用于数字技能培训的“人工智能”预算

Eamybeg、Buck、Penrod、Waterboy 和 Bellgriffin 是 103 年前因重大技术转型而失业的最后一批人。据 Microsoft.com 上的一篇博客称,1922 年 12 月 20 日,一台时尚的机动引擎正式取代了马拉引擎,为纽约布鲁克林高地的车站工作人员创造了一个激动人心的时刻,他们对马匹同事无能为力。随着马从其他各种职业中消失,依赖马经济的众多工作也随之消失。 1890 年,美国有 13,800 家公司从事制造马车业务。到 1920 年,这样的公司只剩下 90 家。据估计,这个数字现在已降至个位数。尽管马业在技术的重压下崩溃了,但另一个行业却开始生机勃勃。 1903 年,即亨利·福特创立福特汽车公司的那一年,向美国人出售了 11,235 辆汽车。随后这个数字上升到数百万。

美国汽车工业创造了很多新公司和就业机会。这个循环永无止境,这既令人警醒又令人鼓舞,特别是当涉及到对未来就业的影响时。这是发人深省的,因为在一项技术的起步阶段,有很多因素确实是不可预测的。这是令人鼓舞的,因为随着行业找到新的合作方式,新技术总是会催生新的就业机会。例如,想想汽车所创造的辅助产业。加油站、汽车维修、汽车陈列室。当然,还有住得离工作地点更远的可能性,通过搬到比市中心更便宜的土地来扩大住房面积。然后就是假期了。有了汽车,你可以去更多的地方。或者,考虑一下个人计算机的引入,然后是互联网,以及现在基于移动电话的计算和智能手机,它们摧毁了一些就业机会,但创造了许多其他就业机会。人们总是担心技术的每一次突然转变都会导致大规模贫困,但所谓的失败者最终会被吸收回新行业。此外,麦肯锡全球研究所的研究得出的结论是,这些技术的应用确实将迫使数百万工人获得新技能,因为他们所做的工作将变得过时。

然而,相同技术的快速进步将为数百万工人创造新的机会,其中包括许多技能较低的工人。因此,当微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 表示,虽然人工智能 (AI) 可能会取代某些工作,但它将同时创造新的机会并促进加速学习时,他说得很对。纳德拉在接受媒体采访时表示,劳动力市场是能够适应技术进步的动态实体。例如,世界经济论坛预测,到 2025 年底,人工智能将取代 7500 万个工作岗位,但也将创造 1.33 亿个新工作岗位。对于像印度这样由于就业本身就稀缺而无法承受裁员的国家来说,这将是一个巨大的缓解。 2023-24年经济调查显示,到2030年,我们需要在非农领域每年创造约785万个就业岗位,才能利用我们的人口红利。 FICCI-EY 2024 年就业未来 3.0 报告指出,医疗保健和能源等领域的运作方式发生了巨大变化,导致对远程医疗专家、医疗保健数据分析师和人工智能驱动诊断的需求激增专家。

能源行业的可持续转型正在创造全新的职业道路。太阳能技术人员、智能电网经理和碳足迹分析师正在成为该行业不可或缺的一部分。随着欧盟预算的临近,政府可以借鉴欧洲各国的成功范例,帮助下岗工人学习新技能,以便他们能够迅速再就业。以瑞典和德国为例。他们提供类似的全面服务来帮助失业工人过渡到新工作,但他们的做法有所不同。在瑞典,这是一种私营部门主导的模式,而在德国,这是通过政府、公共劳工机构来完成的。在瑞典,工人保障委员会是一种制度,雇主向私人基金中的每名工人支付少量费用,这样,如果公司缩小规模并且工人被解雇,该人就可以进入工人保障委员会,并获得全套服务。这些都是私人经营的,但如果需要的话,他们会得到工作再培训。他们会找出其他职位空缺,以及需要做什么才能申请。它不仅仅是提供收入支持,而是真正帮助个人找到下一份工作。德国拥有非常成功的政府运行体系,其运作方式在很多方面都非常相似。 2000 年代初实施的改革,即所谓的哈茨改革,使该国降低了相对较高的失业率(超过 11%)。

上周发布的《2025 年 QS 世界未来技能指数》报告充分体现了印度的困境。在人工智能和绿色技能等未来就业准备方面,该国排名第二,仅次于美国。然而,印度在某些方面表现不佳。在“技能契合度”方面,印度得分为59.1,是前30名国家中整体最差的。虽然该分析在经济能力方面给印度打了满分 100 分,但在可持续发展方面面向未来的创新参数方面,该国表现最差,这两个参数都是“经济转型”这一大框架下的子参数。 。印度的得分仅为 15.6 分(满分 100 分)。相比之下,七国集团国家得分为 68.3 分,欧盟国家得分为 59 分,亚太国家得分为 44.7 分,非洲国家得分为 25.4 分。总体而言,印度在该参数上的得分为58.3,是前30名国家中总体得分最低的。因此,教育和技能培训需要大量公共投资。这是必要的,因为雇主预计到 2030 年,就业市场所需的 39% 的关键技能将发生变化。因此,应该越来越关注持续学习、技能提升和再培训计划。

事实上,全球谷歌搜索“我的工作安全吗?”近几个月来翻了一番,因为人们担心它们会被大型语言模型取代。只有通过对大量人口的数字技能进行公共投资,以及允许各地区参与新经济机会的数字高速公路,才能最大限度地减少这种恐惧。