数字革命重塑全球劳动力的3种方式

来源:克里斯·马尔邦

去年，企业家巴斯蒂安·特龙开始使用人工智能来促进销售。特龙是尤达学习城的创始人和总裁，尤达学习城是一家提供在线课程的美国教育公司。公司雇佣了一大群销售人员通过在线聊天回答学生的问题。特伦也在斯坦福大学经营着一个计算机科学实验室，他和一名学生一起收集这些聊天的文本，并确定是什么促使学生注册这门课程。两人将聊天记录输入机器学习系统，该系统可以收集对各种常见问题最有效的回答。

接下来，他们让数字销售助理与他们的人类同事并肩工作。当出现问题时，程序会给出适当的回应。如有必要，销售人员可以做一些修改。这是一个即时响应的销售脚本，有大量数据来支持每个问题。最终，它成功了:该团队能够同时处理两倍的潜在客户，并将很大一部分转化为销售。Thrun说，该系统基本上整合了公司*销售人员的技能，并将它们传递给整个团队。他还认为这个过程可能具有革命性的意义。“就像蒸汽机和汽车大大增强了人类的力量一样，这可能会增强人类的脑力，并将我们转变成超人的智力。”特伦相信。

过去十年见证了数字技术的巨大进步，包括人工智能、机器人、云计算、数据分析和移动通信。在未来10年，这些技术将改变几乎每一个行业——从农业、医药、制造业到销售、金融和运输——并重塑工作性质。“数百万个工作岗位将被淘汰，数百万个新的工作岗位将被创造，更多的工作岗位将被改变。”麻省理工学院“数字经济倡议”负责人埃里克·布林约尔弗森说。

这里有三个紧迫的问题，关于未来的工作在数字世界会是什么样子，以及研究人员将如何开始回答它们。

机器学习会取代熟练工人吗？

机器学习系统可以翻译语音、标记图像、选择股票、检测欺诈和诊断疾病，并且在一些新的和令人惊讶的领域中可以与人类的表现相媲美。"事实上，机器分析的数据样本比人类多得多."特伦说。今年早些时候，他带领一个团队证实了大约129，000张皮肤病变的图像可以用来训练机器诊断皮肤癌，其精确度与合格的皮肤科医生相当。

这些进步引发了人们的担忧，即在过去看起来很复杂因而无法自动化的领域，这种系统可能会取代人工。初步估计看起来很糟糕。2013年，牛津大学马丁学院技术与就业项目的研究人员回顾了机器学习和移动机器人领域的进展和日益严峻的挑战，并估计了702种不同职业受自动化影响的程度。他们得出了令人震惊的结论，即美国约47%的工作岗位面临着高度的计算机化风险，其中运输、物流、生产和行政支持尤其脆弱。这会给出租车司机、法律秘书和档案员等工作人员带来麻烦。

但是从那以后，考虑到许多专业工作者经常执行的任务的多样性，其他研究人员认为47%的数据太高了。“一旦你深入研究，一旦你分析了人们在工作中实际执行的任务的结构，你就会发现上面的估计实际上要低得多。”德国经济研究中心的高级研究员Ulrich Zierahn说。

例如，牛津大学的一项研究表明，簿记、会计和审计人员面临98%的自动化风险。但是，当齐拉恩和他的同事分析这些职业中人们实际做什么的数据时，该团队发现，其中76%的人从事需要团队工作或面对面交流的工作。至少现在，这样的工作不会轻易自动化。当研究人员将这种方法推广到其他职业时，他们发现在21个接受调查的国家，面临风险的工作数量并不令人震惊。在美国，只有9%的工人面临自动化的高风险。与此同时，这一数字在韩国和爱沙尼亚为6%，在德国和奥地利仅为12%，这两个国家所占比例相对较高。

兼职经济会增加对工人的剥削吗？

在兼职经济中，剩余劳动力的问题是显而易见的，导致一些工人面临高失业率。同时，许多人不得不工作更长时间，并且非常紧张。"他们经常过着朝不保夕的生活，所以很难拒绝那些很难找到的工作。"牛津大学的数字地理学家马克·格雷厄姆说:“我们已经和很多人讨论过这个问题，比如坚持48小时轮班的员工。他们如此努力工作只是为了按时完成合同规定的工作。”

与此同时，大量地区不公正现象普遍存在。在2014年发表的一项研究中，格雷厄姆和几个同事分析了一个大型平台在2013年3月进行的6万多项交易。他们发现，大多数工作是由高收入国家的雇主发布的，由低收入和中等收入国家的工人完成。

然而，那些住在工作场所附近的人似乎仍然有优势。他们有更多的工作机会，比外国工人挣得更多——对于类似的工作，前者平均每小时挣24.13美元，而后者挣11.66美元。与此同时，一些中低收入国家吸引了更多的就业机会。根据格雷厄姆的分析，印度和菲律宾是最大的两个东道主。

真正的担忧可以解释其中的一些差异。语言和时区的差异可能会让一些雇主不愿意招聘外籍工人，而将劳动力外包到印度和菲律宾的历史可能会帮助那里的工人对雇主变得更有吸引力。然而，有意和无意的歧视也发挥了作用。格雷厄姆的团队发现，一些任务清单清楚地表明，来自特定国家的人不能申请。“尽管这些技术可以将世界不同地区联系起来，但它们无法像我们希望的那样搭建更多的桥梁来消除这些差异。”格雷厄姆的研究员*·阿米尔·安瓦尔说。

数字技能的差距可以弥合吗？

在2014年对由尤达学习城(Yoda Learning City)推出的软件进行的评估中，美国国防分析研究所的研究人员发现，完成16周课程的12名新员工比接受传统课堂海军信息技术培训的毕业生表现更好，后者持续时间是前者的两倍多。这12个人甚至比海军中的高级信息技术人员(每个人都有将近10年的经验)都要好。德克斯特，评论文章的合著者

弗莱彻说，“为什么不从现在开始正式将这门课程用于员工培训？”

在接下来的研究中，弗莱彻发现，稍加修改的“数字导师”版本在用于培训100名退伍军人从事民用信息技术工作时产生了类似的结果。在完成培训计划后的6个月内，97%想从事信息技术工作的退伍军人找到了工作，平均年薪相当于那些在这一领域有3-5年经验的人。

许多其他战略也被用来提高数字技能和就业率，包括大规模在线公开课(MOOC)，即张贴在互联网上的大学课程，以及教授计算机编程基础知识的短期培训课程——编码培训营。

2016年的一项研究分析了哥伦比亚、菲律宾和南非的1400名MOOC用户。研究人员发现，80%的学生来自中低收入家庭，41%的学生只有基本的计算机技能。一半以上的学生(56%)是女生，而计算机科学是MOOC最受欢迎的主题。"事实上，妇女参与的MOOC涉及到她们被忽视的领域."华盛顿大学信息学院的玛丽亚·加里多说。

然而，这些课程的质量参差不齐，几乎没有得到严格评估。编码训练营费用昂贵，需要很多时间。同时，在性能上也有差距。2015年的一项研究跟踪了67，000多名MOOC学生。斯坦福大学的两名研究人员发现，来自非洲、亚洲和拉丁美洲的女生和学生不太可能满足特定的课程要求，并且得分较低。(宗华编译)