로봇, 자동화 및 기술 인수-직업이 위험합니까?

역사적으로 기술과 자동화로 인한 실직은 항상 노동력을 위협했습니다. 영화관에서 교환 대 운영자, 엘리베이터 운영자, 통행료 징수 원 또는 영사관으로 일하는 사람을 알고 있습니까? 그렇습니다. 일자리가왔다 갔다하지만 추세는 놀라 울 정도로 확대되고 가속화되고 있습니다. 직업이 위험에 처해 있는지 확인하는 가장 좋은 방법은 현재 통계 및 예측을 살펴 보는 것입니다.

숫자가 보여주는 것

분석가들이 최근 및 과거 데이터를 조사함에 따라 고용 손실의 경향이 분명해졌습니다. 이 데이터는 단기적으로 어떤 일자리가 영향을 받는지에 대한 좋은 아이디어를 제공합니다. 그러나 많은 전문가들이 정확한 일정에 동의하지 않기 때문에 인력의 장기적인 미래를 예측하는 것은 어려운 일입니다. 로봇 공학과 인공 지능 (AI)의 기술 발전 속도는 매우 빠릅니다. 그 동안, 전문가들이 제시 할 미래의 모든 전망은 유익하지만 교육적인 추측에 지나지 않습니다..

실직 통계

2000 년에서 2010 년 사이 미국은 제조업 분야에서 5 백 5 십만 명이 넘는 일자리를 잃었습니다. 많은 정치인들은이 대규모 고용이 중국으로 배출되면서 제조업이 증가하고 있다고 지적했다. 그러나 Ball State University의 비즈니스 및 경제 연구 센터의 연구는 동의하지 않습니다. 이 연구에 따르면, 그 기간 동안 일자리 손실의 85 %는 기술과 자동화 때문이었습니다.

이 통계에서 주목할만한 점은 제조 인력이 적더라도 산업 생산량이 증가했다는 사실입니다. 다시 말해, 제조업 부문은 더 적은 인원으로 생산성이 향상되었습니다.

향후 계획

옥스포드 대학 (University of Oxford)의 예측에 따르면 미국의 모든 일자리 중 거의 절반이 향후 수십 년 동안 자동화의 압박을받을 것이라고합니다. 이 눈에 띄는 추정치는 미숙련 저임금 일자리가 가장 위험한 고용 범주가 될 것이라고 덧붙였다. 그러나 더 높은 수준의 숙련 된 근로자가 완전히 안전하다고 말하지는 않습니다..

맥킨지 글로벌 인스티튜트 (McKinsey Global Institute)의 또 다른 연구는 전 세계적으로 자동화로 인해 8 억 개의 일자리가 손실 될 수 있다고 말했다. 이 연구는 인력 감축에있어 범인으로 로봇 공학과 AI의 발전에 중점을 둡니다..

이 보고서와 연구가 모두 엉망이고 우울하다고 생각한다면 그렇지 않습니다. 그들 중 많은 사람들이 자동화가 완전히 새로운 직업 범주를 열 것이라고 언급하면서 정말 까다로운 수치에 장미 빛 스핀을 걸었습니다. 어두운 구름에는 은색 안감이있을 수 있지만 로봇에 대한 직업을 잃을 위기에 처한 사람에게는 매우 얇은 안감입니다. 우리 중 가장 위험에 처한 사람은?

적중 목록에있는 직업입니까??

기술 발전과 자동화로 인해 제조 부문이 가장 큰 영향을받은 것은 사실입니다. 그러나 실질적으로 영향을받은 다른 분야가 있으며, 새로운 기술로 인해 수평선에있을 때, 다른 많은 분야는 몇 년 내에 영향을받을 위험이 매우 높습니다.

직업은 이미 고통

공장 노동자. 로봇은 조립 라인 층에 새로운 것이 아닙니다. 제조업은 로봇 공학과 자동화를 채택한 최초의 부문 중 하나였습니다. 제조업 분야의 일자리가 지금까지 가장 힘들었던 것은 놀라운 일이 아닙니다..
텔레마케터. 우리가 저녁 식사에 앉을 때와 같은 성가신 전화의 대부분은 실제로 로보 콜이라는 것을 알았습니까? 요즘, 온라인상에서 사람에게 물건을 팔려고하는 것은 그리 흔한 일이 아닙니다.
은행원. ATM은 은행원 수를 대폭 줄였습니다. 다음에 은행에 들어 서면 (지금은 많은 사람들에게 드문 경우입니다) 카운터 뒤에서 볼 수있는 직원 수를 확인하십시오. 대부분의 지점에는 한 번에 평균 5-7 명의 직원이 근무하고 있습니다. 20 년 전에는 작은 지점이라도 그보다 더 많은 사람들이있었습니다.
재고 및 창고 작업자. 로봇 자동화의 가장 좋은 예는 아마존의 창고 네트워크입니다. 아마존은 여전히 20 만 명이 넘는 직원을 고용하고 있지만, 많은 창고에서 실제 그런 작업은 다른 유형의 로봇에 의해 수행됩니다. 아마존의 휴먼웨어 하우스 직원을 모두 완전히 교체하지는 않았지만이 로봇은 선적 주문을 분류, 적재 및 포장하는 데 도움이됩니다. 아마존은 프로세스를 더욱 자동화하고웨어 하우스를 더욱 생산적으로 만들 계획입니다. 결과? 더 많은 인간 일자리.

위험에 처한 직업

출납원. 우리는 모두 그들을 보았고, 우리 대부분은 전염병처럼 피합니다. 식료품 점 및 기타 소매점의 셀프 체크 아웃 스테이션은 수년 동안 사용되어 왔으며 매장을 사용하기에는 필사적이었습니다. 휴먼 출납원은 아직 정확하게 교체되지 않았지만 점점 더 많은 사람들이 셀프 체크 아웃 스테이션에 익숙해지고 있습니다. 이는 휴먼 출납원에게는 좋은 소식이 아닙니다..
대출 책임자, 보험 담당자, 회계사. 질문에 대한 답변, 공식 기반 결정, 또는 작성해야 할 양식이있을 때마다 자동화를위한 완벽한 레시피가 있습니다. 이러한 종류의 자동화의 좋은 예는 Intuit의 TurboTax와 같은 온라인 세금 플랫폼 및 소비자 대면 보험 상품이 크게 작성된 것입니다 (InsurTech News의 보고서에 따르면“insurtech”스타트 업을위한 자금 지원 활동의 주요 원인). 물론 이러한 직업에서 수행되는 모든 업무를 자동화 할 수있는 것은 아닙니다. 그러나 필요한 인원의 감소는 매우 가능합니다. 인공 지능 시스템이 발전함에 따라 이러한 직업에 대한 영향은 더욱 커질 것입니다.
운전사. 택시 운전사, 트럭 운전사 및 운전 기사는 모두 자율 주행 차로 일자리를 잃어 버릴 위험에 처해 있습니다. 사실,이 기술은 아직 완벽하지는 않았지만 현장에서 몇 가지 놀라운 발전이있었습니다..
식품 서비스 노동자. 바텐더에서 요리사에 이르기까지 식품 서비스의 모든 직업은 공정한 자동화 게임입니다. 패스트 푸드 회사는 온-프레미스 식품 생산 및 배달을 자동화 할 수있는 가능성을 적극적으로 추구해 왔습니다. 맥도날드는 그러한 회사 중 하나이며 이미 여러 식당에 자동 주문 키오스크를 설치했습니다. 맥도날드의 말에 따르면 이러한 움직임은 직원을 대체하기위한 것이 아니라고해도 버거 ATM에서 빅맥을 구입하기까지 얼마나 걸릴지 궁금 할 것입니다.
기자. 인터넷에서 뉴스 기사를 정기적으로 스캔하면 인공 지능 소프트웨어로 작성된 기사를 읽었을 가능성이 큽니다. AI는 아직 갈 길이 멀지 만 데이터베이스를,이 뒤져서 정보를 찾고 읽을 수있는 이야기로 정리하는 것은 현대의 기능을 넘어서는 것이 아닙니다. GetVoIP의이 블로그 게시물은 대화 형 AI의 가능성에 대한 눈에 띄는 개요이며, 결국 인간 작가와 편집자를 유혹 할 수 있습니다..
경비원. 미국의 많은 주요 도시에서 로봇 경비원 또는 보초병이 이미 순찰중인 것으로 보입니다. 보안 데스크에 앉아있는 Robocop 같은 것을 상상하고 있다면 잊어 버리십시오. R2-D2의 선을 따라 더 생각하십시오. 이 열악한 센트리는 열 화상 센서부터 음성 및 얼굴 인식 소프트웨어에 이르기까지 다양한 장비로 무장 할 수 있습니다..
배달원, 우체국 직원. USPS 또는 FedEx 및 UPS와 같은 회사에서 근무하는 경우 걱정할 사항이있을 수 있습니다. 자동 메일 및 패키지 분류 시스템이 이미 구현되고 있습니다. 이동 통신 사나 운전자는 안전하다고 생각할 수 있지만 그렇게 빠르지는 않습니다. 운전자가없는 다른 사람이 직면 한 자동화 문제인 운전자없는 차량은 앞으로도 이러한 작업에 위협이되고 있습니다. 배달 트럭이 스스로 운전할 수 있다면 머지 않아 소포를 떨어 뜨릴 수 있다고 생각하기에는 너무 멀지 않습니다..
법률 보조원, 재무 분석가, 서기. 정보 수집, 정렬, 분석 및 구성을 기반으로하는 모든 작업은 자동화의 좋은 후보입니다. AI 소프트웨어 시스템은 이미 필요한 데이터 소스에 연결되어 있기 때문에 이러한 작업을보다 빠르고 효율적으로 수행 할 수 있으며 사람보다 실수를 줄일 수 있습니다. AI가 앞으로 몇 년 동안 발전하고 발전함에 따라 이러한 직업은 더 큰 일자리 손실에 직면하게 될 것입니다.
병사. 미군이 무기, 전투기, 심지어 선박을 자동화하기 위해 로봇 공학과 AI 시스템을 연구하고 있다는 것은 국가의 비밀이 아닙니다. 어느 정도까지, 그들은 상당히 성공했습니다. 특정 스마트 무기, 미사일 및 드론이 도입되면서 군대는 이러한 시스템을 계속 개발할 것입니다. 다음 논리적 단계는 탱크, 전투기의 자율 기능을 향상시키고 로봇의 지상군을 도입하는 것입니다. 대부분의 전문가들은이 자동 무기가 전장 병사를 대체하지 않을 것에 동의합니다. 그러나 미래에는 더 적은 수의 인간 군인이 필요할 것입니다..

지금 안전한 직업

사회 복지사, 치료사. 이러한 유형의 작업은 환자와 개업의 관계를 발전시키기 위해 일대일 인간 상호 작용이 필요합니다. 로봇과 AI 소프트웨어는 이런 종류의 작업에 필요한 서비스를 제공 할 수 없습니다..
의사, 치과 의사. IBM의 AI 슈퍼 컴퓨터 인 Watson은 노스 캐롤라이나 대학교 의과 대학에서 테스트를 받았습니다. 분석 및 진단을 위해 수백 명의 암 환자의 데이터가 입력되었습니다. 99 %의 사례에서 Watson은 인간의 의사와 동일한 치료법을 추천했습니다. 인상적이지만 의료계 종사자를 대체하는 것과는 여전히 거리가 멀다. 오늘날 로봇 공학과 소프트웨어는 대체로 의료인을 대체하기보다는 보조하기 위해 개발되고 있습니다..
조종사. 파일럿 작업이 자동화로부터 안전한지에 대한 질문은 까다로운 작업입니다. 한편으로 군대는 수년간 드론과 같은 완전 자율 항공기를 사용해 왔습니다. 그러나 여객기에 유사한 기술을 사용하면 안전성에 대한 의문이 제기됩니다. 자율 주행 차량에 여전히 모든 버그가 해결되지 않았다면, 어떤 항공사라도 광범위한 테스트를하기 전에 무인 항공기가 승객을 비행 할 수있을 것입니다. 다른 한편으로, 글로벌 운송 회사들은 자율 무인 항공기 기술을 사용하여화물 비행기를 비행하고 있습니다. 지금은 항공 조종사의 직업이 안전합니다. 그러나화물 비행기 조종사의 직업-그리 많지 않은.
경찰관. 앞에서 언급 한 보안 센트리를 고려할 때, 경찰의 업무도 자동화에 의해 위협받을 수 있습니다. 별로. 임원의 일상 업무에는 AI가 복제 할 수없는 강력한 의사 결정과 대인 관계 기술이 필요합니다. 첨단 AI 시스템을 로봇 공학에 통합 할 수있을 때까지 경찰관의 직업은 안전합니다.
선생님. 이 시점에서 다른 인간의 발달을 관리하는 능력은 인위적으로 재현 할 수있는 것이 아닙니다. AI 시스템은 대인 관계, 인간 경험 및 엄격한 판단에 대한 전문 지식을 필요로하기 때문에 고급 기술을 모방하기위한 가장 어려운 작업 중 하나 인 것 같습니다..
로봇 엔지니어. 이것은 말할 것도없이 진행됩니다. 해당 기술의 설계자 및 엔지니어보다 기술 발전에서 더 안전한 직업?
소프트웨어 엔지니어. 인공 지능 분야에서 일하는 엔지니어들은 작업을 중단했습니다. 이러한 시스템은 개발하는 데 수십 년이 걸릴 것으로 보이며,이 소프트웨어 엔지니어는 높은 관심을 가질 것입니다. 모든 IT 직원이 안전하다고 말하는 것은 아닙니다. 자율 서버 및 자체 프로그래밍 컴퓨터는 여전히 개발 단계에 있지만 많은 IT 전문가가 일자리 손실을 느끼기까지는 그리 오래 걸리지 않습니다..
성직. 자동화를 위해 한 사람을 잃어 버리지 않는 직업이 있다면 바로 이것이 될 것입니다. 일요일 미사를 수행하는 로봇이나 장례식 서비스를 상상할 수 있습니까??

위의 작업이 공통적으로 갖는 특성을 파악하고 식별하는 것이 중요합니다. 가장 위험에 처한 것은 지루하거나 반복적 인 작업이 필요한 것으로 보입니다. 또한 실제로 물리적 인 많은 작업은 로봇 공학 및 자동화에 취약한 것으로 보입니다. 마지막으로 정보 처리를 다루는 작업은 자동화의 좋은 후보이기도합니다..

반대로 창의성이 높거나 대인 관계 기술이 필요한 직업은 당분간 안전한 것으로 보입니다. 이러한 기술 발전이 획기적인 속도로 발전하고있는 것처럼 보이기 때문에 미래에 무엇을 가져올 지 아무도 모릅니다. 그러나 우리의 기술이 빠르게 발전하고 있지만 소프트웨어 나 하드웨어가 인적 요소를 완전히 대체하는 데는 수십 년이 걸릴 것입니다..

AI, 로봇 공학 및 자동화의 미래

로봇 공학과 인공 지능이 이미 현대 사회에 큰 영향을 미쳤음에도 불구하고 이러한 기술은 아직 초기 단계라는 점을 명심해야합니다. 그들은 우리 인력의 자동화에 기여하고 있지만 여기서 어디로 가고 있습니까? 우리는 추측 만 할 수 있지만 진실은 현실보다 공상 과학처럼 보일 수 있습니다..

로봇 공학은 어디로 향하고 있습니까??

일부 사람들의 생각과 달리 대부분의 공장 작업은 여전히 로봇으로 수행 할 수 없습니다. 공장의 로봇은 반복적 또는 물리적 작업에 매우 유용하지만 복잡한 제조에 필요한 민첩성과 유연성이 여전히 부족합니다. 현대 로봇은 약간 어색하고 때로는 작동하는 동안 주변에있는 것이 안전하지 않을 수 있습니다.

엔지니어가 더 나은 디자인을 만들면 내일의 로봇은 더 높은 수준의 손재주로 물건을 조작 할 수 있습니다. 또한 저수준 AI가 포함 된 로봇 소프트웨어의 발전으로 로봇은 판단과 결정을보다 잘 내릴 수있게됩니다. 이러한 발전이 이루어지면 인간이 작업하기가 훨씬 쉬운 차세대 로봇을 의미합니다. 또한 더 많은 로봇과 자동화 시스템이 공장 현장 및 기타 게시물에 추가 될 것임을 의미합니다.

AI의 다음 단계

아시다시피, 기본적인 사고 방식을 모방 할 수있는 모든 소프트웨어는 인공 지능 시스템으로 분류됩니다. AI는 오랫동안 사용되어 왔지만 과거에 사용 된 알고리즘은 인간의 마음을 모방 할 수 없었습니다..

최근에 소프트웨어 엔지니어, 디자이너 및 데이터 과학자들은 자신의 기술을 결합하여“딥 러닝”이라는 AI를 개발하기위한 새로운 기술을 개발했습니다. 간단히 말해, 딥 러닝 기술을 통해 AI는 가능한 모든 결정을 고려하는 알고리즘에 의존하기보다는 여러 다른 데이터 소스에서 정보를 가져올 수 있습니다. 다시 말해서, 그것은 인간의 마음처럼 행동합니다. 딥 러닝을 통해 AI는 코드화 된 지침을 따를뿐만 아니라 여러 데이터베이스의 정보에 액세스하고 자체 결론을 도출하며 실수로부터 배울 수 있습니다..

AI는 하드 코딩 된 프로그램에 의존하여 가능한 많은 수의 상황을 설명하는 불가능한 작업을 수행하지 않기 때문에 그 자체만으로도 자유롭게 알아낼 수 있습니다. 약간 모호하고 멀리 들릴 수 있습니다. 수많은 데이터 저장소에 방대한 양의 데이터가 포함 된 AI 인터페이스가 어떻게 학습하고 결정을 내릴 수 있습니까? 빅 데이터 기술 없이는 불가능합니다.

빅 데이터는 사람의 쇼핑 행동에서 천문 관측에 이르기까지 모든 트렌드와 패턴을 파악하기 위해 대규모 데이터 세트 (보통 수 테라 바이트 크기)를 분석하는 것입니다. 저렴한 상용 서버를 함께 클러스터링하여 처리 부하를 처리하면됩니다. 현재 대규모 데이터 시스템은 정부, 과학 연구 및 기업 세계에서 사용되고 있습니다. 대량의 데이터는 추세 및 패턴 분석이 필요한 모든 곳에서.

이것이 AI가 지향하는 방향입니다. 아직 말하기에는 너무 이르지만, AI 시스템을 인간처럼 생각하게하는 데 딥 러닝이 핵심이라면, 그것은 대규모로 획기적인 돌파구가 될 것입니다.

AI와 로봇의 힘의 결합

결국이 두 기술이 오늘날보다 훨씬 많은 기능을 수행 할 수있는 날이 올 것입니다. 인체의 민첩성, 유연성 및 자유로운 움직임으로 완전 자율 로봇을 실행하는 고급 AI 소프트웨어를 상상해보십시오. 이제 컴퓨터 두뇌가 생각하는 속도와 로봇 팔다리가 가질 힘을 상상해보십시오..

그 날이 오면 전통적인 의미에서 일하는 것은 인간에게 새로운 의미를 부여 할 것입니다. 어떤 사람들은 이것에 대해 매우 우울한 견해를 가질 수 있지만 그렇게 나쁘지는 않을 것입니다. Alexander Graham Bell이 최초의 전화를 발명 한 이후 기술이 얼마나 멀리 왔는지, 그리고 오늘날 우리가 스마트 폰에 도달하는 데 얼마나 걸 렸는지 생각해보십시오. 많은 기술 발전과 마찬가지로 사회에 적응하는 데 시간이 걸리는 데 꽤 오랜 시간이 걸렸습니다..

미래를위한 포지셔닝

자동화에 의해 직업이 위협받는 사람과 대화하면 미래에 대한 두려움과 좌절감을 느낄 것입니다. 그러나이 방법 일 필요는 없습니다. 역사를 통해 혁신으로 인해 일자리를 잃는 사람들이 많이있었습니다. 인간은 회복력이 뛰어나고 항상 적응할 수있는 방법을 찾았으며 오늘날의 노동자들은 기술이 필요한 새로운 영역을 발견 할 것입니다.

AI 또는 로봇 공학에서 학위를 취득 할 수있는 곳?

당신의 목표가 AI 또는 로봇 공학의 대학 학위를 추구하는 것이라면, 미국에는 많은 훌륭한 학교가 있습니다.이 대학들 중 많은 대학은 미래의 로봇 공학 엔지니어와 AI 개발자 모두에게 적합한 공학 및 컴퓨터 과학 부서를 보유하고 있습니다..

MIT (Massachusetts Institute of Technology), Georgia Tech, UC Berkeley 및 Stanford University와 같은 대학에는 로봇 공학 및 AI 개발 분야에서 최고의 프로그램이 있습니다. 그러나,이 나라에는 비슷한 프로그램을 가진 다른 훌륭한 학교들이 많이 있습니다. 또한 AI 또는 로봇 공학 분야에 따라 각 대학의 다른 부서가 제공하는 것을 살펴볼 가치가 있습니다..

예를 들어 UC Berkeley의 로봇 공학 및 지능형 기계 연구소는이 기술을 로봇 공학에 통합 할 수 있도록 동물의 움직임을 재현하는 데 중점을두고 있습니다. Georgia Tech의 로봇 공학 및 지능형 기계 연구소에서는 로봇 공학, 인공 지능 및 인식과 같은 광범위한 주제에 중점을 둡니다..

최종 단어

우리가 좋아하든 없든 기술은 변하고 있습니다. 변화는 불가피하지만 항상 그랬습니다. 기계 나 컴퓨터 시스템에 잠재적 인 일자리 손실에 직면하는 것은 혼란스럽고 두려운 일이 될 수 있습니다. 그러나 올바른 마음의 상태로 상황에 접근하면 오래된 기회를 대신 할 새로운 기회가 있음을 알 수 있습니다.

싸우는 변화는 비생산적이라는 것을 기억하십시오. 결국, 그것은 아무것도 해결하지 못할 것입니다. 대신,이 새로운 기술적으로 진보 된 인력의 어디에 적합한 지보십시오. 자신을 사로 잡고, 기술을 키우고, 미래에 새로운 고용 영역을 활용할 수 있도록 자신을 배치하십시오. 행운을 빕니다.

직업이 기술의 영향을 받았습니까? 그렇다면 어떻게 상황에 대처하고 있습니까??