生成 AI 和澳大利亚工作的未来

Authors克里斯·布拉德利·朱尔斯·卡里根Gurneet Singh Dandona SeckinUngur 2024年2月 版权所有© 2024麦肯锡公司。保留所有权利。 本出版物不得用作在未咨询适当专业顾问的情况下进行任何公司股票交易或进行任何其他复杂或重大金融交易的基础。 未经麦肯锡公司事先书面同意，不得以任何形式复制或重新分发本出版物的任何部分。 Contents 1.机器的加速能力13 2.人类工作的新景观27 3.关键经济部门的生成AI机会40 4.雇主、政府和教育者 执行摘要 在我们2019年的报告《澳大利亚的自动化机遇：重振生产力和包容性收入增长》中，我们研究了自动化对未来工作的可能影响。澳大利亚的经济正处于30年繁荣的尾声，并迅速失去动力-但自动化浪潮即将到来，带来了包容性经济增长的可能性以及提高生产率的潜力。为了实现这一承诺，澳大利亚需要采用快速的自动化，并通过协调行动促进这一过程中的社会包容。. 五年后，很多事情发生了变化-尤其是因为COVID - 19大流行给澳大利亚经济带来了深刻的变化。在大流行期间，澳大利亚劳动力市场在一系列政府补贴和改革中表现出了弹性，但在2023年，生成人工智能（generative AI）成为一支重要的新力量，有可能重塑工作的未来。 凭借其先进的自然语言功能，gen AI可以变得无处不在，嵌入到知识工作者的日常工具中。工人可以使用gen AI编写代码，设计产品， 创建营销内容和策略，简化运营，分析法律文件，通过聊天机器人提供客户服务，甚至加速科学发现。但是，在技术发展的这个阶段，更有可能的是任务增加，而不是完全的工作自动化。 随着Ge AI继续发展到2030年，它可能会影响更全面的工作活动，从而改变澳大利亚的技能需求。但是，就像所有形式的自动化一样，Ge AI并不是孤立地运行的。其他技术，包括机器人技术和非代人工智能，也可能改变工作场所，在许多情况下，还可以与代人工智能相结合。此外，其他宏观经济趋势正在影响对某些职业的需求。例如，大流行加速的转变似乎是持久的，包括远程工作和虚拟会议的增加，以及电子商务的日益普及。更广泛地说，澳大利亚正在看到人口老龄化和无偿家务和护理工作的市场化程度提高-以及正在进行的投资，以实现经济数字化，提升高等教育体系，并加强关键基础设施。这些趋势，即使没有自动化，也有可能改变工作环境并创造新的职业。 Geeral AI的加速，再加上重叠的宏观经济趋势，促使我们重新审视自动化和工作的未来。麦肯锡在本报告中提出的最新研究旨在反映澳大利亚的职业组合在2030年的样子，以及技能需求的潜在变化，以及工人在过渡到新角色时可能需要如何重新技能以保持生产性就业的观点。 我们的研究发现，在自然语言理解、社交和情感推理等领域，机器可以比专家之前设想的更快地达到中等和上四分位数的人类水平。但这不必让人担心：如果澳大利亚及其工人做好充分准备，自动化的采用可以为提高生产率和经济增长以及客户和公民服务释放重要机会，同时将经济调整为更高的工资-提高所有人的生活水平。 1.机器的加速能力 Ge AI可以加速自动化的潜在影响，改变构成澳大利亚经济所有工作岗位的数千项活动的工作方式。2019年，麦肯锡全球研究所估计，通过采用当时存在的技术，澳大利亚人工作时间的44％可能会实现自动化。对澳大利亚“技术自动化潜力”的评估是基于对800多个职业的细分，将其分解为约2, 100个组成活动，并评估了执行每个活动所需的能力-从自然语言理解到逻辑推理，以及解决问题到精细运动技能。. 在2023年，我们重新审视了这个主题，以评估Gene AI的迅速出现如何加速了机器的功能，发现62％的现有任务时间可以使用当今的技术实现自动化。这是自Gene AI出现以来的19个百分点的加速。此外，到2030年，这一潜力可能会进一步上升到79％至98％，具体取决于情况。 但是Gee AI的潜力并不能保证企业和工人会按照Gee AI的发展速度采用自动化解决方案;即使存在自动化部署的经济动机，也可能需要时间才能在澳大利亚经济中推广。为了了解澳大利亚实现自动化潜力的速度以及由此对企业和工人的影响，我们对一系列采用方案进行了建模，这些方案考虑了适用于澳大利亚特定环境的五个因素：技术可行性；将这些功能集成到解决方案中所需的时间；与开发和部署相关的成本。解决方案；经济可行性；以及社会、组织和监管因素影响采用的潜力。 随着Gene AI的出现，到2030年，在中点场景（图表E1）中，超过四分之一的任务时间可以实现自动化。当我们将相同的中点与pre - genen AI场景进行比较时，这是一个8个百分点的加速-这种转变在知识工作中最为明显 例如，财务审计师可以通过使用支持AI的软件来获取年度和季度报告，检查数据异常并检测欺诈，从而实现可观的生产率提高。 展品E1 生成式AI可以解锁新的用例，并在2030年之前将澳大利亚的预计自动化采用率提高8个百分点。 自动化采用情况，花费在当前工作活动上的时间百分比 因此，自动化的估计影响因职业而异。到2030年，十分之一的澳大利亚工人在中点采用情况下可以看到超过40％的任务时间自动化；三分之二的工人可以看到20％至40％的任务时间自动化；而四分之一的劳动力可能很少或没有受到自动化的影响。这些只有在澳大利亚加大研发投资、技术部署和技能开发的情况下，中点采用水平才可能出现。 我们的建模表明，到2030年，由于geer AI，工资最高的五分之一的职业的自动化采用率可能会增加1.8倍，而在中点情景中，工资最低的五分之一的职业将增加1.2倍。将自动化潜力扩展到知识工作中也意味着，白领工作高度集中的大都市地区可能面临与区域和郊区社区几乎一样多的自动化采用。 2.人类工作的新景观 自动化对澳大利亚企业和工人的影响可能是巨大的。但是预测未来并不是一件容易的事。一代人工智能的加速只是重塑澳大利亚工作格局的众多重叠因素之一。这就是为什么我们扩大了分析视角，以描绘到2030年就业结构可能发生的重大变化。 我们的分析确定了哪些职业可能会经历需求增长，哪些职业可能会面临需求下降，以及AI可能会改变多少基础工作活动。我们还探讨了这些变化如何放大技能培养的重要性，以支持工人过渡到新角色。 Overall, Australia could experience a rise in healthcare, STEM, and management roaps, according with a decline inopportunities within customer service, office support, and production roles. Amid this shift across accordance that 130million workers may need to mo 2030年工作。在工资最低的五分之一的工人和没有学士学位的工人中，这些转变可能更为明显，他们的职业转变可能性分别是工资最高的五分之一的工人和正规教育水平较高的工人的5.0和1.8倍。同时，STEM，医疗保健，建筑和专业领域可以继续增加工作岗位，即使他们的工作活动发生变化。 紧迫的问题是：一代人工智能会导致整体就业减少吗？我们的研究并没有指出广泛的失业，尽管存在短期影响的可能性。纵观历史，技术进步经常引发破坏，但从长远来看，它们一直在推动经济和就业扩张。 当我们分析影响劳动力需求的各种因素时，我们发现许多最容易受到geer AI影响的职业类别可能在2030年之前仍然会经历工作增长，尽管采用这种技术可以抑制其增长率（图表E2）。尽管自动化，投资和结构性因素仍可以继续维持这些类别的就业。然而，对于知识工作者来说，可能的结果是，AI可能会显著改变他们工作活动的性质。 在这种跨职业的转变中，我们估计有130万工人可能需要搬家到2030年进入不同的工作领域。 ExhibitE2 虽然STEM，医疗保健，建筑商和专业领域继续增加就业机会，但生成AI可以改变所有职业的工作活动。 按职业群体估计的劳动力需求变化和General AI自动化加速，AUS，2022–30 根据我们的分析，出现了三个不同的职业群体： •弹性和增长职业包括科学和技术，医疗保健和专业服务。在2019 - 22年期间，这些职业在大流行期间仍然有需求；在这一组中，在自动化之后，可能会有1.5的净需求2022 - 30年增加了100万个工作岗位。此类别可能需要多达210, 000个职业转换。•停滞但上升从2019年到2022年，建筑、机械安装和维修等职业出现了与大流行和全球供应短缺相关的衰退。然而，随着基础设施需求的增长，这些职业正在反弹。到2030年，需求可能增加29万个工作岗位，20万个职业转型。•中断和下降职业是指从2019年到2022年的低增长或下降，估计将继续萎缩，到2030年将有多达850,000个职业转变，占目前劳动力规模的五分之一。其中包括办公室支持角色和面向客户的角色，这些角色受到向电子商务的转变以及采用gen AI进行客户支持的影响（图表E3）。 展览E3 将所有这些拼凑在一起，低薪职位的工人，正规教育水平较低的工人和妇女在可能需要寻找新类型的人中的比例过高到2030年的工作（图表E4）。具有这些配置文件的工人可能需要更多的支持才能成功过渡。 展品E4 到2030年估计的职业过渡每个类别内的就业人数转换百分比，中间点自动化场景与GeneralAI加速 随着技能格局的变化，对需要某些技能的活动的需求增加，为提高技能和向高薪职位过渡提供了机会-这可能会使经济向高薪工作重新平衡。例如，根据我们的分析，在STEM职业中，可能会增加25万个新工作，91％的工人担任高薪职位。 总的来说，分析表明高薪工作会增加，但这并不意味着所有工人都会受益。我们的建模还反映了一些低薪职业的增长，因为它们可能对经济仍然至关重要。例如，到2030年，卫生助理、技术人员和健康工作者可以为经济增加近30万个工作岗位，占净工作岗位的五分之一，但其中90%的人属于工资最低的群体。为了成功过渡到高薪工作，工人可能需要获得有效的再培训计划，以实现高需求技能的能力建设。 技能建设可能是浏览未来工作环境和完成工作活动所需的不断变化的技能组合的重要工具。为了跟上变化，持续学习可能成为澳大利亚工人职业道路不可或缺的组成部分。对涉及社交和情感技能的任务的需求可能会更大，例如领导力和同理心。需要技术技能的活动-例如工程，高级IT和编程以及数字素养-也可能会受到很高的需求。另一方面，仅凭基本的认知技能，如基础阅读，写作和算术能力，可能不足以确保就业-尽管它们可能仍然是许多工作活动的核心。 对需要更高水平正规教育的工作的需求不断增加，例如STEM工作，以及卫生专业人员，商业和法律专业人员的角色，可能会增加对高等教育学位的需求。到2030年，学士学位的需求可能会增长17％，而需要三级和更高学历的工作可能会占劳动力市场的约2％。尽管如此，尽管有这种高等教育水平要求的趋势，但到2030年，约60％的劳动力市场可能不需要高等教育学位。 3.关键经济领域的新一代AI机会 他们每周花几个小时为商店的员工手动设置轮班名册,同时考虑到通过短信发送的休假请求、天气和时间的公平分配等变量。 如果他们使用Gen AI启用的调度软件，该软件可以绘制各种数据源来生成时间表，并通过聊天机器人与员工进行调解，则该任务可以在几分钟内实现自动化并完成，从而释放出可以高效地用于其他任务的时间。 值得注意的是，与许多其他发达经济体相似，澳大利亚的生产率增长停滞不前。虽然数字技术彻底改变了澳大利亚人的生活，但在过去十年中，我们没有看到生产力的相应变化。与以前的技术进步浪潮一样，对生产率的流动影响可能是缓慢且不均衡的-除非是针对特定部门的创新。 尽管如此，当我们试图量化澳大利亚经济中企业和部门的任务自动化带来的潜在收益时，我们发现自动