快速回顧

從理論上講，自1800年代初期盧迪特（Luddite）將大錘帶入工業紡織機以來，工人一直處於被取代的狀態。

1790年，所有美國人中有90％是農民。今天還不到2％。這些工作消失了嗎？不完全是。土地經濟首先轉變為工業經濟，然後轉變為服務經濟，現在轉變為資訊經濟。

自動化產生的工作機會替代遠遠超過被取代的。即使自動化承擔了一系列專業角色，這也並不總是給工人帶來失業這一可怕結果。

例如，自動取款機：1970年代首次推出自動取款機時，人們對銀行櫃員的裁員感到嚴重擔憂。在1995年至2010年之間，美國的自動櫃員機數量從100,000躍升至400,000，但沒有出現櫃員失業。

由於自動取款機降低了銀行的運營成本，因此銀行數量增長了40％。更多的銀行意味著更多的人力銀行出納員工作，而在此期間，銀行出納員的就業實際上有所增加。

紡織品也是如此。儘管如今98％的材料製造是自動化的，但自1800年代以來織造工作的數量一直在增加。較低的面料成本增加了服裝銷售，從而創造了更多的紡織工作。

這種模式甚至適用于律師助理和法律文員，這兩個行業預計將因人工智慧而失業。然而，上世紀90年代引入律師事務所的智慧發現軟體實際上卻導致了相反的結果。事實證明，AI善於發現，律師們現在需要更多的人來過濾各種資訊。結果呢？律師助理工作的增加。

人機協作

生產力是公司希望使員工自動化的主要原因。然而，一次又一次地，生產率的提高不是由於用機器代替人，而是由於用機器來增加人機合作。一切都與協作有關。

以寶馬為例，當它用人類機器人團隊取代傳統的（即自動化）裝配線流程時，其生產率提高了85％。

還值得指出的是，每當一項技術呈指數級增長時，我們都會發現關聯的機會。抓住這些機會需要適應，這需要對勞動力進行再培訓，但最終結果是增加了工作崗位。

看一下互聯網本身。 麥肯錫所做的研究表明，在從中國，俄羅斯到美國的13個國家/地區中，互聯網每消除1個工作崗位即可創造2.6個新工作崗位。 總體而言，在這13個國家中，每個國家/地區的互聯網增長都為GDP增長貢獻了10％，而且這一數字仍在增長。

是的，有些會滅絕

沒錯，某些工作正在走向滅絕。儘管專家預測技術失業將在2030年代產生更大的影響，但在下一個十年中，整個職業類別可能會逐漸消失。

從卡車司機，計程車司機到倉庫工人和零售員工，機器人正在侵佔所有人的專業領域。Amazon Go可能不會終結所有收銀員的命運，但在雜貨店，便利店和加油站，失業的人數將超過現在。

真正的問題是：在這些影響發生之前，是否有足夠的時間對我們的員工進行培訓？

答案似乎是肯定的。例如，高盛（Goldman Sachs）最近在一項研究中成為頭條新聞，該研究預測自動駕駛汽車每年將帶來30萬個駕駛工作。但是該公司聲稱我們有25年的時間來完成這一過渡。

亞馬遜已經宣佈計畫在未來6年內投資7億美元，以對其三分之一的美國勞動力進行再培訓，以適應自動化和技術帶來的短暫性失業。

在此過渡過程中，同樣重要的是，從VR加速學習環境到AI導向學習課程的每一項教育進步，都將使再培訓變得更加輕鬆，快捷和有效。

最後，隨著AI成為我們與技術的使用者友好介面，我們將看到再培訓所需技能的轉變。對於許多工作而言，技術流利性和敏捷性將取代對技能的精通。

——轉載自：singularityhub.com