10证据 B

挑技能时优先看「要不要动手、要不要现场判断」,这类最难被自动化顶掉

按美国的估算,约 47% 的岗位有较高风险被计算机接手,后来按具体任务估的比例低得多。机器难过的坎有三样:手上的灵巧劲、想出新东西、跟人打交道。所以要到现场、环境不标准、得临场判断的活更难被顶掉,流程固定、主要处理信息的岗位风险最高。

成本

不花钱。选之前先按这个维度把想学的活过一遍。

收益

给美国 702 个职业逐个估「这活多大概率能交给计算机做」(可计算化概率评估),结果是约 47% 的就业岗位处于高风险区间。

成本

不花钱。选之前先按这个维度把想学的活过一遍。

收益

给美国 702 个职业逐个估「这活多大概率能交给计算机做」(可计算化概率评估),结果是约 47% 的就业岗位处于高风险区间。模型里决定风险高低的,是三处机器目前迈不过去的坎,作者叫它「工程瓶颈」。一是感知与操作,包括手指灵巧度、手部灵巧度、在狭窄空间和别扭姿势下作业。二是创造性智能(想出新东西的能力)。三是社会智能(跟人打交道的能力)。所以环境非标准、需要手上功夫和临场判断的活,被替代的概率一贯更低,不是个别职业的偶然。流程固定、以信息处理为主的岗位风险最高

原始出处

Frey CB, Osborne MA (2017). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019

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原书备注

争议。这项研究是 2013 年一份没正式发表的论文稿,打分打的是「整个职业能不能被机器接手」。后来有研究改成拆到一件件具体任务上去估,算出来的高风险比例低得多。它也不说这事会在哪一年发生。用它时别盯着 47% 这个数,要看它点出的那三处卡住机器的地方。现场安装、检修、护理这类活比纯文书更抗替代,原因就在这里。所以「学个技能」优先该选需要到现场、面对非标准环境的那种

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