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高德娱乐:ibm沃森人工智能实验室:机器人将接管你的部分工作,而

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研究人员预测,各个工资水平的设计师和拥有深厚行业知识的员工仍然会有很大的需求。
 
机器人革命不是关于工作,而是关于任务。麻省理工学院和IBM的研究人员在分析了过去七年1.7亿个工作岗位后得出了上述结论。这个想法是为了弄清楚工作职责是如何从人转移到算法,以及在不同工资等级的员工之间转移的。
 
MIT-IBM Watson AI实验室刚刚出版了《工作的未来:新技术如何转变任务》。
 
研究人员发现,随着工作任务向低收入和高收入劳动者同时转移,处于中等工资水平的人在短期内受到的挤压最大。我们听说了高通公司及其为手机供应商注册高德平台的蜂窝芯片组,但是让高通公司直接与高德平台GD Cradlepoint这样的提供商合作,是新事物,这确实预示着他们认为这很重要市场,尤其是5G。IBM首席经济学家、该报告的主要作者马丁•弗莱明(Martin Fleming)表示,对自动化影响的这种更细致入微的理解,将有助于政府、企业和工人做好准备。
 
弗莱明说:“这类研究的好处是,我们能够看到正在发生的变化,这种变化将持续下去,并将是一个早期预警信号。”
 
他说,从工作岗位被破坏的角度来看待自动化,是看待未来变化的错误方式。
 
弗莱明说:“这更多的是改变工作方式,而不是改变工作量或涉及的工人人数。”“我们看到所执行的任务和我们所扮演的角色将会改变。”
 
物联网设备带来了很多好处,但设备数量的增加为网络罪犯创造了更多的威胁载体。“高德娱乐注册物联网是造成漏洞的原因,”吉列特说。“如果不连接这些产品,那么高德娱乐注册骗子就无法进入那里并试图弄乱连接或电子设备。”研究人员分析了在早期阶段技术采用的七年期间工作角色要求的变化。他们在寻找适合机器学习(SML)的任务。这些工作职责很可能是自动化的,包括认证和日程安排等任务。
 
研究人员发现:
 
大多数行业中的大多数职业至少都有一些SML任务。
 
很少有职业具有SML的所有任务。
 
释放机器学习潜力需要对职业的任务内容进行重大的重新设计,因为职业中的SML和非SML任务是分开和重新打包的。
 
该报告的作者还预测,各个工资水平的设计师都将大受欢迎。
 
弗莱明说:“这实际上是一项包含许多不同技能的任务。”
 
身体的灵活性、常识、判断力、直觉、创造力和口语能力是公司仍然需要从人类身上获得的一些技能。
 
不太可能被自动化的任务,而更可能获得高报酬的任务包括管理、设计、行业知识、个人护理和服务任务。报酬较低的任务包括业务、人力资源和销售。
 
中产阶级工人挤
 
研究人员想要了解工作职责在任务级别上是如何变化的:哪些任务是自动化的,哪些任务在员工之间发生了变化。分析发现,大约有四项任务正在从中等工资工人转移到低工资工人,一项任务正在从中等工资工人转移到高工资工人。有新任务的两组工人的工资都有所提高,但中等工资工人的工资却降低了。这篇论文没有描述转移任务。
 
弗莱明说,劳动力的这种转变是美国政府和雇主改善再培训和教育项目、赶上其他国家再就业努力的一个机会。
 
弗莱明说:“通过不做这些日常工作,员工可以专注于他们自己能够创造更多价值和获得更多收入的领域。”“我们看到,不仅在美国,全世界对劳动力的需求都在持续增长。”
 
他说,再培训是维持中产阶级工资的关键。
 
弗莱明说:“中等技能工作的工人面临短期挑战。“关键是要随着任务需求的变化进行培训、再培训、适应和调整。”
 
工作是如何变化的
 
高德平台物联网技术还将通过查看“谁拥有最多的小部件以及它们与想要他们的客户有多近?在供应链方面,高德平台将能够做更多的事情来帮助改善客户体验”。弗莱明分享了一个自动化趋势如何影响IBM 381,000名员工的例子。该公司已经开始使用机器学习来自动化定价任务。他说,预测一个既满足客户需求又符合IBM财务目标的最优价格是机器学习的一个很好的任务。这对计算这些数字的人意味着什么?
 
弗莱明说:“对于销售人员来说,他们可以更有效率,因为他们可以更好地满足客户的需求。”“对于那些以手工方式进行定价的定价人员来说,他们可以腾出时间来关注更复杂的定价交易。”
 
IBM员工可以专注于定制的请求或公司的投标,而不是将时间花在一个通用的购买请求的标准投标上,因为公司比其他公司有更多的监管要求。
 
弗莱明说:“我们将看到不同行业、不同产品周期、不同地区的自动化程度的差异。”

弗莱明说,下一阶段的自动化将不同于第一波由机器人驱动的自动化。
 
他表示:“在汽车和电子产品生产方面的许多重大部署已经完成,或者已经很长时间了。”“在我们目前的环境下,服务业在经济活动中占了很大比例,这与制造业的性质不同。”
 
机器人学取代了“如果/届时”的任务,而机器学习和人工智能则是为需要学习、推理和理解的任务而设计的。
 
全面自动化将创造更多的新工作
 
布鲁金斯学会(Brookings Institution)大卫·m·鲁宾斯坦(David M. Rubenstein)经济研究项目研究员马库斯·凯西(Marcus Casey)表示,下一阶段的研究应该集中在向机器学习的转变如何在不同的企业类型之间发生变化。凯西是芝加哥伊利诺伊大学经济学助理教授,并在布鲁金斯学会指导自动化和中产阶级研究。他为MIT-IBM团队回顾了“工作的未来”的论文。
 
凯西说,商界领袖和政府官员应该注意另一位研究自动化的研究员卡尔·本尼迪克特·弗雷提出的建议。Frey做了一个初步的预测,大约47%的工作处于自动化的高风险中,并被麻省理工学院- ibm研究所引用。正如弗雷在他最初的自动化研究中所说,业务流程和技术投资、监管关注、政治压力和社会阻力将决定自动化如何影响就业和工资。
 
弗雷最新的想法是,真正令人担忧的不是一般意义上的自动化,而是革命还远远不够。不完全的技术改造将使工人陷入永久不平等的收入分配。如果企业只在自动化方面走得这么远,那么完全的生产力效益将无法实现。
 
凯西说,我们的目标是在机器学习革命中达到一个新的阶段,在这个阶段,技术正在为人们创造新的任务和工作。
 
他说:“他们担心的是,我们将被困在一个没有足够变革能力来创造新任务和新工作的地方。”“我们想要的是足够具有变革性的技术,能够充分提高生产率,从而产生新的任务。”

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