主要發現
不同級別的自動化
工業革命：機器自動化手動工作任務；
今天：機器也可以使認知工作自動化。
中產階級支付價格
工業革命：技術熟練的工匠被低技能勞工所取代；
今天：中等技能職業的就業創造正在下降，而對高技能技術工人的需求正在增加。
柔性機器需要靈活的工人
工業革命：機器不靈活; 操作可以很容易地標準化和教授；
今天：機器是靈活的，可以發展; 處理需要不容易複製的技能和知識。
創造性工作不再免除
所有提高效率和提高生產力的工作都將受到影響，包括創造性工作。
新科技精英
從2012年到2016年，高等和低等社會經濟階層之間互聯網使用的差距翻了一番；
科技精英將使用自動化和人工智能大幅提高他們的生產力，為更傳統的中產階級職業創造更低的經濟壓力。
終身學習在各個層面都需要
終身學習計劃需要在公司和學校實施；
促進持續學習的社會將更好地獲得AI支持的相當大的好處。
這是Google DeepMind的AlphaGo在Go遊戲中創造了著名的Move 37的時刻，該遊戲具有無盡的戰略和戰術可能性。AlphaGo看到了一種超越人類能力的策略，做出了人類從未玩過的舉動。自從2016年3月10日發生這種情況以來，人們已經將它描述為人工智能（AI）系統顯示他們可以真正具有創造性的時刻。
AI系統是否具有創造性？
這個問題在今天關於就業前景的辯論中非常重要。理解人工智能系統在就業市場中的作用以及對人力資源的意義至關重要。在本報告中，我們探討了當前由人工智能驅動的社會數字轉型對就業的影響。我們比較兩個革命性的社會變化，以瞭解最近的技術發展正在帶領我們：19世紀的工業革命和當前的數字化，最終實現人工智能。
人工智能（AI）是計算機科學領域內的一個領域，它試圖通過機械或計算過程解釋和模擬人類智能的一些或全部方面。AI的典型研究領域包括自然語言處理和綜合，計算機視覺，問題解決，學習和先進的機器人技術。
工業革命 - 機械機器
自工業革命以來，員工擔心新技術可能使其工作過時。19世紀初引入新機器導致了勞動力的抗議。
早在1811年，熟練的紡織工人（稱為Luddites）在英格蘭反對放養和紡紗機械機械化。當然，他們感到受到威脅，而且紡織工業中的許多工作都失去了。手工織布工人數從1830年的240,000減少到1850年的43,000 - 到1860年只有10,000。但是，我們也必須考慮到，與今天英格蘭的中產階級相比，工業革命時期的手工業者是一個相當小的集團。據估計，1811年英格蘭和威爾士的製造業（不包括勞動力）約有330,000名手工業工人，僅佔總人口的3％。但即使Luddites的憂慮成立，並非所有的工作實際上都被機器取代。
相反，經濟持續發生結構性變化，技術更先進的機器改進了生產過程。雖然這確實減少了某些行業的人力工作數量，但新的節省勞力的技術也提高了生產率並降低了價格，從而導致總需求增加。
因此，在需求增加和新創新的推動下，一些行業失去的工作機會常常被其他人的新就業機會所取代。在19世紀的威爾士和英格蘭，紡織工業就業總人數佔勞動力的比例從10％下降到6％。但另一方面，相應的採礦比例從2％上升到9％，機器製造業的就業從1％增長到3％。
中產階級支付價格
但是，社會中的某些群體特別受到機器引進的影響。具體而言，機器比專業工會的手工業者提高了低技能工人的生產力 - 因為手工業者被機器和低技能工人組合所取代。來自較低社會經濟群體的員工在成為機器操作員並接管了工匠階層的工作後，實際上受益匪淺，並看到他們的薪水也在上升。“
手工業工人在非技術工人和社會經濟規模的貴族之間。由於工業革命幾乎消滅了工匠階級，因此可以說，處於社會經濟中等階層（我們今天稱之為中產階級）的人為工業革命付出了代價。與此同時，低技能工人的生產力提高最終導致收入分配更加平等[5]。
AI革命 - 認知機器
今天，機器越來越能夠接管來自人類的認知工作 - 這為人類工作者解放了其他任務。
由於在工業革命中引入的機器不靈活，操作它們所需的工作可以在工作流程圖中描述和標準化。操作員的技能水平也很容易定義和教授，從而使這一級別的大規模就業成為可能。具有操作機器技能的工人也可以在不同類型的機器和生產線之間自由移動。
但現在，隨著時間的推移，機器變得更加靈活和不斷變化，從不斷推動的更新到自學技術。這使得機器操作員的角色更難以標準化，因為它需要更高的智力靈活性和智力技能，操作人員必須不斷地重新教育自己。
補充或替換？
人工智能系統已經在金融服務和網絡安全等多個行業得到實施[6]。在醫療保健領域，它有可能通過掃描和識別X射線異常並相應提出建議來支持放射科醫生。這使得醫生能夠更有效地工作，因為在更短的時間內完成更多的掃描可以騰出時間完成其他任務[7]。醫生是高度熟練的專業人員，而人工智能目前只能承擔其較小部分的複雜職責。但是當涉及到更簡單的任務時，AI系統可以完全替代人力工作者。例如，瑞典Trelleborg市政府指派了一個用於過程自動化和管理任務的機器人（例如處理財務援助和安全警報的申請）。
個人的利益
作為個人，人們看到提高工作效率的好處。在“愛立信ConsumerLab 10 2017年度熱門消費者趨勢報告”中，我們向世界各地的高級互聯網用戶詢問他們在工作中對AI技術的看法。如圖1所示，高達50％的工作人員認為通過人工智能來幫助他們提高工作能力或進行簡單的工作任務將是一個好主意。來自廣泛不同領域的工作人員看到了AI工作的潛在好處，因為白領和藍領工人之間只有很小的差異。
“人們最擔心的之一是AI會讓他們失業。我不相信我們會失業; 鑑於AI正在努力的方向和行業，將會有更多的新職位開放。但是，這種恐懼正在驅使人們失望，我們看到兩種思想流派 - 一種非常支持人工智能，另一種非常反對。不應該有兩個思想流派。當一項工作被人工智能帶走時，一項更加強化的活動可以由人來完成。——新興技術顧問Radhika Jadcheria
每個人都認為，創造力是一項難以自動化的技能，儘管有很多自動化人類創造性任務的例子。或者至少加快人的創造力，讓1人加1人工智能可以完成10個創意的工作。——道德與新興技術研究所（IEET）執行主任James Hughes"
機器創意
今天，機器可以執行某些認知任務，但是它只是我們希望機器執行的管理和繁瑣的任務嗎？
未來，需要更高技能和教育的工作也很可能會自動化。 即使在今天，計算機技術也替代了執行日常任務的工作人員，也補充了其非常規任務。
在這種情況下，人工智能是一個創意工具，可以滿足需要不斷創新的苛刻客戶群的需求。
AI時尚
時尚行業也面臨著日益苛刻的客戶群。新趨勢不斷湧現，這意味著時裝公司必須迅速開展工作，將流行趨勢設計轉化為成衣。印度時裝公司Myntra（Flipcart的一部分）長期以來一直使用AI驅動的時尚。他們的AI系統作為他們兩個品牌的時裝設計師。它瀏覽社交媒體平臺（如Instagram和Pinterest），以識別衣服的趨勢視覺屬性（如顏色，圖案，裁剪和材質）並建議時尚設計。這些設計然後由另一個AI系統進行評估，並且被認為可能成功的設計被髮送到生產。對於AI設計的品牌來說，第一次人工干預直到製造過程才會發生。今天，Myntra的AI時尚線非常成功，
隨著個人在操作AI系統方面變得更加熟練，他們將獲得競爭優勢。例如，這將使設計師更高效，更高效 - 並使他們能夠更準確地掌握趨勢。
最終，這位設計師可以完成以前由設計師團隊進行的工作，所以一個組織只需要這個設計師而不是一個團隊。
他們提高的生產力意味著這些人可能會有很高的需求。他們的薪水將相應增加，一個新的科技精英可能會出現 - 將中產階級分成'糟糕'和'可愛'的工作。
中產階級再次支付價格
隨著人工智能推動勞動力市場的數字化，似乎中等技能的中產階級工人再次受到社會變革的打擊 - 就像工業革命一樣。自2008年美國金融危機以來，中等技術工作崗位的損失遠遠高於高技能崗位和低技術崗位。自20世紀80年代後期以來，文員，行政，銷售，藍領製作，工藝和操作職業也一直在下降。許多新工作也正在創建中，例如無人駕駛飛行員，咖啡師和瑜伽教練等，但現在還不知道他們是否能夠填補空白。
但是，與工業革命相比，這次轉型可能會不太順利。AI革命表明，主要受益者將是高技能而不是低技能工人，這可能導致收入差異。需求轉向高技能勞動力可能導致該組織的相對工資較高。相比之下，中產階層的工資增長放緩，甚至出現負增長。對25個發達經濟體的調查顯示，與2005年類似家庭相比，2014年有65％至70％的家庭的家庭收入相同或更少。
人類會是多餘的嗎？
就像在早期的工業革命中一樣，今天的員工擔心新技術會影響他們的工作。
在2017年愛立信ConsumerLab 10熱門趨勢報告中，5個高級互聯網用戶中有2個認為人工智能機器人很快就會導致失業。
許多職業很可能會改變而不是消失。Frey和Osborne的一項研究發現，47％的美國員工在10到20年內面臨自動化風險。然而，值得注意的是，這項研究被批評是基於職業而不是任務。由於職業通常由許多不同的任務組成，因此整個職業自動化的潛力可能會大大降低 - 特別是對於傳統的高技能工作，如醫生。相比之下，根據Arntz等人。根據基於任務的方法，21個經合組織國家的就業自動化風險平均為9％。另一項基於類似方法的研究發現，經合組織國家中14％的職位（參加PIAAC成人技能調查）有很高的自動化風險。這個概率超過70％。此外，32％的工作崗位有50％到70％的自動化概率，因此他們的工作內容可能會面臨重大變化。
終身學習在各個層面都需要
鑑於許多職業將受到影響，幫助建立社會和公司的終身學習體系非常重要。隨著工作角色的變化，工作人員需要通過培訓使其工作方式變得更加靈活和適應性強。終身學習計劃需要在學校和大學中實施。集體促進持續學習的社會將更好地獲得AI支持的巨大好處。
影響很多人
與工業革命相比，一個主要的差異是社會中斷的總體風險。當製造業中的工匠階層流離失所時，整體影響是有限的，因為它代表了社會上相對較小的群體（1811年英國為3％）。
工匠並不直接與今天的中產階級相媲美，而中產階級是由收入而不是專業來定義的 - 但如果它受到類似破壞的影響，其影響會更大，因為中產階級要大得多。今天的中產階級從美國大約60％的人口到一些歐洲國家的80％以上。
到目前為止，研究表明，技術創造的就業機會比它已經摧毀的要多。然而，重要的問題是數字化和基於人工智能的自動化是否能夠在大型中產階級目前的工作受到影響時能夠更廣泛地延續這一趨勢。
股市估值與就業脫節的跡象令人擔憂。
1962年，市值最高的四家美國公司（美國電話電報公司，通用汽車公司，埃克森美孚公司和杜邦公司）的員工總數為1,420,000人，而2012年排名前四的公司（埃克森美孚，微軟和谷歌）僅有301,000人 這不僅僅是員工人數的四分之一（儘管美國整體勞動力在同一時間段內據說翻了一番），但目前最有價值的公司也是可以被視為推動數字化的公司。
沃爾瑪是2012年擁有第五大市值的公司，擁有220萬名員工。這表明在這50年的時間內零售量顯著增長 - 但到2017年，亞馬遜排名前五位。雖然亞馬遜的員工數量在過去幾年大幅增加，但2017年其員工僅為566,000人。這比沃爾瑪五年前差幾乎四分之三。作為一家在線零售商，數字化是亞馬遜的DNA - 但鑑於該公司正在引入自動化商店，他們在進入零售和零售零售市場時能抑制員工增長的想法是不可想象的。
然而，如果人們開始將數字化與失業相提並論，這可能會增加對這些公司的產品和服務的抵制。從長遠來看，採取更加平衡的方法可能會更有利。
接下來發生什麼？
通過比較工業革命與目前人工智能驅動的數字革命，我們看到使用機器提高生產力的機器操作員在兩個時代都處於社會變革的中心。
中產階級受到的影響最大，因為中等技能職業主要通過自動化改變。
至於革命之間的關鍵差異，它們與機器本身的性質有關。這次機器更靈活，可以隨著時間學習; 它們構成複雜的AI系統，要求運營商提供更高的智力靈活性和智力技能。這意味著高技能工人而不是低技能工人正在受益。此外，雖然機器曾經意味著重工業生產，但現在他們可以參與精密手術或創作音樂。
因此，當我們對未來進行推測時，我們就默默地猜測哪些機器能夠勝任。一種可能的情況是技術變革將繼續加速。隨著工業革命的逐漸發展，負面影響大多侷限於工匠階層。但是，如果今天的一些或所有中產階級（60％到80％的工業化社會）失業，對社會的影響將是巨大的。出於這個原因，一個公共辯論還包括相當激烈的措施，例如機器人勞動力征稅[27]和普遍的基本收入。
我們還可以推測人工智能專家稱之為“智能爆炸”，AI系統基本上變得有感知力。但更可能的情況是，數字技術精英將與AI機構形成共生關係。
通過組建具有快速發展的人工智能的創意團隊，他們可以在生產力和創新方面實現前所未有的飛躍。如果發生這種情況，那將是主宰世界的數字精英，而不是AI。這種演變可能會導致勞動力市場出現重大不穩定，以及政治權力的轉移。
負責任的企業
在這些情況下，確保人工智能被負責任地使用不僅是重要的，而且可能有利可圖。在道德方面，能夠識別潛在挑戰的公司將能夠預見或避免這種陷阱 - 特別是在監管，訴訟和其他成本高昂的流程方面。這種積極主動的方法也將增加對他們的AI系統的信任，這在使用高度靈活的系統時可能變得越來越重要。
另外，對員工負責並促進終身學習的公司將成為有吸引力的僱主。據經濟學家稱，自2008年全球金融危機以來，許多國家的生產率增長速度有所下降。但由於互補性投資和創新，新技術對生產力的影響往往被推遲。這意味著人工智能的全部生產力潛力尚未實現。由於提高生產率對刺激經濟發展起著關鍵作用，因此可以認為，當企業開始適應人工智能技術時，全球生產力增長將會增加。這也將為發展中國家在經濟發展中跨越其他國家創造極好的機會。
如果這種經濟增長得到負責任的處理，就有可能提高每個人的生活水平。這也是工業革命的長期影響。
閱讀更多 三個皮匠文庫報告精選 的文章
