一直以來人們對技術進步又愛又恨，技術進步所帶來的糾結在歷史上不勝列舉。

    公元一世紀，羅馬皇帝韋巴薌拒絕採用新機器運輸神廟石柱，因為這會搶了工人的飯碗。

    十八世紀工業革命後，英國工人為奪回被機器代替的工作崗位，開始搗毀機器，發洩憤怒，掀起“盧德運動”。

    1930年，英國偉大的經濟學家凱恩斯在《我們後代的經濟前景》中指出：“一種新的疾病在折磨我們，某些讀者也許還沒有聽說過它的名稱，不過在今後幾年內將聽得不想再聽，這種病叫作‘技術進步導致的失業’。”

    凱恩斯認為，到2030年人類每週只需工作15個小時，如何利用大量的空閒時間將成為人類所面臨的前所未有的最大挑戰。

    儘管過往社會經濟發展的實踐表明，技術進步帶來的新增就業機會要遠多於其替代的就業機會，但人們對技術進步對就業影響的“兩難”問題的爭論一直存在，尤其是遇到新的技術革命的時候。

    當前，數字技術正在引發新一輪的技術革命，由於數字技術本身具有一系列不同於以往技術的特點，如能夠替代智力勞動，這使得數字技術對就業影響的內部機制更加複雜。總的來說，主要體現在以下五個方面：

1、數字技術影響就業的新特點

    歷次技術變革對就業的影響大致如下，技術進步會節約勞動力，最初可能會對就業產生消極影響；隨著技術加速增長產生的乘數效應，最終會創造新的就業機會。

    與歷次技術革命相比，數字技術對就業的影響具有如下三個新的特點，使得人們對其更加擔憂：

一是數字技術的就業門檻較高。數字化過程中失業的工人，在不經重新培訓和學習的情況下，難以勝任新產生的崗位。現存的許多工作崗位都很可能被自動化、軟體、人工智慧和機器人取代，被取代的工人不一定能滿足新興就業崗位的需求。

  2016年一項對42000名僱主進行的調查中，40%的受訪者表示，他們很難填補那些需要有技能的貿易、IT、銷售、工程和技術崗位的空缺。

二是數字技術的發展速度更快，技術的快速發展變革加劇了技能不匹配的風險。

三是數字技術革命不僅會嚴重影響勞動密集型的製造業，還將影響傳統意義上的高技能服務業，如法律、金融服務、教育和醫療等行業。多個經濟部門都將受到影響，這會使得吸收失業人員變得更加困難。

2、數字技術促進就業和包容發展

    數字技術的廣泛應用無疑會創造出新的就業崗位和職業型別，尤其是在資料分析、軟體和應用程式開發、網路和人工智慧、智慧機器生產、機器人和3D列印等領域。

    例如，隨著物聯網的使用越來越多，公司需要僱傭更多的產品經理、軟體開發人員、硬體設計師、資料科學家、使用者體驗設計師和銷售經理。採用新技術有助於節約勞動力，但也會以新的方式擴大工作範圍。

    例如，降低醫療成本會增加對更復雜醫療服務的需求，銀行服務的自動化會導致對更個性化的“定製銀行”服務相關崗位的需求。

    數字技術拉動就業作用十分顯著。中國資訊通訊研究院的測算表明，2017年我國數字經濟領域就業人數達到1.71億人，佔當年總就業人數的比重為22.1%，同比提升2.5個百分點。數字經濟新增就業人數由2012年的215萬人增加至2017年的552萬人，佔當年新增就業比例由17.0%提高至40.9%。數字經濟每100就業人口中，72個為升級原有就業，28個為新增就業崗位。

    從就業方式來說，就業者可以擺脫時間和空間束縛，獲得更大自由。就業場所可能不再是工廠企業，而是虛擬網路組織；就業組織形式也可能不再是專案制團隊、合夥人制，而是自由職業的形式，人的個體價值被更自由地激發、流動和共享。

3、數字技術提高人們的收入水平

    作為一種先進生產力，數字技術的賦能效應、倍增效應十分顯著。數字技術領域從業人員具有更高的收入水平。

    2016年，美國數字經濟領域每位僱員的平均年薪高達11.4萬美元，是全美平均薪酬的1.7倍。英國數字技術部門就業人數在2014年至2017年增長了13.2％。數字技術越密集的工作崗位，其薪水水平就越高。

    英國純數字技術工作崗位的平均年薪為42,578英鎊，不需要數字技術的崗位平均為32,477英鎊，需要一部分數字技術的工作崗位為35,277英鎊。

4、數字技術淘汰落後就業崗位

    數字技術對各行業就業的影響大小也不同，與行業特點有關。據Frey 和Osborne估算（2017），美國將有47%的工作受到影響；印度尼西亞和菲律賓將有超過85%的零售工人被自動化銷售替代；東南亞的紡織、服裝和鞋類行業中，受失業威脅的工人比例也非常高。

    麥肯錫在2017年釋出的研究報告《未來的工作——自動化、就業和生產力》中提出，中國、印度、日本和美國這四大經濟體將有2/3的僱員會被自動化取代，技術可行性、開發和部署解決方案的成本、勞動力市場動態、經濟效益、監管和社會接受度等五個關鍵因素將影響自動化普及速度和程度。

5、莫拉維克悖論：數字技術之所短”

    幾十年來，機器人和人工智慧雖然在專項智慧上已經達到了很高的水平，但在看似簡單的與真實物理世界互動的能力依然非常差。在新一代的智慧裝置出現的時候，股票分析師、石油工程師和假釋委員會成員的工作機會將最有可能被機器代替。但園藝師、接待員和廚師在未來幾十年內絲毫不用為自己的工作機會操心。

    與機器相比，人類擁有巨大的靈活性優勢。人們很難製造出在技能方面能與笨拙的工人相提並論的機器。美國著名出版家和作家阿爾伯·哈伯德曾指出：“一臺機器可以做50個普通工人的工作，卻沒有任何機器可以做一個擁有特殊技能的人的工作。”

    因此，未來不是“機器換人”，而是“人機協作”，機器作為人類的工作夥伴、工作助手，共同協作把工作完成。

    總之，儘管數字技術對就業影響的內部機制非常複雜，但事實證明，歷史上技術進步對就業的淨增長效應並沒有失效，多數人都會有工作，人們也比以往過得更好。

    今天，FMI人工智慧與大資料高峰論壇以接續和創新的精神，旨在幫助更多的人站上市場的風口，走向成功。通過不斷結合課程教學和知識分享，努力提供理論支援；洞察企業核心需求，推動企業競爭力重塑；聚焦人才培養與轉型發展，讓人才與機遇相逢。FMI以一個節點的姿態，攜手企業、人才，攜手全球合作伙伴，期待共同引領行業的新風向，開創一個值得憧憬的未來。

活動名稱：FMI人工智慧與大資料高峰論壇-北京站（報名進入倒計時）

活動費用：免費

活動時間：9.15 本週六 8:30-17:00 （僅剩2天）

活動地點：北京市海淀區中關村軟體園（具體地點稽核通過後通知）

地鐵路線：13號線西二旗站A出口

活動要求：應屆生，IT技術工程師以及想轉IT行業工作者...

活動議程：

鄧雄

    360智慧工程總經理。師從帝國理工世界知名大資料AI科學家。10餘年專注大資料及人工智慧行業，行業影響力專家，相關發明專利及論文10餘篇。擅長業務創新，在推薦系統、搜尋廣告、社交廣告、社交圖譜、使用者全週期行為預測、銷售預測等方面有優秀的成功落地經驗。

戴丹

    網易雲網流計算平臺團隊總監。多年從事分散式資料傳輸、計算平臺的設計與研發工作經驗。現負責網易流計算平臺團隊建設，架構設計與產品研發，開源元件功能擴充套件與整合並回饋社群，網易大資料產品商業化。

李晶陽

    中科院博士。一直從事機器學習，深度學習等方面的研究，對相關演算法的結構原理研究透徹，對深度學習在自然語言，影象，機器人控制方面的應用有豐富經驗，並在頂級會議和頂級期刊發表過多篇文章，擔任過IEEE Transactions on Computer, IEEE Robotics and Automation Magazine等頂級期刊評委。

單藝

    擔任獵聘網首席資料官，負責AI技術和應用研發，大資料基礎設施建設和資料科學的商業應用。關注於AI、資料探勘和商業分析。具有17年資料探勘和系統研發經驗，入選“影響中國大資料產業程序100人”