靠AI轉型、台灣企業只剩10年準備 - 工程師
By Annie
at 2018-02-08T13:39
at 2018-02-08T13:39
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[情報] 靠AI轉型、台灣企業只剩10年準備
http://bit.ly/2nKl8x4
資誠聯合會計師事務所(PwC)發布「AI機器人真的會偷走我們的工作嗎?自動化對工作
之潛在影響」研究報告,分析全球29國超過20萬名勞工工作任務和技術,就不同性別、年
齡與教育程度,評估自動化在西元2030年可能對各產業勞工的潛在衝擊。
因應人工智慧(AI)發展帶來的自動化趨勢,台灣僅有10年時間可準備,政府、企業、工
會和其他組織,都須增加投資教育和技能,以幫助勞工在職涯中適應技術變革。另外也很
重要的是,工作的總需求水平必須保持在高水位,以便創造新的就業機會。例如,可透過
增加公共和私人基礎設施,投資在交通和住宅等領域。
報告指出,自動化對工作帶來的衝擊分為三波,第一波是演算法衝擊,第二波是增強效益
帶來的衝擊,第三波是自主化衝擊。
首先,演算法的衝擊已在進行,主要是透過自動化分析結構化的數據,及執行簡單的數位
工作。據報告指出,這波創新浪潮可能會在2020年代早期到來。
增強效益帶來的衝擊也已在進行中,但到2020年代晚期才會成熟。這波重點是重複性工作
和資訊交換自動化,及空中無人機、倉儲機器人和半自動車輛進一步發展。
最後一波的自主化衝擊,到2030年代中期逐漸成熟。報告指出,AI將越來越能分析多個來
源的數據,並在沒有或極少人為干預情況下做出決策並採取行動,例如完全自主的無人駕
駛車輛可大規模運行。
報告提及,到2030年代中期,現有工作高度可能被自動化取代的比率,將因不同國家而異
。在東亞和北歐的平均教育程度相對較高的經濟體中,估計只有20%到25%左右。不過,東
歐經濟體的工業生產更容易自動化,可能有40%以上的工作會被機器人取代。
各個產業工作受自動化影響的差異很大,工作高度可能被自動化取代的比率最高三名依序
是運輸與倉儲業(52%)、製造業(45%)和建築業(38%);最低的是教育業,僅有8%;次低的
是人類健康與社會工作(21%)。
PWC表示,雖然自動化可能造成某些工作被機器人取代,但自動化的新技術將帶來更大和
更富裕經濟,可望創造新就業機會,且新的就業機會很可能會超出被機器人取代的工作。
從數位革命發展至今,甚至到2030年代,自動化都不至於導致大規模技術失業。
AI技術每天都變得越來越複雜,企業需要了解未來在何時何地可能受影響,提早了解自動
化帶來的風險和機會並預作準備。
http://bit.ly/2nKl8x4
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http://bit.ly/2nKl8x4
資誠聯合會計師事務所(PwC)發布「AI機器人真的會偷走我們的工作嗎?自動化對工作
之潛在影響」研究報告,分析全球29國超過20萬名勞工工作任務和技術,就不同性別、年
齡與教育程度,評估自動化在西元2030年可能對各產業勞工的潛在衝擊。
因應人工智慧(AI)發展帶來的自動化趨勢,台灣僅有10年時間可準備,政府、企業、工
會和其他組織,都須增加投資教育和技能,以幫助勞工在職涯中適應技術變革。另外也很
重要的是,工作的總需求水平必須保持在高水位,以便創造新的就業機會。例如,可透過
增加公共和私人基礎設施,投資在交通和住宅等領域。
報告指出,自動化對工作帶來的衝擊分為三波,第一波是演算法衝擊,第二波是增強效益
帶來的衝擊,第三波是自主化衝擊。
首先,演算法的衝擊已在進行,主要是透過自動化分析結構化的數據,及執行簡單的數位
工作。據報告指出,這波創新浪潮可能會在2020年代早期到來。
增強效益帶來的衝擊也已在進行中,但到2020年代晚期才會成熟。這波重點是重複性工作
和資訊交換自動化,及空中無人機、倉儲機器人和半自動車輛進一步發展。
最後一波的自主化衝擊,到2030年代中期逐漸成熟。報告指出,AI將越來越能分析多個來
源的數據,並在沒有或極少人為干預情況下做出決策並採取行動,例如完全自主的無人駕
駛車輛可大規模運行。
報告提及,到2030年代中期,現有工作高度可能被自動化取代的比率,將因不同國家而異
。在東亞和北歐的平均教育程度相對較高的經濟體中,估計只有20%到25%左右。不過,東
歐經濟體的工業生產更容易自動化,可能有40%以上的工作會被機器人取代。
各個產業工作受自動化影響的差異很大,工作高度可能被自動化取代的比率最高三名依序
是運輸與倉儲業(52%)、製造業(45%)和建築業(38%);最低的是教育業,僅有8%;次低的
是人類健康與社會工作(21%)。
PWC表示,雖然自動化可能造成某些工作被機器人取代,但自動化的新技術將帶來更大和
更富裕經濟,可望創造新就業機會,且新的就業機會很可能會超出被機器人取代的工作。
從數位革命發展至今,甚至到2030年代,自動化都不至於導致大規模技術失業。
AI技術每天都變得越來越複雜,企業需要了解未來在何時何地可能受影響,提早了解自動
化帶來的風險和機會並預作準備。
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