Ekonomové vyvinuli metodu pro odhad automatizace pracovních míst roboty

Tým robotiků z École Polytechnique Fédérale de Lausanne a ekonomů z Univerzity v Lausanne vyvinul novou metodu pro výpočet, která existující pracovní místa jsou více ohrožena automatizací strojů v blízké budoucnosti.

Studie byla zveřejněna v Science Robotics.

Tým také vyvinul metodu pro navržení přechodu na pracovní místa, která jsou méně ohrožena automatizací a vyžadují minimální úsilí pro přeškolení.

Prof. Dario Floreano je ředitelem Laboratoře inteligentních systémů EPFL a hlavní autor studie.

“Existuje několik studií, které předpovídají, kolik pracovních míst bude automatizováno roboty, ale všechny se zaměřují na softwarové roboty, jako je rozpoznávání řeči a obrazu, finanční robo-poradci, chatboty a podobně,” říká prof. Floreano. “Navíc tyto předpovědi silně kolísají v závislosti na tom, jak jsou hodnoceny požadavky na pracovní místa a schopnosti softwaru. Zde zvažujeme nejen umělé inteligence softwaru, ale také velmi inteligentní roboty, které provádějí fyzickou práci, a vyvinuli jsme metodu pro systematické srovnání lidských a robotických schopností používaných ve stovkách pracovních míst.”

Vyvíjení metody

Tým byl schopen mapovat schopnosti robotů na požadavky pracovních míst, což byla hlavní průlomová část studie. Podívali se na evropskou H2020 Robotic Multi-Annual Roadmap (MAR), která je strategickým dokumentem Evropské komise, který je pravidelně revidován odborníky na robotiku. MAR podrobně popisuje, jaké schopnosti jsou vyžadovány od současných robotů nebo mohou být vyžadovány od budoucích. Tyto jsou organizovány do kategorií, jako je manipulace, vnímání a interakce s lidmi.

Tým analyzoval mnoho výzkumných prací, patentů a popisů robotických produktů, aby zhodnotil úroveň zralosti robotických schopností. Spoléhali se na „úroveň technologické připravenosti“ (TRL), která je měřítkem pro měření úrovně technologického rozvoje.

Pokud jde o lidské schopnosti, výzkumníci použili databázi O*net, která je široce používaným zdrojovým materiálem o trhu práce ve Spojených státech. Třída kolem 1 000 povolání a podrobně popisuje dovednosti a znalosti potřebné pro každé.

Tým nejprve selektivně spároval lidské schopnosti ze seznamu O*net s robotickými schopnostmi z dokumentu MAR, což jim umožnilo vypočítat, jak pravděpodobné je, že každé existující pracovní místo bude v budoucnu vykonáváno robotem. Pokud je robot dobrý v nějakém úkolu, je TRL vyšší.

Řazení pracovních míst

Po provedení této analýzy byl výsledkem žebříček 1 000 pracovních míst. Jedním z nejnižších na seznamu bylo „Fyzik“, zatímco „Balíček masa“ byl jedním z nejvyšších. Pracovní místa ve zpracování potravin, stavebnictví a údržbě a stavebnictví měla nejvyšší riziko.

Prof. Rafael Lalive vedl studii na Univerzitě v Lausanne.

“Klíčová výzva pro společnost dnes je, jak se stát odolnou proti automatizaci,” říká prof. Lalive. „Naše práce poskytuje podrobné kariérní rady pro pracovníky, kteří čelí vysokému riziku automatizace, což jim umožňuje převzít více bezpečná pracovní místa, zatímco opětovně využívají mnoho dovedností získaných v předchozím zaměstnání. Díky těmto radám mohou vlády podporovat společnost v tom, aby se stala více odolnou proti automatizaci.”

Autoři vytvořili metodu pro nalezení libovolného pracovního místa alternativního pracovního místa s výrazně nižším rizikem automatizace. Tato pracovní místa byla také blízká původnímu pracovnímu místu, pokud jde o požadované schopnosti a znalosti, což pomáhá minimalizovat úsilí o přeškolení.

Tato nová metoda může být použita mnoha různými způsoby. Například vlády ji mohou použít k měření, kolik pracovníků by mohlo čelit automatizaci v budoucnu. To by jim pomohlo přizpůsobit iniciativy a politiky pro přeškolení. Společnosti ji mohou také použít k analýze nákladů spojených s automatizací.

Všechna tato práce byla převedena do algoritmu, který může předpovídat riziko automatizace pro stovky pracovních míst a zároveň navrhnout kariérní přechody.

Algoritmus je veřejně přístupný zde.