なぜインテリジェントマシンは世界の半分無職を残すことはありません

なぜインテリジェントマシンは世界の半分無職を残すことはありません

インテリジェントマシンは、かつては人間によって行われていた仕事の一部には適しています。 

人騒がせヘッドライン 今週は人工知能(AI)が私たちの半分を仕事から救うと主張しています。

これらの見出しは、 いくつかのコメントからの抜粋 Rice Universityのコンピュータ科学者、Moshe Vardi氏は週末に、30年の間にマシンが人間ができるほとんどの仕事をすることができるようになったときに、社会が何をするのかと尋ねました。

相変わらず、現実はセンセーショナルな見出しよりもはるかに微妙である可能性が高いです。

この地域で最も詳細な研究はオックスフォードマーティン学校から9月2013で出てきました。 このレポート 米国の雇用の47%が自動化の脅威にさらされていると予測した。 他の国でも同様の研究が行われ、同様の結論に至った。

今、私はオックスフォードレポートに体質に合わないだろうがたくさんあり​​ます。 しかし、ここでの議論のために、ちょうどレポートが正しい瞬間を仮定しましょう​​。

この前提があっても、私たちの半数は30年内に失業すると結論づけることはできません。 オックスフォードのレポートは、今後数十年間に自動化可能な職種の数を推定しただけです。 これが47%失業につながっていない理由はたくさんあります。

我々はまだ仕事上の人間が欲しいです

このレポートは、単に自動化の影響を受けやすいジョブの数を推定しただけです。 これらの職務の一部は、経済的、社会的、技術的およびその他の理由により、実際には自動化されません。

たとえば、今日の航空会社パイロットの仕事をかなり自動化することができます。 実際、ほとんどの場合、コンピュータがあなたの飛行機を飛行しています。 しかし、社会は、彼らがほとんどの時間、自分のiPadをちょうど読んでいるとしても、パイロットを乗せているという安心感を求め続けるだろう。

第2の例として、Oxfordの報告書は、自転車修理業者が自動化される可能性が94%であることを示しています。 しかし、この仕事を自動化するのは非常に高価で困難である可能性が高いため、そうすることは経済的ではありません。

我々はまた、技術が作成するすべての新規雇用を検討する必要があります。 例えば、我々は、任意のより多くのプリンタに設定タイプを採用していません。 しかし、我々は、Webページを作り、デジタル同等で、より多くの人を雇用して行います。

もちろん、あなたがプリンタであり、あなたの仕事が破壊されているならば、あなたが適切に教育されていれば、これらの新しい業界の1つに自分自身を置き換えることができます。

これらのジョブの一部は、部分的に自動化され、自動化は、実際に仕事をする人の能力を強化します。 例えば、オックスフォードのレポートが自動化されるumpiringまたは審判の98%の機会を与えてくれます。 しかし、我々は、彼らがより自分の仕事をするために技術を使用している場合でも、将来的には同じように多くのない場合より審判と審判を持っている可能性があります。

オートメーションは雇用を創出できる

実際には、 米国労働省は予測します 我々は今後10年間で審判と審判で5%の増加が表示されますことを。

地球科学者が自動化されるためにオックスフォードレポートは63%のチャンスを与えます。 しかし、自動化は、より多くの地球科学を行うために地球科学を許可する可能性が高いです。

確かに、 米国労働省は実際に予測している 私たちは地球の漸減資源の多くを作るしようとして、次の十年は、地球科学者の数は10%の増加が表示されます。

また、週労働は、今後数十年の間にどのように変化するかを検討する必要があります。 先進国のほとんどの国は、産業革命の開始以来、大幅週間の減少あたりの勤務時間数を見てきました。

米国では、 平均週労働 60時から33時までに減少しています。 他の先進国はさらに低い。 ドイツ人は週に26時間しか働かない。 これらの傾向が続く場合は、これらの紛失した時間を置き換えるために、より多くの雇用を創出する必要があります。

私の見解では、それは私たちの多くは、実際に数十年の時間で失業者になる方法を任意の確実に予測することは難しいですが、私はそれが私たちの半分になることを非常に懐疑的。 私たちは%の失業率を50ことを得る前に、社会はよく分解するであろう。

私の推測では、この予測の最大半分、最大で25%になるでしょう。 それにもかかわらず、これは大きな変化であり、今日のために計画を立てて緩和する必要があります。

著者について

Toby Walsh、AI教授、Data61最適化研究グループ研究グループリーダー

この記事はもともと会話に登場しました

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