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噩夢成真?機器人到底會不會搶你飯碗?

放大字體  縮小字體 發布日期:2015-05-04  作者:本站
核心提示:波士頓北部的一個大集散中心,一個機器人抬起載有商品的貨架,指引貨架穿過倉庫,接著工作站上的雇員從貨架上挑出商品裝到發貨箱。發到這里來的訂單由一臺電腦處理,電腦將傳

  波士頓北部的一個大集散中心,一個機器人抬起載有商品的貨架,指引貨架穿過倉庫,接著工作站上的雇員從貨架上挑出商品裝到發貨箱。發到這里來的訂單由一臺電腦處理,電腦將傳送商品的指令發給69個機器人。然后,機器人將存儲的商品傳遞給約一百個工人,讓工人不必在倉庫里尋找。在其他一些集散中心,這是倉庫工人的工作。

  像科幻小說里一樣,機器人來搶工作了

  這個集散中心由QuietLogistics運作,這家公司處理高檔衣物銷售公司的訂單,曾被《60分鐘》在《機器人會妨礙工作增長嗎?》這一期里報道。在節目里,SteveKroft問BruceWelty(QuietLogistics的CEO):“如果你想用機器人取代人工,你需要雇傭多少人?”Welty估計他要為每個機器人雇傭一個半員工,而機器人會為他省一大筆錢。

  機器人一直是科幻的主要素材。“現在他們終于來了”,Kroft告訴我們,“但并非服侍我們,我們發現他們在爭奪我們的工作...如果公司因為縮減開支裁掉你,或者你被印度、中國的工人取代,你很可能正遭遇經濟學家所說的技術性失業。這種情況現在很多,還會有更多”。

  機器人執行人類以前的任務。有人害怕機器人在取代人類,淘汰了集散中心和其他地方的工作。不難想象,技術進步可能是造成今天永久性失業的一個主要原因,而且會愈演愈烈。

  但管理者們還在抱怨找不到足夠多的工人

  很奇怪,集散中心和供應鏈管理者的看法很不一樣:在調查里他們稱雇不到足夠的工人,特別是那些具備技能、能使用新科技的工人。“供應鏈”是指把產品從供應商傳遞給消費者的系統。倉庫機器人并非首個取代供應鏈工人部分工作的新技術,甚至也不被看成是影響這一行業最重要的因素。

  信息技術幾十年來一直在改變供應鏈,經常取代運務員或其他工人的部分工作。系統能記錄從原料到消費者的諸多事項,維持最佳庫存,把送貨時間和成本減到最小。RFID標簽能讓物品自動被記錄,淘汰了這些記帳工作。這些技術能讓今天的零售店提供更豐富的品類,常常價格更低,還能迅速應變。這些技術改變了零售業,例如為沃爾瑪的成長提供動力,沃爾瑪是使用這些新科技的先鋒。

  雖然這些科技淘汰了一些記賬員和倉庫工人,但使用新科技會擴大企業規模,也會創造新工作。然而,這些新工作需要新技能,對有大學學位的管理者和技師如此,對教育程度低一些的操作崗位也是如此。在工作中習得這些新技能的工人,其實供不應求。

  專家們的預測2025年人力仍不會被取代

  而且,專家們預測,對具備技能的工人之需求,在短期內會增長,而且會持續至少10年。與多個行業協會合作,學術專家們發表了一份“美國物料輸送和物流路線圖”,稱:

  盡管物料輸送和物流系統的流程和技術可能會明顯改善,但到2025年,這一行業的大部分工作仍將由人力完成。而且,在操作時需要隨機應變,這要求技能熟練、善于創造的人力。換句話說,到2025年,人力在這一行業依舊至關重要。

  就像編織等其他19世紀的技術一樣,一部分工序自動化了,剩下工序的價值將提升,即便剩下的工序需要更新或更深層次的技能。但具備那些技能的工人并不充裕,勞動力市場最初也并沒有激勵工人去習得那些技能。參與過上述“美國路線圖”報告的供應鏈行業專家們稱關鍵的挑戰是“對付加入這一行業可能得不償失的預期”。

  潛在的工人不太可能為新技能投資,如果他們不知道將獲得什么工作。如果某些技術將要衰敗,沒人會投資與之相關的技能,Segway修理師的職業前景就很受限制。專家們要求新的培訓課程和認證,以便將新興的工作品類標準化。在他們看來,培訓認證對技能標準化十分重要,而這些技能將在勞動力市場上獲得長期回報:“任何有長遠計劃的公司都該有在職培訓。行業協會和合適的培訓項目,應該構建一個認證網,在提供認證方面開展合作”。專家主張這些培訓項目每年發放70000個這樣的培訓認證。就像過去一樣,開發新的標準化技能,對部署使用新科技至關重要,還會創造大量高收入崗位。

  科技進步造成的問題并不只對供應鏈工人存在。在《第二次機器時代》(TheSecondMachineAge)一書里,ErikBrynjolfsson和AndrewMcAfee爭辯說,科技正在重塑很多職業。“對只有‘普通’技能的工人來說,再沒有更壞的時代了,因為電腦、機器人和其他數字技術正在飛速習得這些技能”,他們寫道。在過去,新科技傾向于將藍領工作自動化。現在,信息技術甚至已經開始將白領工作自動化,新技術還會逐漸取代醫生和律師等受過高等教育的專業人士。計算機已經能用X光診斷乳腺癌,預測起存活率來,準確率至少已經達到了放射科醫療專家的平均水平。

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