在人工智能時代，比起“失業”我們更應該擔心這件事
Jonathan Vanian
2020-09-19
許多人擔心人工智能會淘汰工作崗位，但他們可能忽略了一種更有可能發生，也更加微妙的影響：工作變動。
隨著越來越多的公司采用機器學習技術，它們只需要少量全職員工就能夠完成特定任務，從而導致大量兼職工作或臨時工作的出現，而所有這些工作都沒有醫療和退休福利。
“在一個福利與全職工作掛鉤的經濟體中，無論工作變動率增加多少，它都會對人們維持收入、醫療和退休福利的能力造成不穩定和不安全感。”上周出席美國眾議院預算委員會（U.S. House Budget Committee）一場關于人工智能和勞動力的聽證會時，布魯金斯學會的治理研究主管達雷爾·韋斯特這樣說道。
這種情況與所謂“零工經濟”的某些方面頗為類似。在零工經濟中，勞動者往往身兼數職，可能既要為網約車平臺Uber開車，又要為外賣平臺DoorDash提供送餐服務。
目前還不清楚美國將如何安置失業或就業不足的工人。由于缺乏技術培訓，這些工人無法找到新工作。麻省理工學院的經濟學教授達隆·阿西莫格魯解釋說，像韓國和德國這些經歷過技術劇變的國家，可以在一些老的技術崗位消失時創造新的高科技崗位。他隨即指出，美國的情況并非如此。
他將人工智能對就業的影響與美國汽車業轉向自動化制造進行了一番對比。在密歇根州弗林特這樣的城市，生產崗位消失了，但并沒有出現其他替代就業崗位。
他沒有提及的是，韓國和德國等國家的情況也許比美國好一些，因為這些國家設立了大規模的就業培訓項目。
在這場聽證會上，多位發言人提出了一些如何在機器學習時代幫助工人的想法。韋斯特指出，隨著越來越多的公司因為新冠肺炎疫情而轉變運營方式，美國應該改善大城市以外地區居民的互聯網接入，以便他們接受在線工作培訓和教育服務，并幫助他們更好地從事遠程工作。
與會者還表示，學校必須更多重視計算機科學和數學等學科的教學工作，因為這些學科被認為是勞動者在人工智能領域取得成功的關鍵。韋斯特指出，要充分發揮社區學院的作用，這些學院往往能夠以遠低于四年制大學的成本為工人提供技能培訓。他還主張為工人創建所謂的終身學習賬戶——類似于退休基金，但專注于教育——以便人們在整個職業生涯中接受培訓。
是的，機器學習的崛起或許是無法阻止的，但我們仍然有時間做好迎接這股科技浪潮的準備。（財富中文網）
譯者：任文科
許多人擔心人工智能會淘汰工作崗位，但他們可能忽略了一種更有可能發生，也更加微妙的影響：工作變動。
隨著越來越多的公司采用機器學習技術，它們只需要少量全職員工就能夠完成特定任務，從而導致大量兼職工作或臨時工作的出現，而所有這些工作都沒有醫療和退休福利。
“在一個福利與全職工作掛鉤的經濟體中，無論工作變動率增加多少，它都會對人們維持收入、醫療和退休福利的能力造成不穩定和不安全感。”上周出席美國眾議院預算委員會（U.S. House Budget Committee）一場關于人工智能和勞動力的聽證會時，布魯金斯學會的治理研究主管達雷爾·韋斯特這樣說道。
這種情況與所謂“零工經濟”的某些方面頗為類似。在零工經濟中，勞動者往往身兼數職，可能既要為網約車平臺Uber開車，又要為外賣平臺DoorDash提供送餐服務。
目前還不清楚美國將如何安置失業或就業不足的工人。由于缺乏技術培訓，這些工人無法找到新工作。麻省理工學院的經濟學教授達隆·阿西莫格魯解釋說，像韓國和德國這些經歷過技術劇變的國家，可以在一些老的技術崗位消失時創造新的高科技崗位。他隨即指出，美國的情況并非如此。
他將人工智能對就業的影響與美國汽車業轉向自動化制造進行了一番對比。在密歇根州弗林特這樣的城市，生產崗位消失了，但并沒有出現其他替代就業崗位。
他沒有提及的是，韓國和德國等國家的情況也許比美國好一些，因為這些國家設立了大規模的就業培訓項目。
在這場聽證會上，多位發言人提出了一些如何在機器學習時代幫助工人的想法。韋斯特指出，隨著越來越多的公司因為新冠肺炎疫情而轉變運營方式，美國應該改善大城市以外地區居民的互聯網接入，以便他們接受在線工作培訓和教育服務，并幫助他們更好地從事遠程工作。
與會者還表示，學校必須更多重視計算機科學和數學等學科的教學工作，因為這些學科被認為是勞動者在人工智能領域取得成功的關鍵。韋斯特指出，要充分發揮社區學院的作用，這些學院往往能夠以遠低于四年制大學的成本為工人提供技能培訓。他還主張為工人創建所謂的終身學習賬戶——類似于退休基金，但專注于教育——以便人們在整個職業生涯中接受培訓。
是的，機器學習的崛起或許是無法阻止的，但我們仍然有時間做好迎接這股科技浪潮的準備。（財富中文網）
譯者：任文科
Many people are concerned about artificial intelligence eliminating jobs, but they may be overlooking its likelier and more subtle impact: job churn.
As companies increasingly adopt machine learning, they'll need fewer full-time employees for certain tasks, resulting in more part-time jobs or temporary work—all without health and retirement benefits.
“In an economy where benefits are tied to full-time employment, any increase in job churn would create instabilities and insecurities in people’s ability to maintain their income and their health and retirement benefits,” said Brookings Institution director of governance studies Darrell West last week during a U.S. House Budget Committee hearing about A.I. and the workforce.
The situation would be akin to aspects of the so-called gig economy, in which workers juggle multiple jobs of driving people around for Uber and then delivering dinners for DoorDash.
It’s unclear how the U.S. would deal with laid off or under-employed workers who are unable to find new jobs because of their lack of technical training. Countries like South Korea and Germany that have experienced technological upheaval were able to create new high-tech jobs when some older ones disappeared, explained Massachusetts Institute of Technology economics professor Daron Acemoglu. That hasn't been the case in the U.S., he said.
He drew a parallel between the impact of A.I. on jobs and the U.S. auto industry’s shift to more automated manufacturing. Production jobs disappeared in cities like Flint, M.I, and nothing replaced them.
While he didn't mention it, perhaps countries like South Korea and Germany have fared better than the U.S. because they have instituted large-scale job training programs.
Speakers during the hearing floated several ideas about helping workers in the machine learning era. West said the U.S. should improve Internet access for people living outside of metropolitan areas for better access to online job training and education services as well as to help them work remotely, as more companies shift their operations in light of COVID-19.
Participants also expressed the need for schools to focus more on areas like computer science and math, described as a key to workers succeeding in A.I. West noted the crucial role community colleges play in providing workers with skills more cheaply than four-year universities. He also advocated for the creation of so-called life-long learning accounts for workers, akin to a retirement fund but focused on education so people can receive training throughout their careers.
Indeed, there may be no way to stop the rise of machine learning, but there’s still time to prepare.
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