106 280 917 383 46 536 490 7 985 668 937 771 66 924 511 660 6 447 817 284 946 640 328 111 90 897 901 734 30 154 474 623 969 410 47 512 175 604 557 74 989 797 739 838 134 991 312 850 399 512 87 366 28 519 472 255 234 775 46 878 111 173 493 643 988 429 66 266 194 685 373 156 134 941 883 982 12 136 456 543 155 330 966 433 95 586 539 57 35 842 113 945 241 99 419 569 181 355 992 458
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闲来无事 聊聊互联网里的站长大军

来源:新华网 晰朗吉晚报

随着科技的进步,如今的就业正在出现变化,人工劳动力就要过时了吗?以下这篇对话,可以帮助你开阔思路,更全面地思考这个问题。 日本护理机器人Robear在人口老化与人力短缺的日本担负起重要的照顾者角色 图片来源:CB2/ ZOB/(C)RIKEN 马丁•福特是一家硅谷软件公司的创始人,同时还是《机器人的崛起:先进科技与大规模失业威胁》一书的作者。杰夫•科尔文是有广负盛名的《财富》杂志的高级编辑,同时也是《人类被低估了:那些最聪明的人知道而智能机器永远不会的东西》一书的作者。 马丁•福特:相比于其他事情,信息技术对就业显然有很大的影响,为了了解为什么现在信息技术对就业的影响如此之大,我们最好从大部分人的工作性质的角度考虑这个问题。现实是,我们很大一部分劳动力从事着常规的、重复的和可预见的活动,从某种程度上来讲,这并不是说大部分人都做着死记硬背和重复的工作,而是说每个人可能都面临着同样的重复的事情,基于他们过去所做的事,他们当中大部分人的行为和决定都是可预测的。 近年来,在机器人技术、人工智能,特别是机器学习领域的最新进展等都表明,在接下来的一二十年里,大部分可预测的工作都比较容易被机器取代,实现自动化。没有人会认同机器可以代为从事一切工作的观点,也没人觉得拥有特别才能或极高创造力的人,会受到人工智能的威胁,至少在近期内还不可能。然而,对于做着常规、可预测工作的人来说,就没那么幸运了,他们会受到很大的影响。 到时候,无疑会有很多呼吁改善教育和再次培训的呼声,但是我认为,期望大部分劳动力都可以通过再次培训而承担机器所鞭长莫及的事并不现实。尽管科技进步可以为那些有一定才能和经过训练的人带来新的工作机会,可是机会有限,要吸收所有因技术进步而失业的大量劳动力,根本是不可能的,即便是他们成功地进行了再教育也不可能。 杰夫•科尔文:马丁,我完全同意你关于科技进步会产生令人敬畏的能力的观点,并且我也认同大部分人并不知道如何应对即将到来的挑战。现实看起来确实是这样,比如说第一次工业革命开始时,科技的确是减少了工作机会,而新增加的工作机会却远远比不上减少的。 但是未来的发展也许并不会这样。 我们要特别考虑以下两点:其一,我们可以确定科技进步将会导致旧的工作肯定被取代,然而,我们无法想象科技进步将会创造出怎样的新的工作机会。因此,我们高估了现实中即将消失的工作的重要性,而低估了现实中产生的新工作的价值。即使在万维网首次将互联网向所有人开放之后,也没有人会料想到以后会有这样的工作:搜索引擎优化程序员,移动应用开发者,社交媒体经理和今天无数其他的岗位。我们可以非常自信地说,这种模式会一直持续下去。当然,这并不意味着新的工作机会可以完全平衡掉消失的工作机会,但它使我们有理由要对未来的预测保持谦逊。 其二,我们要考虑技术重新评估技能价值的因素。大部分工作可以顶住科技进步的压力继续存在,只不过许多这样的工作工资将会很低,而且做这些工作的人也都是没有提高自己专业技能的人。我认为这非常有可能,即深入的人际交流技能会变得更有价值,很多人可以通过将这些技能融入到不断发展的经济中而走向人生巅峰。 马丁•福特:科技可以创造新的新的工作,并且这些工作所需要的综合技能也是在不断改变的。问题是技术上的进步能否创造出足够的新职位,来吸纳这些自动化技术的受害者?还有就是,这些新的工作机会对于拥有平均能力水平的人来说,是不是容易得到。 尽管所有的这些夸张宣传都在说新的工作对于上几代人来说是多么令人难以想象,但现实其实是,我们大部分的劳动力还是受雇于那些传统的职业。在美国最常见的职业是营业员、收银员、食品和饮料服务员、以及办公室文员和驾驶员。事实上,最近的一项分析发现,约90%的美国劳动力仍然受雇于100年前就存在的职业。网站设计师、社会化媒体营销人员、移动应用开发者,还有所有其他新职业只占就业总人数的一小部分,而且,大多数情况下,他们都需要精湛的技术。 在未来的几十年中,现在雇佣百万工人的传统职业,将会非常容易实现自动化,如果这些职业都开始消失,并且没有可以吸纳这些工人的新职业的话,那么它对于社会结构和经济结构来说,都将产生极其巨大的影响。考虑到找到一种可行方案来应对这种破坏性影响,需要与政治上的挑战相关联,所以,关于我们面临的危机的议题,以及我们要如何让新的社会经济系统来适应现实,关于这样的讨论,我认为还为时过早。 杰夫•科尔文:需要讲明的是,我十分看重这种可能性,就是科技进步首先会使工作减少而不是增加,我新书的前两章都是在讲这个观点。我无比同意,谈论应对未来要发生的事的政策并不算早。未来将会是这样一个世界,可能就像我们从未在这里居住过。对于个人,当下的挑战是,他们要确保自己不会在科技促进经济转型的过程中沦为失败者。我认为,他们当中的大部分都可以办到,甚至比他们自己相信自己能够办到的还要多。 考虑到这种想法,今天大部分的工作在一百年前就存在了,但是我想问,它们还是一样的工作吗?比如说服务员,有些人还是原来那样的工作,但是大部分已经不是了。再比如说,美国银行出纳员的人数从1980年到到2010年一直保持稳定,尽管有自动取款机的冲击。这种事怎么可能发生?麻省理工学院的劳动经济学家大卫•奥特尔(David Autor)在最近的一篇文章中指出,这种情况的发生是因为出纳员放弃了日常现金处理业务,并转移到关系银行业务......即加强与客户的关系,并介绍给他们许多附加的银行服务。他们在官方统计中仍称为出纳员,但是他们的工作内容已经完全改变。 我们来留意下工作方式,他们已经不是柜台后面的人工机器了,而是坐在桌旁建立维护客户关系的人。当然这绝对需要完全不同的工作技能,这种技能就是人际交往的能力。对于出纳员以及国民经济中许多其他工作来说,那些人类深层次的能力,将会变成具有更高价值的技能。 马丁•福特:我认为杰夫当然是正确的,个人可以而且应该千方百计适应科技所带来的变化。然而,我担心,达到一定程度的话,这就会变成一个零和游戏:只要有人成功得到某份工作,其他人就没有那么好运了。因此,意识到这一点非常重要,适用于个人的建议完全不同于这个议题,因为我们在讨论从社会角度要如何做。 这里当然会有一些政策,可以在某种程度上起到一定促进作用。对于大部分想要应对快速改变的人来说,我们应该确保有效的教育是容易得到的并且可以支付得起。比如说,在美国,我们主要的问题是庞大的学生贷款,以及盈利性学校往往牺牲最脆弱的人的利益。 科技当然会改变工作的性质,但是大部分情况下是以一种不可预知的方式进行。传统观点一直认为,进步产生于低技能工作的自动化,由此产生了更多适合受过较高教育层次的人的机会(经济学家称之为技能偏向的技术变革或SBTC)。然而,最近的迹象显示这种观点是有问题的。大多数被创造的就业机会工资较低,并且技术往往显示出一种非技术化的效果。例如,收银员习惯于必须手动输入每个商品的价格,如果保证速度和准确那么它就是一个技能型的职业。但是条码扫描仪使这一切发生了戏剧性的变化。 我不确信杰夫和大卫•奥特尔的这个观点,即美国银行出纳员的数量在1980到2010年间一直保持稳定,是不是真得可以算是一个反驳机器自动化影响的强有力的论据。在1980年,美国人口大约为2.27亿,到了2010年,美国人口已有3.09亿。我猜想,那些多出来的8000万人一定做了不少银行业务就像那些ATM机正在做的那样。 杰夫•科尔文:我的看法是银行出纳员的数量差不多是比较稳定的(他们实际上增加了百分之十),这是一个支持自动化影响的论据。 我认为我和马丁在这一关键点上是相同的,科技改变了世界的工作,所以总会有赢者和输家。公共政策应该要帮助现在的年轻人成为赢家。怎样可以办到呢?去年,一个由英国顶级教育者和CEO们组成的咨询集团提议修改英国的中学教育。他们的结论是:在确保年轻人的就业前景方面,同理心和与他人交往的技能就像熟练掌握英语和数学一样重要。这个组织敦促这些技能要传授给所有的中学生,但是在学习的过程中,这些技能要受到重视,要早一点传授给学生们,这些技能应该被嵌入到所有课程中,也就是说,每个人都需要这些技能。 正如马丁所恐惧的那样,难道这终将是一个零和游戏,每一个成功者都对应着一个失败者?恐怕真会是这样。现在还没有发生这种情况,但是今天我们正处于这样的未知领域。随着经济的发展,我们不应该让不确定性阻止我们帮助更多人变得更有价值。 933 628 316 98 77 884 888 721 17 141 461 610 956 397 34 172 100 591 544 61 40 847 851 950 979 104 424 574 185 360 996 401 63 554 507 25 3 810 80 913 209 67 653 802 149 589 960 426 89 845 533 315 294 40 44 876 172 296 616 765 112 552 189 654 317 808 699 216 133 877 881 980 276 134 454 604 153 328 964 431 93 584 475 258 236 778 48 881 176 300 621 770 116 494 132 332 260 750 438 221

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