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隨著機器越來越多地取代工作場所的人力勞動，我們都將需要進行調(diào)整以獲得收益。

自動化和人工智能正在改變企業(yè)，并將通過對生產(chǎn)力的貢獻促進經(jīng)濟增長。它們還將有助于解決從健康到氣候變化等領(lǐng)域的“moonshot”的社會挑戰(zhàn)。

與此同時，這些技術(shù)將改變工作性質(zhì)和工作場所本身。機器將能夠執(zhí)行更多人類可以完成的任務、輔助人類做的工作，甚至執(zhí)行一些人類無法完成的任務。因此，一些職業(yè)將衰退，一些其他職業(yè)將興旺，并且還會有更多職業(yè)將發(fā)生變化。

雖然我們認為將會有足夠的工作要做(極端情況除外)，但社會需要應對重大的勞動力轉(zhuǎn)移和錯位。工人需要掌握新技能，并在工作場所中適應功能越來越強大的機器。他們可能不得不從不斷衰退的職業(yè)轉(zhuǎn)向正日益興盛的職業(yè)，在某些情況下，甚至需要更換職業(yè)。

本次執(zhí)行簡報借鑒了麥肯錫全球研究院的最新研究成果，探討了工作場所自動化和人工智能的前景和挑戰(zhàn)，并概述了政策制定者，公司和個人需要解決的一些關(guān)鍵問題。

1. 人工智能和自動化的加速進程正為企業(yè)、經(jīng)濟和社會創(chuàng)造大量機會

2. 人工智能和自動化將如何影響工作

3. 主要勞動力的轉(zhuǎn)型和挑戰(zhàn)

4. 需要解決的十件事

人工智能和自動化的加速進程正為企業(yè)、經(jīng)濟和社會創(chuàng)造大量機會

自動化和人工智能并不陌生，但最新的技術(shù)進步正在推動機器可以完成的前沿工作。研究表明，社會需要這些能為企業(yè)提供價值、促進經(jīng)濟增長，并在一些最困難的社會挑戰(zhàn)中取得難以想象的突破的進步。

技術(shù)進程加速

除了傳統(tǒng)的工業(yè)自動化及先進的機器人之外，新一代功能更強大的自動化系統(tǒng)也出現(xiàn)在從道路上的自動駕駛車輛到雜貨店的自動結(jié)賬等各種環(huán)境中。大部分的進步都是由系統(tǒng)和組件的改進推動的，包括機械、傳感器和軟件。由于機器學習算法變得更加成熟，并且利用計算能力的巨大改善和可用于訓練它們的數(shù)據(jù)的指數(shù)增長，因此人工智能近年來取得了特別大的進步。驚人的突破正頻頻成為頭條，其中許多涉及超出人類能力范圍的計算機視覺、自然語言處理及復雜游戲(例如GO)。

改變企業(yè)和促進經(jīng)濟增長的潛力

這些技術(shù)已經(jīng)在各種產(chǎn)品和服務中產(chǎn)生價值，跨行業(yè)的公司在一系列流程中利用它們推薦個性化產(chǎn)品、發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的異常、識別欺詐性交易等等。最新一代人工智能技術(shù)的發(fā)展(包括解決分類、估算和聚類問題的技術(shù))仍有望帶來更多重大價值。我們對數(shù)百個人工智能用例進行的分析發(fā)現(xiàn)，部署人工神經(jīng)網(wǎng)絡的最先進的深度學習技術(shù)每年可以賺取高達3.5萬億到5.8萬億美元，或者說是所有分析技術(shù)創(chuàng)造價值的40%(見圖表1)。

由于目前老齡化和降低的出生率正在拖累增長，人工智能和自動化技術(shù)的部署可以為提升全球經(jīng)濟和增加全球繁榮做出很大貢獻。勞動生產(chǎn)率增長作為經(jīng)濟增長的關(guān)鍵驅(qū)動因素，在許多經(jīng)濟體中已經(jīng)放緩，從十年前美國和主要歐洲經(jīng)濟體的2.4%降至2010年-2014年的平均值0.5%，這是先前繁榮生產(chǎn)力衰退之后2008年金融危機導致的結(jié)果。人工智能和自動化有可能扭轉(zhuǎn)這種下降趨勢：未來十年，生產(chǎn)率增長每年可達2%，其中60%的增長來自數(shù)字機遇。

有助于解決若干社會moonshot挑戰(zhàn)的潛力

人工智能也被用于從材料科學到醫(yī)學研究和氣候科學的各個領(lǐng)域。將這些技術(shù)應用于這些學和那些領(lǐng)域可以幫助解決社會登月計劃的挑戰(zhàn)。例如，蓋辛格的研究人員開發(fā)出一種可以將顱內(nèi)出血的診斷時間減少高達96%的算法。與此同時，喬治華盛頓大學的研究人員正在利用機器學習來更準確地衡量政府間氣候變化專門委員會使用的氣候模型。

在這些技術(shù)能夠發(fā)揮其對各地經(jīng)濟和社會利益的潛力之前，挑戰(zhàn)仍然存在。

人工智能和自動化仍面臨挑戰(zhàn)。這些限制部分是技術(shù)層面的，例如需要大量的培訓數(shù)據(jù)，并且難以跨用例“泛化”算法。其他挑戰(zhàn)在于使用人工智能技術(shù)。例如，解釋機器學習算法所做出的決策在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，這對于涉及金融借貸或法律應用的用例尤其重要。培訓數(shù)據(jù)和算法中的潛在偏差，以及數(shù)據(jù)隱私、惡意使用和安全性都是必須解決的問題。歐洲領(lǐng)先于新的一般數(shù)據(jù)保護條例，該法規(guī)為用戶提供了更多的數(shù)據(jù)收集和使用權(quán)利。

另一種挑戰(zhàn)涉及組織采用這些技術(shù)的能力，其中人員、數(shù)據(jù)可用性、技術(shù)和準備程序通常使其變得困難。各部門和各國的采用已經(jīng)不平衡。金融、汽車和電信行業(yè)引領(lǐng)人工智能的采用。在各國中，美國對人工智能的投資在2016年排名第一，為150億至230億美元，其次是亞洲投資80億至120億美元，歐洲落后，投資為30億至40億美元。

人工智能和自動化將如何影響工作

即使人工智能和自動化為企業(yè)和社會帶來了好處，我們也需要為工作的重大中斷做好準備。

工人進行的大約過半的活動(不是工作)可以實現(xiàn)自動化