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隨著機(jī)器越來(lái)越多地取代工作場(chǎng)所的人力勞動(dòng)，我們都將需要進(jìn)行調(diào)整以獲得收益。

自動(dòng)化和人工智能正在改變企業(yè)，并將通過(guò)對(duì)生產(chǎn)力的貢獻(xiàn)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。它們還將有助于解決從健康到氣候變化等領(lǐng)域的“moonshot”的社會(huì)挑戰(zhàn)。

與此同時(shí)，這些技術(shù)將改變工作性質(zhì)和工作場(chǎng)所本身。機(jī)器將能夠執(zhí)行更多人類可以完成的任務(wù)、輔助人類做的工作，甚至執(zhí)行一些人類無(wú)法完成的任務(wù)。因此，一些職業(yè)將衰退，一些其他職業(yè)將興旺，并且還會(huì)有更多職業(yè)將發(fā)生變化。

雖然我們認(rèn)為將會(huì)有足夠的工作要做(極端情況除外)，但社會(huì)需要應(yīng)對(duì)重大的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和錯(cuò)位。工人需要掌握新技能，并在工作場(chǎng)所中適應(yīng)功能越來(lái)越強(qiáng)大的機(jī)器。他們可能不得不從不斷衰退的職業(yè)轉(zhuǎn)向正日益興盛的職業(yè)，在某些情況下，甚至需要更換職業(yè)。

本次執(zhí)行簡(jiǎn)報(bào)借鑒了麥肯錫全球研究院的最新研究成果，探討了工作場(chǎng)所自動(dòng)化和人工智能的前景和挑戰(zhàn)，并概述了政策制定者，公司和個(gè)人需要解決的一些關(guān)鍵問(wèn)題。

1. 人工智能和自動(dòng)化的加速進(jìn)程正為企業(yè)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)創(chuàng)造大量機(jī)會(huì)

2. 人工智能和自動(dòng)化將如何影響工作

3. 主要?jiǎng)趧?dòng)力的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)

4. 需要解決的十件事

人工智能和自動(dòng)化的加速進(jìn)程正為企業(yè)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)創(chuàng)造大量機(jī)會(huì)

自動(dòng)化和人工智能并不陌生，但最新的技術(shù)進(jìn)步正在推動(dòng)機(jī)器可以完成的前沿工作。研究表明，社會(huì)需要這些能為企業(yè)提供價(jià)值、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并在一些最困難的社會(huì)挑戰(zhàn)中取得難以想象的突破的進(jìn)步。

技術(shù)進(jìn)程加速

除了傳統(tǒng)的工業(yè)自動(dòng)化及先進(jìn)的機(jī)器人之外，新一代功能更強(qiáng)大的自動(dòng)化系統(tǒng)也出現(xiàn)在從道路上的自動(dòng)駕駛車輛到雜貨店的自動(dòng)結(jié)賬等各種環(huán)境中。大部分的進(jìn)步都是由系統(tǒng)和組件的改進(jìn)推動(dòng)的，包括機(jī)械、傳感器和軟件。由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法變得更加成熟，并且利用計(jì)算能力的巨大改善和可用于訓(xùn)練它們的數(shù)據(jù)的指數(shù)增長(zhǎng)，因此人工智能近年來(lái)取得了特別大的進(jìn)步。驚人的突破正頻頻成為頭條，其中許多涉及超出人類能力范圍的計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理及復(fù)雜游戲(例如GO)。

改變企業(yè)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力

這些技術(shù)已經(jīng)在各種產(chǎn)品和服務(wù)中產(chǎn)生價(jià)值，跨行業(yè)的公司在一系列流程中利用它們推薦個(gè)性化產(chǎn)品、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的異常、識(shí)別欺詐性交易等等。最新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展(包括解決分類、估算和聚類問(wèn)題的技術(shù))仍有望帶來(lái)更多重大價(jià)值。我們對(duì)數(shù)百個(gè)人工智能用例進(jìn)行的分析發(fā)現(xiàn)，部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)每年可以賺取高達(dá)3.5萬(wàn)億到5.8萬(wàn)億美元，或者說(shuō)是所有分析技術(shù)創(chuàng)造價(jià)值的40%(見(jiàn)圖表1)。

由于目前老齡化和降低的出生率正在拖累增長(zhǎng)，人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的部署可以為提升全球經(jīng)濟(jì)和增加全球繁榮做出很大貢獻(xiàn)。勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，在許多經(jīng)濟(jì)體中已經(jīng)放緩，從十年前美國(guó)和主要?dú)W洲經(jīng)濟(jì)體的2.4%降至2010年-2014年的平均值0.5%，這是先前繁榮生產(chǎn)力衰退之后2008年金融危機(jī)導(dǎo)致的結(jié)果。人工智能和自動(dòng)化有可能扭轉(zhuǎn)這種下降趨勢(shì)：未來(lái)十年，生產(chǎn)率增長(zhǎng)每年可達(dá)2%，其中60%的增長(zhǎng)來(lái)自數(shù)字機(jī)遇。

有助于解決若干社會(huì)moonshot挑戰(zhàn)的潛力

人工智能也被用于從材料科學(xué)到醫(yī)學(xué)研究和氣候科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域。將這些技術(shù)應(yīng)用于這些學(xué)和那些領(lǐng)域可以幫助解決社會(huì)登月計(jì)劃的挑戰(zhàn)。例如，蓋辛格的研究人員開(kāi)發(fā)出一種可以將顱內(nèi)出血的診斷時(shí)間減少高達(dá)96%的算法。與此同時(shí)，喬治華盛頓大學(xué)的研究人員正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)更準(zhǔn)確地衡量政府間氣候變化專門委員會(huì)使用的氣候模型。

在這些技術(shù)能夠發(fā)揮其對(duì)各地經(jīng)濟(jì)和社會(huì)利益的潛力之前，挑戰(zhàn)仍然存在。

人工智能和自動(dòng)化仍面臨挑戰(zhàn)。這些限制部分是技術(shù)層面的，例如需要大量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)，并且難以跨用例“泛化”算法。其他挑戰(zhàn)在于使用人工智能技術(shù)。例如，解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法所做出的決策在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，這對(duì)于涉及金融借貸或法律應(yīng)用的用例尤其重要。培訓(xùn)數(shù)據(jù)和算法中的潛在偏差，以及數(shù)據(jù)隱私、惡意使用和安全性都是必須解決的問(wèn)題。歐洲領(lǐng)先于新的一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例，該法規(guī)為用戶提供了更多的數(shù)據(jù)收集和使用權(quán)利。

另一種挑戰(zhàn)涉及組織采用這些技術(shù)的能力，其中人員、數(shù)據(jù)可用性、技術(shù)和準(zhǔn)備程序通常使其變得困難。各部門和各國(guó)的采用已經(jīng)不平衡。金融、汽車和電信行業(yè)引領(lǐng)人工智能的采用。在各國(guó)中，美國(guó)對(duì)人工智能的投資在2016年排名第一，為150億至230億美元，其次是亞洲投資80億至120億美元，歐洲落后，投資為30億至40億美元。

人工智能和自動(dòng)化將如何影響工作

即使人工智能和自動(dòng)化為企業(yè)和社會(huì)帶來(lái)了好處，我們也需要為工作的重大中斷做好準(zhǔn)備。

工人進(jìn)行的大約過(guò)半的活動(dòng)(不是工作)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化