人工智能，自动化和工作的未来：需要解决的十件事简报为2018年6月法国总统选举组织的TECH4GOOD峰会做准备自动化和人工智能（AI）正在改变着业务，并将通过对生产力的贡献为经济增长做出贡献。它们还将帮助解决从健康到气候变化等领域的“月球式”社会挑战。同时，这些技术将改变工作性质和工作场所本身，这是本简报的重点。机器会能够执行更多由人类完成的任务，补充人类所做的工作，甚至执行某些人类无法完成的任务。结果，一些职业会下降，其他会增长，还有更多会改变。尽管我们认为将有足够的工作要做（除非出现极端情况），但社会将需要应对大量的劳动力转移和失业。工人将需要掌握新技能，并在工作场所适应能力增强的机器。他们可能不得不从下降的职业转向不断发展的职业，在某些情况下案件，新职业。本简报借鉴了麦肯锡全球研究所的最新研究成果，探讨了两者的前景以及工作场所自动化和AI的挑战，并概述了决策者，公司和个人需要解决的一些关键问题。1.加速AI和自动化的进步正在为企业，经济和社会创造机会自动化和人工智能并不是新事物，但是最近的技术进步正在推动机器可以做什么的前沿。我们的研究表明，社会需要这些改进，以为企业提供价值，为经济增长做出贡献，并在我们一些最困难的社会挑战中取得无法想象的进步。1综上所述：快速的技术进步除了传统的工业自动化和先进的机器人外，新一代功能更强大的自治系统也出现在各种环境中，从道路上的自动驾驶汽车到杂货店的自动结账。2 许多进步是由系统和组件（包括机械，传感器和软件）的改进推动的。近年来，随着机器学习算法变得更加复杂，并且利用了计算能力的巨大增长以及可用于训练算法的数据的指数增长，人工智能取得了长足的进步。惊人的突破成为头条新闻，其中许多涉及非人类 2麦肯锡全球研究所人工智能，自动化和工作的未来：需要解决的十件事计算机视觉，自然语言处理和复杂游戏（例如Go）中的功能。改变业务并促进经济增长的潜力这些技术已经在各种产品和服务中创造价值，各行各业的公司在一系列流程中使用它们来个性化产品推荐，发现生产中的异常情况，识别欺诈性交易等等。最新一代的AI进步，包括解决问题的技术分类，估计和聚类问题，仍然有望带来更大的价值。我们对数百个AI用例进行的分析发现，部署人工神经网络的最先进的深度学习技术可能占到3.5万亿美元。年价值5.8万亿美元，占所有分析技术创造的价值的40％。3在人口老龄化和出生率下降正在拖累增长的时候，部署人工智能和自动化技术可以极大地促进全球经济发展并促进全球繁荣。在许多经济体中，劳动生产率的增长是经济增长的主要驱动力，已经放缓，从2008年金融危机后的十年前，美国和主要欧洲经济体的十年前的2.4％降至2010-14年的平均0.5％。先前的生产率繁荣减弱之后的金融危机。人工智能和自动化技术有可能扭转这种下降趋势：在未来十年中，生产力的增长可能每年达到2％，其中60％的增长来自数字机会。4有可能帮助解决一些社会“难题”的挑战人工智能也被用于从材料科学到医学研究和气候科学的各个领域。在这些学科和其他学科中应用技术可以帮助应对社会的“月球”挑战。5例如，Geisinger的研究人员开发了一种算法，可以减少颅内出血的诊断时间高达96％。6 同时，乔治华盛顿大学的研究人员正在使用机器学习来更准确地权衡政府间气候变化专门委员会使用的气候模型。7在这些技术无法发挥其潜力以实现经济和社会利益之前，挑战仍然存在人工智能和自动化仍然面临挑战。局限性部分是技术上的，例如需要大量的训练数据，并且难以在整个用例中“概括”算法。最近的创新才刚刚开始解决这些问题。使用AI技术还面临其他挑战。例如，解释由机器学习算法做出的决策在技术上具有挑战性，这对于涉及金融贷款或法律申请的用例尤为重要。培训数据和算法中的潜在偏见以及数据隐私，恶意使用和安全性都是必须解决的问题。8 欧洲在新的通用数据保护法规方面处于领先地位，该法规将用户在数据收集和使用方面的更多权利编纂为法律。另一类挑战涉及组织采用这些技术的能力，其中人员，数据可用性，技术和流程准备就绪通常使很难。各部门和国家的采用已经不均衡。金融，汽车和电信行业引领AI的应用。在各个国家中，美国在AI方面的投资在2016年排名第一，为150亿美元至230亿美元，其次是亚洲的80亿美元至120亿美元，而欧洲则落后于30亿美元至40亿美元。92.人工智能和自动化将如何影响工作即使AI和自动化为企业和社会带来收益，我们也需要为工作的重大破坏做好准备。工人进行的大约一半活动（不是工作）可以自动化我们对800多个职业中2000多种工作活动的分析表明，某些类别的活动比其他类别更容易实现自动化。它们包括在高度可预测的结构化环境中的体育活动，以及数据收集和数据处理。这些约占人们在所有部门从事的活动的一半。受影响最小的类别包括管理其他类别，提供专业知识和接口与利益相关者。 麦肯锡全球研究所人工智能，自动化和工作的未来：需要解决的十件事3几乎所有职业都将受到自动化的影响，但是只有5％的职业可以通过当前展示的技术实现完全自动化。许多职业的构成活动的一部分是可自动化的：我们发现，在所有职业的60％中，约30％的活动职业可以自动化。这意味着大多数工人（从焊工到抵押贷款经纪人再到首席执行官）将与快速发展的机器一起工作。这些职业的性质可能因此而改变。失业：到2030年，某些职业将大幅减少自动化将取代一些工人。我们发现，全球约有15％在2016-30年期间，自动化可能导致约4亿工人的劳动力流离失所。这反映了我们在预测采用速度和范围时的中间观点。在我们建模的最快场景下，该数字上升到30％，即8亿工人。在我们采用速度最慢的情况下，只有约1000万人流离失所，接近全球劳动力的零％。10广泛的范围强调了将影响AI和自动化采用速度和范围的多种因素。自动化技术的可行性只是第一个影响因素。其他因素包括部署成本；劳动力市场动态，包括劳动力供应量，质量和相关工资；除劳动力替代以外的收益有助于采用业务案例；最后是社会规范和接受度。继续采用由于上述因素（尤其是劳动力市场动态）的差异，不同国家和地区之间的差异很大：在工资水平相对较高的发达经济体（例如法国，日本和美国）中，自动化可以取代20％至25％的劳动力。在采用中点的情况下，到2030年劳动力将是印度的两倍。获得的工作：在同一时期，还将创造工作即使工人流离失所，对工作的需求和随之而来的工作的需求也会增长。我们通过多种工作需求催化剂，提出了到2030年的劳动力需求情景，包括收入增加，医疗保健支出增加以及对基础设施，能源和基础设施的持续或逐步投资技术开发和部署。这些情景表明，到2030年，全球新增劳动力需求将占全球劳动力的21％至33％（5.55亿和8.9亿个工作岗位），这足以抵消失去的工作岗位数量。一些最大的收益将是在印度这样的新兴经济体中，劳动年龄人口已经在迅速增长。11额外的经济增长，包括来自企业活力和不断提高的生产力增长，也将继续创造就业机会。如果历史可以作为指导，那么我们目前无法想象的许多其他新职业也会出现，并可能占到2030年创造的工作的10％。此外，技术本身在历史上一直是创造净工作机会的人。例如，在1970年代和1980年代引入了个人计算机，不仅为半导体制造商创造了数百万个工作岗位，而且还为各种类型的软件和应用程序开发人员，客户服务代表和信息分析师创造了数百万个工作岗位。改变工作：随着机器补充工作场所的人工，工作将比失去或获得的工作还要多随着机器对人力的补充，部分自动化将变得越来越普遍。例如，可以高度准确地读取诊断扫描的AI算法将帮助医生诊断患者病例并确定合适的治疗方法。在其他领域，具有重复任务的工作可能会转向管理自动化系统并对其进行故障排除的模型。在亚马逊零售商处，以前提起并堆放物品的员工正在成为机器人操作员，监视自动手臂并解决诸如物品流动中断等问题。123.劳动力的主要过渡和挑战虽然我们预计将根据我们的大多数情况进行充分的工作以确保2030年实现充分就业，但伴随自动化和采用AI的过渡将非常重要。职业组合将改变，技能和教育要求也会改变。需要重新设计工作，以确保人类最有效地与机器一起工作。 4麦肯锡全球研究所人工智能，自动化和工作的未来：需要解决的十件事数字平台，零工经济以及以技术为基础的独立工作的兴起数字人才平台的兴起，零工经济和技术支持的独立工作也正在影响工作的未来。它们已经对某些部门产生了变革性的影响，并且有潜力帮助解决劳动力市场在匹配方面的一些挑战。给工人的工作，以及向潜在雇主传达信息的机会。同时，它们挑战了一些根深蒂固的工作方式，在一些国家还挑战了社会制度的运作。数字人才平台可提高劳动力市场的透明度和效率。 LinkedIn的调查发现，使用数字平台的员工在两年后在同一家公司工作的可能性是以前的八倍，并且比以前的工作更满意11％。通过提高整个经济领域的工人满意度，这些平台可以提高生产力。大约40％的调查受访者表示，数字平台帮助他们获得了原本无法找到的工作。通过吸引更多人从事更正式的工作，这些平台可以提高劳动力的参与度。 MGI估计到2025年，这些影响每年可为全球GDP贡献2.7万亿美元。1 作为自动化1 有效的劳动力市场：2015年6月，数字时代将人才与机会联系起来。改变了员工的技能，此类平台已成为人力资源招聘工具必不可少的一部分。为了更好地利用他们，公司将需要对人才需求进行更具战略性的考虑，并调整其人力资源职能，使其与首席执行官议程更加清晰地吻合。2数字平台还可以促进独立工作。 MGI研究发现，美国和欧盟有20％至30％的工作年龄人口从事独立工作，其中70％的人不愿从事这种工作。虽然只有现在，有15％的独立工作是在数字平台上进行的，这一比例正在迅速增长。独立工人跨越所有人口群体：大约一半的高级收入者参加过独立工作，年轻人构成独立劳动力的约四分之一。3 那些偏向于追求独立工作（无论是否启用了数字技术）的人们通常会感到满意，而那些偏向于追求独立工作的人们会感到满意收入的可变性和与传统工作通常相关的福利的缺乏使人们对这种必要性不满意。政策制定者和创新者将需要努力应对这些挑战。2Ram Charan，Dominic Barton和Dennis Carey，Talent获胜；以人为本的新剧本，哈佛商业评论出版社，2018年。3 独立工作：选择，必要性和零工经济，2016年10月。工人将需要不同的技能才能在未来的工作场所蓬勃发展自动化将加速我们过去15年中看到的所需劳动力技能的转变。对高级技术技能（例如编程）的需求将迅速增长。社交，情感和更高的认知能力，诸如创造力，批判性思维和复杂的信息处理之类的需求也将不断增长。基本的数字技能需求一直在增长，并且这种趋势将继续并加速。对身体和手工技能的需求将下降，但在许多国家中，到2030年，仍将是最大的劳动力技能类别。13这将给已经存在的劳动力技能挑战带来新的压力，并且需要新的认证系统。尽管出现了一些创新的解决方案，但可以满足挑战规模的解决方案将被需要。许多工人可能需要换工作我们的研究表明，在中点情况下，到2030年，大约3％的全球劳动力将需要更改职业类别，尽管情况的范围从0到14％。其中一些转变将发生在公司和部门内部，但是许多转变将发生在部门和地区之间。由高度结构化的环境或数据中的体育活动组成的职业处理或收集将下降。不断增长的职业将包括那些难以使活动自动化的职业，例如经理，以及处于不可预测的物理环境中的职业，例如作为水管工。对工作的需求将增加的其他职业包括教师，护理助理以及技术和其他专业人员。 麦肯锡全球研究所人工智能，自动化和工作的未来：需要解决的十件事5随着更多人在机器旁工作，工作场所和工作流程将发生变化随着智能机器和软件更深入地集成到工作场所中，工作流和工作空间将继续发展，以使人和机器能够一起工作。如自助收银机是在商店中推出的，例如，收银员可以成为收银员的帮助者，他们可以帮助回答问题或对机器进行故障排除。更多的系统级解决方案将促使人们重新思考整个工作流程和工作空间。仓库设计可能会发生重大变化，因为某些部分被设计为主要容纳机器人，而其他部分则被设计为便于人机