自动化和工作的未来以及需要关注和解决的问题

工人需要掌握新技能并在工作场所中适应功能越来越强大的机器。他们可能不得不从日益衰落的职业转向兴旺的职业，在某些情况下甚至转向新的职业。

本行政简报借鉴了麦肯锡全球研究院的最新研究成果，探讨了工作场所自动化和人工智能的前景及其所面临的挑战，同时概述了政策制定者，公司和个人需要解决的一些关键问题。

人工智能和自动化的快速进步为企业，经济和社会创造了机会

自动化和人工智能并不是什么新鲜事物，但最近的技术进步正在将机器的能耐推向极致。我们的研究表明，社会需要这些改进来为企业提供价值，促进经济增长并在我们最困难的社会难题中取得难以想象的进展。综上所述：

技术进步迅速

除了传统的工业自动化和先进的机器人之外，新一代功能更强大的自动化系统也出现在各种应用环境中，如行驶在道路上的自动驾驶车辆到杂货店的自动结账。大部分进步都是由系统和组件的改进推动的，包括机械，传感器和软件。人工智能近年来取得了特别大的进步，因为机器学习算法变得更加复杂并且利用了算力的剧增和可用于训练它们的数据的巨幅增长。令人叹为观止的突破见诸于各大头版头条，其中有许多涉及计算机视觉，自然语言处理和围棋(Go)等复杂游戏的人类无法企及的能力。

改变企业和促进经济增长的潜力

这些技术已经在各种产品和服务中产生了价值，各行各业的公司在一系列流程中使用它们来精准推荐产品，发现生产中的异常，识别欺诈性交易等等。最新一代人工智能技术的进步(包括解决分类，估算和聚类问题的技术)仍然有望带来更多价值。我们对数百个人工智能用例所做的分析发现，部署人工神经网络的最先进的深度学习技术每年的市值可以达到3.5万亿至5.8万亿美元，占所有分析技术所创造价值的40%。

在老龄化和不断下降的出生率正在拖累增长的这样一个时刻，人工智能和自动化技术的部署可以为提升全球经济和促进全球繁荣做出巨大贡献。劳动生产率增长(推动经济增长的重要因素)在许多经济体中已经放缓，从十年前美国和主要欧洲经济体的2.4%降至2010年至2014年的平均值0.5%，而这发生在上一个生产力繁荣衰退之后的2008年的金融危机之后。人工智能和自动化有可能扭转这种下降趋势：未来十年，生产率增长可能每年达到2%，其中60%来自数字化方面的机遇。

可能有助于解决几个社会方面的巨大难题

人工智能也被用于材料科学，医学研究和气候科学的各个领域。将这些技术应用于这些学科和其它学科有助于解决社会的各种难题。例如，Geisinger的研究人员已经开发出一种算法，这种算法可以将颅内出血的诊断时间缩短96%之多。与此同时，乔治华盛顿大学的研究人员正在利用机器学习来更准确地衡量政府间气候变化专门委员会使用的气候模型。

在这些技术还未发挥其对各地经济和社会利益的潜力之前，难题仍然存在

人工智能和自动化仍面临各种难题。这些限制有一部分是技术性的，例如需要大量的训练数据并且难以将算法“推广”到各个用例。最近的创新才刚刚开始解决这些问题。另一些难题则在于使用人工智能技术。例如，解释机器学习算法所做出的决策在技术上十分困难，这对于涉及金融借贷或法律应用的用例尤其重要。训练数据和算法中的潜在偏差以及数据隐私，恶意使用和安全性都是必须解决的问题。欧洲由于实施了《通用数据保护法规》而领先一步，该法规为用户提供了更多的数据收集和使用方面的权利。

另一类难题涉及到组织是否有能力采用这些技术，其中人员，数据可用性，技术和流程的就绪程度方面往往会带来困难。各行业和各国的技术采用已经十分不均衡。金融，汽车和电信行业引领了人工智能的采用。在诸多国家中，美国对人工智能的投资在2016年排名第一，多达150亿至230亿美元，其次是亚洲，其投资额为80亿至120亿美元，欧洲则以30至40亿美元而落后。

人工智能和自动化将如何影响工作

即使人工智能和自动化为企业和社会带来了好处，我们也必须准备好应对其对工作所带来的颠覆。

工作人员执行的活动(不是工作)大半可以实现自动化

我们对800多个职业的2000多项工作活动所做的分析表明，某类活动比另一类活动更容易实现自动化。这类活动包括高度可预测和结构化环境中的物理活

（编辑：宿州站长网）

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