예, 로봇은 우리의 일자리를 훔칠 것입니다.하지만 걱정하지 마십시오, 우리는 새로운 것을 얻습니다.

미국 경제는 2.7에 2015 백만 개의 일자리를 더했습니다. 2 년간 최고의 스트레칭 '90'이후 실업률은 5 %로 낮아졌다.

그러나 불신앙자들기술의 급속한 발전으로 오늘날의 근로자 대부분이 쓸모 없게되었습니다. 교사, 운전자, 여행사, 통역사 및 다른 직종의 직원을 대신하는 영리한 기계로 대체하십시오.

현재 미국에서 고용 된 사람들의 거의 절반이 향후 10 년 또는 2 년 동안 자동화를 통해 퇴출 될 위험에 처해 있다고한다. 2013 옥스포드 대학 연구물류 및 행정직이 가장 취약한 것으로 나타났다.

이것은 이전에 고용 된 노동자들이 갈 곳이 없다는 것을 의미합니까? 기계가 인계되기 전에 최근의 일자리 증가가 마지 못해 끝나고 있습니까? 아니면 로봇과 노동자가 공존 할 수 있습니까?

최근의 역사뿐만 아니라 연구 결과에 따르면 이러한 우려가 지나치게 과장되어 있으며 더 이상 작동하지 않는 유토피아 나 기계 세계의 부상으로 향하는 것도 아닙니다. 비록 우리가 무엇을 할 것인지를 예측할 수는 없더라도 인간은 미래의 경제에서 여전히 필요합니다.


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러 다이 트의 상승

기술의 노동력 영향에 대한 오늘날의 우려는 새로운 것이 아닙니다.

불안은 Luddites로 나중에 알려지기 시작한 섬유 노동자가 그들의 노동의 필요성을 감소시킨 기계류를 파괴 한 초기 1800에서 시작되었습니다. 오늘날 러 다이 트 (Luddite)를 부르는 것이 모욕이라고 여겨지는 사실은 그러한 걱정이 크게 근거가 없다는 증거입니다. 사실, 노동은 19th와 20th 세기 전반에 걸친 생산성 향상과 함께 이익을 얻었습니다.

어떤 사람들은 이러한 역학이 변화되었다고 생각합니다. 예를 들어 하버드 대 총장과 백악관 국가 경제위원회 (National Economic Council)의 래리 서머스 (Larry Summers) 최근에 그의 곡을 바 꾸었습니다. 기술의 장점에 대해

몇 년 전까지 만해도 나는 이것이 매우 복잡한 주제라고 생각하지 않았다. Luddites는 틀렸고 기술 및 기술 진보에 대한 신자는 옳았다. 나는 지금 완전히 확신 할 수 없다.

The Atlantic의 수석 편집자 인 Derek Thomson은 왜이 시간 자동화가 왜 기사 제목의 기사에서 영구적으로 노동을 대체 할 것인지에 대한 주장을 요약합니다 일이없는 세상.

첫째, 노동에 지불되는 경제적 산출량의 비중이 감소하고있다. 둘째, 기계는 더 이상 단순히 인간의 작업을 보강하지 않습니다. 그들은 오늘날 인간이 할 수있는 일에 빠르게 침투하고 있습니다. 마지막으로 노동 연령대의 초라한 남성 (25-54 세)의 공백은 더 영구적으로 끝나야 함을 나타냅니다.

우는 늑대

내 자신의 데이터를 보면 과거의 비평가들이 울부 짖는 것처럼 오늘날의 비관론자들도 마찬가지라는 것을 알 수 있습니다.

1980에서 2014에 이르기까지 생산성의 근로자 점유율은 거의 58 %에서 52 % 이상으로 떨어졌습니다. 이는 톰슨이 믿는 바에 따르면 노동의 중요성이 느리게 감소하고 있음을 보여줍니다.

그러나, 최근의 일 경제 분석 국 (Bureau of Economic Analysis)의 경제학자 Benjamin Bridgman은 감가 상각비와 생산 세가 고려되면 미국 노동자들의 이야기는 비관적이지 않다고 설명했다. 가장 최근의 데이터는 미국의 순 노동 점유율이 최근 2008와 같이 시간이 지남에 따라 떨어 졌음을 보여 주지만 1975과 같은 점유율을 보입니다.

기술 향상의 빠른 속도 때문에, 자본은 더 빠른 속도로 하락한다.. 따라서 기업 또는 자본 소유자는 기술을 복구하거나 쓸모없는 기술을 대체하기 위해 더 많은 이익을 챙겨야합니다. 결과적으로 노동 생산성이 감소하는 비율은 기술에 소비되는 생산량의 증가분과 직접적으로 관련되어있다. 1970 이후, 기술 교체에 소비하는 미국의 생산량 중 13 퍼센트에서 15 퍼센트 이상으로 증가했습니다.

또한, 생산 세 (예 : 부동산, 소비세 및 판매 세)가 변경 될 때마다 노동에 지불되는 산출량의 비율이 감소합니다. 결과적으로 총소득의 소득 감소가 있었지만 그 대부분은 기술 개선과 정부 정책의 변화로 설명 할 수 있습니다.

교체 또는 보완?

기계는 실제로 인간을 대체하고 있습니다. 우리가 생각한 것보다 훨씬 빠른 속도로 최근까지 인간이 생각한 것만을 복제합니다.

예를 들어, 21st 세기 초에 컴퓨터가 위험한 환경에서 세계 최고의 인간을 이길 수 있다고 상상했던 사람은 거의 없었습니다. 그리고 2011에서 IBM의 수퍼 컴퓨터 왓슨 (supercomputer Watson)은 전직 제퍼디 (Jeopardy) 슈퍼 스타 인 켄 제닝스 (Ken Jennings)와 브래드 러터 (Brad Rutter)를 때려 눕혔습니다.

그러나 기술의 대체 (또는 대체) 역할에 초점을 맞추면 어떻게 보완 될 수 있는지를 인식하지 못합니다. 일부 직업의 실업은 확실히 계속 될 것이지만, 과거와 마찬가지로 다른 분야에서의 이득을 동반 할 것입니다.

왓슨 사건이 있습니다. IBM은 Watson의 Jeopardy 승리 이후 1 년 만인 2012에서 파트너십 클리블랜드 클리닉과 협력하여 의사를 돕고 의학 진단 및 치료의 속도와 정확성을 향상시킵니다. 이 경우 왓슨 (Watson)은 의사의 기술을 보강하여 수퍼 컴퓨터에 액세스 할 수있는 의사를 더 많이 요구합니다.

가장 큰 위험은 교육 측면에서 고가와 저층 모두에서 노동자에 대한 수요가 증가함에 따라 노동 시장을 양극화시킬 것이라는 점이다. 경제학자 인 David Autor 문서화하고있다. 1979 이후. 관리직, 전문직 및 기술직에 종사하는 고도로 숙련 된 인력은 교육을 거의 필요로하지 않는 서비스 직종 (일부는 미용사 또는 수위병의 업무 자동화가 어렵 기 때문에)이 모두 개선 된 것으로 나타났습니다.

이러한 일자리 양극화는 분배 중간에 부정적인 단기 영향을 미칠 수 있지만 장기적인 결과를 과장하는 것은 실수입니다.

모든 사람들에게 정말로 무슨 일이 일어나고 있는지

마지막으로, 1967 이후 25-54 노령 인구가 5 %에서 16 %로 3 배 이상 증가한 것은 사실입니다.

그러나 그들이 일하지 않는 이유는 우리가 믿을 수있는 것보다 기계의 부상과 관련이 없습니다. a에 따르면 뉴욕 타임스 / CBS 뉴스 / 카이저 가족 재단 조사 일자리가없는 미국인 중 44 % 설문 조사 대상 남성 자신의 지역에 취업 할 수 있다고 생각하지만 취할 의향이 없다고 말했다. 또한 조사 대상 여성 (여성 포함)의 약 3 분의 1은 배우자, 푸드 스탬프 또는 장애 혜택이 또 다른 소득원임을 나타 냈습니다.

지리적으로 재배치를 꺼리는 것은 노동력 참여의 감소를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다. 안에 2014 설문 조사 실업자 중 60 %는 다른 국가로 이사하기를 "전혀 기꺼이"하지 않는다고 말했다.

이러한 결과는 미국이 대부분의 채용 정보 정부가 전국적으로 추적하기 시작한 이래로 (5.6 백만), 일이없는 사람들 중 많은 사람들이 한 가지 이유 또는 다른 이유로 신청하기를 원하지 않습니다.

아직 사람 대 기계가 아닙니다.

이 수치와 여론 조사는 실제 문제와는 매우 다른 그림을 그립니다. 지리적 제약과 더불어 배우자 및 정부 수입 지원은 일하고자하는 사람들의 수를 줄이는 데 도움이되며 기술 격차도 있습니다. 다행히도, 이것은 우리가 인간을 필요로하는 일자리의 비중을 돌이킬 수없는 쇠퇴로 몰아가는 것이 아니라 더 나은 교육과 훈련으로 극복 할 수있는 문제입니다.

가장 최근의 경기 침체 기간에는 일반적으로 교육 수준이 낮고 의료 및 전문직 서비스직이 증가하는 건설 및 제조직이 감소했는데 종종 고급 학위가 필요합니다.

우리의 손을 단련하고 기술을 비난하는 대신, 우리는 슬리브를 감아 서 기술에 대한 책임을 잃은 사람들이 재교육을받을 수 있도록해야합니다. 또한 인내심이 필요합니다. 숙련 된 기술직에 재투자하는 데 시간이 걸린다는 사실을 인식해야합니다.

일자리가 줄어들고 지속적으로 낮아지기 전까지는 사람 대 기계에 대해 조심해야합니다.

저자에 관하여

Michael Jones, 신시내티 대학 경제학 교육자 조교수. 그의 연구 관심 분야는 다음과 같습니다 : 노동 경제학, 공공 경제학, 교육 경제학.

대화에 등장했습니다.

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