로보칼립스? 그렇지 않다고 생각합니다.

Robocalypse의 예측은 어디에나 있습니다. "로봇이 일자리 경쟁에서 승리하고 있다", The New York Times 헤드라인 이는 작업장 자동화를 전 세계 독재자의 부상과 연결시켰습니다. Elon Musk는 "로봇은 우리보다 모든 것을 잘 할 것"이라고 경고합니다. 한편으로 미국인의 72%는 자동화된 미래에 대해 걱정하고 있습니다(Pew). 반면에 미국 근로자의 94%는 로봇이 자신의 일을 대신할 것이라고 생각하지 않습니다(NPR).

부정, 두려움(합리적이든 비합리적이든), 또는 단지 혼란스러운 이러한 불안정한 태도는 이해할 수 있습니다. 4 물리적 세계와 디지털 세계의 결합인 산업 혁명은 이전 세 가지보다 훨씬 더 파괴적입니다. 인간의 힘줄을 대체했습니다. 자동화와 함께. 네 번째는 인간의 두뇌를 대체하는 것입니다. 인공 지능, 기계 학습, 분석, 스마트 하드웨어 및 로봇과 같은 디지털 자동화는 우리가 항상 숙련된 인간의 직업으로 간주했던 일을 곧 수행할 것입니다.

우리는 로봇을 두려워해야합니까? 단기적으로는 Morgan Stanley의 수석 글로벌 전략가인 Ruchir Sharma가 "로봇이 제때에 오고 있다"는 말에 동의합니다. 로봇은 우리의 일자리를 빼앗지 않습니다. 실제로 전 세계 노동력의 고령화로 인해 인재가 크게 부족합니다. 인간이 하기에는 충분하지 않은 작업을 수행하려면 로봇이 필요합니다.

단기적으로는 충분하지 않습니다. 로봇은 아직 나타나지 않았습니다. (그리고 가치 기준으로 세계 로봇의 70%는 자동차라는 한 산업에 집중되어 있습니다.)

로봇을 공상과학 괴물이 아니라 단순히 디지털 자동화의 물리적 인터페이스로 생각한다면 많은 전문가들이 자동화가 부유한 엘리트뿐만 아니라 많은 사람들을 위한 더 나은 미래를 만들 것이라고 기대하는 이유를 이해할 수 있습니다.

바로 지금, 우리는 많은 사람들에게 좋게 느껴지지 않는 파괴적인 초기 단계에 있습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 지능형 자동화가 "전기의 출현만큼 혁명적"인 일자리가 풍부하고 역동적인 새로운 경제를 창출할 수 있다는 Progressive Policy Institute의 최근 예측에 동의합니다.

디지털 자동화는 효율성 향상에만 국한되지 않으며 이는 실제로 일자리를 앗아갈 것입니다. 새로운 제품과 서비스를 상상하고 제공하는 데 있어 완전히 새로운 수준의 유연성, 민첩성, 맞춤화를 창출하기 위해 인간의 재능을 강화하는 것입니다. 이는 더 많은 사람들에게 더 많은 보상을 주는 직업과 향상된 삶의 질을 제공하는 정확한 기능입니다.

이 순간 – 4 초창기 산업 혁명 – 미지의 것에 대한 두려움이 세상의 꾸준한 혁신으로 자리 잡은 전기 시대의 초기와 같습니다. 그 당시 모든 것이 전기화되었던 것처럼 오늘날 우리는 세상의 모든 것에 디지털 인텔리전스를 추가하는 과정에 있습니다. Wired의 Kevin Kelly는 다음과 같이 말했습니다. , 이제 인식할 것입니다. .”

그리고 전기와 마찬가지로 지능형 자동화는 세계 경제와 우리 문명 전체를 변화시키면서 불길한 미스터리에서 평범한 일상의 조력자로 진화할 것입니다.

지능형 자동화는 얼마나 많은 일자리를 파괴하거나 창출할 것입니까? 전문가의 의견은 한마디로 매우 다양합니다. 가장 일반적으로 인용되는 음수는 다음 세 곳에서 나옵니다. OECD 연구에 따르면 조직의 21개 회원국에서 9%의 일자리가 자동화 가능합니다. 2017년 McKinsey 보고서에 따르면 2030년까지 전 세계적으로 4억에서 8억 개의 일자리가 자동화될 수 있다고 합니다.

긍정적인 측면에서, 런던 경제대 노동 교수인 Alan Manning과 같은 일부 전문가들은 지능형 자동화가 고용에 전혀 영향을 미치지 않을 것이라고 믿습니다. 연구 회사 Forrester는 향후 10년 동안 거의 1,500만 개의 새로운 미국 일자리가 창출될 것으로 예상합니다. Center for the Future of Work는 지능형 자동화가 1,900만 명의 미국 근로자를 대체하고 2,100만 개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 예측합니다.

나는 낙관적인 경향이 있습니다. 무엇보다도 디지털 자동화는 21 ^st 기간 동안 임금과 번영을 가로막는 생산성 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 세기. 미국의 예:지난 10년 동안 물리적 미국 민간 부문 고용의 75%를 차지하는 산업(제조, 에너지, 운송, 기반 시설, 유틸리티)은 연 0.7%라는 미미한 성장률로 성장했습니다. 대조적으로 지능적으로 자동화된 디지털 미국 민간 근로자의 25%를 고용하고 있는 산업은 해당 기간 동안 연평균 2.7%의 성장률을 보였습니다.

이제 좋은 소식이 있습니다. 지능형 디지털 자동화가 물리적 산업에 오고 있다는 것입니다. 직장에서 매일 봅니다. 변혁적 자동화는 1990년대에 컴퓨터 네트워킹이 산업 생산성, 성장 및 번영을 가속화한 것과 같은 방식으로 향후 몇 년 동안 경제 전반의 생산성과 성장을 디지털 산업 수준으로 높일 수 있습니다.

프로그레시브 정책 연구소(Progressive Policy Institute)에 따르면 자동화가 미국 경제를 디지털의 연간 성장률 2.7%로 가속화하면 직원 급여는 8조 6000억 달러, 정부 수입은 3조 9000억 달러가 추가될 것이라고 합니다.

이러한 경제 급증은 친숙한 해안 지역뿐만 아니라 전자 상거래 고용(창고, 보관, 주문 처리)의 증가가 이미 주의 경제를 향상시키고 있는 켄터키와 같은 지역으로 확대될 것입니다.

그리고 거의 4조 달러에 달하는 추가 정부 수입은 자동화로 인해 실직한 사람들뿐만 아니라 현재 채워지지 않은 600만 개의 일자리를 채우기 위해 즉각적인 교육, 재교육 및 배치 서비스가 필요한 근로자를 위한 효과적인 재교육 및 지원 사회 프로그램에 사용될 수 있습니다. 사람들이 그것을 할 수 있는 기술이 부족하거나 일자리가 있다는 인식이 없기 때문입니다.

자동화된 4 의 이점을 최대한 활용하려면 무엇이 필요합니까? 산업 혁명은 국가별 교육 및 사회 정책의 준비입니다. 불길하게도 저는 세계를 여행하면서 미래의 직업에 대한 준비를 열망하는 국가들에서도 정책 준비가 보편적으로 부족하다는 것을 알게 되었습니다. 모든 국가는 정부, 산업 및 교육 분야의 지도자들 사이에 보다 폭넓은 계획 참여가 필요합니다.

자동화된 미래를 위한 교육은 3R 및 STEM을 넘어서 사람들이 미래의 변화를 탐색하고 로봇이 대체할 수 없는 고유한 인간 기술을 사용하여 계속 고용할 수 있도록 하는 기술을 포함해야 합니다. 그리고 상황 변화에 따라 적응합니다. 기계가 인간의 지능인 "HUMINT"를 대체하려면 오랜 시간이 걸릴 것입니다.

사회 정책에서 국가는 보장된 소득에서 이동식 건강 보험, 소득 지원 및 평생 학습을 결합하여 근로자를 이동시키는 덴마크의 "유연안정성(flexicurity)"과 같은 포괄적인 접근 방식에 이르기까지 모든 것을 고려하여 고통스럽고 정치적으로 폭발적인 인적 혼란을 방지해야 합니다. 쓸모없는 오래된 직업에서 더 보람있는 새로운 직업으로 유연하게. (Pew에 따르면 이것은 스칸디나비아 유토피아처럼 들리지 않습니다. 대다수의 미국인이 유사한 프로그램을 지원합니다.)

우리의 인간적인 충동("일자리 구하기"를 위해 진보에 맞서 싸우는 것)은 연민스러워 보일 수 있지만 잘못된 행동입니다. 지금 우리는 사람들이 할 수 없는 일을 하기 위해 로봇이 필요합니다. 장기적으로, 인위적으로 혁신을 방해하거나 연기하는 것은 일자리를 구하지 못할 뿐 아니라 더럽거나 위험하거나 비하하지 않는 더 보람 있고 더 많은 급여를 받는 작업의 개발을 포함하여 자동화의 이점을 지연시킬 뿐입니다. 자동화는 기술이 점점 더 적응함에 따라 인간이 기술에 적응하는 노력을 멈출 수 있게 해줍니다.

근본적인 문제는 디지털 자동화가 필요한 작업이 아니라는 것입니다. 하지만 더 나은 작업, 더 나은 작업은 함께 할 것입니다. 인간. 자동화의 요소는 인간의 재능을 향상시켜 광범위한 혁신과 더 큰 풍요를 제공하는 더 똑똑하고, 더 인간적이며, 더 깨끗하고, 더 공감하는 세상을 구축할 수 있는 도구일 뿐입니다.

현재 전 세계적으로 우리의 주요 과제는 국가 정책을 최대한 빨리 개발하고 구현하여 모든 국가가 4 의 부를 수확할 준비가 되도록 하는 것입니다. 산업 혁명, 로봇 포함. 로보칼립스? 아닌 것 같아요.