Ekonomové vyvinuli metodu pro odhad automatizace práce roboty

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

Studie byla publikována v Science Robotics.

Tým také vyvinul metodu pro navržení přechodu na pracovní místa s menším rizikem automatizace a s nejmenšími náklady na 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 software roboty, jako je rozpoznávání řeči a obrazu, finanční robo-poradci, chatboty a podobně,“ říká prof. Floreano. „Navíc, tyto předpovědi značně kolísají v závislosti na tom, jak jsou hodnoceny požadavky na pracovní místa a schopnosti software. Zde jsme zohlednili nejen umělou inteligenci software, ale také velmi inteligentní roboty, které provádějí fyzickou práci, a vyvinuli 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, které 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. Použili „technology readiness level“ (TRL), který je měřítkem pro měření úrovně technologického rozvoje.

Pokud jde o lidské schopnosti, výzkumníci použili databázi O*net, která je široce používanou zdrojovou databází na americkém trhu práce. Klasifikuje kolem 1 000 povolání a podrobně popisuje dovednosti a znalosti potřebné pro každé.

Tým nejprve selektivně spároval lidské schopnosti z O*net seznamu s robotickými schopnostmi z MAR dokumentu, což jim umožnilo vypočítat, jak pravděpodobně každé existující pracovní místo bude vykonáváno robotem v budoucnu. Pokud je robot dobrý v určitém pracovním místě, 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 „Maso-packer“ byl jedním z nejvyšších. Pracovní místa ve zpracování potravin, stavebnictví a údržbě a ve stavebnictví měla nejvyšší riziko.

Prof. Rafael Lalive vedl studii na Univerzitě v Lausanne.

„Hlavní výzvou 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 a opětovně využít mnoho dovedností získaných v předchozím pracovním místě. 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 významně nižším rizikem automatizace. Tato pracovní místa byla také blízká původnímu pracovnímu místu, pokud jde o schopnosti a znalosti požadované, což pomáhá minimalizovat náklady na přeškolení.

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

Všechna tato práce byla přeložena do algoritmu, který může předpovídat riziko automatizace pro stovky pracovních míst a také navrhnout přechody v kariéře.

Algoritmus je veřejně přístupný zde.