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還在工作的,這篇寫給你 III

已更新:2018年12月20日


本篇為翻譯麥肯錫公司於本月發佈的研究報告<消失的工作&誕生的工作:自動化時代下的職場轉型>

它總共有近二百頁的內容,故為了讓大學生及剛出社會的青年人,能夠透過國際屬一屬二的創投銀行作出的分析報告,讓你們準備好,未來的工作態貌。 惟哥是利用時間翻譯,故會以連載的方式,慢慢翻譯,請接受這點 XD

此報告共有六項子目錄與一項重點整理: 前言: 研究重點發現整理 (沒看過點這) 1.職場自動化的影響 2.科技發展&人力僱用的歷史教訓 3.新誕生的工作 4.對於工作技能與薪資的影響 5.各國未來的工作態貌:中國、德國、印度、日本、墨西哥、美國 6.人力僱用轉型之管理 7.政府、企業與個人的重心該放哪?

*本文開始 先補充上一篇未翻譯到職務類型 有錢賺的行業 ------------------------- 專業人士: 專案經理、工程師、科學家及學術專家、法律專才 護理提供者: 醫生、護士、葯劑師、物理治療師 建設者: 建築師、評估專才、地圖專才、工地人員、起重機專才、航行調度室專才 高階經理及管理階層:同左 教育家: 學校老師、教育相關人士 技術專業人士:電腦工程師、電腦專才 創意人士:藝術家及設計師、演藝人員及媒體專才 -------------------------

錢逐漸變少的行業 ------------------------ 服務業: 個人服務導向、食材服務導向、業務(線上及零售)、旅館及旅遊產業導向 行政事務: 辨公室軟體操作、金融服務操作、一般行政操作 可預測的勞動力事務: 勞力付出、移動式機器操作、農務勞動、食物生產機器操作、一般機器操作 不可預測的勞動力事務: 特殊機械操作、緊急事故處理、機構安裝、農地勞務、建築勞務 ------------------------

1.職場自動化的影響 此時此刻,我們的世代是機器回答客戶問題,是機器幫助醫生了解X光檢查,是機器解讀連唇語專才都無法了解的領域,是機器把我們製造的垃圾扔到堆肥集中池並進行再利用的步驟。此時此刻,我們的世代,不安地討論「自動化」為職場所帶來的影響。第一個問題,就是未來還有所謂的"工作"存在嗎?人工智慧及機器人學的快速進步,未來還有所謂的"朝九晚五"嗎?第二個問題,人工智慧及機器人化的未來,需要哪些工作及哪些專業技能?第三個問題,我的薪水到底是增加還是減少?

這份報告想告訴你什麼? 在2030前 分析人工智慧及機器人服務將影響的程度為何: 共有46個國家 代表性為全球90%GDP 假設六個模型 考量因素為產業、工作類型、GDP、薪水比例、地緣學 大國代表為中國、德國、印度、日本、墨西哥、美國

重點? 全球近"30%的工作"能夠在2030前被自動化及機器人取代 取代速度視"國家科技發展"而有所不同

自動化其實從工業革命以降,就一直在進行了。重點是大家也不在乎XD。但這次的人工智慧及機器人力學,不僅僅只是作重複性的工作,而是它們每一次的動作、決定、指示、判斷、思考都能夠透過上次的資料學習,做出更精確的行為。例如,Google 深度學習計劃與牛津大學,協同BBC,共同將深度學習的程式用來製作一組讀唇系統(其效率遠超過地球上任何一位讀唇專家)。另一個研究計劃,是由史丹佛大學設計的深度學習系統(用來偵測肺炎,且效率也是把醫生的大腦判斷像玩命關頭的老大唐一樣,遠遠甩開)。人工智慧這邊,Vandebilt大學設計一套系統,就如何針對憂鬱症及乳癌的預防,提出最佳的症狀判斷及後續醫療手續。

目前共有三個因素正在加速這個革命: 1. 機器學習演算法 2. 電腦運算能力 3. 大量能夠被儲存的資訊

看到這邊,我的感想是,沒錯,目前的台灣大公司都在燒錢學習如何用機器代替辨公室的廢物。因為這就跟工廠時期一樣(我們最近的例子就是ETC),有錢的老人,不光只想著賺錢,還想著如何淘汰人力。

一般人對於自動化及機器人取代工作的反應: 關我屁事(我看嘸英文,幹) 有聽過(然後又怎樣?) 一知半解(就是我QQ) 半知半解(正在加班的RD Orz) 全知全能(有錢大公司如Magic Lead $$)

這份報告你有沒有感覺,說實話沒人在乎。因為有些人正希望你如此,到時就能很輕鬆地像切蛋糕一樣解僱你(原因你知道了現在)。

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