动化带来的劳动生产率只会（大幅）提高我们的生活质量。我们不仅每小时获得了更多的购买力，而且我们的工作时间也比过去更少了。但所有这些不断的变化都有一个技巧：永久回收。
应对工作变动所需的技能
五个世纪前，渐进式的变化几乎无法被注意到，一个人拥有曾祖父母的工作是很常见的。两个世纪前，随着专业化的到来，人们可以很快地接受某项工作的培训，并且这一工作几乎在一两代人的时间内保持不变。但形成的速度及其“回报”一直在降低。
我们来到现在，看看 X 代和 Y 代如何成为历史上第一批在整个工作生涯中需要多次培训的人。在“训练阶段”学到的知识变得过时了，是时候“回收”了。不断学习成为保持活跃的常态。
换句话说：物理和虚拟机器学习新技能的速度正在推动我们向其他人提供更多附加值、更高生产力、更好的薪水和显着优越的生活条件（想想医学或接触当前文化）。代价是你必须继续训练。但在什么方面呢？
正如 COTEC 在 #MyJobMyFuture 或世界经济论坛中分析的那样，在非自动化软技能中：新想法的创造、说服、协作、适应性、管理等，一切都与多个知识组合领域有关，与人、不可预测的系统或批判性思维等一起工作。
领导工作团队、知道如何解决冲突、预测不久的将来、学习何时创新、知道如何与竞争对手合作或了解公司在数字化面前如何进行文化转型，这些都是我们经常看到的技能将来。
我如何评估哪些技能将被自动化？
我们已经知道自动化是不可阻挡的，它带来了长期繁荣，并且旨在培训我们新技能。读者会问自己的问题是：我目前的哪些技能很快就会变得可有可无？一般来说：过度专业化、重复练习、记忆数据、执行。这一切都是为了机器。
有一个有趣且相当快速的测试，我们可以在几分钟内完成。写下我们一天中执行的所有任务，以及我们花在这些任务上的大约分钟数、它们的常规程度（从 1 到 10）以及它们的手动程度（从 1 到 10，除了对于敏感的理解者，例如牙医或外科医生）。然后我们将行相乘。让我们看一下服务员的三个例子：
接单：60 分钟 x 10 x 10 = 6000 > 高度自动化
收账：25分钟 x 10 x 10 = 2500 > 中等自动化
回答信中的问题：50 x 2 x 2 = 200 > 不太自动化
理想的做法是将所有最终分数相加，并将每项技能与总分数进行比较。通过这种方式，我们可以看到，假设我们想维持这个职业，我们可以增强哪些最不可自动化的技能。而且，如果我们时间不多，“机器人会取代我的工作”工具将为我们提供未来二十年自动化的大致概率：
你可能会看到你的职业消失。这是一种可能性。更重要的是，这种可能性还在增加。事实上，我们过去失去了很多工作，但还有人记得皇家投手、扫烟囱的人、电梯操作员、冰箱工人、电话操作员、车夫吗？今天有人想做这些工作吗？
一切都表明，我们很快就会将农民纳入该名单，因为已经有机器人在完全自动化的设施中，收获比我们好得多，而且不会伤到他们的背；波士顿动力公司打算通过其“牧羊犬”Spot 彻底改变这一领域。目前的趋势仍然是：我们将继续努力。
劳动领域从未停止变化，因为新技能从未停止被发现，或者生产力衍生的补充权利从未停止创造。这使得我们的工作时间从每周 60 多个小时减少到某些地区的每周工作时间仅为 30 小时。但曲线即将到来。机器不再仅仅取代机械和工业化任务。我们准备好迎接工作变动了吗？
看似悲观的自动化版本
在我们的文化中，工作是有尊严的。在我们的经济中，它是维持生计的基本来源。对于你最亲近的人来说，这与社会地位有很大关系。出于某种原因，我们需要工作才能达到一定的质量水平。机器似乎决心抵制某些东西，至少表面上是这样：
● 2015 年。NuTonomy在新加坡测试其自动驾驶汽车。 ● 2016 年，凯斯纽荷兰工业集团推出自动拖拉机概念。 2017年，他们制作了功能原型。 ● 同样在2017年，服务员机器人Peanut为海底捞国际控股提供餐桌服务。第一个于 2019 年抵达西班牙。 ● 2018 年：Waymo 允许凤凰城居民通过应用程序订购自动驾驶汽车。 ● 同年，LawGeek 表明人工智能律师审查合同需要 26 秒，而律师则需要 92 秒人类。人工智能的准确率也达到了 94%，而律师的准确率为 85%。在这一点上，他们彻底击败了我们。 ● 世界经济论坛《2018 年就业未来报告》研究报告称，机器已经执行了 29% 的法律任务。 ● 2018 年第一家披萨店 EKIM 没有离开厨师或服务员就开设了自助服务。几个月后，Creator 诞生了，第一家采用类似原理的自动化汉堡餐厅。 ● 在米尔顿凯恩斯（英国），我们可以看到 Starship Technologies 机器人如何将订单带回家。他们已经在六个城市这样做了。
2015 年，波士顿咨询集团提出了“全球制造业的经济转型”。到 2023 年，家具行业机器人的每小时成本将比人工组装工更便宜。未来的情况真的这么悲观吗？他们会推翻我们吗？
一线希望：我们总能找到事情做
类似的数据，因其负面表现而被选择，自第一次工业革命（1760 年）机械化以来实际上一直在发生。当时，几乎整个劳动力结构都依赖于单一部门（农业），而该部门如今仍在继续实现自动化。但这并没有让所有的工作都消失。事实上，尽管经历了危机和战争，失业率水平却出奇地稳定。
第一次工业革命以来失业率的演变|英格兰银行
历史学家尤瓦尔·诺亚·哈拉里（Yuval Noah Harari）、商人安德鲁·杨（Andrew Yang）或工程博士哈维尔·塞拉诺（Javier Serrano）可能是对的，我们很快就会从失业走向失业。他们各自的著作《Homo deus》（2015）、《普通人的战争》（2018）和《机器人世界》（2018）聚焦于一些职业的丧失，以预测有些悲观的未来。
或多或少沿着这些思路，2013 年，研究人员 Carl Benedikt Frey 和 Michael A. Osborne 宣布47% 的工作面临自动化的风险，从而闻名于世。他的工作受到广泛批评，部分原因是它没有考虑到每个职位的技能。让我们坚持这一点：学到的技能是关键。
三年后，也就是 2017 年，弗雷和奥斯本重复了这个实验，并且态度温和得多。比较乐观一些。根据他们的报告，娱乐治疗师被自动化的概率为 0.28%，而电话营销员被自动化的概率为 99%。仅仅一年过去了，谷歌 I/O 大会通过展示一个请求餐厅预订的音频聊天机器人证明了他们的正确性。这是一个令人头晕的真实例子。
工作和社交技能，那些巨大的未知数
弗雷和奥斯本在第二次迭代中所做的是分析每个职业中存在的技能。如果你是一名律师，你不仅要分析合同（让我们记住人工智能在这方面如何完全超越我们），还要提供建议、参加审判或通过调解系统帮助当事人达成协议。麦肯锡全球研究院得出了同样的结论：
● 只有5%的工作可以立即被机器取代。当然，还有 bc 数据巴西 大量投资。这里我们不能包括无人机骑手，因为需要大量的技术和法律基础设施，而城市没有。
● 但目前，超过60% 的职业至少有 30% 的任务可以实现自动化，而且成本也不是很高。这极大地改变了形势，标志着某些职业终结的开始。
让我们想象一家拥有 100 名某种类型员工的公司。例如，每个读者的情况。如果我们 30% 的任务是可自动化的，则以下两项之一：
我们有 30 名闲置工人，或者说每 10 个小时就有 3 个小时处于失业状态。让我们记住工作时间的历史性减少和工资的增加。
该公司可以提供以前从未提出过的服务，通过每名员工每周增加约 6 个小时的时间来显着提高其生产力。
与技能一样，生产力也很关键。根据经合组织的数据，自动化带来的劳动生产率只会（大幅）提高我们的生活质量。我们不仅每小时获得了更多的购买力，而且我们的工作时间也比过去更少了。但所有这些不断的变化都有一个技巧：永久回收。
应对工作变动所需的技能
五个世纪前，渐进式的变化几乎无法被注意到，一个人拥有曾祖父母的工作是很常见的。两个世纪前，随着专业化的到来，人们可以很快地接受某项工作的培训，并且这一工作几乎在一两代人的时间内保持不变。但形成的速度及其“回报”一直在降低。
我们来到现在，看看 X 代和 Y 代如何成为历史上第一批在整个工作生涯中需要多次培训的人。在“训练阶段”学到的知识变得过时了，是时候“回收”了。不断学习成为保持活跃的常态。
换句话说：物理和虚拟机器学习新技能的速度正在推动我们向其他人提供更多附加值、更高生产力、更好的薪水和显着优越的生活条件（想想医学或接触当前文化）。代价是你必须继续训练。但在什么方面呢？
正如 COTEC 在 #MyJobMyFuture 或世界经济论坛中分析的那样，在非自动化软技能中：新想法的创造、说服、协作、适应性、管理等，一切都与多个知识组合领域有关，与人、不可预测的系统或批判性思维等一起工作。
领导工作团队、知道如何解决冲突、预测不久的将来、学习何时创新、知道如何与竞争对手合作或了解公司在数字化面前如何进行文化转型，这些都是我们经常看到的技能将来。
我如何评估哪些技能将被自动化？
我们已经知道自动化是不可阻挡的，它带来了长期繁荣，并且旨在培训我们新技能。读者会问自己的问题是：我目前的哪些技能很快就会变得可有可无？一般来说：过度专业化、重复练习、记忆数据、执行。这一切都是为了机器。
有一个有趣且相当快速的测试，我们可以在几分钟内完成。写下我们一天中执行的所有任务，以及我们花在这些任务上的大约分钟数、它们的常规程度（从 1 到 10）以及它们的手动程度（从 1 到 10，除了对于敏感的理解者，例如牙医或外科医生）。然后我们将行相乘。让我们看一下服务员的三个例子：
接单：60 分钟 x 10 x 10 = 6000 > 高度自动化
收账：25分钟 x 10 x 10 = 2500 > 中等自动化
回答信中的问题：50 x 2 x 2 = 200 > 不太自动化
理想的做法是将所有最终分数相加，并将每项技能与总分数进行比较。通过这种方式，我们可以看到，假设我们想维持这个职业，我们可以增强哪些最不可自动化的技能。而且，如果我们时间不多，“机器人会取代我的工作”工具将为我们提供未来二十年自动化的大致概率：
你可能会看到你的职业消失。这是一种可能性。更重要的是，这种可能性还在增加。事实上，我们过去失去了很多工作，但还有人记得皇家投手、扫烟囱的人、电梯操作员、冰箱工人、电话操作员、车夫吗？今天有人想做这些工作吗？
一切都表明，我们很快就会将农民纳入该名单，因为已经有机器人在完全自动化的设施中，收获比我们好得多，而且不会伤到他们的背；波士顿动力公司打算通过其“牧羊犬”Spot 彻底改变这一领域。目前的趋势仍然是：我们将继续努力。