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人工智能对技能需求的影响及其启示

时间:2019-10-29 08:23:41 热度:2413

人工智能对技能需求的影响及其对教育供给的启示

作者简介:袁于之,北京教育科学研究所基础教育科学研究所助理研究员。北京100101;杜玉红是北京师范大学教育系的教授。北京100875

摘要:人工智能已经导致劳动力市场对技能需求的变化。这一变化对教育提出了新的要求。基于程序性假设,劳动力的技能分为五类:非程序性认知技能、非程序性非认知技能、程序性认知技能、程序性身体技能和非程序性身体技能。基于美国职业信息网和1982-2010年中国人口普查(China Census)的数据,发现中国劳动力市场对非程序性认知技能、非程序性非认知技能和程序性认知技能的需求在增加,而对程序性身体技能和非程序性身体技能的需求在减少。从经济发展趋势来看,人均国内生产总值越高,劳动力市场对非程序性认知技能、非程序性非认知技能和程序性认知技能的需求越大,对程序性身体技能和非程序性身体技能的需求越小。从个人收入影响的角度出发,利用2010-2013年cgss数据,基于明瑟收入方程,研究发现程序认知技能对劳动收入的积极影响正在增加,反映了中国劳动力市场对程序认知技能的强烈需求。人工智能的发展导致对非程序技能的需求增加。为了适应这种变化,教育需要采取一定措施,增加综合性课程,开展专题情境教学,注重培养学生的非程序性认知技能和非认知技能。

关键词:人工智能程序性非程序性认知技能非认知技能物理技能

标题说明:本文是教育部2015年哲学社会科学研究重点项目《教育与经济发展的关系与贡献研究》(ProjectNo)的研究成果。:15jzd040)。

世界经济论坛创始人兼执行主席德国经济学家施瓦布(schwab,k)认为,人工智能(ai)等信息技术的发展将颠覆几乎所有国家的所有产业,带来一场新的技术革命,这被称为第四次产业革命。《第四次工业革命:未来就业、技能和劳动战略》报告指出,根据超过1300万劳动力的调查结果,到2020年,大多数职业所需的核心技能将有三分之一以上不同于今天。[1]一方面,以人工智能为代表的信息技术的发展需要劳动力学习新的技能来弥补人工智能的不足。另一方面,正如以前的工业革命极大地转移了劳动力,最明显的是农业雇员人数的急剧下降。第四次工业革命将迫使劳动力主要集中在更专业化的领域,要求劳动力具有更强的社会技能、创新能力以及在不确定条件下做出决策和提出新想法的能力。[2]简而言之,以人工智能为代表的第四次工业革命将导致大多数职业及其所需技能的根本改变,这将成为教育变革的源泉。人工智能的发展对教育技能的供给,即人才的培养有什么影响,值得进一步探讨。因此,本文将在国外现有研究的基础上,结合中国劳动力市场的特点,重点分析人工智能等信息技术对中国劳动力市场技能需求变化的影响以及这种变化对教育的新要求。

一、人工智能影响技能需求的理论分析框架

人工智能主要模拟、扩展和扩展人类智能,以完成或协助人类智能工作。这意味着人工智能等信息技术的发展将导致劳动力被机器取代的可能性增加。麻省理工学院的布林约尔夫森(E)和迈克菲(mcafee,A)在他们的著作《第二个机器时代》中提到,第一个机器时代是关于动力系统和携带大型物体的能力,部分取代了人体,这在很大程度上是机器的补充。第二个机器时代更多的是关于自动化和加强机器的思维能力和认知活动。机器部分取代了人类的思维,大量日常脑力劳动将被电脑化。[3]这一趋势也可以从机器人的发展轨迹中看出。机器人在结构上可以分为三个层次:一个是执行器,它模拟人肢体的运动和操作。第一代机器人主要实现这一功能。它们被应用于传统的工业领域,取代了那些简单而重复的工作。机器代替人的比例约为5%。第二种是认知智能,它模拟人脑的前额叶皮层来做决定、计划、推理、经验和知识学习。第二代机器人人工智能机器人(ai robot)具有自主性和环境适应性等特点,如美国直觉外科公司的达芬奇手术机器人。第二代机器人可以用制造业中的机器代替60%的人,甚至实现完全无人智能制造。三是感知智能(perceptual intelligence),即在大数据的支持下,机器人可以通过雷达、红外、力和触觉传感器、gps、编码器和深度学习等模拟人类分类和理解、感官和视听路径。,从而使机器人具有感性智能,最终实现某些行业中机器对劳动力的真正替代。[4]

从机器代替劳动的发展轨迹可以看出,机器代替劳动首先体现在某些类型的工作任务中。Attl、levy和murnane认为,为了理解技术进步对劳动力市场的影响,首先必须了解不同职业的工作内容的特点。工作内容是劳动力生产过程中所有活动的结合。不同的工作内容要求劳动力使用不同的技能来完成。计算机擅长快速使用规则。如果一个工作内容可以通过使用规则来完全描述,它很可能被计算机取代。目前,计算机的识别模式仍然局限于解决那些需要很少情境知识和没有复杂感知问题的问题。需要复杂识别模式的工作主要由人类完成。因此,提出了“常规化”假说(简称alm假说)。

程序性假设(Procedural hypothesis)是指根据计算机在处理具有一定规则的任务时的比较优势和人类在处理复杂模式识别任务时的比较优势,将工作内容分为程序性和非程序性两类。如果一个工作内容能够被完全定义,一台缺乏灵活性和判断能力的机器将很容易通过一个逐步的程序来完成这个工作任务。这种可由计算机完成的程序化的、重复性的、有规律的活动被称为程序性工作内容。一些中级认知和体力工作的内容大多是程序性的,通常很容易被电脑取代。例如,文书、销售、生产和技术职业。那些其规律不能被明确识别并且不能被计算机程序或机器完成的活动被称为非程序性工作内容(non-procedural work contents),分为分析性和交互式任务内容和手动任务内容。分析工作要求劳动力具有一定的解决问题能力和创新能力,劳动力具有较高的教育水平。专业和技术类型的专业活动往往具有这样的特点,例如在法律、医学、科学等领域的工作。互动工作内容需要人与人之间的互动,管理工作具有这样的特点。计算机技术难以完成分析和交互工作的主要原因是,完成这些活动通常需要大量信息。体力工作内容的特点是需要情景适应、视觉和语言识别以及面对面的互动,这主要体现在服务行业,如司机、厨师等。,要求劳动力具备熟练的身体技能和一定的语言表达能力,并且劳动力的受教育水平不高。这种体力工作内容很难被计算机取代的原因是,它的核心任务是情景适应和与人的互动。这种对不确定交互的适应和响应超出了自动化机器的能力。从长远来看,人工智能可能使机器获得这种能力,但由于使用成本的限制,它尚未普及。[5]该职业包含的非程序性分析和互动工作越多,对劳动力的教育水平要求就越高。职业涉及的程序性和非程序性体力劳动越多,劳动力的教育水平就越低。职业中包含的程序性认知工作内容与劳动力的受教育程度之间并不存在单调的关系。从事包含更多程序性认知工作内容的职业的高中和非本科高等教育毕业生比例最大。[6]

资料来源:中国社科院网站

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