京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
机器人的崛起将导致人类失业?经济学家并不这么看
近年来,人工智能和机器人得到了突飞猛进的发展。这导致一些人预测:未来人类将无法找到工作。
中英双字视频如下:
机器人的崛起并不意味着人类的失业
针对不方便打开视频的小伙伴,CDA字幕组也贴心的整理了文字版本,如下:
十年前,机器人看起来还很有局限性。
如今,已经大不相同。
计算机不仅仅能赢得国际象棋 ;它们还能在《危险边缘》中获胜(《危险边缘》(Jeopardy)美国智力问答节目);它们还能在围棋中获胜。
这一切都发生地非常快。这导致一些人预测:未来人类将无法找到工作。
但如果你去问经济学家,他们的看法往往与未来学家和硅谷精英们截然不同。
“你是否担心新的科技将导致大规模失业?”
Heidi Shierholz: 高级经济学家,经济政策研究所
"不担心。 "
Martin Ford:企业家,《机器人崛起》的作者
"担心。"
Heidi Shierholz: 高级经济学家,经济政策研究所
"我致力于研究劳动力市场,尤其是关于中低收入工人的生活水平。我担忧很多问题,但我对这件事并不担忧。"
很多经济学家对于机器人将抢走所有工作持怀疑态度的原因之一在于 ,之前我们听说过这种说法。
历史因素
在20世纪30年代末,对自动化的担忧出现激增。
当时机器开始取代一些农场和工厂的工作。这篇1928年的文章指出 ,当时在纽约的地铁有人负责开关地铁门,而且在闸机出现前有人负责检票。
对自动化的焦虑在50年代末和60年代初再次飙升。肯尼迪总统将自动化列为造成就业挑战的首要因素。
一篇发表于1958年的文章表示,当时约有17000名码头工人在码头上抗议自动化。
如果你不知道码头工人是什么,那是因为如今从事这种职业的人已经很少了。科技摧毁了大量这类工作。
但话又说回来,我们并没失去工作。
这张图表显示了在美国处于壮年期有工作的人口。
自从女性大量加入劳动力大军以来,工作的人口占比一直处于80% 除了经济衰退时期。
在此期间,在美国技术取代了约八百万农民、七百万工厂工人、超过一百万铁路工人,以及成千上万的电话接线员。
大量工作已经消亡,但工作仍在存在。
当看到这些过去的报道时,我们很容易看到哪些工作被机器所取代了,但想象之后会出现哪些工作就不太容易了。
科技将带来新的工作
新型科技通过一些方式产生新的工作。
有一些直接的工作,需要人们来设计和维护科技;有时科技会孕育出全新的行业。
但我们往往忘记是,那些节省劳力发明的间接作用。当企业用更少的精力能完成更多内容,它们能够扩张,也许产生新的产品,或者新开设新办公点,然后降低成本用于竞争。
这意味着消费者可以买更多它们的产品,或者我们不需要更多这种产品的话,我们可以省钱买更多其他产品。也许用来观看更多的体育赛事或者出去就餐;或者更多的理发;为孩子增加日托等。
这个过程显示了我们的生活水平是如何随着时间而提升,而且当中总是需要人工作。
Heidi Shierholz: 经济学家
"这里的关键经济逻辑是,自动化确实取代了一些工作。但因为相互抵消,实际上并没有影响到就业的总人数。"
关于"工作的终结"的警示只关注了这部分内容,而忽视了另一部分的内容。
就像在2013年被广泛引用的一项研究。
"根据牛津大学的一份研究 ,在未来的十年到二十年内,美国47%的工作将被机器人取代。"
这项研究对自动化技术的能力进行了评估,但没有尝试评估自动化实际的程度和发展情况,或者对就业的整体影响。
这并不意味着新的工作会马上出现,也不意味着新工作将出现在同样的领域,而且与消亡的工作薪资一样。这意味着对人类工作的整体需求并没有消失,
技术专家和未来学家没否认这是历史上的事实,但他们质疑历史是否能很好地指导未来的发展。
Martin Ford:企业家,《机器人崛起》的作者
"归根结底,争论在于这次是截然不同的,我是这么认为的。想象一下机器能够将日常的工作都自动化,这就是我们现在在探讨的,而且将会是全面的。"
对科技的低估
人们常常会低估科技的发展。
在一本出版于2004年的书中,两名经济学家对未来自动化进行评估:认为教会计算机驾驶交通设施这类任务是"非常困难的"。
同年,一篇回顾了50年研究的文章得出结论:人类级别的语音识别已经被证明是一个难以实现的目标。
如今呢?
这是计算机硬件发展的图表。
这是随着时间的推移,工程师们压到电脑芯片上晶体管的数量。已经相当可观了,但注意这不是按一般比例增长,这些数字呈指数级增长。
从线性尺度来看,应该是这个样子。很难想象这不会造成颠覆性的影响。
正如《第二个机器时代》的作者指出,"处理器并不是计算能力的成指数性提升唯一维度。"
Martin Ford:企业家
"你在日常生活中遇到的加速是什么概念?也许是在汽车中几秒的加速,或者是在飞机内的几秒。有些东西能在几十年内持续加速,这并不是我们能控制的,我们认为是直线发展。”
自动化的增长≠生产力的增长
但这些创新并没有显示在数据中。
Heidi Shierholz: 经济学家
"说道自动化的大幅增长,我们会想到生产力的增长比通常要快得多,而我们却看到了相反的情况。"
劳动生产率是衡量我们生产的商品和服务除以工作时间的标准。
随着时间的推移,我们能用较少的劳动力做更多的事情,我们的效率更高。
如果看到大量节省劳动力的创新,你会预期这条线变得更陡。
但当看到生产率增长时,你会发现自本世纪初以来生产率一直在放缓,不仅仅美国是这种情况。
新技术正在改变我们的生活,也许并没有从根本上改变经济。
那么这都会改变吗?
今天的机器人和人工智能会造成大规模失业吗?
我们有理由怀疑,但没人真正知道。
但我们知道的是,技术创造的财富并不一定与就业者们分享。
当通货膨胀时,随着经济的增长,大多数家庭的收入都保持在相当低的水平。
Heidi Shierholz: 经济学家
"在过去四十年中,我们看到的一个问题是:生产率的增长并没有被广泛的分享,这只被一小部分高收入的人群所获得。"
即使失业率保持在低水平,自动化也可能加剧经济不平等。
《英国金融时报》:
"美国社会流动差距在持续扩展。"
在美国,这种情况已经比大多数其他发达国家更为严重。
Bloomberg :
"OECD (经合组织) 表示,智利、墨西哥和美国的不平等程度最高。"
但科技并不是定数。
美国《国会山报》:
"自2014年以来 没有医疗保险的人口比例首次增长。"
Martin Ford:企业家
"我们已经采取了一些政策,并不是试图抵消技术 全球化和其他因素造成的趋势。我们在很多情况下加剧了这种趋势。我们在这背后助力,让这发展得更迅猛,这是个大问题。"
我们可能会一直被机器人将取代我们工作的前景所吸引。但是,如果把注意力集中在我们无法控制的事情上,我们就会忽视我们能做的事情。
如何学习 AI
人工智能的发展离不开人才的培育,而CDA数据分析师作为行业的领头羊,将从各个应用场景入手,用实际案例教学来使CDA人工智能工程师就业班课程更能符合行业要求。
扫描二维码,报名CDA人工智能工程师就业班,抓住机遇,赢在未来。咨询电话:赵老师 18510169390。
扫描二维码 报名加入
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02