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·技术支持分类 ·人类工作自动化调查:教师最难被机器人取代
常见问题

    近日,《福布斯》联合市场调查公司麦肯锡和合伙人对美国超过2000种工作进行调查,研究这些工作在当下和未来实施自动化,也就是用机器来取代人的可能性。

  根据调查结果显示,只从技术层面来讲,可控制环境中的体力劳动岗位是最有可能被取代的,而管理岗位是最不可能被取代的。但值得注意的是,对于一个岗位的人员选择,管理人员要考虑的不仅仅是技术是否达标,还要考虑成本、效益、客户接受度等诸多要素,这就为将来自动化的实行添加了一些阻碍。

  红色部分越多,红色颜色越深,代表被取代的可能性最低

  体力劳动最吃香

  根据上图显示,体力劳动岗位是最令机器人吃香的。在美国,工作时间的近五分之一是关于体力劳动或者在可预测的环境中操作机器的,而根据国家发达程度来判断,这个数值在其他国家只会更高。而在这些工作中,又有四分之三的工作是可以被机器人取代,尤其是制造业和餐饮服务业。

  制造业和餐饮服务业多为重复性达到90%以上的工作内容。人类做这些工作一般需要进行排班制度,并且还要安排法定节假日,而机器人充一次电一般可以续航十几个小时,这已经达到了工作时间的要求,此外,除了省去工资这一笔开销,机器人还可以将一些零碎、闲暇的时间充分利用,从而工作效率就会比人类要高出很多。相信这是很多商人喜闻乐见的。

    别以为只有单纯的体力劳动才会被取代,事实证明,数据搜集和处理也是可以实现自动化的。不管是办公室小白领,还是管理层精英,他们每天至少会有30%以上的时间被用于数据搜集和处理,这是一件非常耗时间和脑力的琐碎工作。如果以来做这一部分的工作,这将大大提升人类的工作效率,比如房地产经纪人,在有了机器人的帮助下,他们可以花更多的时间来为客户提供建议。

  最不可取代的岗位是教师

  根据《福布斯》对2000种工作的调查显示,以目前的,最难进行自动化的工作是设计管理和人才培养(自动化潜力为9%),其次是需要用专业知识进行决策、计划和创意的工作(自动化潜力18%),以及与客户、供应商和其他股东进行沟通的工作(自动化潜力20%)。这些工作都有一个共同点:经验和资历,具体的工作内容包括写代码、设计菜单、写促销材料,或者是为消费者提供建议等等。

  这些工作的自动化潜力已经很低了,而“教师”这一职业由于需要一些深度的专业知识和复杂的人际互动,就更是其中的佼佼者。

  对于此项调查结果,或许会有人拿之前的一些事实进行反驳,比如机器人“Pepper”。不可否认,软银机器人的确完成了自己在英国伦敦设计与工程大学的技术学院的首堂教学,但是这堂课教的实际效果如何,这就无从知晓了。而我国江西省九江学院此前也采用过机器人老师,用于教授理论基础知识,在实际教学过程中,机器人只相当于制造者张广顺的一个“分身”,并且只能单向的向学生教授知识,具体的理解还是得靠台下的张广顺来进行额外指导,就单从效率来讲,这样的教学方式未免使教学效果大大降低。

  因而,在教师这一岗位上,目前的机器人只能担当一些辅助作用,短期之内也不会有太大的变动。

  可自动化不代表会自动化

江西11选5  文章一开始就提过了,根据这份调查结果,如果单单只是考虑技术层面的话,很多岗位都能够被机器人所取代。而作为一个成功的商人,所要考虑的不能仅限于单纯的技术层面,还要来考虑到成本、利润、竞争性以及客户的接受程度。

  比如说成本和利润,一个人类厨师可以以10美元的时薪做出领客人满意的食物,从而吸引新老客户的视线,在行业中脱颖而出;而一个机器人厨师虽不用付时薪,却价格高昂,且不一定就能做出符合客人口味的食物,若因此而流失客源,这就有点得不偿失了。对此,相信没有人会突然脑抽风选择机器人的,除非机器人的厨艺水平真的够高。

  再比如说客户的接受程度。以疗养院为例,住进这里的大多只是为了安享晚年的老者,众所周知,老人说话一般都是比较啰嗦的,他们期盼有人听自己讲以前的事情,更希望有人能跟自己说话、交流,因此,作为看护人员,必须具备细心、耐心、人情味和高情商等素质,而机器人并不能做到这些,它们没有自己的思想,语言的表达上也没有丰富的感情,显得很是生硬,并不能与神经脆弱、敏感的老人一起进行美好的交流。

  综上所述,自动化或许是未来的必然趋势,一些工作也可以完全被机器人代替,但出于利益追求以及人道主义等因素的干扰,有些工作是必然要留给人类的。

  另辟蹊径寻求发展

  根据调查结果,以现有的技术条件,虽然只有5%的职业可以被完全的自动化,但是如果从人类工作内容上看,有45%都是可以被自动化的,并且在所有的职业中,约60%的岗位中近30%的工作内容是可以被自动化的,而这些数值在将来只会增加的更快。

  既然有些工作必定会被机器人所取代,那人们的忧虑也就有存在的道理了。但是,大多人只关注于自己现有的工作,从而在眼界上产生了一定的局限性。正确的做法应该是“开源”,不要把鸡蛋放在一个篮子里,而是广泛撒网,努力提高自己的整体素质。

  未来随着机器人的大量生产与投入使用,必然会衍生出一系列新的职业岗位,如果自己在将来一定会失业,那就不妨将自己的技能与知识往人工智能方向多多靠拢。

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