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我們是否過於專注於分析即將到來的自動化浪潮可以摧毀多少工作崗位，而不是如何真正解決問題呢？ 這是關於機器人技術和人工智能對全球勞動力市場潛在影響的新論文中的一個結論，來自美國智庫 - 全球發展中心（CGD）。
該論文的作者Lukas Schlogl和Andy Sumner表示，不可能確切地知道有多少工作將被新技術破壞或破壞。 但是，他們補充說，相當肯定會產生重大影響 - 特別是在發展中經濟體，勞動力市場傾向於工作，需要那種易於自動化的常規手工勞動。 想想工廠或農業中的非熟練工作。
正如早先的研究也表明的那樣，Schlogl和Sumner認為自動化對這些國家和其他國家的影響可能不是大規模失業，而是工資停滯和勞動力市場的兩極分化。換句話說，對大多數人來說仍然會有工作，但它會越來越低收入和不穩定;沒有帶薪休假，健康保險或養老金等福利。與此同時，在就業範圍的另一端，將會有少數富裕和超級富裕的人從技術創造的生產力提高中獲益。
這些變化可能意味著許多人的工作保障和生活水平下降，這反過來可能導致政治上的不滿。 （有人建議我們已經看到了這種情況的早期影響，美國城市的工作崗位面臨自動化的風險，更有可能投票給共和黨人。）Schlogl和Sumner概述了針對這些挑戰提出的解決方案，但似乎對此表示持懷疑態度。夠了。
他們稱之為“準Luddite”的一類解決方案 - 試圖阻止或扭轉自動化趨勢的措施。這些包括對機器人制造的商品徵稅（或對機器人本身徵稅）以及難以使現有工作自動化的法規。他們認為這些措施在“開放經濟”中實施具有挑戰性，因為如果自動化產生更便宜的商品或服務，那麼客戶自然會在其他地方尋找它們;即在此類法規所涵蓋的區域之外。
例如，相關策略是通過降低工資或削減福利來降低人力勞動成本。 “問題在於這種策略是多麼可取和政治上可行，”Schlogl和Sumner說，這是一種很好的說法，“不清楚在街頭騷亂之前你能傷害多少人。”
他們稱之為“應對策略”的另一類解決方案往往側重於兩件事之一：重新培訓工作受到自動化威脅的工人或為受影響的人提供經濟安全網（例如，普遍的基本收入或UBI ）。
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再培訓工人是昂貴的，有時候是不可能的
Schlogl和Sumner認為，再培訓工人的問題在於，目前尚不清楚哪些新技能將“在足夠的時間內具有自動化能力”，或者是否值得在工作生涯中重新培訓某人。 （對於那些高等教育基礎設施較少的發展中國家來說，再培訓也更加昂貴和具有挑戰性。）對於像UBI這樣的經濟安全網，他們認為這些在發展中國家甚至可能無法實現。這是因為他們預先假定經濟中的某些地方存在繁榮的就業機會，從中可以掠奪和重新分配利潤。他們還指出，這種與UBI相關的計劃可能會增加勞動力成本，這反過來會鼓勵更多的就業機會被技術取代。
所有這一切導致雙方得出的結論是，根本沒有足夠的工作來研究可能成為日益嚴重的全球危機的政治和經濟解決方案。他們寫道：“盈利能力，勞動法規，工會化和企業社會期望等問題至少與決定哪些工作自動化的技術限制同等重要。”
Schlogl和Sumner是否提出了他們自己的解決方案？他們寫道：“從長遠來看，現在似乎是烏托邦式的，[有一個]全球UBI式再分配框架的道德案例，由高收入國家的利潤資助。”現在肯定會得到反全球主義者群體激怒了，兩人承認“很難看出這樣的框架將如何在政治上實施。”然後回到繪圖板。
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