技术，趋势与理论：
走在知识的最前沿

当科技公司说数据在云端时，我们都知道此云非彼云。事实上，云端只不过是一个花哨的营销术语，相比直截了当地告诉用户，他们的数据存储在数据中心的服务器上，云端能带给用户一种奇妙的感觉。“云计算”这个词的使用最早出现在2006年，由一家大型科技公司在行业会议上提出，从此得到了广泛的使用。然而，基于网络计算的想法，可以追溯到20世纪60年代。[1]
长期以来，与使用云计算有关的风险限制了这项技术的广泛采用。然而，去年横扫全球的大流行病推动了云计算应用的发展，公司，特别是政府机构也在越来越多地投资于云计算解决方案。但使用云计算的风险依然存在，公司和政府机构需要意识到他们可能会失去对其重要战略数据的控制，并为这种情况做好准备。在一些国家，法律要求云服务提供商允许政府机构访问云端的数据，即使这些数据位于该国之外。这方面的一个例子是针对美国公司的美国云法案，而当前市场上最大的云供应商多数来自美国。尽管人们对云计算中的信息安全表示担忧，但云计算却成了帮助我们度过危机的 “最佳 “解决方案。
在线教育
据《金融时报》报道，由于COVID引起的中小学和高校关闭，全世界有超过15亿学生被挡在教室之外。由于基于云的应用程序和工具，他们中的许多人已经能够继续使用在线课程。尽管面临着诸如在线资源获取不足和与传统课堂情况相比缺乏专注力等挑战，教育工作者普遍认为许多新的云技术仍将在大流行之后继续存在。现场和在线学习的混合方法极有可能会在未来几个学期继续下去。
随时随地工作
我们中的许多人都曾经在家里工作过，并意识到云应用程序和服务是远程工作的支柱。最大的软件开发者开源社区之一GitHub的首席执行官纳特-弗里德曼在一次采访中解释说，过去，世界上许多最有抱负的软件开发者必须到美国西海岸去实现他们的梦想，但现在只要到云端就可以做到。正如他所指出的，GitHub在美国的开发者社区在去年缩减了10%，而尼日利亚、孟加拉国、埃及和哥伦比亚等其他地方已经成为最强劲的增长点。
这进一步为企业解决人才短缺问题提供了一种新颖的方式。许多发达国家已经开始从国外雇用人员从事远程工作，特别是从那些来自平均工资较低的国家。但是，这场大流行病也凸显了离岸外包的风险。当印度的呼叫中心或数据标签公司关闭时，因为大量员工离开工作地点不具备电脑、互联网接入和安全许可，他们根本就没法在家工作。
加速公共部门的投资
在许多政府部门，安全问题一直是不愿意采用云计算的主要原因。然而，对大流行病的反应以及私营部门和公民对数字访问公共服务的需求不断增加，增加了对应用程序和基础设施现代化的压力。因此，可以看到在云的采用方面有更多的开放性和新的兴趣。
政府机构使用云计算因其可扩展性和节省成本、快速部署等优势。Gartner预测，到2025年，95%的新政府IT投资将是作为一种服务解决方案。尽管COVID-19给云计算供应商带来了重大机遇，但只有那些有准备的供应商才能处理这种意外的需求高峰。
在JANZZ.technology，我们通过云计算为公共就业服务部门（PES）提供综合劳动力市场解决方案。通过我们强大而独特的架构，我们可以成功管理任何突然增加的负载，并提供不间断的用户体验。通过利用嵌入式机器学习（Embedded ML）和人工智能（AI），公共就业服务部门可以通过最先进的解决方案获得强大的劳动力市场实时分析，即使在基础设施较差的国家。
作为一家瑞士公司，我们的监管制度不同于市场上大多数其它主要供应商。在JANZZ.technology，我们的解决方案主要以SaaS的形式在严格监管、符合ISO 27001、CCPA和GDPR的私有云环境中提供，通常也是在我们运营国家的境内。无论是否有2019冠状病毒的发生，我们早已认识到公共服务部门，特别是公共服务就业部门数字化转型的紧迫性。我们已经准备好支持任何规模的公共就业服务部门完成他们的数字化转型。
要了解更多关于我们为公共就业服务部门提供的基于云的SaaS云的解决方案，请访问我们的公共就业服务产品网站，或通过info@janzz.technology与我们联系。
 
[1] https://www.technologyreview.com/2011/10/31/257406/who-coined-cloud-computing/#:~:text=Part%20of%20the%20debate%20is,term%20to%20an%20industry%20conference  » 了解详情: 当云计算遇上冠状病毒：云计算如何实现行业转型——特别在公共服务领域  »

近年来，有许多关于人工智能和自动化将如何塑造未来工作的讨论、文章和报告。根据作者的出发点或目的，这些文章大致分为两种：要么新技术将抢走我们的工作，对劳动力市场产生破坏性影响；要么它将为我们创造一个更美好和光明的未来，不仅能替代我们完成那些无聊的工作，还能创造出更好、更有趣的工作。可能真相往往就在这两个极端之间。在本篇文章中，我们想通过讨论当下关于该话题最常见的论点和主张，并将其与事实进行比较，进而得到一个更全面的视角。但在此之前，我们想澄清什么是人工智能驱动的数字化转型这个概念。简而言之，它的落脚点是自动化，即使用人工智能技术来完成我们不希望人类自己执行的任务，或者人类自己无法执行的任务。就如同过去发生的第一次、第二次和第三次工业革命。
从织袜机到人工智能艺术
伴随着每次工业革命的发生，人们都担心着同一件事：人类作为工人会被淘汰。那么，我们为什么要实现自动化？尽管发明本身对一些发明者而言如同着魔一般，但更多时候，一项发明或突破的诞生是由商业利益所驱动的。企业除了为保持竞争力和提高利润外，很少以其它目的进行变革，之前的几次工业革命都如是。16世纪的长袜织机被发明出来，是为了替代人类劳动以提高生产力和降低成本。19世纪磨坊和工厂的蒸汽动力器以及农业机械的使用也是出于同样的原因，还包括20世纪下半叶车辆制造中的机器人 。无论是拖拉机、装配线，还是电子表格，其首要目的都是用机械动力代替人类的劳动，用机器的一致性代替人类的手工劳动，用数字计算代替缓慢且容易出错的 “人类软件”。但到目前为止，尽管许多工作因自动化而消失，一些新的工作确实有被创造出来。大规模生产要求对工作进行细致的分配。 随着汽车取代马作为交通工具，和马相关的职业逐渐减少，同时汽车提高了人的流动性，使得公路边食品和住宿业不断发展壮大创造了相关的就业机会。原本为了用来取代办公室里人工的机器计算能力得到突飞猛进的发展后，引发了全新的产品和游戏业的出现。伴随着这些发展，财富的增加和人口的增长导致了娱乐和消费需求的提升，进而推动了相关行业的发展并创造了就业机会——尽管不像人们想象的那样多，我们将在后面看到。然而，我们不能简单地认为，只因为过去的几次工业革命如此，当前正在发生的革命就会遵循同样的模式，即创造更多的就业机会和财富，而不是产生更大规模的破坏 。与机械技术和基础计算不同，人工智能技术不仅有可能取代廉价劳动力，例如，用清洁或 农业机器人。它们也已经开始超越昂贵的工人，如病理学家诊断癌症和其它医疗专业人员诊断和治疗病人，并且还在触及创造性的任务，如为 电影预告片选择场景或制作数字艺术。当然，我们也不应该简单地假设一个工作机会减少、财富沉沦的乌托邦式的未来。但我们必须牢记，目前，在许多情况下，用人工智能解决方案取代昂贵的工人，比雇佣廉价劳动力如孟加拉国的纺织工人更能显现成本效益。
因此，为了得到更全面的观点，让我们看看目前关于人工智能和未来工作最常见的说法，看看它们是否能够经得住审视。
声称一：人工智能创造的就业机会将多于/少于所破坏的就业机会
这是乌托邦式/歇斯底里式设想中提出的主要论点，包括 世界经济论坛的报告（到2025年，26个国家将有9700万个新工作岗位与8500万个被取代的工作岗位），普华永道（”从长远来看，自动化带来的任何工作损失都可能被创造的新工作岗位广泛抵消”），福瑞斯特（到2030年，工作损失为29%，只有13%的工作机会可以弥补）和许多其它报告。无论怎样，任何净变化都会带来重大挑战。正如波士顿咨询公司在最近一份关于该主题的 报告中所说，”失去或获得的工作岗位净数是一个人为的简单指标 “来估计数字化的影响。工作岗位的净变化为零，甚至增加，可能会造成劳动力市场的重大不对称，一些行业或职业出现巨大的人才短缺，而另一些行业则出现大量工人过剩和失业。另一方面，更少的工作岗位不仅仅导致失业——或是就业不足，还可能导致更多的工作共享，从而缩短工作周。尽管从理论层面上听起来不错，但它也提出了更多问题。薪酬和福利将受到什么影响？谁会获得大部分的金钱回报？公司？工人？政府？诚然，到目前为止，要看到人工智能的采用对整体就业或工资的影响还为时过早。但过去的工业革命所产生的影响，并不能直接套用到现在。更何况之前的结果显示，就业和财富增长并不像人们经常描述的那样辉煌。自1970年以来，经合组织国家的就业与工作年龄人口的比例一直保持相当稳定，仅从略高于64%上升到略低于69%。[1]这一增长大部分应归因于更高的劳动参与率，尤其是妇女。而财富的增加显然不是平均分配的，例如，在美国。

来源: 经济政策研究所, https://www.epi.org/publication/charting-wage-stagnation/

来源: 经济政策研究所, https://www.epi.org/publication/charting-wage-stagnation/
我们根本没有理由认为人工智能和自动化会自动使社会更富有，或者增加的财富会被平均分配。因此，我们应该同样准备好应对更多的负面情况，并讨论如何减轻后果。例如，是否应该同等对待人类劳动和人工智能？如果是，我们可以考虑对人工智能征税，以支持财富的再分配，或为被淘汰的工人提供培训或福利和退休金。
事实上，这些所谓的预测显然应该受到质疑。谁能保证某个工作会减少？我们怎么能知道未来会出现什么样的工作？这些预测都不是真正可靠或客观的——因为它们主要是基于一些人的意见。例如，世界经济论坛的《未来工作报告》， 这个在该主题最有影响力的报告之一，是基于雇主方进行调查的。相信有人能指出未来工作和技能的需求本就是天真的，更何况是一群武断的企业领导人。人们不应该对这一点抱有比算命更大的期望。只要看看19世纪初对汽车的预测，60年代对远程购物的预测，80年代对手机的预测，或40年代以来对电脑的预测。这么多的科技预测都是完全错误的，为什么要相信现在的预测？这些备受质疑的预测正是让我们对 “未来工作 “产生误判的重要原因。
然而，关于这个主题的科学合理的研究极其稀少。这一领域为数不多的论文之一研究了2007年至2018年人工智能对美国劳动力市场的影响。作者（来自麻省理工学院、普林斯顿大学和波士顿大学）发现，企业内部更多的人工智能接触与较低的雇用率有关，也就是说，到目前为止，人工智能的采用主要集中在对工作的替代，而不是增强。这篇论文同时还发现，没有证据表明人工智能的巨大生产力效应会增加招聘。有些人可能想说，这支持了二元论的观点。然而，我们也必须注意到，这项研究是基于在线空缺数据，因此应谨慎对待其结果，我们在另一篇文章中详细解释了这一点。此外，由于技术创新和采用的动态性，几乎不可能推断和预测这样的结果，对未来的发展做出准确的判断。
从更哲学的角度来看，如果我们大幅减少工作，对人类生存意味着什么？工作是根植于我们的本性，它是判定人类的一个决定性的特征。
声称二：计算机擅长我们认为困难的事情，而不擅长我们认为容易的事情
对谁来说难和易？幸运的是，我们并不都有相同的长处和短处，所以很明显，我们并不都觉得同样的任务 “容易 “和 “困难”。这只是又一个基于完全主观判断的极其概括性的说法。假如我们对于工作难易的判断趋同，想必大多数人会认为重复性任务肯定容易， 至少相对容易。这与下一个说法直接矛盾:
声称三：人工智能将（仅仅）摧毁重复性工作，并将产生更有趣、更高价值的工作
世界经济论坛指出，人工智能将使数据输入和流水线制造等重复性工作自动化，”使工人能够专注于更高价值和高接感的任务”，”对企业和个人都有好处，他们将有更多时间埋头于创造性、战略性和创业性的工作”。波斯顿咨询公司谈到 “从生产线上有重复性任务的工作转向生产技术的编程和维护工作”，以及 “取消法律、会计、行政和类似职业中的平凡、重复性任务，为员工承担更多战略角色提供了可能”。问题是，究竟谁能从中受益？并非每个能够完成重复性工作的工人都有潜力承担战略性、创造性和创业性的角色，或对生产技术进行编程和维护。事实上，并不是每个人都能被训练成上述角色。对于知识分子来说，更令人满意、更有趣的任务（例如由人工智能带来的更光明的工作前景）可能对于普通蓝领工人来说太具挑战性了，他们的工作–很可能是完全令他们自己满意的–刚刚被自动化了。而且，并不是每个白领工人都能或想成为企业家或战略家。此外，”更高的价值 “到底应该体现在哪里？谁会从中受益？到目前为止创造的新工作，如亚马逊的仓库工人，或Uber和Postmates的司机，并没有被支付体面、有保障的工资。而且，自20世纪70年代初以来，企业并无兴趣与工人共享由生产力提高所带来的附加值。

来源: 经济政策研究所,  » 了解详情: 人工智能，自动化和未来工作——我们需要跳出局限去思考  »