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      麥肯錫最新預測:50%工作被AI取代?時間窗口只剩6年

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      從產業端口來看,遭受最大沖擊的是批發零售業和制造業,而在熱門金融領域里,對人才的需求也會經歷重大變革:「隨著數字化平臺的興起,對懂STEM專業人才的需求將增加。」


      作者:馬里奧;本文來源:公眾號“谷雨星球”(ID:guyujihua2021) 。如果喜歡藍橡樹的文章,請記得要把我們“設為星標”哦

      如果說今年最熱的話題一定是AI,就連諾貝爾獎都「蹭」上了AI的熱度,物理獎和化學獎都頒發給了與AI相關的研究。

      難怪有人評論說:這年頭不跟AI+掛上點鉤,都不好意思說自己身在21世紀。

      身為業內第一批關注AI的教育自媒體,早在幾年前就寫過好幾位科技大佬,當時他們就說投資投的是未來十年世界的模樣,在不久的將來世界將發生范式轉移。

      僅僅幾年后,AI的應用就讓人瞠目結舌。頂級咨詢公司麥肯錫一份最新的報告顯示:

      在2030年至2060年間將會有50%的現有職業被AI取代,中點為2045年,而且與之前的估計相比,加速了大約十年。

      那么,在被聯合國稱為「第四次科技革命」的當下,我們的孩子,到底還能做什么工作呢?


      一、生成式AI取代了誰?

      不久前,麥肯錫全球研究院發布了一份《工作的新未來》的報告。

      該報告聚焦于在AI帶來生產力變革的當下,對哪些工種產生更大的影響,又有哪些職業會更有競爭力,甚至出現人才短缺呢?哪些技能會更受歡迎,哪些技能又幾乎完全不需要了呢?

      該報告關注的2030年以后,正好得以一窺孩子們未來就業環境的究竟,從而來倒推孩子們的培養路徑。

      報告顯示,到了2030年,歐洲27%的崗位和美國30%的崗位將會被生成式AI所取代,影響比我們想象得還要深遠。跟2017年的報告比起來,職業轉型加速了約十年,將徹底影響一代人的職業黃金期。

      投資銀行高盛的報告也顯示,全球勞動力市場可能即將出現重大顛覆,AI會影響相當于3億份全職工作的工作量。在美國和歐洲,三分之二的工作崗位至少在一定程度上可以實現自動化。

      從產業端口來看,遭受最大沖擊的是批發零售業和制造業,而在熱門金融領域里,對人才的需求也會經歷重大變革:「隨著數字化平臺的興起,對懂STEM專業人才的需求將增加。

      早在2016年,花旗集團就發表過類似的預測報告,其預測在2015年至2025年間,30%的銀行業職位會消失,主要是零售業務自動化程度提升造成的。摩根大通則表示,公司需要招募更多的技術員工。


      哪怕是那些不怎么被影響的產業如醫療健康領域,內部崗位需求也有所變化,比如醫療領域里增長的是專業研究人員、醫生和提供情緒價值的護工們,而辦公室支持崗位則會迅速下降。

      有挑戰,自然也是機遇。

      新技術帶來了新崗位的增長,大約有700多萬的新崗位需求被釋放。到底哪些職業更有前景呢?研究顯示,科技進步創新和對生物技術的前沿研究推動了兩類工作需求的顯著增長:

      其一是STEM(科學、技術、工程和數學)高科技產業,其二就是與生物相關的醫療保健和其他高技能領域的工作。

      這跟我們的體感也是相似的,計算機、數學、生物等是現在最火的三大類學科,而相對重復性的行政管理、客服、公共服務、藝術管理、教育管理等等大多會被取代,這些工作由生成式AI來處理,效率更高。

      不難發現,不被取代的工作大多是硬核技術類,而文科生所對口的工作則很危險。

      這也正好驗證了文科無用論越演越烈。那么,理科生就高枕無憂了,文科生就此沒落了嗎?


      二、五種技能的分類

      與其說文科沒用了,不如說現有學科分類是為了適應工業化的需求,而在AI時代里,文理科的分類已經是職場所需要的技能,已經從單一學科變成基于人為中心的「跨學科」了。

      就像麥肯錫提到的那樣:在未來的職場格局里,無數工作崗位將被重新定義和分配。

      跳出學科的范疇,從就業端來看,麥肯錫將工作技能分為了五大類,每一個工種都會涉及到這五個技能,不管讀什么學科,只要具備了相應的技能,在AI時代就可以「暢通無阻」。

      技能一:技術技能

      該技能涉及高級數據分析和數學、IT、編程、科研開發、工程等,也就是我們常說的STEM能力。

      需求大幅增長,尤其是在AI時代,任何工種都需要有懂行的技術人才來維系智能系統,且會需要更多人才推動技術進步。

      根據在美國讀大學的朋友告訴我,不管讀什么學科的同學,如電影,藝術,哲學,還是商科等,基本都會修讀一門編程,就跟剛開始有電腦一樣要會打字一樣,這已經成為了剛需。


      技能二:社會和情感技能

      該技能涉及適應力、持續學習、高級溝通與談判、創業精神和主動性、人際交往技能和同理心、領導和管理、教學和培訓。

      如果說技術技能是「理科技能」,那么該技能就是所謂的「文科技能」,也是「新寵」技能。為何會有這樣的變化呢?

      麥肯錫報告也給出了答案:人工智能時代,人需要更像人,人更需要展現人際同理心和領導能力。不管在什么崗位上,這些技能都顯得尤為關鍵,比如當AI醫生已經能給出基本診斷時,甚至能超過大部分初級醫生時,那么人類醫生不僅需要醫療技術,還需要能夠理解和關懷患者的情感需求。

      德意志銀行首席執行官曾經發出過警告:當機器人接管工作后,數量龐大的銀行員工將失業,尤其是「銀行里那些像算盤一樣工作的會計師們,在銀行里,有些人像機器人一樣從事機械性的工作,以后我們會讓機器人像人類一樣行動。」

      而這個技能是需要長期浸潤從小培養,卻也是許多看重短期快速結果的雞娃家長常常會忽視的。


      技能三:體力和手動技能

      該技能涉及工藝和技術技能、精細操作技能、一般設備操作和導航、一般設備維修和機械技能、粗略操作技能和力量、檢查和監控。

      該技能需求基于穩定。一方面機器人仍難以模仿人類的精細手工動作,尤其是在涉及到微小物體時候,仍需要時間突破。但是另一方面,大型生產的自動化將會減少這部分的需求。

      技能四:高級認知技能

      該技能涉及高級讀寫技能、復雜信息處理與解釋、創造力、批判性思維和決策、項目管理、定量和統計技能。

      這部分技能有所復雜,簡單來說,創造力的需求依然在高位,預計將增加12%。未來需要更多的創意人才。但是對于那些撰寫、分析、文字處理等高級技能工作的需求將減少。

      而這也是對于大部分人影響最大的一個變化,如果沒有發展出技能一和技能二,那么大批坐辦公室的「白領」將失業,現在看似穩定的工作也將會被AI取代。


      技能五:基本認知技能

      這項技能涉及基本數據輸入和處理、基本溝通技能。毋庸置疑,該技能將迅速減少,被AI所取代。如曾經需要一整天才能完成的報表處理,現在只需幾分鐘就能由AI自動完成。

      由此,可以得出結論:未來的人才將需要結合先進的技術技能和強大的社交和情感能力。

      簡而言之,預計到2030年,想成為職業的香餑餑,要不就成為技術人才,要不就是有著高階認知和社會情感功能。

      別小瞧了后者,麥肯錫數據顯示,大約40%的高管們說缺乏軟性技能的員工成為他們面臨的重大挑戰。

      三 、人工智能的四個維度

      為什么AI的影響這么大呢?

      國際貨幣組織IMF的一項報告顯示,全球近40%的就業將受到人工智能的影響,而從歷史上看,自動化和信息技術往往會影響常規性任務,但人工智能有所不同的一點是,它能夠影響高技能工作。

      換句話說,就是拼了命考上大學換了個學歷想去從事的「白領工作」。

      高盛的《人工智能對經濟增長的潛在大規模影響》就提到:在美國,文職工作中可以自動化的任務比例最高,為46%,其次是法律工作,為44%,建筑和工程中的任務為37%。生命、物理和社會科學領域緊隨其后,為36%,商業和金融業務以35%位居前五。

      IMF也提到,在發達經濟體,大約60%的工作崗位可能受到人工智能的影響,而在新興市場和低收入國家,受到人工智能影響的工作崗位預計分別占40%和26%。


      在受影響的工作崗位中,有一半是被取代,但約有一半可能受益于人工智能集成,從而提高生產力。制約因素有兩類,一類是年齡影響:越年輕的勞動者越有可能利用AI的相關機會,一類則是收入影響:越是高收入人群越有機會利用AI。

      到底什么是人工智能?全球職業發展平臺LinkedIn在《全球AI領域人才報告》里給出了一個解釋:AI就是人類思維的容器。

      這幾十年來在四個維度不斷發展:計算智能、感知智能、理解智能、自我行動智能。而從弱智能到強智能,將是一個極其漫長的過程。

      教育最難的事情,就是舊的上一代去教未來的下一代。


      在這個快速變革的時代里,我們與孩子們之間的代溝,可能是馬里亞納海溝。

      我曾經聽一個05后聊到,兩三歲還沒用過電子產品的人類,百年后就是互聯網歷史上的「史前人類」,我笑著說這不就是指的是我們嗎?

      舉個最簡單的例子,就像對于新世代來說,線下物理世界和線上虛擬世界早已經是密不可分、同樣重要的棲息之地,甚至線上比線下世界更加重要。而AI也是線上世界里最為重要的存在。

      對于父母來說,不斷革新自己的認知越來越重要,哪怕面對AI的沖擊,既要調整現有教育的策略,也要不過度焦慮孩子被落下,就像LinkedIn在報告里寫的一句我很喜歡的話一樣:

      至今為此,人工智能不是一個跟我們在賽道里搶工作的主體,而是一種能為之所用的能力。


      本文授權轉載自“谷雨星球”,邀你一起做內卷下的教育長期主義者。

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