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機器人太厲害:一個機器人可以砸六名工人的飯碗

機器人太厲害:一個機器人可以砸六名工人的飯碗

受自動化影響最大的行業是製造業。根據經濟學家、麻省理工學院的達倫·阿西莫格魯(Daron Acemoglu)和波士頓大學帕斯卡爾·雷斯特雷珀(Pascual Restrepo)的一項新研究,如果為每一千名工人配備一個機器人,將導致六名工人失業,工資下降四分之三。這似乎是目前第一項對機器人的負面影響進行量化和直接研究。

這篇論文的重要性更多在於兩位研究人員在業界大名鼎鼎,而且,曾經對科技對就業的影響秉持更為樂觀的態度。他們在去年發表的一篇文章中曾指出,自動化的增多可能會創造嶄新的、更好的工作,因此,就業和工資最終會回到以前的水平。正如起重機取代了碼頭工人,卻為工程師和金融家提供了有關工作,從理論上說,新技術為軟體開發和數據分析創造了新的就業機會。

但那篇文章只是一種概念推斷。新的研究運用了現實數據,並展示出更悲觀的未來。研究人員說,他們驚訝地看到其他職業的就業機會增加的很少,幾乎無法彌補製造業的就業損失。他們表示,就業增長仍然可能發生,但目前的問題是大量人員失業,沒有明確的出路,特別對於沒有大學學位的藍領階層,前景堪憂。

「結論是,即使整體就業和工資水平得到恢復,在這個過程中仍會有失敗者,在這些群體而言,復甦需要很長時間,」阿西莫格魯說,「如果你在底特律工作了10年,你就無法具備保健技能,」他說。「市場經濟本身不會為這些工人創造出承受變化衝擊的就業機會。」

這篇論文中科技取代就業機會的觀點,與此前美國財政部長斯蒂芬·努欽(Steve Mnuchin)的評論形成對比,後者在上周針對Axios網站爆料事件發表觀點稱,人工智慧「甚至不會在雷達屏幕上」取代人類工作」,其發展還需要「50-100年的時間」。(不是所有機器人都使用的人工智慧,麻省理工學院曾在《數字經濟》雜誌上對努欽的言論發起投票,最終,專家們對機器人導致人類失業表示了同樣廣泛的關注。)這篇論文也有助於解開一個長久困擾經濟學家的謎團:機器取代工人,為什麼沒有帶來生產力的增加。在製造業中,生產率比其他行業增長得更多,現在我們也能在就業數據中找到證據。這項研究分析了工業機器人在美國當地勞動力市場所發揮的作用。在1990-2007年間,因採用機器人而導致的失業人數為67萬,文章的結論是,這一數字還將上升,因為工業機器人的數量有望翻兩番。本文的證據表明,自動化將超過川普總統競選時提到的貿易和境外投資等其他因素,對藍領工人造成更大的長期威脅。研究人員說,即使對進口、離岸外包、軟體取代就業、工人人口統計和行業類型等條件加以控制,研究結果(即「機器人對就業和工資存在巨大和強大的負面影響」)仍然強而有力。

研究人員發現,機器人同時對男性和女性的工作造成衝擊,但對男性就業的影響高達兩倍。這些數據並不能解釋原因,但阿西莫格魯先生猜測,在低職位領域工作的女性比男性更能承受減薪的壓力。

經濟學家們既研究了機器人對當地經濟的影響,也把視線放得更廣。在一個孤立的地區,每一千名工人配備一台機器人,將導致6.2名工人失業,工資下降0.7%。但在全國範圍內,影響則小一些,因為它在其他地方創造了就業機會。

以汽車城底特律為例,這裡是工業機器人的最大匯聚地,就業受到重大影響。如果汽車製造商雇傭的工人更少,汽車價格將因此降低,美國其他領域(如鋼鐵製造商或計程車運營商)的就業機會可能會增加。同時,底特律人在商店的花費可能會減少。考慮到這些因素,每一千名工人配備一台機器人,將導致三名工人失業,工資下降0.25%。

像過去一樣,這一發現引發了科技會否幫助人們更高效地工作並創造新就業崗位,或者最終取代了人類的爭論。

大衛·奧托(David Autor)是阿西莫格魯先生在美國麻省理工學院的合作者,他認為機器將補充而非取代人類,而且,機器不能複製人類特質,如常識和移情。他說:「我不認為這篇論文是這一主題的最後定論,但它是精心構思、發人深省,在該領域首開先河,」他說。

雷斯特雷珀先生說,問題可能在於,科技所帶來的新就業崗位與原先工作不再用一個地方,就像鐵鏽地帶(Rust Belt,指美國中西部-五大湖附近,傳統工業衰退的地區)的情況。「我仍然相信在未來的幾年裡會有工作,儘管可能沒有我們今天那麼多,」他說。「但這些數據讓我對那些直接接觸機器人的人群感到擔心。」

除了汽車業,工業機器人還廣泛用於電子產品、金屬製品、塑料和化學品的製造行業。它們不需要人類操作,可以進行焊接、油漆和包裝等多種作業。從1993-2007年間,美國為每千名工人增加了一台新的工業機器人,主要是在中西部、南部和東部地區,西歐的機器人使用比例則是1000:1.6。

這項美國國家經濟研究局研究報告在本周一發布,使用的機器人數據來自國際機器人聯合會(沒有在用機器人貨幣價值的持續性數據)。它分析了機器人對通勤區就業和工資的影響,是衡量當地經濟的一種方法。

下一個問題是,未來的技術浪潮(如機器學習、無人機和無人駕駛汽車)的到來,是否會導致類似效果,並讓更多人成為受害者。(斯眉)

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