Ekonomové vyvíjejí metodu pro odhad automatizace práce pomocí robotů

Tým robotiků z Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne a ekonomové z univerzity v Lausanne vyvinuli novou metodu pro výpočet, u kterých stávajících pracovních míst je více ohroženo, že budou v blízké budoucnosti automatizovány stroji. 

Studie byla publikována v Věda Robotics. 

Tým také vyvinul metodu, jak navrhnout kariérní přechody do zaměstnání, u nichž je méně pravděpodobné, že budou automatizovány as co nejmenším úsilím o rekvalifikaci.

Prof. Dario Floreano je ředitelem laboratoře inteligentních systémů EPFL a hlavním autorem studie.

„Existuje několik studií, které předpovídají, kolik úloh bude automatizovat roboty, ale všechny se zaměřují na softwarové roboty, jako je rozpoznávání řeči a obrazu, finanční robo-poradci, chatboti a tak dále,“ říká prof. Floreano. „Navíc tyto předpovědi divoce oscilují v závislosti na tom, jak jsou posuzovány požadavky na práci a softwarové schopnosti. Zde uvažujeme nejen o softwaru umělé inteligence, ale také o velmi inteligentních robotech, kteří vykonávají fyzickou práci, a vyvinuli jsme metodu pro systematické porovnávání lidských a robotických schopností využívaných ve stovkách pracovních míst.“ 

Rozvíjení metody

Tým byl schopen zmapovat schopnosti robota podle požadavků na práci, což byl hlavní průlom studie. Podívali se na European H2020 Robotic Multi-Annual Roadmap (MAR), což je strategický dokument Evropské komise, který je pravidelně revidován odborníky na robotiku. MAR uvádí, které schopnosti jsou vyžadovány od současných robotů nebo které mohou vyžadovat budoucí roboti. Ty jsou uspořádány do kategorií, jako je manipulace, vnímání a interakce s lidmi. 

Tým analyzoval mnoho výzkumných prací, patentů a popisů robotických produktů, aby posoudil úroveň vyspělosti robotických schopností. Spoléhali na „úroveň připravenosti technologie“ (TRL), což je měřítko pro měření úrovně technologického rozvoje. 

Pokud jde o lidské schopnosti, výzkumníci použili databázi O*net, což je široce používaná databáze zdrojů na americkém trhu práce. Klasifikuje přibližně 1,000 povolání a podrobně popisuje dovednosti a znalosti potřebné pro každé z nich. 

Tým nejprve selektivně porovnal lidské schopnosti ze seznamu O*net s robotickými schopnostmi z dokumentu MAR, což jim umožnilo vypočítat, s jakou pravděpodobností bude každou existující práci v budoucnu vykonávat robot. Pokud je robot v práci dobrý, TRL je vyšší. 

Hodnocení pracovních míst 

Po provedení této analýzy bylo výsledkem hodnocení 1,000 XNUMX pracovních míst. Jedním z nejnižších na seznamu byli „Fyzikové“, zatímco „Balíčci masa“ byli jedním z nejvyšších. Nejrizikovější byla zaměstnání ve zpracování potravin, ve stavebnictví a údržbě a ve stavebnictví.

Prof. Rafael Lalive spoluvedl studii na univerzitě v Lausanne.

„Klíčovou výzvou pro dnešní společnost je, jak se stát odolným vůči automatizaci,“ říká prof. Lalive. „Naše práce poskytuje podrobné kariérní poradenství pro pracovníky, kteří čelí vysokým rizikům automatizace, což jim umožňuje přijmout jistější zaměstnání a zároveň znovu využít mnoho dovedností získaných ve staré práci. Prostřednictvím těchto rad mohou vlády podpořit společnost, aby se stala odolnější vůči automatizaci.“

Autoři vytvořili metodu, jak najít jakékoli dané zaměstnání alternativní zaměstnání s výrazně nižším rizikem automatizace. Tato zaměstnání se také blížila původnímu, co se týče požadovaných schopností a znalostí, což pomáhá minimalizovat rekvalifikační úsilí. 

Tato nová metoda může být použita mnoha různými způsoby. Za prvé, vlády jej mohou použít k měření toho, kolik pracovníků by mohlo v budoucnu čelit automatizaci. To by pomohlo odpovídajícím způsobem přizpůsobit rekvalifikační iniciativy a politiky. Společnosti by jej také mohly využít k analýze nákladů spojených s automatizací. 

Všechny tyto práce byly převedeny do algoritmu, který dokáže předvídat riziko automatizace pro stovky pracovních míst a zároveň navrhovat kariérní přechody. 

Můžete najít veřejně přístupný algoritmus zde.