麦肯锡：生成式人工智能和澳大利亚工作的未来| 观点与方案

作者：Chris Bradley、Jules Carrigan、G 来自：麦肯锡次 2024-02-15

麦肯锡：生成式人工智能和澳大利亚工作的未来

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生成式人工智能的进步加速了澳大利亚的自动化机遇。如果实施得当，这些技术可以提高澳大利亚的生产力以及人民的生活质量。

在2019 年的一份报告《澳大利亚的自动化机遇：重燃生产力和包容性收入增长》中，麦肯锡研究了自动化对未来工作可能产生的影响。澳大利亚经济正处于三年繁荣期的尾声，并迅速失去动力，但自动化浪潮即将到来，带来了包容性经济增长和生产率提升的可能性。该报告发现，为了实现这一承诺，澳大利亚需要快速采用自动化，并在此过程中促进社会包容。 1

五年后，发生了很多变化——尤其是因为新冠肺炎 (COVID-19) 大流行给澳大利亚经济带来了深刻的变化。 2023 年，生成式人工智能 (gen AI) 成为一股重要的新生力量，有可能重塑工作的未来。 2 凭借其先进的自然语言功能，生成人工智能可以变得无处不在，嵌入到知识工作者的日常工具中（参见侧边栏，“什么是生成人工智能？”）。随着人工智能在 2030 年继续发展，它可能会影响更全面的工作活动，从而改变澳大利亚的技能需求。

新一代人工智能的加速发展，以及重叠的宏观经济趋势，促使我们重新审视自动化和工作的未来。麦肯锡的一份新报告《生成式人工智能和澳大利亚工作的未来》旨在反映 2030 年澳大利亚职业组合的情况，包括技能需求的潜在变化以及工人可能需要如何重新掌握技能才能保持高效就业并过渡到新角色。本文探讨了该报告分析中的一些主要发现。

机器的加速能力

2019 年，麦肯锡全球研究所估计，通过采用当时的技术，澳大利亚人 44% 的工作时间可以实现自动化。 3 2023 年，我们重新审视了这一主题，以评估新一代人工智能的快速出现如何加速机器的能力，发现 62% 的现有任务时间可以使用分析时可用的技术实现自动化。到 2030 年，这一潜力可能进一步上升至 79% 至 98%。

然而，技术潜力和实现的变革之间可能存在很大的时间滞后——将能力开发为技术解决方案需要时间，实施解决方案的成本可能超过人力成本，并且采用的速度可能受到社会或监管动态的影响。

考虑到这些潜在的摩擦来源，我们模拟了一系列采用场景。虽然早期情景表明，到 2030 年，略高于 50% 的活动可以实现自动化，但后期情景可能在同年仅实现 2%。这些场景的中点意味着到 2030 年，大约四分之一的工作时间可以实现自动化。随着新一代人工智能的加入，这一速度加快了 8 个百分点（图表 1）。 4

附件1

在中点采用场景中，澳大利亚的每个部门和职业都会看到自动化程度的提高，以及生产力提高的相关潜力。 gen AI 的引入改变了 2019 年报告中观察到的采用模式，即澳大利亚的自动化机会 5 ——自动化现在正在迅速蚕食知识工作以及白领工人的活动、高薪职位、以及大都市地区的工人。教育服务、专业、科学和技术服务以及金融和保险领域的自动化采用可能会受到新一代人工智能的最深远影响（图表 2）。

人类工作的新格局

技术驱动的转变与其他宏观因素交织在一起，例如人口老龄化、净零转型和基础设施支出增加。将这些因素综合起来，到 2030 年，多达 130 万名工人（占澳大利亚劳动力总数的 9%）可能需要从当前角色过渡到新职业。 ⁶

在考虑未来的工作需求和潜在的职业转变时，出现了三个不同的职业群体：

具有弹性和不断增长的职业包括科学技术、医疗保健和专业服务领域的职业，这些职业在大流行期间仍然有需求。在这一群体中，实现自动化后，2022-30 年可能会新增 150 万个工作岗位的净需求，并需要多达 21 万个职业转型。
建筑、机械安装和维修等原本停滞但不断增长的职业在 2019-22 年因疫情和全球供应短缺而出现下滑。 7 随着基础设施需求的不断增长，就业需求可能会增加 290,000 人，其中包括 200,000 人的职业转换。
2019 年至 2022 年，受到干扰和下降的职业出现低增长或下降，并且可能会继续萎缩，到 2030 年，职业转型人数将高达 850,000 人。办公室支持、生产工作、食品服务、客户服务和销售等领域的工作需求下降可能会导致近 850,000 名工人离开当前职业并寻找不同职业的工作（图表 3）。

图表3

了解这些变化的细微差别及其对个人和企业的潜在影响对于平稳过渡至关重要。例如，工资最低五分之一的职位和没有学士学位要求的职位经历职业转型的可能性分别是工资最高五分之一和有高等教育要求的职位的 5.0 和 1.8 倍。女性在需求不断增长的工作（例如技术相关职位）中所占比例不足，而在办公室支持和客户服务中所占比例过高，她们受到工作转换影响的可能性是男性的 1.2 倍。⁸

技能建设可能是应对不断变化的就业形势的重要工具

在这个快速变化的环境中保持相关性可能需要员工不断培养新技能。到 2030 年，对需要社交、情感和技术技能的职业的需求可能会更大，而对仅需要基本认知技能的职业的需求可能会相对较少。

社交和情感技能（例如同理心）通常被认为在医疗保健中至关重要，并且可能仍然至关重要。然而，随着数字系统在医疗保健服务中的使用越来越多，以及工作和行业的整体数字化，医疗保健工作者可能也需要培养他们的数字技能。

预计主要只需要基本认知技能的活动的需求将会减少。例如，办公室支持角色中的重复性例行任务通常可以通过软件和人工智能来完成。因此，个人可以将更多时间花在更高价值的工作上。例如，零售员工可以将注意力从支付处理等日常任务转移到客户协助上，从而提供卓越的客户体验。

随着 STEM、健康、商业和法律专业需求的增加，高等教育仍然至关重要。到 2030 年，对学士学位的需求可能会增长 17%，而高等教育及更高学历的需求可能会在劳动力市场中占据约 2% 的份额。尽管如此，到 2030 年，大约 60% 的劳动力市场可能不需要高等教育学位。

对某些技能组合的持续增长的需求提供了提升技能和过渡到薪酬更高职位的机会，这可能会重新平衡经济，转向更高工资的工作。更多澳大利亚人可以获得高薪职位——只要他们能够接受技能培训和教育。

自动化和人工智能的成功整合可以促进澳大利亚经济并使企业受益

假设所有因素都到位，到 2030 年，新一代人工智能有可能使澳大利亚劳动生产率每年提高 0.1 至 1.1 个百分点。 9 该范围反映了新一代人工智能采用的后期平均速度，以及部署这些技术所释放的全职等效时间被重新部署回经济中。这两种场景都考虑了 2030 年预期的职业组合。当我们将新一代人工智能与所有其他自动化技术结合起来时，在后期和中点采用场景中，生产率每年的增长可能分别为 0.2% 到 4.1%。但由于同比增长 4.1 个百分点将是近期历史生产率增长水平的四倍，因此这种潜力不太可能完全实现，特别是因为可能存在巨大的转型成本和二阶效应（图表4）。

图表4

尽管存在人口老龄化等不利因素，但自动化和人工智能仍提供了机遇。如果澳大利亚能够实现潜在生产力提升的一半，那么它就有望重新点燃 20 世纪 90 年代鼎盛时期更快的经济增长。帮助实现这一改进的促成因素包括优先考虑采用的领导者、重新设计的流程、有效的变革管理以及确保从新效率中获取价值的战略。

出于本研究的目的，我们确定了三个领域，以体现新一代人工智能如何改变特定行业的工作未来：

在零售业中，技术有能力引入更大的个性化，重新定义客户体验。自动化可以改善库存、后台和供应链管理，而人工智能可以增强客户服务、营销和销售等关键功能。
在金融服务和保险领域，人工智能的采用可以重塑员工进行风险评估、欺诈检测、软件开发和客户服务的方式。到 2030 年，近三分之一的任务时间可以实现自动化。
在公共部门，人工智能可以改变教育提供、与公民互动、财务分析和研发等活动。在所有这些领域，生产力的提高以及准确性和服务的改进都可能随之而来。

雇主、政府和教育工作者的考虑因素

对于澳大利亚的利益相关者来说，要实现自动化和人工智能的全部好处，同时确保即将到来的职业和技能转变得到精心规划和公平，这并不是一项简单的任务。

三个主要利益相关者群体有机会采取有意义的行动：

雇主可以考虑以下问题来为劳动力发展做好准备：
新一代人工智能将如何影响我们的竞争优势和价值主张？
我们是否有一个战略性的劳动力计划，可以将需求和供应与我们所需的能力相匹配？

我们如何大规模创造可持续价值？

政府可以帮助释放任务增强和自动化的好处，提供透明的监管框架并支持那些最容易受到角色转变的人。政府领导人可以考虑以下问题：

如何创造一个简单、平衡的监管环境？
政府如何支持企业采用自动化？
我们如何推动公共部门采用自动化？
我们如何鼓励重新培训并为过渡到新角色的人提供安全网？

在政府的部分支持下，教育机构可以做好准备，以满足在职业之间转换的雇主和工人不断变化的需求。教育者可以考虑以下问题：

我们如何开发一个反应更快、更敏捷的教育系统？
我们如何利用人工智能通过个性化学习来改善结果？

Gen AI 开启了一个可能与现在截然不同的未来。有些人可能担心这种发展，认为这会对我们的生活和工作方式产生负面影响。其他人可能会接受它，相信它会提高生产力并有助于满足地球及其人民的需求。事实证明，澳大利亚经济在充满挑战的时期表现强劲，支撑着乐观的前景，而人工智能的转变可以为澳大利亚带来好处，包括更高的就业需求和生产率。然而，只有雇主、政府和教育工作者能够以大胆和深思熟虑的方式采用该技术，这种潜力才可能实现。这种战略行动可以确保澳大利亚人的子孙后代受益于该国过去三十年所经历的同样繁荣。