人工智能时代如何选择就业

麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）正在进行探索人工智能（AI）及其更广泛意义的探索，最近发布了一份报告，这份报告通过建模重点研究人工智能对经济的潜在影响，本文将着重分析人工智能对于未来就业结构和工资的影响，回复关键字“报告”，可以下载报告。

图为通过建模模拟出的人工智能对于就业结构和工资的影响

就业结构

最近的MGI研究显示，多达14%的员工未来可能需要更换工作，尽管一些人可能会在同一家公司更换职位，但其他人可能需要跳槽到新的行业甚至是其他地区。该研究还发现，在大约60%的职业中，至少有三分之一的活动可以自动化。MGI分析了2000种工作活动，并模拟了它们实现自动化的可能性。有三种类型的自动化技术潜力最高，约为60%至80%，他们是在可预测的环境中执行体力活动和操作机器、处理数据和收集数据，最不容易受到自动化影响的是将专业知识应用于决策制定、计划和创造性任务。

人工智能会将工作组合转向需要高数字技能的任务和涉及非重复性的任务。常规和重复的任务最有可能被自动化所取代，而新创造的工作可能需要高级的数字技能，或与设计等高附加值功能相关。我们发现，对包括简单数据输入和处理在内的基本认知技能的需求，可能会从2016年的18%下降到2030年的14%。相比之下，对技术技能的需求，可能从2016年的11%上升到2030年的16%。由于社交和情感技能无法被人工智能应用程序轻易取代，对非数字和非重复性任务(如医疗工作)的需求也可能适度增加。

越来越多的工作可能需要更多的信息通信技术和数字技能。经合组织（OECD）指出，未来需要技术和专业技能，包括驱动创新的工人所需的专业信息通信技术技能，以及支持数字基础设施所需的技能以及与ICT相辅相成的软技能，包括领导能力、沟通能力和团队合作能力。这种需求的变化在劳动力市场上已经很明显。例如，在美国，需要人工智能技能的工作比例自2013年以来增长了4.5倍。

工资

就业方面的这些变化将对工资产生影响。预计工资总额的13%左右会转移到非重复性和高数字化技能的领域，从事这些领域的员工收入会增加，而从事重复性和低数字化技能领域的员工收入可能会停滞甚至减薪。后者的工资占总工资的比例可能会从33%下降到20%。

从事需要高数字技能的非重复性工作的工人可以增加他们的工资，因为他们的技能供不应求，同时提高他们对雇主的生产力。相比之下，从事重复性工作的工人可能会受到挤压，因为他们的技能越来越无关紧要，他们争取加薪的能力可能会下降。

尽管重复活动和低数字技能的就业比例可能会减少25%，但由于就业减少和工资可能停滞不前，与这些工作相关的工资总额可能会减少39%。相比之下，需要高数字技能和非常规任务的就业人数可能会增加，在需求和更高生产率的推动下，2030年工资可能会上涨逾10个百分点。

就业和工资在不同企业的影响

在采用人工智能的企业中，工作的混合可能会迅速发展为非重复性的活动和需要高数字技能的活动，加速执行替换重复性任务的工人。这些公司可以进一步扩大产量和就业，利用先行者的优势，挖掘最优秀的人才，并可以给他们增加工资。因此，创造了非重复性工作和需要数字技能的工作的高混合、高技能的高薪和稳定的就业机会。这种现象已经开始显现。对美国公司数据的分析表明，那些排名靠前的公司，员工的平均工资一直在快速增长，而排名靠后公司的工资在很大程度上停滞不前。通常那些落后的企业，由于需要技能有限，工人们在未来几年可能会感到更加安全。然而，随着营收和市场份额开始下滑，这些公司可能面临裁员的压力。对利润率的额外压力可能也会导致工资下降的压力，而这些公司的工人将面临更低的工资或更高的失业风险。

就业和工资差距扩大的直接后果将是一场加剧的战争，特别是对那些擅长开发和使用人工智能工具的人，以及对缺乏与机器打交道所需的数字和认知技能的人。工资和就业机会不平等将日益加剧，拥有高超技能的群体会获得巨大收益。

对于个人来说，需要去适应这个由人工智能引领的新世界，在这个世界里，工作更替可能更加频繁，不得不面临转变就业类型，因而需要不断地更新自己的技能，以适应动态变化的就业市场需要。

资料来源：2018麦肯锡报告——透过AI前沿建模看AI对世界经济影响