Прогресс не стоит на месте, и хотим мы этого или нет, но нам уже сегодня приходится конкурировать с роботами за рабочие места.
О том, как конкурировать с роботами чтобы не остаться без работы, задумались ученые из научно-технического института Швейцарии (EPFL).
Они разработали метод оценки вероятности того, что рабочие места будут автоматизированы интеллектуальными роботами будущего. Теперь нынешним специалистам можно выбрать варианты переобучения и перехода на другую работу с меньшими рисками и минимальными усилиями.
Команда разработала метод расчета того, какие из существующих рабочих мест подвержены риску их выполнения машинами в ближайшем будущем.
Есть несколько исследований, предсказывающих, сколько рабочих мест будет автоматизировано роботами. Однако все они сосредоточены на программных роботах, таких как распознавание речи и изображений, финансовые роботы-консультанты, чат-боты и т. д.
Кроме того, эти прогнозы сильно колеблются в зависимости от того, насколько оцениваются требования к работе и способности программного обеспечения.
Метод оценки
Здесь рассматривается не только программное обеспечение искусственного интеллекта, но и настоящих интеллектуальных роботов, выполняющих физическую работу. Поэтому учёные разработали метод систематического сравнения способностей человека и робота, используемых на сотнях рабочих мест.
Исследователи просмотрели исследовательские работы, патенты и описания роботизированных продуктов, чтобы оценить уровень зрелости роботизированных способностей, используя известную шкалу измерения уровня развития технологий, «уровень технологической готовности» (TRL).
Человеческие способности оценивались с помощью базы данных ресурсов на рынке труда США O*net, которая классифицирует около 1000 профессий и разбивает навыки и знания, наиболее важные для каждой из них.
После сопоставления способностей человека из списка O*net со способностями роботов, команда смогла рассчитать, насколько вероятно, что каждая существующая работа будет выполняться роботом.
Например, если работа требует, чтобы человек работал с точностью движений до миллиметра, то роботы очень хороши в этом, и поэтому TRL соответствующей способности самый высокий.
Если работа требует достаточного количества таких навыков, она с большей вероятностью будет автоматизирована, чем та, которая требует таких способностей, как критическое мышление или креативность.
Польза
«Главная задача для общества сегодня — как стать устойчивым к автоматизации. Наша работа предоставляет подробные советы по карьере для работников, которые сталкиваются с высокими рисками автоматизации, что позволяет им браться за более безопасную работу, повторно используя многие навыки, полученные на старой работе. Благодаря этому совету правительства могут помочь обществу стать более устойчивым к автоматизации», — говорит один из руководителей исследования, профессор Рафаэль Лаливе.
Авторы разработали метод поиска для любой профессии альтернативных рабочих мест, которые имеют значительно меньший риск автоматизации и достаточно близки к исходному с точки зрения навыков и знаний, которые они требуют, что позволяет свести к минимуму усилия по переобучению.
Чтобы проверить, как этот метод будет работать в реальной жизни, они использовали данные о рабочей силе США и смоделировали тысячи карьерных изменений на основе предложений алгоритма, обнаружив, что он действительно позволит работникам с самым высоким уровнем риска переключиться на профессии со средним риском профессий, при этом подвергаясь относительно низким усилиям по переподготовке.
Завершив исследования, авторы преобразовали новые методы и данные в алгоритм, который прогнозирует риск автоматизации для сотен рабочих мест и предлагает гибкие карьерные переходы с минимальными усилиями по переподготовке.
Например, для профессии автомобильный мастер-механик, индекс риска автоматизации составил 0,64. В качестве возможных вариантов для переобучения система предлагает три альтернативы: техник-математик, инженер по обеспечению качества программного обеспечения и тестировщик, специалист по поддержке компьютерных сетей.
Если хотите узнать, насколько ваша профессия подвержена риску автоматизации, можете воспользоваться алгоритмом от EPFL совершенно бесплатно, на http://lis2.epfl.ch/resiliencetorobots.
Понравилась статья? Поделись с друзьями!
