如何在未来人工智能时代生存下去？活到老，学到老！

作者 | Jacques Bughin、Susan Lund、Eric Hazan 译者 | Sambodhi 编辑 | Debra AI 前线导读：随着人工智能的普及，是不是意味着将有更多人因此失去饭碗呢？不错，人工智能对就业的冲击确实正在发生，但被取代的主要是重复性的工作，主要是那种程式化、重复性、依靠反复操作实现的熟练工种等。面对未来人工智能的挑战，人类未来工作机会也未必就是一片黑暗的。其实，人工智能在改变我们工作方式的同时，也为我们创造了新机会。雅典的 Solon（前 638——前 559）曾说过“活到老，学到老”，这句名言曾被法国启蒙家卢俊、中国政治家周恩来等引用，其实，这句话也适用于未来的人工智能时代下的员工。

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法国总统马克龙召集许多硅谷首席执行官们，在巴黎举行了 VivaTech 大会，旨在展示技术“好的”一面。我们的研究强调了其中的一些优势，特别是自动化和人工智能可以为经济带来的生产力和绩效增长的收益——如果这些技术用来解决诸如抗击疾病和应对气候变化等重大问题，那么这些收益将会更广泛地惠及社会。但我们也要注意到，有一些关键挑战需要克服。其中最重要的是：在未来，我们在工作中需要的技能将会发生的巨大转变。

为了了解这些变化有多大，我们最新的研究分析了 800 多个职业中个人工作活动的技能要求，以检验劳动力在当今 25 项核心技能上花费的时间。然后，我们估计，随着自动化和人工技术在工作场所的应用部署，到 2030 年，这些技能需求可能会发生多大程度的变化。我们还对 7 个国家的 3000 多名商界领袖进行了详细调查，基本上我们的量化研究结果得到了证实。我们将这 25 种技能分为五类：身体技能和手工技能（目前是最大的类别）、基本认知技能、高级认知技能、社交技能和情感技能，以及技术技能（目前是最小的类别）。

调查结果凸显了劳动力、经济和社会福利方面所面临的重大挑战。在其他优先事项中，显示了为大多数将受到自动化影响的员工实施大规模再培训计划的紧迫性——而这些计划目前非常缺乏。

技能的转变并不是什么新事物：我们已经目睹了从体能任务到认知任务的转变，最近又转向了数字技能。但是，即将到来的劳动力技能的转变将会是大规模的。为了给读者一种直观的感觉，可以这样描述：超过三分之一的员工可能需要在 2030 年之前调整他们的技能组合，这个数字是在我们的一些场景下因自动化而失业的人数的两倍还多，因此，终身学习新技能对所有人而言至关重要。随着人工智能的出现，基本的认知技能（如阅读和基本计算）将不足以满足许多工作需求，根据我们的分析，到 2030 年，对高级技术技能（如编码和编程等）的需求将上升 55%。

对社会和情感技能（包括主动参与和领导力）的需求也将急剧上升：24%。在较高的认知技能中，创造力、复杂信息和解决问题的能力也将变得更为重要。这些技能通常被视为“软”技能，而学校和教育系统一般不会传授这些技能。然而，在一个更加自动化的未来，当机器能够承担更多的机械任务时，这些技能将变得越来越重要：正因为机器仍远不能提供专业知识和指导，或者管理复杂的关系。

虽然很多人担心自动化会减少人们的就业机会，但我们要注意到，人工智能的普及是需要时间的。对基本的认知技能以及身体和手工技能的需求并不会消失。事实上，身体和手工技能仍然将是许多国家按工作时间计算的最大的技能类别，但在各国的重要程度不同。例如，在英法两国，手工技能将被社交和情感技能的需求所取代，而在德国，更高的认知技能将成为优势。这些国家之所以存在差异是因为各个国家不同行业组合的结果，这反过来又影响了经济体的自动化潜力和未来的技能组合。虽然我们的估计是基于当今各个部门和国家的自动化的潜力，但这可能取决于企业、部门和国家采用人工智能的速度和热情。显然，中国正在迅速成为人工智能领域的领军者，在人工智能投资方面，亚洲整体上领先于欧洲。

我们认为再培训是未来十年的当务之急。这不仅对处于第一线的公司，而且对教育机构、行业和劳工团体、慈善家，当然还有政策制定者来说都是一个挑战，他们需要找到新的方式来激励人力资本投资。

对部分公司而言，这些转变是自动化面临的更大挑战的一部分，需要彻底反思如何在公司内部组织工作——包括战略性劳动力可能需要什么，以及如何着手实现它们。在我们的研究中，我们发现一些专注于再培训的公司，要么是内部培训（如德国的 SAP）；要么是像 AT&T 一样，与外部教育机构合作。总体而言，我们的调查表明，欧洲公司更有可能通过专注再培训来满足新自动化时代的未来员工的需求，而美国公司则更愿意接受新员工。所有这一切的起点都将是一种思维模式的改变，公司试图通过他们提供持续学习选择的能力来衡量未来的成功。

技能转变不仅是一种挑战，也是一种机遇。如果企业和社会能够为员工提供所需的新技能，那么从生产率的提高、工资的上涨和繁荣程度的提高来看，这方面的好处将是巨大的。M·Macron 关于科技是一种善力的观点将成为自我实现的预言。相反，如果不能解决这些不断变化的技能需求，可能会加剧收入两极分化，加剧政治和社会紧张局势。风险很高，但我们已经看到了需要做的事情的轮廓——我们还有一点时间来解决问题。

原文链接：

https://hbr.org/2018/05/automation-will-make-lifelong-learning-a-necessary-part-of-work

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