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隨著機器越來越多地取代工作場所的人力勞動，我們都將需要進行調整以獲得收益。

自動化和人工智能正在改變企業，并將通過對生產力的貢獻促進經濟增長。它們還將有助于解決從健康到氣候變化等領域的“moonshot”的社會挑戰。

與此同時，這些技術將改變工作性質和工作場所本身。機器將能夠執行更多人類可以完成的任務、輔助人類做的工作，甚至執行一些人類無法完成的任務。因此，一些職業將衰退，一些其他職業將興旺，并且還會有更多職業將發生變化。

雖然我們認為將會有足夠的工作要做(極端情況除外)，但社會需要應對重大的勞動力轉移和錯位。工人需要掌握新技能，并在工作場所中適應功能越來越強大的機器。他們可能不得不從不斷衰退的職業轉向正日益興盛的職業，在某些情況下，甚至需要更換職業。

本次執行簡報借鑒了麥肯錫全球研究院的最新研究成果，探討了工作場所自動化和人工智能的前景和挑戰，并概述了政策制定者，公司和個人需要解決的一些關鍵問題。

1. 人工智能和自動化的加速進程正為企業、經濟和社會創造大量機會

2. 人工智能和自動化將如何影響工作

3. 主要勞動力的轉型和挑戰

4. 需要解決的十件事

人工智能和自動化的加速進程正為企業、經濟和社會創造大量機會

自動化和人工智能并不陌生，但最新的技術進步正在推動機器可以完成的前沿工作。研究表明，社會需要這些能為企業提供價值、促進經濟增長，并在一些最困難的社會挑戰中取得難以想象的突破的進步。

技術進程加速

除了傳統的工業自動化及先進的機器人之外，新一代功能更強大的自動化系統也出現在從道路上的自動駕駛車輛到雜貨店的自動結賬等各種環境中。大部分的進步都是由系統和組件的改進推動的，包括機械、傳感器和軟件。由于機器學習算法變得更加成熟，并且利用計算能力的巨大改善和可用于訓練它們的數據的指數增長，因此人工智能近年來取得了特別大的進步。驚人的突破正頻頻成為頭條，其中許多涉及超出人類能力范圍的計算機視覺、自然語言處理及復雜游戲(例如GO)。

改變企業和促進經濟增長的潛力

這些技術已經在各種產品和服務中產生價值，跨行業的公司在一系列流程中利用它們推薦個性化產品、發現生產中的異常、識別欺詐性交易等等。最新一代人工智能技術的發展(包括解決分類、估算和聚類問題的技術)仍有望帶來更多重大價值。我們對數百個人工智能用例進行的分析發現，部署人工神經網絡的最先進的深度學習技術每年可以賺取高達3.5萬億到5.8萬億美元，或者說是所有分析技術創造價值的40%(見圖表1)。

由于目前老齡化和降低的出生率正在拖累增長，人工智能和自動化技術的部署可以為提升全球經濟和增加全球繁榮做出很大貢獻。勞動生產率增長作為經濟增長的關鍵驅動因素，在許多經濟體中已經放緩，從十年前美國和主要歐洲經濟體的2.4%降至2010年-2014年的平均值0.5%，這是先前繁榮生產力衰退之后2008年金融危機導致的結果。人工智能和自動化有可能扭轉這種下降趨勢：未來十年，生產率增長每年可達2%，其中60%的增長來自數字機遇。

有助于解決若干社會moonshot挑戰的潛力

人工智能也被用于從材料科學到醫學研究和氣候科學的各個領域。將這些技術應用于這些學和那些領域可以幫助解決社會登月計劃的挑戰。例如，蓋辛格的研究人員開發出一種可以將顱內出血的診斷時間減少高達96%的算法。與此同時，喬治華盛頓大學的研究人員正在利用機器學習來更準確地衡量政府間氣候變化專門委員會使用的氣候模型。

在這些技術能夠發揮其對各地經濟和社會利益的潛力之前，挑戰仍然存在。

人工智能和自動化仍面臨挑戰。這些限制部分是技術層面的，例如需要大量的培訓數據，并且難以跨用例“泛化”算法。其他挑戰在于使用人工智能技術。例如，解釋機器學習算法所做出的決策在技術上具有挑戰性，這對于涉及金融借貸或法律應用的用例尤其重要。培訓數據和算法中的潛在偏差，以及數據隱私、惡意使用和安全性都是必須解決的問題。歐洲領先于新的一般數據保護條例，該法規為用戶提供了更多的數據收集和使用權利。

另一種挑戰涉及組織采用這些技術的能力，其中人員、數據可用性、技術和準備程序通常使其變得困難。各部門和各國的采用已經不平衡。金融、汽車和電信行業引領人工智能的采用。在各國中，美國對人工智能的投資在2016年排名第一，為150億至230億美元，其次是亞洲投資80億至120億美元，歐洲落后，投資為30億至40億美元。

人工智能和自動化將如何影響工作

即使人工智能和自動化為企業和社會帶來了好處，我們也需要為工作的重大中斷做好準備。

工人進行的大約過半的活動(不是工作)可以實現自動化