[Financial Express]第4次産業革命が勢いを増しているため、失業問題は大きな懸念事項です。多くの場合、言及されている数字は推測に基づいています-バングラデシュの衣料産業は2030年までに60％の雇用を失うように。また、テクノロジーが職業だけでなく国全体の雇用市場を二極化した証拠もあります。しかし、労働市場に対するインテリジェントマシンの影響の予測は矛盾しているようです。たとえば、スイスのシンクタンクは、ロボットが2022年までに世界中で7,500万のジョブを置き換え、1億3,300万の新しいジョブを作成すると予測しています。また、「オックスフォード大学による影響力のある2013年の予測では、2010年に米国で約47％、英国で35％の雇用が今後20年間にわたって自動化される「リスクが高い」という結果が出ました。 」このような相反する予測と不明確な分極効果は、しばしば深刻な混乱を引き起こし、不作為につながります。このような状況では、重要な質問への回答が求められます：労働置換技術の変化は、労働者の仕事への割り当てにどのように影響し、賃金分配にどのような影響を与えますか？
技術の可用性により、タスクを再設計し、生産の2つの主要な要素である機械と労働者に割り当てることができます。組織経済学のコンテキスト内で、企業は機械を最適に設計または取得し、労働者を訓練し、これらの要素をタスクに割り当てます。企業には、次の3つの幅広いカテゴリーの仕事があります。最下層の熟練労働者、イー。中間層の専門家、およびイーイ。トップマネジメント。組織の階層におけるその性質と位置に関係なく、すべてのタスクには特定の知識とその実行が必要です。タスク固有の知識の一部は、人間の労働者の生来の能力であり、残りの部分はトレーニングを通じて取得されます。たとえば、正式なトレーニングを受けずに生まれつきの能力を身に付けている小さな子供は、物体を検出して保持する方法、または群衆の中を歩く方法を学びます。一方、機械は無生物材料で構築されており、知識がありません。細心の努力により、機械に知識が組み込まれ、多くの場合人間の労働者と協力して、タスクを実行する役割を果たします。
生産関連のタスクは非常に知識集約型です。しかし、驚いたことに、正式な教育やトレーニングの量が最も少ない労働者がそれらを実行しています。これらのタスクを実行する際、労働者は視覚、触覚、操作、運動、自然言語コミュニケーションなどの生来の能力を通じて、知識の大部分を実行しています。コンピュータサイエンスとロボット工学の調査結果と一致して、これらのタスクはエンジニアリングの観点からは困難ですが、人間は生まれつきの能力のために実行が容易です。機械が取得するのが非常に難しい先天性能力の大規模な関与にもかかわらず、生産関連のタスクにはすべて、トレーニングを通じて取得できる成文化された追加スキルが必要です。長年にわたり、このセグメントを徐々に引き継ぐためのツールが開発され、その結果、生産性が向上し、労働需要が減少しています。これを容易にするために、タスクはますます多くのサブタスクに分割され、それらを実行する際に成文化された知識コンポーネントを引き継ぐためのマシンが開発されます。その結果、一般的な認識に反して、これらのタスクを実行する労働者のトレーニングの必要性は減少しています。このような効果は、労働者の間で利用可能なスキルのばらつきも減らし、結果として賃金の平等が高まります。さまざまな研究報告で引用されている証拠は、この現実を実証しています。
組織階層の中間層では、専門家はそのような仕事の資格を得るために高度な教育とトレーニングを必要とします。これらのタスクには、必要な知識を習得するための高度なトレーニング強度が必要です。教育とトレーニングを通じて、これらの専門家の間で成文化された知識が開発され、数字の処理、数学の方程式の解決、病気の診断など、特定のタスクを実行します。情報通信技術により、このような体系化された知識能力を機械に構築することができました。マシンに一連の数値の標準偏差を計算する権限を与える方が、画像を処理してナンバープレートを読み取る方法をマシンに教えるよりもはるかに簡単です。その結果、過去数十年にわたって、組織階層の中間層で不均衡な失業がありました。そのような効果は、多くの場合、仕事の分極化または空洞化中間層と呼ばれます。
トップマネジメントタスクは、想像力、抽象化、明瞭度などの重要な生得的能力をスケールアップして、過去と現在のダイナミクスを理解し、展開する未来を予測するための高度な体系化された知識を必要とします。データ分析またはエンタープライズリソースプランニングソフトウェアの形でのICTベースのイノベーションの成長は、これらのジョブを冗長にするのではなく、トップマネジメント機能を強化しています。過去の決定を繰り返したり、競合企業が下した決定を複製したりするのとは対照的に、企業のトップマネジメントは異なる決定を下す必要があります。展開するダイナミクスは、主に技術革新によって作成されることが多いこの一意性を主に要求します。たとえば、ロボット工学、自動化、およびインテリジェントマシンは、製品とプロセスの両方の革新を形成し、事実上すべての業界で変化の波を生み出しています。その結果、経営トップは、増大する不確実性に対処するために、意思決定システムからのサポートの増加を要求しています。多くの場合、テクノロジーからの支援は、テクノロジーによって引き起こされる複雑さに対処するのに不十分であり、トップマネジメントのパフォーマンスに対する需要が高まり、トップレイヤーの賃金に高レベルの不平等が生じています。
過去50年にわたって、中間層ジョブの大部分がマシンに委任されてきました。これらのタスクには高度なトレーニングが必要ですが、必要な知識は体系化されており、機械に組み込むのに非常に適しています。一方、生来の人間の能力を必要とする最下層のタスクは、スキルの低い労働者に任されていました。バングラデシュのような発展途上国での輸出志向型製造業の仕事のほとんどは、このカテゴリーに分類されます。
インテリジェントマシンテクノロジーの出現により、視覚などの人間の生来の能力をマシンに組み込む機会が生まれました。しかし、それは非常に困難です。たとえば、Rに800億ドル以上を投資すると
第4産業革命を推進するインテリジェントマシンテクノロジーの影響により、中間層で職が失われます。高度なエンジニアリングの複雑さにもかかわらず、生来の人間の能力を必要とするスキルの低いタスクも自動化の対象になりました。これらの2つのレベルに反して、トップマネジメントタスクは、生得の寄付、技術の強化、および正式なトレーニングを通じて得られる、人間の役割の増加を要求する可能性があります。一方、雇用に対する技術の影響も国によって異なります。技術革新国は雇用を創出する一方、労働力を節約する技術輸入国では雇用を殺します。予測は相反しますが、インテリジェントマシンテクノロジーは仕事を殺すだけでなく、雇用を創出します。しかし、労働市場に対するスマートマシンの影響は、均一で直線的な形で発生する可能性は低いでしょう。組織層、企業、産業、国によって異なります。
MロコノザマンプフDは、技術、イノベーション、政策に関する学術研究者です。 zaman.rokon.bd@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20191027
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/job-transformation-in-the-era-of-intelligent-machines-1572098311/?date=27-10-2019
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