[Financial Express]19世紀初頭のテキスタイル労働者が生計を脅かす機械織機を破壊して以来、自動化に関する議論は将来の仕事についての悲惨なシナリオを思い起こさせました。私たちの自動化の時代を迎え、私たちの生活の未来をどうにか緊張させるべきでしょうか？
マッキンゼー・グローバル・インスティテュート（マッキンゼー・グローバルインスティチュート）の最近の報告によると、国の発展レベルに応じて、2030年までに職場を変えたりスキルを向上させるためには、全世界の3〜14％の労働者が自動化を進める必要があります。ヨーロッパのすべての雇用のうち1990年以来、日常的な技術革新の波の中に姿を消してしまった。より幅広いタスクに影響を与える人工知能（AI）の進歩により、そのシェアは今後数年で倍増する可能性があります。
歴史的に、雇用の移動は、まず農業から製造業への構造変化、その後製造業からサービス業への移行に伴って波の中で起こった。しかし、そのプロセスを通じて、生産性の向上が新たなイノベーション、雇用、産業を創出するために再投資され、生産性の低い雇用がより高度な職業に取って代わられるようになり、経済成長が促進されます。
例えば、内燃機関は馬車を拭き取ったが、自動車販売店からモーテルまで、多くの新しい産業を生み出した。 1980年代、コンピュータはタイプライターを殺しましたが、コールセンターのサービス担当者からソフトウェア開発者まで、数多くの新しい職種を作り出しました。
新技術の広範な経済的および社会的利益は雇用損失よりも注意を払わない傾向があるため、自動化技術がすでに人生を改善する能力を示していることは注目に値する。この11月のスタンフォード大学の研究者は、AIシステムが肺X線からの肺炎を検出する上で専門家の放射線医師より優れていることを示しました。
生産性の伸びが停滞し、中国、ドイツなどの労働年齢人口が減少している時代に、自動化は経済的に必要不可欠なものとなりました。生産性の向上は、経済成長の加速、消費者支出の増加、労働需要の増加、したがって雇用創出の増加を意味します。
それにもかかわらず、AIベースの自動化に関する議論では、公衆の不安も考慮する必要があります。たとえ新しい職業が失われた職業を自動化に置き換えると思われるとしても、労働生産性の高い現実に追いつくには賃金に時間がかかるかもしれない。
19世紀初め、賃金はほぼ50年間停滞し、再び徴収された。それは極端な状況でした。しかし、低技能の労働者にとっては、今日進行中の移行はまるで衰弱しているように見えるかもしれません。不平等化の懸念が高まっている現在、政府は失業した労働者に所得と就労移行支援を提供する政策を再考する必要がある。
先見の明に、政策立案者と企業は5つの命令を念頭に置いておくべきです。 1つ目は、躊躇せずにAIと自動化を採用することです。たとえ変化のペースを遅くすることができたとしても、その誘惑に屈することは間違いです。グローバル競争の影響により、1つの領域における技術的拡散の妨げは、単に全体的な繁栄を阻害するであろう。実際、我々は最近、北欧諸国の経済が、AIを採用する際に近隣諸国と歩調を合わせていないと、GDP成長率を0.5％低下させる可能性があると見積もっています。
第二の命題は、労働者に適切なスキルを備えさせることです。将来の仕事の議論は、労働市場がどのように進化し、先進国で既に急性であるスキルの不一致を改善するか、悪化させるかという問題を見過ごすことが多い。最近の経済協力開発機構（OECD）の調査によれば、先進国の労働者の3分の1は、未使用であるか、現在の職務を処理できない。
将来の仕事には、より多くの認知スキルだけでなく、コーチングなどの創造性と社会的スキルが必要になります。労働者のスキルセットがアップグレードされない限り、今日の不一致は10年以内に重症度が2倍になり、生産性の大幅な低下と不平等度の上昇を招く可能性があります。
スキルを大規模にアップグレードするには、熟練技能者に焦点を当て、両親、教育者、政府、雇用者、従業員間の調整が必要です。残念なことに、過去20年間で、GDPに比べて労働市場に対する公共支出は、米国では0.5パーセンテージ・ポイント、カナダ、ドイツ、スカンジナビアでは3パーセンテージ・ポイント以上減少しています。
第3の要請は、増強された労働の機会に焦点を当てることである。旧式の産業用ロボットとは異なり、新しい技術は人間と安全かつ効率的にやりとりすることができ、人間を訓練する必要があり、アルゴリズムや機械とシームレスに連携する必要があります。たとえば、医師の診療は診断アルゴリズムによって大幅に強化されます。政策立案者と企業は、この種の相補性を最大限にするよう全分野に亘って努力すべきである。
第四に、企業は、人間の仕事が置き換えられる同じペースで新しい市場機会を革新し、活用する必要があります。例えば、ロボット工学の第一波では、ドイツやスウェーデンなどの国々では、CAD（コンピュータ支援設計）ロボットを採用することで自動車部門の職を失った。同時にアジアから他の仕事を取り戻し、エレクトロニクスに新たな川下の仕事を創り出しました。同様に、AIは革新のための無数の機会を提供し、グローバルバリューチェーンを活用しています。これらの機会をすばやく奪うことで、古い仕事から新しい仕事にスムーズに移行することができます。
最後に、可能な限り多くの経済部門でAI主導の生産性向上を再投資することが不可欠です。このような再投資は、技術的変化が過去に雇用に貢献した主な理由である。しかし、強力なローカルAIエコシステムがなければ、今日の生産性向上は、支出に燃料を供給し、労働需要を高める方法で再投資されない可能性があります。政策立案者は、再投資のための強力なインセンティブが確保されることを緊急に保証する必要がある。
オートメーションは雇用者として悪いラップを与えられています。それにもかかわらず、そのメリットが潜在的な混乱を上回ることを確実にするために、民間および公共セクターの主体は強力な共同リーダーシップを発揮しなければならない。
経済学のノーベル賞受賞者であるクリストファー・ピサライデスは、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの経済学教授である。 ジャック・ブーインはマッキンゼー・グローバルインスティチュートのディレクターであり、マッキンゼーのシニアパートナーです
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Bangladesh News/Financial Express 20180118
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-opinion/embracing-the-new-age-of-automation-taking-public-anxieties-into-account-1516192929/?date=18-01-2018
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