機器人技術杖玲、人工智能 (AI) 與機器學習的發(fā)展開啟了自動化的新紀元顿仇，機器在越來越多的工作上的表現(xiàn)已經(jīng)與人類旗鼓相當，甚至超越了人類摆马。就算是一些需要認知能力的工作臼闻，機器也能勝任。本摘要精選了麥肯錫對未來工作的研究囤采，分析了全球經(jīng)濟的自動化潛力述呐，以及自動化在工作場所應用速度的影響因素，也探討了自動化對經(jīng)濟的可能沖擊蕉毯。
工作內(nèi)容的自動化可以減少錯誤乓搬、提高質(zhì)量與速度，在某些情況下自動化甚至能實現(xiàn)人類力所不逮的工作代虾，幫助企業(yè)提升績效进肯。自動化也有助于提升生產(chǎn)力，這一點歷史已有明證棉磨。在全球生產(chǎn)力增長普遍滯緩的當下坷澡，自動化能為許多適齡勞動人口萎縮的國家打下經(jīng)濟增長與社會繁榮的強心針。根據(jù)我們所建立的情景預測模型，自動化估計每年能提高全球生產(chǎn)力0.8到1.4個百分點频敛。
根據(jù)我們對800多種職業(yè)所涵蓋的2,000多項工作內(nèi)容分析得出的結論，依工資計算馅扣，全球經(jīng)濟中有相當于15萬億美元的工作內(nèi)容可以經(jīng)利用現(xiàn)有技術而實現(xiàn)自動化斟赚。首先，我們發(fā)現(xiàn)只有不到5%的職業(yè)可以通過利用現(xiàn)有技術實現(xiàn)全面自動化差油。其次拗军，大約60%的職業(yè)有三成以上的工作內(nèi)容可以利用現(xiàn)有技術實現(xiàn)自動化，這表明因自動化而產(chǎn)生性質(zhì)改變的職業(yè)要比因自動化而消失的職業(yè)多蓄喇。
最易受到自動化影響的工作內(nèi)容是在高度穩(wěn)定與可預測環(huán)境下的體力勞動发侵，以及數(shù)據(jù)的收集與處理。在美國妆偏，相關工作內(nèi)容占到總體經(jīng)濟的51%刃鳄，以工資計算相當于2.7萬億美元，此類工作內(nèi)容最常見于制造钱骂、餐旅與零售貿(mào)易業(yè)叔锐，也包括部分中等技能職業(yè)。
自動化的速度與程度取決于技術见秽、經(jīng)濟與社會因素愉烙。持續(xù)的技術進步（如在自然語言處理等領域）是關鍵因素。除了技術可行性之外解取，機器與人類在技能之間的比較步责、勞動力市場的供需、經(jīng)濟效益(包括勞動成本的節(jié)省)禀苦、以及社會與政府部門的接受度蔓肯，都會影響自動化普及的速度與程度。我們的情景預測顯示伦忠，在現(xiàn)今所有工作內(nèi)容中省核，過半會在2055年左右自動化，但這過程中存在著許多變動因素昆码，再考慮到更廣泛的經(jīng)濟情況气忠，因此自動化有可能提早或延后20年。
人類仍須繼續(xù)與機器并肩工作赋咽，才能實現(xiàn)各國所設定的人均GDP增長目標旧噪。我們的生產(chǎn)力預測是建立在因自動化失業(yè)的人口會順利轉(zhuǎn)業(yè)的假設之上。自動化所造成的勞動力結構轉(zhuǎn)型脓匿，在程度上與美國當年農(nóng)業(yè)人口流失以及后來制造業(yè)就業(yè)比例下滑的情況相當淘钟，歷史上這兩次勞動力結構的改變都伴隨著新工作的大量出現(xiàn)。
對企業(yè)來說陪毡，自動化的效益相對明顯且可以改善績效米母、提升生產(chǎn)力與促進發(fā)展勾扭。但對政策制定者來說，自動化的議題比較復雜铁瞒。政府一方面應該把握好自動化帶來的生產(chǎn)力增長及其對經(jīng)濟發(fā)展的效益妙色，同時推出政策與獎勵辦法鼓勵持續(xù)的進步與創(chuàng)新。另一方面慧耍，政府也必須研究創(chuàng)新政策身辨，與勞動者及相關各方一起應對自動化對就業(yè)的沖擊。這些包括重新思考教育與培訓芍碧、設計收入補助與社會安全網(wǎng)煌珊，以及支持失業(yè)者再就業(yè)。身在職場的每一個人都應該在日常工作中更開放地接受機器泌豆，同時主動學習新技能定庵。面臨升學與就業(yè)選擇的人，則應該了解自動化對工作職業(yè)的影響践美，專注于那些在新自動化時代仍有市場需求的技術與能力洗贰。
