Ein Team aus Robotik-Wissenschaftlern der EPFL (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne) und Ökonomen der Universität Lausanne hat eine Methode entwickelt, mit der sich die Wahrscheinlichkeit berechnen lässt, dass ein Job dank Robotern automatisiert wird. Dieses Tool schlägt auch eine berufliche Umschulung vor, die geringere Risiken birgt. Das Studium ist berechtigt So konkurrieren Sie mit Bots, indem Sie die Risiken der Aufgabenautomatisierung und flexible Alternativen bewerten » Es wurde in Science Robotics veröffentlicht.
Die Vierte Industrielle Revolution entstand im Jahr 2011. Künstliche Intelligenz und Robotik haben die Entwicklung zunehmend autonomer Roboter ermöglicht, die in der Lage sind, Menschen bei ihrer Mission zu ersetzen.
Im gesamten Wirtschafts- und Produktionssystem zeichnet sich ein tiefgreifender Wandel ab, der die Frage nach der Natur der zum Verschwinden bestimmten Berufe aufwirft. Dies ist Gegenstand einer Studie eines Teams der EPFL und der Universität Lausanne, das ein Tool entworfen hat, das auch eine berufliche Neuorientierung hin zu weniger exponierten und umstellungsarmen Jobs bietet.
Professor Dario Floriano, Direktor des Intelligent Systems Laboratory an der EPFL und verantwortlich für diese Studie an der EPFL, erklärt:
„Es gibt zwar verschiedene Studien, die prognostizieren, wie viele Jobs bald automatisiert werden, aber sie konzentrieren sich alle auf Bots, wie Sprach- und Bilderkennung, automatisierte Finanzberater, Chatbots usw. Auch diese Vorhersagen variieren stark je nach Jobanforderungen und Fähigkeiten. Das Programm. Unsere Studie befasst sich nicht nur mit Programmen der künstlichen Intelligenz, sondern auch mit echten intelligenten Robotern, die körperliche Arbeit verrichten. Wir haben eine Methode entwickelt, die systematisch menschliche und Roboterfähigkeiten vergleicht, die in Hunderten von Jobs erforderlich sind.“
Automatisierungs-Risikobewertung
Um den Automation Risk Index (ARI) für jeden Job zu bewerten, bezogen sich die Forscher auf das Occupation Information Network (O*NET), eine US-amerikanische Marktdatenbank mit 967 Jobprofilen. Für jede Stelle stellt O*NET ein Profil bereit, das aus einer Liste der erforderlichen Fähigkeiten, Fertigkeiten und Kenntnisse besteht. So bewahrten die Forscher 87 menschliche Kapazitäten.
Neben menschlichen Fähigkeiten haben sie auch eine Reihe von Roboterfähigkeiten untersucht, die Robotik und künstliche Intelligenz bereits leisten können oder in Zukunft leisten können. Zu diesem Zweck verwendeten sie die Liste der Fähigkeiten, die im SPARC Multi-Year Report (MAR) identifiziert wurden, einem Dokument, das von SPARC, einer öffentlich-privaten Partnerschaft zwischen der Europäischen Kommission und der Europäischen Union für Robotik, die die europäische Robotikindustrie vertritt, veröffentlicht wurde . Roboter. Nach dem selektiven Abgleich menschlicher Fähigkeiten aus der O*net-Liste mit Roboterfähigkeiten aus dem MAR-Dokument konnte das Team die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass jeder aktuelle Job von einem Roboter ausgeführt wird.
Die Studie ordnete 967 Jobs ein: Physiker werden am seltensten durch Roboter ersetzt, während Menschen, die in Schlachthöfen arbeiten, am stärksten gefährdet sind. Im Allgemeinen scheinen Arbeitsplätze in der Lebensmittelindustrie, im Bauwesen, in der Instandhaltung, im Bauwesen und in der Gewinnung am stärksten von Robotern betroffen zu sein.
Die Autoren entwickelten dann eine Methode, um für jeden Job eine Umschulung mit viel geringerem Automatisierungsrisiko zu finden und sich dem ursprünglichen Job in Bezug auf die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse anzunähern. Dazu nutzten sie Daten zur US-Belegschaft und simulierten tausende berufliche Umschulungen auf Basis von Algorithmus-Vorschlägen.
Professor Raphael LaLife, der die Studie an der Universität Lausanne mitleitete, schloss:
Heute besteht die größte Herausforderung für die Gesellschaft darin, sich auf die Automatisierung vorzubereiten. Unsere Arbeit bietet detaillierte Karriereberatung für Arbeitnehmer, die hohen Risiken durch die Automatisierung ausgesetzt sind, und ermöglicht es ihnen, sicherere Jobs zu wählen und gleichzeitig viele der in ihren früheren Jobs erworbenen Fähigkeiten wiederzuverwenden. Mit diesen Tipps können Regierungen der Gesellschaft helfen, widerstandsfähiger im Umgang mit Automatisierung zu werden. »