经济学家担心的工作自从自动化开始改变美国工厂在20世纪中期。现在人工智能,工商正站在边缘的也许有史以来最大的冲进自动化,并把哲学的问题。什么会改变日常的方式完成工作,明天的工人需要什么?gydF4y2Ba

首先,gydF4y2Ba专家们仍然没有协议gydF4y2Ba究竟有多少就业还是可以被自动化。但即使撇开我们失去或者获得多少就业岗位,明确的是,就业和劳动的概念现在比以前更在不断变化。工作不会很快消失,但是它将继续改变迅速,变化往往会发生在基本得到这五个方面等等。gydF4y2Ba

1. 对于一些工作,创造力和解决问题将取代无用功。gydF4y2Ba

大多数人的工作在今天的劳动力是一个融合的任务,而且在许多位置,至少有一个人工任务,可以自动化。无论是倔强的电子表格或单调的手动条形码扫描,这些任务是第一批被淘汰的自动化。转变将是丰富的但可能是百利无一害的。这是因为,与更多的重复工作自动化,员工可能会最终承担角色的解决问题的能力和创造力。gydF4y2Ba

与自助式商店,例如,收银员的工作往往转向客户服务和支持的角色,而在仓库自动化库存控制可以更关注效率和准确性。制造商现在可以大宗订单gydF4y2Ba定制的电气附件等部分gydF4y2Ba在几分钟内,消除生产过程中成本和不必要的步骤。因此,尽管它可能创建一些中断如何构建职责和职位,结果有望更和创造性的工作。gydF4y2Ba

1. 高技能和低技能的工作需求将会增加。gydF4y2Ba

美国经济gydF4y2Ba有大量的需求高技能工作吗gydF4y2Ba在医疗和工程等领域。同时,有许多人工智能仍然不擅长的职业,这些工作蓬勃发展。家居市场服务,例如,gydF4y2Ba有一个坚实的工作展望未来十年gydF4y2Ba。“中间层”工作,然而,可能成为一个gydF4y2Ba越来越多的濒危物种gydF4y2Ba由于日常办公的自动化任务。gydF4y2Ba

中间的一些经济学家担心这种外流技能层将进一步恶化收入不平等的“富人”顶部的高薪工作,离开底部的“穷人”。尚不清楚如何对收入不平等的影响将会动摇,但它确实提供了额外的紧急需要的教育项目,培养学生未来的就业机会。gydF4y2Ba

1. 工作的社会功能将承担更大的重要性。gydF4y2Ba

社会技能是人工智能的主要瓶颈之一。研究人员还没有找到一种方法来自动化移情反应,社会cue-reading或其他微妙但人机交互的关键技术。此外,这些技术飞跃并不认为可能会在短时间内解决。因此,与此同时,人际交往能力的重要性大大增加。gydF4y2Ba

劳工统计局项目大幅增加的需求工作,深入研究人类方面,具有较强的就业潜力gydF4y2Ba药物滥用顾问gydF4y2Ba,gydF4y2Ba社会工作者gydF4y2Ba和gydF4y2Ba心理学家gydF4y2Ba。此外,现在几乎所有工作需要协作能力在某种程度上,和雇主说,所谓的“软技能”gydF4y2Ba经常在工作场所的制造者gydF4y2Ba。所以,即使我们的力量每天AIs的发展,重要的是要保持培养我们的社交技能和人性。gydF4y2Ba

1. 人工智能和深度学习需要细致的数据收集和过滤。gydF4y2Ba

一个重要的事实,研究人员了解机器学习和人工智能,这绝对是饲料的关键算法准确和客观的数据。这是因为AI是特别容易受到“垃圾,垃圾”难题——数据的人工智能学习不要给它一个坚实的基础在现实中,它是可能产生无用甚至有害的结果。gydF4y2Ba

人工智能的公司招聘实践使这一个特别迫切需要解决的问题。gydF4y2Ba引人注目的例子已经证明gydF4y2Ba将差校准算法纳入招聘过程可以产生歧视妇女和有色人种,所以任何努力改善多样性需要准确的数据收集包括实践。gydF4y2Ba

在业务方面,与此同时,数据准确性同样重要,简化流程,创造舒适的设施。一个业务看起来在错误的数据gydF4y2Ba能在组织运营做出重大失误gydF4y2Ba支付功能,员工不使用或未能检测到当一个程序不工作。在数据收集基础设施仅仅是第一步。它必须收集正确的数据。gydF4y2Ba

1. 工作将日益分布式和全球现象。gydF4y2Ba

互联网是迅速变化的物理景观工作,并很有可能继续随着越来越多的工作可以用不超过一台电脑,一个电话和一个互联网连接。工作不再是一个地方,只有你做的事情。和分散的影响就业,如果你不好笑,在地图上。gydF4y2Ba

“数字生活”的崛起意味着一个自由职业者可以编写代码的公司在佛罗里达的海滩在意大利,gydF4y2Ba在家工作的革命gydF4y2Ba为父母和残疾人提供了新的机会和全球新经济的本质意味着团队经常有合作在全国,甚至大陆边界。小企业也有令人兴奋的新机会,低进入壁垒让小众专业和创新产品茁壮成长。gydF4y2Ba

21世纪工作已经是一个野生的,但它是possible-maybe甚至可能改变只会变得更加重要。最好的建议?系好安全带,优先考虑灵活性,从不停止学习和提高。gydF4y2Ba