ວຽກທີ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ ແລະວຽກໃດທີ່ AI ຈະມາແທນ? ທັດສະນະທົ່ວໂລກກ່ຽວກັບຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ການຈ້າງງານ

Framing ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ AI ໃນກໍາລັງແຮງງານ

ໃນ​ປີ 2023, ຫຼາຍ​ກວ່າ​ສາມ​ສ່ວນ​ສີ່ (77%) ຂອງ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ​ໄດ້​ໃຊ້​ຫຼື​ຄົ້ນ​ຫາ​ວິ​ທີ​ແກ້​ໄຂ AI ແລ້ວ ( AI Job Loss: ສະ​ຖິ​ຕິ​ທີ່​ຫນ້າ​ຕົກ​ໃຈ​ເປີດ​ເຜີຍ ). ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຮັບຮອງເອົານີ້ມີຜົນກະທົບທີ່ແທ້ຈິງ: 37% ຂອງທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ AI ລາຍງານການຫຼຸດຜ່ອນກໍາລັງແຮງງານໃນປີ 2023, ແລະ 44% ຄາດວ່າຈະມີການຕັດວຽກທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ຫຼາຍຂຶ້ນໃນປີ 2024 ( AI Job Loss: ສະຖິຕິທີ່ຫນ້າຕົກໃຈເປີດເຜີຍ ). ໃນຂະນະດຽວກັນ, ນັກວິເຄາະຄາດຄະເນວ່າ AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານຄົນມີຄວາມສ່ຽງ - ນັກເສດຖະສາດ Goldman Sachs ຄາດຄະເນວ່າ 300 ລ້ານວຽກທົ່ວໂລກສາມາດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກ AI ອັດຕະໂນມັດ ( 60+ Stats On AI Replaceing Jobs (2024) ). ມັນບໍ່ແປກທີ່ຄໍາຖາມທີ່ວ່າ "AI ຈະທົດແທນວຽກໃດ?" ແລະ "ວຽກທີ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້" ໄດ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການໂຕ້ວາທີກ່ຽວກັບອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປະຫວັດສາດສະເຫນີບາງທັດສະນະ. ການປະຕິວັດທາງເທັກໂນໂລຍີທີ່ຜ່ານມາ (ຈາກເຄື່ອງຈັກໄປສູ່ຄອມພິວເຕີ) ໄດ້ຂັດຂວາງຕະຫຼາດແຮງງານ ແຕ່ຍັງສ້າງໂອກາດໃໝ່ໆ. ໃນຂະນະທີ່ຄວາມສາມາດຂອງ AI ເຕີບໃຫຍ່, ມີການປຶກສາຫາລືຢ່າງເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບວ່າຄື້ນຂອງອັດຕະໂນມັດນີ້ຈະປະຕິບັດຕາມຮູບແບບດຽວກັນ. ປື້ມປົກຂາວນີ້ພິຈາລະນາພູມສັນຖານ: AI ເຮັດວຽກແນວໃດໃນສະພາບການຂອງວຽກ, ຂະແໜງການໃດປະເຊີນກັບການຍົກຍ້າຍຫຼາຍທີ່ສຸດ, ບົດບາດໃດທີ່ຂ້ອນຂ້າງປອດໄພ (ແລະເປັນຫຍັງ), ແລະສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານຄາດຄະເນສໍາລັບແຮງງານທົ່ວໂລກ. ຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາ, ຕົວຢ່າງອຸດສາຫະກໍາ, ແລະຄໍາເວົ້າຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານແມ່ນລວມເຂົ້າເພື່ອໃຫ້ການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບ, ທັນສະໄຫມ.

AI ເຮັດວຽກແນວໃດໃນສະພາບການຂອງວຽກ

AI ມື້ນີ້ດີເລີດໃນ ວຽກງານ - ໂດຍສະເພາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ແລະການຕັດສິນໃຈປົກກະຕິ. ແທນທີ່ຈະຄິດວ່າ AI ເປັນພະນັກງານທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ, ມັນເຂົ້າໃຈດີທີ່ສຸດວ່າເປັນຊຸດຂອງເຄື່ອງມືທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອປະຕິບັດຫນ້າທີ່ແຄບ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ມີຕັ້ງແຕ່ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ກັບລະບົບວິໄສທັດຄອມພິວເຕີທີ່ກວດສອບຜະລິດຕະພັນ, ຈົນເຖິງໂປເຊດເຊີພາສາທໍາມະຊາດເຊັ່ນ chatbots ທີ່ຈັດການການສອບຖາມພື້ນຖານຂອງລູກຄ້າ. ໃນພາກປະຕິບັດຕົວຈິງ, AI ສາມາດ ອັດຕະໂນມັດບາງສ່ວນຂອງວຽກ : ມັນອາດຈະແຍກຢ່າງໄວວາຜ່ານຫລາຍພັນເອກະສານສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຂັບລົດໄປຕາມເສັ້ນທາງທີ່ກໍານົດໄວ້, ຫຼືຕອບຄໍາຖາມການບໍລິການລູກຄ້າງ່າຍໆ. ຄວາມຊໍານິຊໍານານທີ່ສຸມໃສ່ວຽກງານນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າ AI ມັກຈະເສີມສ້າງພະນັກງານຂອງມະນຸດໂດຍການຮັບຜິດຊອບຫນ້າທີ່ຊ້ໍາຊ້ອນ.

ສິ່ງທີ່ ສຳ ຄັນ, ວຽກສ່ວນໃຫຍ່ປະກອບດ້ວຍຫຼາຍ ໜ້າ ວຽກ, ແລະມີພຽງແຕ່ບາງວຽກທີ່ ເໝາະ ສົມກັບ AI ອັດຕະໂນມັດ. ການວິເຄາະ McKinsey ພົບວ່າ ໜ້ອຍກວ່າ 5% ຂອງອາຊີບສາມາດອັດຕະໂນມັດທັງໝົດ ດ້ວຍເຕັກໂນໂລຊີປະຈຸບັນ ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການປ່ຽນແທນມະນຸດຢ່າງເຕັມສ່ວນໃນພາລະບົດບາດສ່ວນໃຫຍ່ຍັງຄົງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ສິ່ງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້ແມ່ນການຈັດການ ພາກສ່ວນ ຂອງວຽກ: ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ປະມານ 60% ຂອງອາຊີບມີສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງກິດຈະກໍາທີ່ສາມາດອັດຕະໂນມັດ ໂດຍ AI ແລະຫຸ່ນຍົນຊອບແວ ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). ນີ້ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງພວກເຮົາເຫັນ AI ຖືກນໍາໃຊ້ເປັນ ເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນ - ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ລະບົບ AI ອາດຈະຈັດການການກວດສອບເບື້ອງຕົ້ນຂອງຜູ້ສະຫມັກວຽກ, ລາຍງານຊີວະປະຫວັດຫຍໍ້ສໍາລັບຜູ້ຮັບສະຫມັກມະນຸດເພື່ອທົບທວນຄືນ. ຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງ AI ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມໄວແລະຄວາມສອດຄ່ອງຂອງມັນສໍາລັບວຽກງານທີ່ຖືກກໍານົດໄວ້ດີ, ໃນຂະນະທີ່ມະນຸດຮັກສາຄວາມຍືດຫຍຸ່ນໃນການເຮັດວຽກຂ້າມ, ການຕັດສິນທີ່ສັບສົນ, ແລະທັກສະລະຫວ່າງບຸກຄົນ.

ຜູ້ຊ່ຽວຊານຫຼາຍຄົນເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້. "ພວກເຮົາຍັງບໍ່ຮູ້ຜົນກະທົບຢ່າງເຕັມທີ່, ແຕ່ບໍ່ມີເທກໂນໂລຍີໃນປະຫວັດສາດທີ່ຫຼຸດລົງການຈ້າງງານໃນສຸດທິ," Mary C. Daly, ປະທານ San Francisco Fed, ເນັ້ນຫນັກວ່າ AI ອາດຈະປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຮັດວຽກແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມະນຸດລ້າສະໄຫມໃນທັນທີ ( SF Fed Reserve Chief Mary Daly at Fortune Brainstorm Tech Conference: AI ທົດແທນວຽກງານ, ບໍ່ແມ່ນຄົນ ). ໃນໄລຍະໃກ້ໆນີ້, AI ກໍາລັງ "ປ່ຽນຫນ້າວຽກ, ບໍ່ແມ່ນຄົນ," ເສີມຂະຫຍາຍບົດບາດຂອງມະນຸດໂດຍການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ຂອງໂລກແລະໃຫ້ຜູ້ອອກແຮງງານສຸມໃສ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ສັບສົນຫຼາຍ. ຄວາມເຂົ້າໃຈແບບເຄື່ອນໄຫວນີ້ແມ່ນກຸນແຈສໍາຄັນໃນການກໍານົດວ່າ ວຽກໃດແດ່ທີ່ AI ຈະທົດແທນແລະວຽກທີ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ - ມັນມັກຈະເປັນ ວຽກ ພາຍໃນວຽກ (ໂດຍສະເພາະແມ່ນວຽກງານທີ່ຊ້ໍາກັນ, ຕາມກົດລະບຽບ) ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ສຸດຕໍ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດ.

ວຽກທີ່ອາດຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI (ໂດຍຂະແໜງການ)

ໃນຂະນະທີ່ AI ອາດຈະບໍ່ໄດ້ຄອບຄອງອາຊີບສ່ວນໃຫຍ່ໃນເວລາກາງຄືນ, ບາງ ຂະແຫນງການແລະປະເພດວຽກແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງ ຕໍ່ການອັດຕະໂນມັດຫຼາຍກ່ວາຄົນອື່ນ. ເຫຼົ່ານີ້ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເປັນຂົງເຂດທີ່ມີຂະບວນການປົກກະຕິທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ປະລິມານຂໍ້ມູນສູງ, ຫຼືການເຄື່ອນໄຫວທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ຄາດເດົາໄດ້ - ພື້ນທີ່ທີ່ເຕັກໂນໂລຢີ AI ແລະຫຸ່ນຍົນໃນປະຈຸບັນດີເລີດ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້, ພວກເຮົາຄົ້ນຫາອຸດສາຫະກໍາແລະບົດບາດ ທີ່ອາດຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI , ພ້ອມກັບຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງແລະສະຖິຕິທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງແນວໂນ້ມເຫຼົ່ານີ້:

ການຜະລິດແລະການຜະລິດ

ການຜະລິດແມ່ນຫນຶ່ງໃນໂດເມນທໍາອິດທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຜົນກະທົບຂອງອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍຜ່ານຫຸ່ນຍົນອຸດສາຫະກໍາແລະເຄື່ອງຈັກ smart. ວຽກງານສາຍປະກອບຊໍ້າຊ້ອນ ແລະວຽກງານການຜະລິດແບບງ່າຍດາຍແມ່ນໄດ້ຮັບການປະຕິບັດຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍຫຸ່ນຍົນທີ່ມີວິໄສທັດ ແລະການຄວບຄຸມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ Foxconn , ຜູ້ຜະລິດເຄື່ອງອີເລັກໂທຣນິກລາຍໃຫຍ່, ໄດ້ນຳໃຊ້ຫຸ່ນຍົນເພື່ອທົດແທນ ຄົນງານໂຮງງານ 60,000 ຄົນ ໃນໂຮງງານແຫ່ງດຽວໂດຍການເຮັດໃຫ້ວຽກປະກອບຊ້ຳຊ້ອນອັດຕະໂນມັດ ( 3 ໃນຈຳນວນ 10 ນາຍຈ້າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງໂລກກຳລັງປ່ຽນຄົນງານດ້ວຍຫຸ່ນຍົນ | World Economic Forum ). ໃນໂຮງງານຜະລິດລົດຍົນໃນທົ່ວໂລກ, ແຂນຫຸ່ນຍົນໄດ້ເຊື່ອມແລະສີດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການແຮງງານຄູ່ມື. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນວ່າວຽກງານການຜະລິດແບບດັ້ງເດີມຈໍານວນຫຼາຍ - ຜູ້ປະກອບການເຄື່ອງຈັກ, ເຄື່ອງປະກອບ, ເຄື່ອງຫຸ້ມຫໍ່ - ໄດ້ຖືກທົດແທນໂດຍເຄື່ອງຈັກທີ່ນໍາພາໂດຍ AI. ອີງ​ຕາມ​ເວທີ​ປາ​ໄສ​ເສດຖະກິດ​ໂລກ, ບົດບາດ​ຂອງ​ການ​ປະກອບ​ອາຊີບ ​ແລະ ພະນັກງານ​ໂຮງງານ​ແມ່ນ​ມີ​ການ​ຫຼຸດ​ລົງ , ​ແລະ ວຽກ​ງານ​ດັ່ງກ່າວ​ນັບ​ລ້ານ​ຄົນ​ໄດ້​ຖືກ​ຫຼຸດ​ລົງ​ໃນ​ຊຸມ​ປີ​ມໍ່ໆ​ມາ​ນີ້​ຍ້ອນ​ລະບົບ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ເລັ່ງ​ໃສ່ ( AI Replacecing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). ທ່າອ່ຽງນີ້ແມ່ນທົ່ວໂລກ: ປະເທດອຸດສາຫະກໍາເຊັ່ນ: ຍີ່ປຸ່ນ, ເຢຍລະມັນ, ຈີນ, ແລະສະຫະລັດແມ່ນທັງຫມົດນໍາໃຊ້ການຜະລິດ AI ເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ມັກຈະເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງພະນັກງານສາຍພັນມະນຸດ. ດ້ານເທິງແມ່ນວ່າອັດຕະໂນມັດສາມາດເຮັດໃຫ້ໂຮງງານມີປະສິດທິພາບແລະແມ້ກະທັ້ງສ້າງວຽກດ້ານວິຊາການໃຫມ່ (ເຊັ່ນ: ຊ່າງບໍາລຸງຮັກສາຫຸ່ນຍົນ), ແຕ່ບົດບາດການຜະລິດທີ່ກົງໄປກົງມາແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຫາຍໄປ.

ຂາຍຍ່ອຍ ແລະອີຄອມເມີຊ

ໃນຂະແຫນງການຂາຍຍ່ອຍ, AI ກໍາລັງຫັນປ່ຽນວິທີການດໍາເນີນຮ້ານຄ້າແລະວິທີການລູກຄ້າຊື້ເຄື່ອງ. ບາງທີການປ່ຽນແປງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ kiosks ເຊັກເອົາເອງແລະຮ້ານຄ້າອັດຕະໂນມັດ. ວຽກເຮັດງານທໍາ Cashier, ເມື່ອຫນຶ່ງໃນຕໍາແຫນ່ງທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນການຂາຍຍ່ອຍ, ໄດ້ຖືກຕັດຍ້ອນວ່າຜູ້ຄ້າປີກລົງທຶນໃນລະບົບຈ່າຍເງິນທີ່ໃຊ້ AI. ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຂາຍເຄື່ອງຍ່ອຍແລະຊຸບເປີມາເກັດໃຫຍ່ໆໃນປັດຈຸບັນມີບໍລິການເຊັກເອົາເອງ, ແລະບໍລິສັດເຊັ່ນ Amazon ໄດ້ແນະນໍາຮ້ານຄ້າ "ພຽງແຕ່ຍ່າງອອກໄປ" (Amazon Go) ບ່ອນທີ່ AI ແລະເຊັນເຊີຕິດຕາມການຊື້ໂດຍບໍ່ມີຄົນເກັບເງິນທີ່ຕ້ອງການ. ຫ້ອງການສະຖິຕິແຮງງານຂອງສະຫະລັດໄດ້ສັງເກດເຫັນການຫຼຸດລົງຂອງການຈ້າງງານເງິນສົດ - ຈາກ 1.4 ລ້ານຄົນໃນປີ 2019 ມາເປັນປະມານ 1.2 ລ້ານຄົນໃນປີ 2023 - ແລະຄາດຄະເນວ່າຕົວເລກດັ່ງກ່າວຈະຫຼຸດລົງອີກ 10% ໃນທົດສະວັດທີ່ຈະມາເຖິງ ( ການກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນຢູ່ທີ່ນີ້. ແຕ່ມັນກໍາລັງຜ່ານການຄາດຄະເນ | ຂ່າວ AP ). ການຈັດການສິນຄ້າຄົງຄັງແລະການເກັບຮັກສາໃນຮ້ານຂາຍຍ່ອຍແມ່ນຍັງອັດຕະໂນມັດ: ຫຸ່ນຍົນ roam warehouses retrieving ລາຍການ (ຕົວຢ່າງ: Amazon ຈ້າງຫຼາຍກວ່າ 200,000 ຫຸ່ນຍົນໂທລະສັບມືຖືໃນສູນປະຕິບັດຂອງຕົນ, ເຮັດວຽກຄຽງຄູ່ກັບການເລືອກເອົາມະນຸດ). ແມ້ແຕ່ວຽກຊັ້ນຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການສະແກນຊັ້ນວາງ ແລະທຳຄວາມສະອາດແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍຫຸ່ນຍົນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃນບາງຮ້ານໃຫຍ່. ​ກະ ​ທົບ​ສຸດ​ທິ​ແມ່ນ​ວຽກ​ງານ​ຂາຍ​ຍ່ອຍ​ໃນ​ລະ​ດັບ​ທີ່​ມີ​ຫນ້ອຍ​ລົງ ​ເຊັ່ນ​ສະ​ມາ​ຊິກ​ສະ​ຕ​ັອກ, ຄົນ​ເກັບ​ສາ​ເຄື່ອງ, ແລະ cashierers. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຂາຍຍ່ອຍ AI ກໍາລັງສ້າງຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບພະນັກງານທີ່ມີທັກສະທີ່ສາມາດຈັດການ algorithms e-commerce ຫຼືວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບ ສິ່ງທີ່ວຽກເຮັດງານທໍາ AI ຈະທົດແທນໃນການຂາຍຍ່ອຍ , ພາລະບົດບາດທັກສະຕ່ໍາທີ່ມີຫນ້າທີ່ຊ້ໍາກັນແມ່ນເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍຂອງອັດຕະໂນມັດ.

ການເງິນ ແລະ ການທະນາຄານ

ການເງິນແມ່ນໄວທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາຊອບແວອັດຕະໂນມັດ, ແລະມື້ນີ້ AI ກໍາລັງເລັ່ງແນວໂນ້ມ. ຫຼາຍວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະມວນຜົນຕົວເລກ, ການກວດສອບເອກະສານ, ຫຼືການຕັດສິນໃຈປົກກະຕິແມ່ນໄດ້ຖືກຈັດການໂດຍ algorithms. ຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນມາຈາກ JPMorgan Chase , ບ່ອນທີ່ໂຄງການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ເອີ້ນວ່າ COIN ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີເພື່ອວິເຄາະເອກະສານທາງດ້ານກົດຫມາຍແລະສັນຍາກູ້ຢືມ. COIN ສາມາດທົບທວນສັນຍາໃນວິນາທີ - ວຽກທີ່ເຄີຍໃຊ້ ເວລາທະນາຍຄວາມ 360,000 ຊົ່ວໂມງໃນແຕ່ລະປີ ( ຊອຟແວ JPMorgan ເຮັດໃນວິນາທີທີ່ທະນາຍຄວາມໃຊ້ເວລາ 360,000 ຊົ່ວໂມງ | The Independent | The Independent ). ດ້ວຍ​ການ​ເຮັດ​ແນວ​ນັ້ນ, ມັນ​ໄດ້​ປ່ຽນ​ແທນ​ບົດ​ບາດ​ທາງ​ດ້ານ​ກົດ​ໝາຍ / ການ​ບໍ​ລິ​ຫານ​ຂັ້ນ​ຕ່ຳ​ໃນ​ການ​ດຳ​ເນີນ​ງານ​ຂອງ​ທະ​ນາ​ຄານ​ຢ່າງ​ມີ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ. ໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາການເງິນ, ລະບົບການຄ້າ algorithmic ໄດ້ທົດແທນຈໍານວນພໍ່ຄ້າຂອງມະນຸດໂດຍການປະຕິບັດການຄ້າໄວຂຶ້ນແລະມັກຈະມີກໍາໄລຫຼາຍ. ທະນາຄານແລະບໍລິສັດປະກັນໄພໃຊ້ AI ສໍາລັບການກວດສອບການສໍ້ໂກງ, ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງ, ແລະ chatbots ບໍລິການລູກຄ້າ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂອງນັກວິເຄາະແລະພະນັກງານສະຫນັບສະຫນູນລູກຄ້າຈໍານວນຫຼາຍ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນບັນຊີແລະການກວດສອບ, ເຄື່ອງມື AI ສາມາດຈັດປະເພດການເຮັດທຸລະກໍາໂດຍອັດຕະໂນມັດແລະກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ວຽກເຮັດບັນຊີແບບດັ້ງເດີມ. ຄາດຄະເນວ່າ ພະນັກງານບັນຊີ ແລະ ບັນຊີບັນຊີແມ່ນໜຶ່ງໃນບັນດາບົດບາດອັນດັບໜຶ່ງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ , ດ້ວຍຕຳແໜ່ງເຫຼົ່ານີ້ຄາດວ່າຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ເນື່ອງຈາກຊອບແວການບັນຊີ AI ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍຂຶ້ນ ( 60+ Stats On AI Replaceing Jobs (2024) ). ໃນສັ້ນ, ຂະແຫນງການເງິນກໍາລັງເຫັນ AI ທົດແທນວຽກທີ່ໝູນວຽນກ່ຽວກັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ເອກະສານ, ແລະການຕັດສິນໃຈປົກກະຕິ - ຈາກນາຍທະນາຄານ (ເນື່ອງຈາກຕູ້ ATM ແລະທະນາຄານອອນໄລນ໌) ໄປຫານັກວິເຄາະຫ້ອງການກາງ - ໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມບົດບາດການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການເງິນໃນລະດັບສູງ.

ເຕັກໂນໂລຊີ ແລະການພັດທະນາຊອບແວ

ມັນອາດຈະເປັນເລື່ອງທີ່ແປກປະຫລາດ, ແຕ່ຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີ - ອຸດສາຫະກໍາທີ່ສ້າງ AI - ຍັງເປັນການອັດຕະໂນມັດພາກສ່ວນຂອງກໍາລັງແຮງງານຂອງຕົນເອງ. ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ຜ່ານມາໃນ AI ການຜະລິດ ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການຂຽນລະຫັດບໍ່ແມ່ນທັກສະຂອງມະນຸດເທົ່ານັ້ນ. AI coding assistant (ເຊັ່ນ GitHub Copilot ແລະ OpenAI's Codex) ສາມາດສ້າງລະຫັດຊອຟແວໄດ້ຫຼາຍສ່ວນໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າບາງວຽກງານການຂຽນໂປລແກລມປົກກະຕິ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນການຂຽນລະຫັດ boilerplate ຫຼືແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດງ່າຍໆ, ສາມາດຖືກສົ່ງກັບ AI. ສໍາລັບບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ, ນີ້ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບທີມງານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງນັກພັດທະນາ junior. ໃນຂະຫນານ, AI ກໍາລັງປັບປຸງ IT ແລະຫນ້າທີ່ບໍລິຫານພາຍໃນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີ. ຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນ: ໃນປີ 2023 IBM ປະກາດຢຸດການຈ້າງວຽກບາງສ່ວນໃນຫ້ອງການ ແລະ ລະບຸປະມານ 30% ຂອງວຽກທີ່ບໍ່ແມ່ນລູກຄ້າ (ປະມານ 7,800 ຕໍາແໜ່ງ) ອາດຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI ໃນ 5 ປີຂ້າງໜ້າ ( IBM ຢຸດການຈ້າງໃນແຜນການເພື່ອທົດແທນວຽກ 7,800 | Bloomberg, AI ). ພາລະບົດບາດເຫຼົ່ານີ້ລວມມີຕໍາແໜ່ງບໍລິຫານ ແລະຊັບພະຍາກອນມະນຸດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການກໍານົດເວລາ, ວຽກງານເອກະສານ, ແລະຂະບວນການປົກກະຕິອື່ນໆ. ກໍລະນີຂອງ IBM ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງວ່າວຽກທີ່ມີເສື້ອຂາວໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນອັດຕະໂນມັດໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາປະກອບດ້ວຍວຽກງານທີ່ຊ້ໍາກັນ - AI ສາມາດຈັດການຕາຕະລາງ, ບັນທຶກ, ແລະການສອບຖາມພື້ນຖານໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະຕ້ອງສັງເກດວ່າວຽກງານວິສະວະ ກຳ ຊອບແວທີ່ສ້າງສັນແລະສັບສົນແທ້ໆຍັງຄົງຢູ່ໃນມືຂອງມະນຸດ (AI ຍັງຂາດຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທົ່ວໄປຂອງວິສະວະກອນທີ່ມີປະສົບການ). ແຕ່ສໍາລັບ ນັກເທກໂນໂລຍີ, ພາກສ່ວນຂອງໂລກຂອງວຽກແມ່ນໄດ້ຖືກຍຶດເອົາໂດຍ AI - ແລະບໍລິສັດອາດຈະຕ້ອງການຜູ້ເຂົ້າລະຫັດຫນ້ອຍລົງ, ຜູ້ທົດສອບ QA, ຫຼືພະນັກງານສະຫນັບສະຫນູນ IT ຍ້ອນວ່າເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດປັບປຸງ. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີກໍາລັງໃຊ້ AI ເພື່ອ ທົດແທນວຽກທີ່ເປັນປະຈໍາຫຼືການສະຫນັບສະຫນູນ, ໃນຂະນະທີ່ປ່ຽນເສັ້ນທາງຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໄປສູ່ວຽກງານທີ່ມີນະວັດຕະກໍາແລະລະດັບສູງ.

ການບໍລິການລູກຄ້າແລະການຊ່ວຍເຫຼືອ

chatbots ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະຜູ້ຊ່ວຍ virtual ໄດ້ເຮັດໃຫ້ inroads ຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງໃນໂດເມນບໍລິການລູກຄ້າ. ການ​ຈັດ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ລູກ​ຄ້າ - ບໍ່​ວ່າ​ຈະ​ເປັນ​ທາງ​ໂທລະ​ສັບ​, ອີ​ເມລ​໌​, ຫຼື​ການ​ສົນ​ທະ​ນາ - ເປັນ​ຫນ້າ​ທີ່​ໃຊ້​ແຮງ​ງານ​ຫຼາຍ​ທີ່​ບໍ​ລິ​ສັດ​ໄດ້​ຊອກ​ຫາ​ຍາວ​ເພື່ອ​ປັບ​ໃຫ້​ເຫມາະ​ສົມ​. ດຽວນີ້, ຍ້ອນຮູບແບບພາສາທີ່ກ້າວ ໜ້າ, ລະບົບ AI ສາມາດມີສ່ວນຮ່ວມໃນການສົນທະນາທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ. ບໍລິສັດຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ນໍາໃຊ້ AI chatbots ເປັນສາຍທໍາອິດສະຫນັບສະຫນູນ, ແກ້ໄຂຄໍາຖາມທົ່ວໄປ (ການປັບບັນຊີ, ການຕິດຕາມຄໍາສັ່ງ, FAQs) ໂດຍບໍ່ມີຕົວແທນຂອງມະນຸດ. ອັນນີ້ໄດ້ເລີ່ມ ປ່ຽນແທນໜ້າວຽກຂອງສູນການໂທ ແລະ ໜ້າທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ບໍລິສັດໂທລະຄົມແລະຜົນປະໂຫຍດລາຍງານວ່າສ່ວນແບ່ງທີ່ສໍາຄັນຂອງການສອບຖາມຂອງລູກຄ້າໄດ້ຖືກແກ້ໄຂທັງຫມົດໂດຍຕົວແທນ virtual. ຜູ້ນໍາອຸດສາຫະກໍາຄາດຄະເນວ່າແນວໂນ້ມນີ້ຈະເຕີບໂຕພຽງແຕ່: CEO ຂອງ Zendesk, Tom Eggemeier, ຄາດວ່າ 100% ຂອງການໂຕ້ຕອບລູກຄ້າຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ໃນບາງຮູບແບບ, ແລະວ່າ 80% ຂອງການສອບຖາມຈະບໍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແກ້ໄຂຂອງມະນຸດໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້ ( 59 ສະຖິຕິການບໍລິການລູກຄ້າ AI ສໍາລັບ 2025 ). ສະຖານະການດັ່ງກ່າວສະແດງເຖິງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍສໍາລັບຕົວແທນການບໍລິການລູກຄ້າຂອງມະນຸດ. ແລ້ວ, ການສໍາຫຼວດສະແດງໃຫ້ເຫັນຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງສ່ວນສີ່ຂອງທີມງານບໍລິການລູກຄ້າໄດ້ປະສົມປະສານ AI ເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນຂອງພວກເຂົາ, ແລະທຸລະກິດທີ່ໃຊ້ AI "ຕົວແທນ virtual" ໄດ້ຫຼຸດລົງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍລິການລູກຄ້າເຖິງ 30% ( ການບໍລິການລູກຄ້າ: AI ກໍາລັງປ່ຽນປະຕິກິລິຍາແນວໃດ - Forbes ). ປະເພດຂອງວຽກສະຫນັບສະຫນູນທີ່ມັກຈະຖືກແທນທີ່ໂດຍ AI ແມ່ນການເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ ການຕອບສະຄິບແລະການແກ້ໄຂບັນຫາປົກກະຕິ - ຕົວຢ່າງ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສູນການໂທ tier-1 ທີ່ປະຕິບັດຕາມ script ທີ່ກໍານົດໄວ້ສໍາລັບບັນຫາທົ່ວໄປ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສະຖານະການຂອງລູກຄ້າທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼືຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຄິດຄ່າບໍລິການຍັງມັກຈະເພີ່ມຂື້ນກັບຕົວແທນຂອງມະນຸດ. ໂດຍລວມແລ້ວ, AI ກໍາລັງ ຫັນປ່ຽນພາລະບົດບາດການບໍລິການລູກຄ້າ , ອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນພະນັກງານສະຫນັບສະຫນູນລະດັບເຂົ້າທີ່ຕ້ອງການ.

ການຂົນສົ່ງ ແລະການຂົນສົ່ງ

ອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫນ້ອຍໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຫຼາຍກ່ຽວກັບການທົດແທນວຽກທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ເປັນການຂົນສົ່ງ. ການພັດທະນາຍານ ພາຫະນະທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ - ລົດບັນທຸກ, ລົດແທັກຊີ່, ແລະເຄື່ອງສົ່ງ - ຂົ່ມຂູ່ໂດຍກົງຕໍ່ອາຊີບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂັບລົດ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໃນອຸດສາຫະກໍາລົດບັນທຸກ, ຫຼາຍບໍລິສັດກໍາລັງທົດສອບລົດຂົນສົ່ງເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດໃນທາງດ່ວນ. ຖ້າຄວາມພະຍາຍາມເຫຼົ່ານີ້ປະສົບຜົນ ສຳ ເລັດ, ຜູ້ຂັບຂີ່ລົດບັນທຸກທາງໄກສ່ວນໃຫຍ່ອາດຈະຖືກປ່ຽນແທນດ້ວຍເຄື່ອງຈັກຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ສາມາດເຮັດວຽກເກືອບ 24/7. ການຄາດຄະເນບາງອັນເປັນເລື່ອງທີ່ແປກປະຫຼາດ: ເຄື່ອງຈັກອັດຕະໂນມັດສາມາດ ທົດແທນໄດ້ເຖິງ 90% ຂອງວຽກລົດບັນທຸກໄລຍະໄກ ຖ້າເທັກໂນໂລຍີການຂັບລົດເອງກາຍເປັນວຽກເຕັມທີ່ ແລະເຊື່ອຖືໄດ້ ( ລົດບັນທຸກອັດຕະໂນມັດອາດຈະເຂົ້າມາແທນທີ່ວຽກທີ່ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ສຸດໃນການເດີນທາງໄກ ). ການຂັບລົດບັນທຸກແມ່ນຫນຶ່ງໃນວຽກທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນຫຼາຍປະເທດ (ເຊັ່ນ: ມັນເປັນນາຍຈ້າງຊັ້ນນໍາຂອງຜູ້ຊາຍອາເມລິກາທີ່ບໍ່ມີລະດັບວິທະຍາໄລ), ດັ່ງນັ້ນຜົນກະທົບຢູ່ທີ່ນີ້ອາດຈະຂະຫນາດໃຫຍ່. ພວກເຮົາກຳລັງເຫັນຂັ້ນຕອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນແລ້ວ – ລົດເມຮັບສົ່ງອັດຕະໂນມັດໃນບາງເມືອງ, ພາຫະນະສາງ ແລະ ການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທີ່ທ່າເຮືອທີ່ແນະນຳໂດຍ AI, ແລະໂຄງການທົດລອງສຳລັບລົດແທັກຊີ່ທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບຢູ່ໃນເມືອງເຊັ່ນ San Francisco ແລະ Phoenix. ບໍລິສັດເຊັ່ນ Waymo ແລະ Cruise ໄດ້ສະຫນອງ ການຂີ່ລົດແທັກຊີທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບເປັນພັນໆເທື່ອ , ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງອະນາຄົດທີ່ຄົນຂັບລົດ cab ແລະຄົນຂັບ Uber / Lyft ອາດຈະມີຄວາມຕ້ອງການຫນ້ອຍລົງ. ໃນການຈັດສົ່ງແລະການຂົນສົ່ງ, drones ແລະຫຸ່ນຍົນທາງຍ່າງແມ່ນໄດ້ຖືກທົດລອງເພື່ອຈັດການກັບການຈັດສົ່ງໃນໄລຍະໄກ, ເຊິ່ງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ຈັດສົ່ງ. ເຖິງແມ່ນວ່າການບິນການຄ້າກໍາລັງທົດລອງກັບອັດຕະໂນມັດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ (ເຖິງແມ່ນວ່າເຮືອບິນໂດຍສານທີ່ປົກຄອງຕົນເອງແມ່ນເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍສິບປີ, ຖ້າເຄີຍ, ເນື່ອງຈາກຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ). ສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ, ຄົນຂັບລົດແລະຜູ້ປະຕິບັດການຍານພາຫະນະແມ່ນໃນບັນດາວຽກທີ່ມັກຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI . ເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການຄວບຄຸມ: ຄັງສິນຄ້າໃຊ້ລົດຍົກທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະທ່າເຮືອໃຊ້ລົດເຄນອັດຕະໂນມັດ. ເມື່ອຄວາມສໍາເລັດເຫຼົ່ານັ້ນຂະຫຍາຍໄປສູ່ເສັ້ນທາງສາທາລະນະ, ພາລະບົດບາດເຊັ່ນ: ຄົນຂັບລົດບັນທຸກ, ຄົນຂັບລົດແທັກຊີ, ຄົນຂັບລົດຂົນສົ່ງ, ແລະຜູ້ປະຕິບັດການລົດຍົກແມ່ນປະເຊີນກັບການຫຼຸດລົງ. ໄລຍະເວລາແມ່ນບໍ່ແນ່ນອນ - ລະບຽບການແລະສິ່ງທ້າທາຍດ້ານວິຊາການຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ຂັບຂີ່ຂອງມະນຸດບໍ່ໄດ້ຫາຍໄປເທື່ອ - ແຕ່ເສັ້ນທາງແມ່ນຈະແຈ້ງ.

ການດູແລສຸຂະພາບ

ການດູແລສຸຂະພາບແມ່ນຂະແຫນງທີ່ຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ວຽກແມ່ນສັບສົນ. ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, AI ແມ່ນ ອັດຕະໂນມັດວຽກງານການວິເຄາະແລະການວິນິດໄສບາງຢ່າງ ທີ່ເຄີຍເຮັດໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສູງ. ຕົວຢ່າງ, ໃນປັດຈຸບັນລະບົບ AI ສາມາດວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດ (X-rays, MRIs, CT scans) ດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ໂດດເດັ່ນ. ໃນການສຶກສາຂອງສວີເດນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານລັງສີທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອ AI ໄດ້ກວດພົບມະເຮັງເຕົ້ານົມຈາກການສະແກນ mammography ຫຼາຍກວ່າ 20% ຫຼາຍກວ່ານັກ radiologists ຂອງມະນຸດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ ( AI ຈະປ່ຽນແທນແພດຫມໍທີ່ອ່ານ X-rays, ຫຼືພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ພວກມັນດີຂຶ້ນກວ່າທີ່ເຄີຍມີບໍ? | AP News ). ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າທ່ານ ໝໍ ຄົນ ໜຶ່ງ ທີ່ຕິດຕັ້ງ AI ສາມາດເຮັດວຽກຂອງແພດຫຼາຍຄົນ, ເຊິ່ງອາດຈະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂອງນັກ radiologists ຫຼື pathologists ຂອງມະນຸດຫຼາຍ. ເຄື່ອງວິເຄາະຫ້ອງທົດລອງອັດຕະໂນມັດສາມາດດໍາເນີນການກວດເລືອດແລະຊີ້ບອກຄວາມຜິດປົກກະຕິໂດຍບໍ່ມີນັກວິຊາການຫ້ອງທົດລອງຂອງມະນຸດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. AI chatbots ຍັງຈັດການກັບ triage ຄົນເຈັບແລະຄໍາຖາມພື້ນຖານ - ບາງໂຮງຫມໍໃຊ້ bots ກວດເບິ່ງອາການເພື່ອແນະນໍາຄົນເຈັບວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການເຂົ້າມາ, ເຊິ່ງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກຂອງພະຍາບານແລະສູນໂທຫາແພດ. ວຽກງານການດູແລສຸຂະພາບທາງດ້ານບໍລິຫານ ແມ່ນໄດ້ຖືກທົດແທນໂດຍສະເພາະ: ການກໍານົດເວລາ, ການເຂົ້າລະຫັດທາງການແພດ, ແລະການເອີ້ນເກັບເງິນໄດ້ເຫັນລະດັບອັດຕະໂນມັດສູງໂດຍຜ່ານຊອບແວ AI. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ບົດບາດຂອງການດູແລຄົນເຈັບໂດຍກົງຍັງຄົງບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການທົດແທນ. ຫຸ່ນຍົນສາມາດຊ່ວຍໃນການຜ່າຕັດຫຼືຊ່ວຍຍ້າຍຄົນເຈັບ, ແຕ່ ພະຍາບານ, ທ່ານຫມໍ, ແລະຜູ້ເບິ່ງແຍງ ປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສັບສົນຫຼາຍທີ່ AI ປະຈຸບັນບໍ່ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່. ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ສາມາດວິນິດໄສພະຍາດ, ຄົນເຈັບມັກຈະຕ້ອງການໃຫ້ແພດມະນຸດອະທິບາຍແລະປິ່ນປົວມັນ. ການດູແລສຸຂະພາບຍັງປະເຊີນກັບອຸປະສັກດ້ານຈັນຍາບັນແລະກົດລະບຽບທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອທົດແທນມະນຸດດ້ວຍ AI ຢ່າງສົມບູນ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ ວຽກສະເພາະໃນການດູແລສຸຂະພາບ (ເຊັ່ນ: ໃບບິນຄ່າທາງການແພດ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການວິນິດໄສ, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການວິນິດໄສບາງສ່ວນ) ກໍາລັງຖືກເພີ່ມຫຼືທົດແທນບາງສ່ວນໂດຍ AI , ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບສ່ວນໃຫຍ່ເຫັນວ່າ AI ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າແທນທີ່ຈະເປັນການທົດແທນ. ໃນໄລຍະຍາວ, ຍ້ອນວ່າ AI ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍ, ມັນສາມາດຈັດການກັບການວິເຄາະແລະການກວດສອບປົກກະຕິ - ແຕ່ໃນປັດຈຸບັນ, ມະນຸດຍັງຄົງຢູ່ໃນຈຸດສູນກາງຂອງການເບິ່ງແຍງ.

ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ວຽກງານທີ່ອາດຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI ແມ່ນມີລັກສະນະປົກກະຕິ, ວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄາດເດົາໄດ້: ພະນັກງານໂຮງງານ, ພະນັກງານບໍລິຫານ ແລະ ບໍລິຫານ, ພະນັກງານເກັບເງິນຂາຍຍ່ອຍ, ຕົວແທນບໍລິການລູກຄ້າຂັ້ນພື້ນຖານ, ຄົນຂັບລົດ ແລະ ພາລະບົດບາດລະດັບວິຊາຊີບສະເພາະ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ການຄາດຄະເນຂອງເວທີປາໄສເສດຖະກິດໂລກໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້ (ຮອດປີ 2027) ໄດ້ວາງ ພະນັກງານປ້ອນຂໍ້ມູນ ຢູ່ເທິງສຸດຂອງລາຍຊື່ວຽກທີ່ຫຼຸດລົງ (ມີ 7.5 ລ້ານ ວຽກທີ່ຄາດວ່າຈະຖືກລົບລ້າງ), ຕິດຕາມດ້ວຍ ເລຂາທິການບໍລິຫານ ແລະ ພະນັກງານບັນຊີ , ທຸກໆບົດບາດທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງຕໍ່ການ ຈ້າງງານອັດຕະໂນມັດ (20+) AI (60+ ). AI ກໍາລັງກວາດລ້າງອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີຄວາມໄວທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ່ທິດທາງຂອງມັນສອດຄ່ອງ - ອັດຕະໂນມັດວຽກງານທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສຸດໃນທົ່ວຂະແຫນງການ. ໃນພາກຕໍ່ໄປຈະກວດສອບດ້ານ flip: ວຽກເຮັດງານທໍາ ທີ່ມີຫນ້ອຍທີ່ສຸດ ທີ່ຈະໄດ້ຮັບການທົດແທນໂດຍ AI, ແລະຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດທີ່ປົກປ້ອງພາລະບົດບາດເຫຼົ່ານັ້ນ.

ວຽກທີ່ອາດຈະຖືກແທນທີ່ໜ້ອຍທີ່ສຸດ/ວຽກທີ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ (ແລະເປັນຫຍັງ)

ບໍ່ແມ່ນທຸກໆວຽກມີຄວາມສ່ຽງສູງຂອງອັດຕະໂນມັດ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ບົດບາດຫຼາຍຢ່າງຕ້ານການທົດແທນໂດຍ AI ເພາະວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດທີ່ເປັນເອກະລັກຫຼືເກີດຂື້ນໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ທີ່ເຄື່ອງຈັກບໍ່ສາມາດນໍາທາງໄດ້. ໃນຂະນະທີ່ AI ກາຍເປັນຄວາມກ້າວຫນ້າ, ມັນມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ຊັດເຈນໃນການຈໍາລອງຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ແລະການປັບຕົວຂອງມະນຸດ. ການສຶກສາ McKinsey ສັງເກດເຫັນວ່າໃນຂະນະທີ່ອັດຕະໂນມັດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ເກືອບທຸກອາຊີບໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ, ມັນແມ່ນ ສ່ວນຫນຶ່ງ ຂອງວຽກແທນທີ່ຈະເປັນພາລະບົດບາດທັງຫມົດທີ່ AI ສາມາດຈັດການກັບ - ຫມາຍຄວາມວ່າວຽກອັດຕະໂນມັດທັງຫມົດຈະເປັນຂໍ້ຍົກເວັ້ນແທນທີ່ຈະເປັນກົດລະບຽບ ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາຍົກໃຫ້ເຫັນປະເພດຂອງວຽກ ຫນ້ອຍທີ່ອາດຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI ໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້, ແລະເປັນຫຍັງພາລະບົດບາດເຫຼົ່ານັ້ນຈຶ່ງເປັນ "ຫຼັກຖານສະແດງ AI" ຫຼາຍຂຶ້ນ:

• ອາຊີບທີ່ຕ້ອງການຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈຂອງມະນຸດ ແລະການໂຕ້ຕອບສ່ວນຕົວ: ວຽກທີ່ໝູນວຽນກັບການດູແລ, ການສອນ, ຫຼືຄວາມເຂົ້າໃຈຄົນໃນລະດັບອາລົມແມ່ນຂ້ອນຂ້າງປອດໄພຈາກ AI. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີ ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບ ເຊັ່ນ: ພະຍາບານ, ຜູ້ເບິ່ງແຍງຜູ້ສູງອາຍຸ, ແລະຜູ້ປິ່ນປົວ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ ຄູສອນ, ພະນັກງານສັງຄົມ, ແລະທີ່ປຶກສາ . ບົດບາດດັ່ງກ່າວຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມເມດຕາສົງສານ, ການສ້າງຄວາມສໍາພັນ, ແລະການອ່ານຂໍ້ຄວາມທາງສັງຄົມ - ພື້ນທີ່ທີ່ເຄື່ອງຈັກຕໍ່ສູ້. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ການສຶກສາໃນໄວເດັກກ່ຽວຂ້ອງກັບການບໍາລຸງລ້ຽງແລະການຕອບສະຫນອງຕໍ່ພຶດຕິກໍາທີ່ອ່ອນໂຍນທີ່ບໍ່ມີ AI ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້. ອີງຕາມການຄົ້ນຄວ້າ Pew, ປະມານ 23% ຂອງພະນັກງານແມ່ນຈ້າງໃນວຽກທີ່ມີ AI ຕ່ໍາ (ມັກຈະຢູ່ໃນການດູແລ, ການສຶກສາ, ແລະອື່ນໆ), ເຊັ່ນ: nannies, ບ່ອນທີ່ ວຽກງານທີ່ສໍາຄັນ (ເຊັ່ນການລ້ຽງດູເດັກ) ແມ່ນທົນທານຕໍ່ອັດຕະໂນມັດ . ຄົນທົ່ວໄປມັກການສໍາພັດຂອງມະນຸດໃນໂດເມນເຫຼົ່ານີ້: AI ອາດຈະກວດຫາອາການຊຶມເສົ້າ, ແຕ່ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຄົນເຈັບຕ້ອງການເວົ້າກັບຜູ້ປິ່ນປົວຂອງມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນ chatbot, ກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ສຶກຂອງເຂົາເຈົ້າ.

• ອາຊີບສ້າງສັນ ແລະສິລະປະ: ວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ຕົ້ນສະບັບ, ແລະລົດຊາດວັດທະນະທໍາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຕ້ານກັບອັດຕະໂນມັດຢ່າງເຕັມທີ່. ນັກຂຽນ, ນັກສິລະປິນ, ນັກດົນຕີ, ນັກສ້າງຮູບເງົາ, ນັກອອກແບບແຟຊັ່ນ - ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຫຼົ່ານີ້ຜະລິດເນື້ອຫາທີ່ມີຄຸນຄ່າບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບການປະຕິບັດຕາມສູດ, ແຕ່ສໍາລັບການແນະນໍານະວະນິຍາຍ, ຈິນຕະນາການ. AI ສາມາດຊ່ວຍເຫຼືອຄວາມຄິດສ້າງສັນ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນການສ້າງຮ່າງທີ່ຫຍາບຄາຍຫຼືຄໍາແນະນໍາການອອກແບບ), ແຕ່ມັນມັກຈະ ຂາດຄວາມເປັນຕົ້ນສະບັບທີ່ແທ້ຈິງແລະຄວາມເລິກຂອງຄວາມຮູ້ສຶກ . ໃນຂະນະທີ່ສິລະປະແລະການຂຽນທີ່ສ້າງໂດຍ AI ໄດ້ສ້າງຫົວຂໍ້, ການສ້າງສັນຂອງມະນຸດຍັງມີຂອບເຂດໃນການຜະລິດຄວາມຫມາຍທີ່ສະທ້ອນກັບມະນຸດອື່ນໆ. ນອກຈາກນີ້ຍັງມີມູນຄ່າຕະຫຼາດໃນສິລະປະທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍມະນຸດ (ພິຈາລະນາຄວາມສົນໃຈຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນສິນຄ້າຫັດຖະກໍາດ້ວຍມືເຖິງວ່າຈະມີການຜະລິດຈໍານວນຫລາຍ). ແມ້ແຕ່ຢູ່ໃນການບັນເທີງແລະກິລາ, ປະຊາຊົນຕ້ອງການການປະຕິບັດຂອງມະນຸດ. ໃນຂະນະທີ່ Bill Gates ໄດ້ກ່າວໃນການສົນທະນາທີ່ຜ່ານມາກ່ຽວກັບ AI, "ພວກເຮົາຈະບໍ່ຕ້ອງການເບິ່ງຄອມພິວເຕີຫຼີ້ນເບດບານ." ( Bill Gates ເວົ້າວ່າມະນຸດຈະບໍ່ຈໍາເປັນສໍາລັບ 'ສິ່ງຂອງສ່ວນໃຫຍ່' ໃນຍຸກ AI | EGW.News ) - ຄວາມຫມາຍທີ່ວ່າຄວາມຕື່ນເຕັ້ນແມ່ນມາຈາກນັກກິລາຂອງມະນຸດ, ແລະໂດຍການຂະຫຍາຍ, ວຽກທີ່ສ້າງສັນແລະປະສິດທິພາບຫຼາຍຈະຍັງຄົງເປັນຄວາມພະຍາຍາມຂອງມະນຸດ.

• ວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດວຽກທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມແບບເຄື່ອນໄຫວ: ອາຊີບທີ່ເຮັດດ້ວຍມືບາງຢ່າງຕ້ອງການຄວາມຊໍານິຊໍານານທາງດ້ານຮ່າງກາຍແລະການແກ້ໄຂບັນຫາໃນຈຸດທີ່ຢູ່ໃນສະຖານທີ່ຕ່າງໆ - ສິ່ງທີ່ຍາກຫຼາຍສໍາລັບຫຸ່ນຍົນທີ່ຈະເຮັດ. ຄິດ​ວ່າ​ການ​ຄ້າ​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ຊໍາ​ນິ​ຊໍາ​ນານ​ເຊັ່ນ​: ຊ່າງ​ໄຟ​ຟ້າ​, ຊ່າງ​ປະ​ປາ​, ຊ່າງ​ໄມ້​, ກົນ​ໄກ ​, ຫຼື ​ນັກ​ວິ​ຊາ​ການ​ບໍາ​ລຸງ​ຮັກ​ສາ​ເຮືອ​ບິນ ​. ວຽກເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບແວດລ້ອມທີ່ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີ (ທຸກໆສາຍໄຟຂອງເຮືອນແມ່ນແຕກຕ່າງກັນ, ທຸກໆບັນຫາການສ້ອມແປງເປັນເອກະລັກ) ແລະຕ້ອງການການປັບຕົວໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ຫຸ່ນຍົນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ປະຈຸບັນດີເລີດໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ຄວບຄຸມເຊັ່ນໂຮງງານ, ແຕ່ຕໍ່ສູ້ກັບອຸປະສັກທີ່ບໍ່ຄາດຄິດຂອງສະຖານທີ່ກໍ່ສ້າງ ຫຼືເຮືອນຂອງລູກຄ້າ. ດັ່ງນັ້ນ, ພໍ່ຄ້າແລະຜູ້ອື່ນທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນໂລກທາງດ້ານຮ່າງກາຍທີ່ມີຄວາມປ່ຽນແປງຫຼາຍແມ່ນຫນ້ອຍທີ່ຈະໄດ້ຮັບການທົດແທນໃນໄວໆນີ້. ບົດລາຍງານກ່ຽວກັບນາຍຈ້າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງໂລກໄດ້ເນັ້ນຫນັກວ່າໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຜະລິດກໍາລັງສຸກສໍາລັບອັດຕະໂນມັດ, ພາກສ່ວນຕ່າງໆເຊັ່ນການບໍລິການພາກສະຫນາມຫຼືການດູແລສຸຂະພາບ (ເຊັ່ນ: ການບໍລິການສຸຂະພາບແຫ່ງຊາດຂອງອັງກິດກັບກອງທັບຂອງທ່ານຫມໍແລະພະຍາບານປະຕິບັດວຽກງານທີ່ແຕກຕ່າງກັນ) ຍັງຄົງເປັນ "ອານາເຂດຂອງສັດຕູ" ສໍາລັບຫຸ່ນຍົນ ( 3 ໃນ 10 ນາຍຈ້າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງໂລກ ) ກໍາລັງທົດແທນຄົນງານສໍາລັບຫຸ່ນຍົນ. ໃນສັ້ນ, ວຽກທີ່ເປື້ອນ, ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ມັກຈະຕ້ອງການຄົນຢູ່ໃນວົງ .

• ຄວາມເປັນຜູ້ນໍາພາຍຸດທະສາດແລະການຕັດສິນໃຈໃນລະດັບສູງ: ພາລະບົດບາດທີ່ຕ້ອງການການຕັດສິນໃຈທີ່ຊັບຊ້ອນ, ການຄິດວິພາກວິຈານ, ແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ - ເຊັ່ນ: ຜູ້ບໍລິຫານທຸລະກິດ, ຜູ້ຈັດການໂຄງການ, ແລະຜູ້ນໍາອົງການຈັດຕັ້ງ - ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງປອດໄພຈາກການທົດແທນ AI ໂດຍກົງ. ຕໍາແຫນ່ງເຫຼົ່ານີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສັງເຄາະຫຼາຍປັດໃຈ, ປະຕິບັດຄໍາຕັດສິນພາຍໃຕ້ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ແລະມັກຈະມີການຊັກຊວນແລະການເຈລະຈາຂອງມະນຸດ. AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນແລະຂໍ້ສະເຫນີແນະ, ແຕ່ ການມອບຫມາຍໃຫ້ AI ຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດຂັ້ນສຸດທ້າຍຫຼືນໍາພາປະຊາຊົນ ແມ່ນເປັນການກ້າວກະໂດດທີ່ບໍລິສັດ (ແລະພະນັກງານ) ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ພ້ອມທີ່ຈະປະຕິບັດ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄວາມເປັນຜູ້ ນຳ ມັກຈະອີງໃສ່ຄວາມໄວ້ວາງໃຈແລະການດົນໃຈ - ຄຸນລັກສະນະທີ່ເກີດຂື້ນຈາກຄວາມໃຈບຸນແລະປະສົບການຂອງມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນສູດການຄິດໄລ່. ໃນຂະນະທີ່ AI ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຕົວເລກຂອງ CEO, ການເຮັດວຽກຂອງ CEO (ການກໍານົດວິໄສທັດ, ການຄຸ້ມຄອງວິກິດການ, ການກະຕຸ້ນພະນັກງານ) ຍັງຄົງເປັນມະນຸດສະເພາະໃນປັດຈຸບັນ. ອັນດຽວກັນກັບເຈົ້າໜ້າທີ່ລະດັບສູງຂອງລັດຖະບານ, ຜູ້ວາງນະໂຍບາຍ, ແລະຜູ້ນໍາທາງທະຫານ ບ່ອນທີ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະຈັນຍາບັນແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ.

ເມື່ອ AI ກ້າວຫນ້າ, ຂອບເຂດຂອງສິ່ງທີ່ມັນສາມາດເຮັດໄດ້ຈະປ່ຽນໄປ. ບາງບົດບາດທີ່ຖືວ່າປອດໄພໃນທຸກມື້ນີ້ອາດຈະຖືກທ້າທາຍໂດຍການປະດິດສ້າງໃໝ່ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ລະບົບ AI ຄ່ອຍໆເຂົ້າສູ່ຂົງເຂດສ້າງສັນໂດຍການແຕ່ງເພງ ຫຼືຂຽນບົດຂ່າວ). ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວຽກງານຂ້າງເທິງມີ ອົງປະກອບຂອງມະນຸດ ທີ່ຍາກທີ່ຈະລະຫັດ: ສະຕິປັນຍາທາງດ້ານອາລົມ, ຄວາມຊໍານິຊໍານານຄູ່ມືໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ, ການຄິດຂ້າມໂດເມນແລະຄວາມຄິດສ້າງສັນທີ່ແທ້ຈິງ. ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ moat ປ້ອງກັນປະມານອາຊີບເຫຼົ່ານັ້ນ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານມັກຈະເວົ້າວ່າໃນອະນາຄົດ, ວຽກງານຈະພັດທະນາແທນທີ່ຈະຫາຍໄປທັນທີ - ພະນັກງານຂອງມະນຸດໃນພາລະບົດບາດເຫຼົ່ານີ້ຈະໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ປະໂຫຍກທີ່ອ້າງເຖິງເລື້ອຍໆຈັບເລື່ອງນີ້: AI ຈະບໍ່ທົດແທນທ່ານ, ແຕ່ຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ອາດຈະ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI ອາດຈະເອົາຊະນະຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້, ໃນຫຼາຍຂົງເຂດ.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ວຽກທີ່ອາດຈະຖືກແທນທີ່ດ້ວຍ AI/ວຽກທີ່ AI ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ ແມ່ນວຽກທີ່ຕ້ອງການໜຶ່ງ ຫຼື ຫຼາຍອັນຕໍ່ໄປນີ້: ຄວາມສະຫຼາດທາງດ້ານສັງຄົມ ແລະ ອາລົມ (ການດູແລ, ການເຈລະຈາ, ການໃຫ້ຄຳປຶກສາ), ນະວັດຕະກໍາສ້າງສັນ (ສິລະປະ, ການຄົ້ນຄວ້າ, ການອອກແບບ), ການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຊັບຊ້ອນ (ການຄ້າທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານ, ການຕອບໂຕ້ສຸກເສີນ), ແລະ ການຕັດສິນຂອງຜູ້ນໍາ (ຍຸດທະສາດ, ຍຸດທະສາດ). ໃນຂະນະທີ່ AI ຈະນັບມື້ນັບເຂົ້າສູ່ໂດເມນເຫຼົ່ານີ້ເປັນຜູ້ຊ່ວຍ, ພາລະບົດບາດຂອງມະນຸດຕົ້ນຕໍແມ່ນ, ໃນເວລານີ້, ຢູ່ທີ່ນີ້. ສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບຜູ້ອອກແຮງງານແມ່ນການ ສຸມໃສ່ທັກສະທີ່ AI ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ງ່າຍ - ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ການປັບຕົວ - ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າພວກເຂົາຍັງຄົງມີຄຸນຄ່າຂອງເຄື່ອງຈັກ.

ທັດສະນະຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານກ່ຽວກັບອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ

ບໍ່ເປັນເລື່ອງແປກທີ່, ຄວາມຄິດເຫັນແຕກຕ່າງກັນ, ມີການຄາດເດົາການປ່ຽນແປງທີ່ກວ້າງໃຫຍ່ແລະບາງອັນເນັ້ນຫນັກເຖິງການວິວັດທະນາການເທື່ອລະກ້າວ. ໃນທີ່ນີ້ພວກເຮົາລວບລວມຄໍາເວົ້າແລະທັດສະນະທີ່ເຂົ້າໃຈເລັກນ້ອຍຈາກຜູ້ນໍາຄວາມຄິດ, ສະຫນອງຄວາມຄາດຫວັງທີ່ກວ້າງຂວາງ:

• Kai-Fu Lee (AI Expert & Investor): Lee ຄາດຄະເນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດທີ່ສໍາຄັນໃນສອງທົດສະວັດຂ້າງຫນ້າ. "ພາຍໃນສິບຫາຊາວປີ, ຂ້າພະເຈົ້າຄາດຄະເນວ່າພວກເຮົາຈະມີຄວາມສາມາດທາງດ້ານເຕັກນິກທີ່ຈະອັດຕະໂນມັດ 40 ຫາ 50 ເປີເຊັນຂອງວຽກຢູ່ໃນສະຫະລັດ," ລາວເວົ້າ ( Kai-Fu Lee Quotes (ຜູ້ຂຽນຂອງ AI Superpowers) (ຫນ້າ 6 ຂອງ 9) ). Lee, ຜູ້ທີ່ມີປະສົບການຫຼາຍສິບປີໃນ AI (ລວມທັງບົດບາດໃນອະດີດຂອງ Google ແລະ Microsoft), ເຊື່ອວ່າອາຊີບທີ່ຫລາກຫລາຍຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ - ບໍ່ພຽງແຕ່ວຽກໂຮງງານຫຼືການບໍລິການເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີຫຼາຍບົດບາດຂອງສີຂາວ. ລາວເຕືອນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ອອກແຮງງານທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການທົດແທນຢ່າງສົມບູນ, AI ຈະ "ຕັດເຂົ້າໄປໃນມູນຄ່າເພີ່ມຂອງພວກເຂົາ" ໂດຍການຍຶດເອົາບາງສ່ວນຂອງວຽກຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນການຫຼຸດຜ່ອນອໍານາດຕໍ່ລອງແລະຄ່າຈ້າງຂອງພະນັກງານ. ທັດສະນະນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບ ການຍົກຍ້າຍທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະຜົນກະທົບຕໍ່ສັງຄົມຂອງ AI, ເຊັ່ນວ່າຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນແລະຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບໂຄງການການຝຶກອົບຮົມວຽກເຮັດງານທໍາໃຫມ່.

• Mary C. Daly (ປະທານປະເທດ, San Francisco Fed): Daly ສະເຫນີ counterpoint ຮາກຖານໃນປະຫວັດສາດເສດຖະກິດ. ນາງສັງເກດເຫັນວ່າໃນຂະນະທີ່ AI ຈະລົບກວນວຽກ, ແບບຢ່າງປະຫວັດສາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນຜົນການດຸ່ນດ່ຽງສຸດທິໃນໄລຍະຍາວ. "ບໍ່ມີເທກໂນໂລຍີໃນປະຫວັດສາດຂອງທຸກໆເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເຄີຍຫຼຸດລົງການຈ້າງງານໃນເນັດ," Daly ສັງເກດເຫັນ, ເຕືອນພວກເຮົາວ່າເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະສ້າງປະເພດໃຫມ່ຂອງວຽກເຖິງແມ່ນວ່າຈະຍ້າຍບ່ອນອື່ນ ( SF Fed Reserve Chief Mary Daly at Fortune Brainstorm Tech Conference: AI ທົດແທນວຽກງານ, ບໍ່ແມ່ນຄົນ - San Francisco Fed ). ນາງເນັ້ນຫນັກວ່າ AI ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະ ຫັນປ່ຽນການເຮັດວຽກແທນທີ່ຈະກໍາຈັດມັນອອກທັນທີ . Daly ຈິນຕະນາການອະນາຄົດທີ່ມະນຸດເຮັດວຽກຄຽງຄູ່ກັບເຄື່ອງຈັກ - AI ຈັດການກັບວຽກງານທີ່ຫນ້າເບື່ອຫນ່າຍ, ມະນຸດສຸມໃສ່ການເຮັດວຽກທີ່ມີຄ່າສູງກວ່າ - ແລະນາງເນັ້ນຫນັກເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງການສຶກສາແລະທັກສະໃຫມ່ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ກໍາລັງແຮງງານປັບຕົວ. ທັດສະນະຂອງນາງແມ່ນມີຄວາມລະມັດລະວັງໃນແງ່ດີ: AI ຈະຊ່ວຍເພີ່ມຜົນຜະລິດແລະສ້າງຄວາມຮັ່ງມີ, ເຊິ່ງສາມາດຊຸກຍູ້ການເຕີບໂຕຂອງວຽກເຮັດງານທໍາໃນຂົງເຂດທີ່ພວກເຮົາອາດຈະບໍ່ຈິນຕະນາການ.

• Bill Gates (ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງ Microsoft): Gates ໄດ້ເວົ້າຢ່າງກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບ AI ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ສະແດງອອກທັງຄວາມຕື່ນເຕັ້ນແລະຄວາມກັງວົນ. ໃນການສໍາພາດໃນປີ 2025, ລາວໄດ້ຄາດຄະເນຢ່າງກ້າຫານທີ່ຈັບຫົວຂໍ້ຂ່າວ: ການເພີ່ມຂື້ນຂອງ AI ກ້າວຫນ້າສາມາດຫມາຍຄວາມວ່າ "ມະນຸດບໍ່ຈໍາເປັນສໍາລັບສິ່ງສ່ວນໃຫຍ່" ໃນອະນາຄົດ ( Bill Gates ກ່າວວ່າມະນຸດຈະບໍ່ຈໍາເປັນສໍາລັບ 'ສິ່ງສ່ວນໃຫຍ່' ໃນຍຸກ AI | EGW.News ). Gates ແນະນໍາວ່າວຽກຫຼາຍປະເພດ - ລວມທັງບາງອາຊີບທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານສູງ - ສາມາດຖືກຈັດການໂດຍ AI ເມື່ອເຕັກໂນໂລຢີເຕີບໃຫຍ່. ລາວໄດ້ຍົກຕົວຢ່າງໃນ ການດູແລສຸຂະພາບແລະການສຶກສາ , ຈິນຕະນາການ AI ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກເປັນທ່ານຫມໍຫຼືຄູສອນຊັ້ນນໍາ. ທ່ານຫມໍ AI "ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່" ສາມາດເຮັດໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ອາດຈະຫຼຸດຜ່ອນການຂາດແຄນຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດ. ນີ້ ໝາຍ ເຖິງເຖິງແມ່ນບົດບາດທີ່ເປັນປະເພນີທີ່ຖືວ່າປອດໄພ (ເນື່ອງຈາກຕ້ອງການຄວາມຮູ້ແລະການຝຶກອົບຮົມຢ່າງກວ້າງຂວາງ) ອາດຈະຖືກ ຈຳ ລອງໂດຍ AI ໃນເວລາ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Gates ຍັງໄດ້ຮັບຮູ້ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງສິ່ງທີ່ຄົນຈະຍອມຮັບຈາກ AI. ລາວໄດ້ສັງເກດເຫັນຢ່າງຕະຫຼົກວ່າ ໃນຂະນະທີ່ AI ອາດຈະຫຼິ້ນກິລາໄດ້ດີກວ່າມະນຸດ, ແຕ່ຜູ້ຄົນ ຍັງມັກນັກກິລາຂອງມະນຸດ ໃນການບັນເທີງ (ພວກເຮົາຈະບໍ່ຈ່າຍເງິນເພື່ອເບິ່ງທີມເບດບານຫຸ່ນຍົນ). Gates ຍັງຄົງມີແງ່ດີໂດຍລວມ - ລາວເຊື່ອວ່າ AI ຈະ "ປົດປ່ອຍປະຊາຊົນ" ສໍາລັບການດໍາເນີນການອື່ນໆແລະນໍາໄປສູ່ການຜະລິດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າສັງຄົມຈະຕ້ອງມີການຄຸ້ມຄອງການຫັນປ່ຽນ (ອາດຈະຜ່ານມາດຕະການເຊັ່ນ: ການປະຕິຮູບດ້ານການສຶກສາຫຼືແມ້ກະທັ້ງລາຍໄດ້ພື້ນຖານທົ່ວໄປຖ້າການສູນເສຍວຽກຂະຫນາດໃຫຍ່).

• Kristalina Georgieva (ຜູ້ອໍານວຍການ IMF): ຈາກທັດສະນະທາງດ້ານນະໂຍບາຍແລະເສດຖະກິດທົ່ວໂລກ, Georgieva ໄດ້ຍົກໃຫ້ເຫັນລັກສະນະສອງດ້ານຂອງຜົນກະທົບຂອງ AI. ນາງຂຽນໃນການວິເຄາະຂອງ IMF ( ໂລກ . ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າມັນເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ມະນຸດ ). ນາງຊີ້ອອກວ່າເສດຖະກິດທີ່ກ້າວຫນ້າມີການສໍາຜັດກັບ AI ສູງກວ່າ (ນັບຕັ້ງແຕ່ສ່ວນແບ່ງວຽກທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກງານທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານສູງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້), ໃນຂະນະທີ່ປະເທດກໍາລັງພັດທະນາອາດຈະເຫັນການຍົກຍ້າຍໃນທັນທີຫນ້ອຍລົງ. ຫຼັກໝັ້ນຂອງ Georgieva ແມ່ນວ່າ ຜົນກະທົບສຸດທິຂອງ AI ຕໍ່ການຈ້າງງານແມ່ນບໍ່ແນ່ນອນ - ມັນສາມາດຊຸກຍູ້ການຜະລິດແລະການເຕີບໂຕຂອງໂລກ, ແຕ່ຍັງອາດຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບກວ້າງອອກຖ້ານະໂຍບາຍບໍ່ປະຕິບັດຕາມ, ນາງແລະ IMF ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີມາດຕະການທີ່ຫ້າວຫັນ: ລັດຖະບານຄວນລົງທຶນໃນການສຶກສາ, ຕາຫນ່າງຄວາມປອດໄພ, ແລະໂຄງການຍົກລະດັບທັກສະເພື່ອຮັບປະກັນຜົນປະໂຫຍດຂອງ AI (ການຜະລິດທີ່ສູງຂຶ້ນໃນການຜະລິດເຕັກໂນໂລຢີ), ວຽກງານທີ່ກວ້າງຂວາງ, ແລະອື່ນໆ. ວຽກງານສາມາດປ່ຽນໄປສູ່ບົດບາດໃຫມ່. ທັດສະນະຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານນີ້ເນັ້ນຫນັກວ່າໃນຂະນະທີ່ AI ອາດຈະທົດແທນວຽກ, ຜົນໄດ້ຮັບສໍາລັບສັງຄົມແມ່ນຂຶ້ນກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາຕອບສະຫນອງ.

• ຜູ້ນໍາອຸດສາຫະກໍາອື່ນໆ: CEOs ແລະ futurists ເຕັກໂນໂລຢີຈໍານວນຫລາຍໄດ້ຊັ່ງນໍ້າຫນັກເຊັ່ນກັນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, CEO Arvind Krishna ຂອງ IBM, ໄດ້ສັງເກດເຫັນວ່າ AI ໃນເບື້ອງຕົ້ນຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ "ວຽກສີຂາວກ່ອນ" , ອັດຕະໂນມັດການເຮັດວຽກໃນຫ້ອງການແລະ clerical (ເຊັ່ນ: ບົດບາດຂອງ HR IBM ກໍາລັງປັບປຸງ) ກ່ອນທີ່ມັນຈະຍ້າຍໄປຢູ່ໃນໂດເມນດ້ານວິຊາການເພີ່ມເຕີມ ( IBM ຢຸດການຈ້າງໃນແຜນການທີ່ຈະທົດແທນວຽກ 7,800 | Bloomberg, Reuters ). ໃນເວລາດຽວກັນ, Krishna ແລະອື່ນໆໂຕ້ຖຽງວ່າ AI ຈະເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ - ເຖິງແມ່ນວ່ານັກຂຽນໂປລແກລມກໍ່ໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍລະຫັດ AI ເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນອະນາຄົດທີ່ ການຮ່ວມມືຂອງມະນຸດ - AI ເປັນມາດຕະຖານໃນວຽກທີ່ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານແທນທີ່ຈະເປັນການທົດແທນທີ່ຊັດເຈນ. ຜູ້ບໍລິຫານໃນການບໍລິການລູກຄ້າ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາກ່ອນຫນ້ານີ້, ຄາດຄະເນວ່າ AI ຈັດການກັບການໂຕ້ຕອບລູກຄ້າສ່ວນໃຫຍ່, ໂດຍມະນຸດສຸມໃສ່ກໍລະນີທີ່ສັບສົນ ( 59 ສະຖິຕິການບໍລິການລູກຄ້າ AI ສໍາລັບປີ 2025 ). ແລະປັນຍາຊົນສາທາລະນະເຊັ່ນ Andrew Yang (ຜູ້ທີ່ນິຍົມແນວຄວາມຄິດຂອງລາຍຮັບພື້ນຖານທົ່ວໄປ) ໄດ້ເຕືອນກ່ຽວກັບຜູ້ຂັບຂີ່ລົດບັນທຸກແລະພະນັກງານສູນໂທສູນເສຍວຽກ, ສະຫນັບສະຫນູນລະບົບການຊ່ວຍເຫຼືອສັງຄົມເພື່ອຮັບມືກັບການຫວ່າງງານທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍອັດຕະໂນມັດ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ນັກວິຊາການເຊັ່ນ Erik Brynjolfsson ແລະ Andrew McAfee ໄດ້ເວົ້າກ່ຽວກັບ "ຄວາມຂັດແຍ້ງດ້ານການຜະລິດ" - ຜົນປະໂຫຍດຂອງ AI ຈະມາເຖິງ, ແຕ່ວ່າພຽງແຕ່ຄຽງຄູ່ກັບພະນັກງານຂອງມະນຸດທີ່ພາລະບົດບາດໄດ້ຖືກກໍານົດຄືນໃຫມ່, ບໍ່ໄດ້ຖືກລົບລ້າງ. ພວກເຂົາເຈົ້າມັກຈະເນັ້ນຫນັກເຖິງການເພີ່ມແຮງງານຂອງມະນຸດດ້ວຍ AI ແທນທີ່ຈະເປັນການທົດແທນການຂາຍຍົກ, ປະໂຫຍກທີ່ coining ເຊັ່ນ " ຄົນງານທີ່ໃຊ້ AI ຈະທົດແທນຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ ."

ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ຄວາມຄິດເຫັນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານມີຕັ້ງແຕ່ ແງ່ດີຫຼາຍ (AI ຈະສ້າງວຽກຫຼາຍກວ່າທີ່ມັນທໍາລາຍ, ຄືກັນກັບການປະດິດສ້າງທີ່ຜ່ານມາ) ໄປສູ່ ຄວາມລະມັດລະວັງສູງ (AI ສາມາດປ່ຽນສ່ວນທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນຂອງແຮງງານ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປັບຕົວຮາກ). ແຕ່ກະທູ້ທົ່ວໄປແມ່ນວ່າ ການປ່ຽນແປງແມ່ນແນ່ນອນ . ລັກສະນະຂອງການເຮັດວຽກຈະປ່ຽນແປງຍ້ອນວ່າ AI ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍຂຶ້ນ. ບັນດາ​ຜູ້​ຊ່ຽວຊານ​ເຫັນ​ດີ​ເປັນ​ເອກະ​ພາບ​ວ່າ ການ​ສຶກສາ ​ແລະ ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຢ່າງ​ຕໍ່​ເນື່ອງ​ແມ່ນ​ສຳຄັນ - ຄົນ​ງານ​ໃນ​ອະນາຄົດ​ຈະ​ຕ້ອງການ​ທັກ​ສະ​ໃໝ່, ສັງຄົມ​ຈະ​ຕ້ອງການ​ນະ​ໂຍບາຍ​ໃໝ່. ບໍ່ວ່າ AI ຈະຖືກເບິ່ງວ່າເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຫຼືເຄື່ອງມື, ຜູ້ນໍາໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາເນັ້ນຫນັກວ່າໃນປັດຈຸບັນແມ່ນເວລາທີ່ຈະກະກຽມສໍາລັບການປ່ຽນແປງທີ່ມັນຈະນໍາມາສູ່ວຽກ. ເມື່ອພວກເຮົາສະຫຼຸບ, ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາວ່າການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດສໍາລັບກໍາລັງແຮງງານທົ່ວໂລກແລະວິທີການທີ່ບຸກຄົນແລະອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດນໍາທາງໄປສູ່ເສັ້ນທາງຂ້າງຫນ້າ.

ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດສໍາລັບກໍາລັງແຮງງານທົ່ວໂລກ

ຄໍາຖາມທີ່ວ່າ "AI ຈະທົດແທນວຽກໃດ?" ບໍ່ມີຄໍາຕອບດຽວ, ຄົງທີ່ - ມັນຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາຍ້ອນວ່າຄວາມສາມາດ AI ເຕີບໂຕແລະເສດຖະກິດປັບຕົວ. ສິ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດສັງເກດໄດ້ແມ່ນແນວໂນ້ມທີ່ຊັດເຈນ: AI ແລະອັດຕະໂນມັດແມ່ນກໍານົດທີ່ຈະ ລົບລ້າງຫຼາຍລ້ານວຽກ ໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ, ໃນຂະນະທີ່ພ້ອມກັນ ສ້າງວຽກໃຫມ່ແລະການປ່ຽນແປງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ . ເວທີ​ປາ​ໄສ​ເສດຖະກິດ​ໂລກ​ຄາດ​ວ່າ​ຮອດ​ປີ 2027 ຈະ​ມີ​ວຽກ​ເຮັດ​ງານ​ທຳ​ປະມານ 83 ລ້ານ​ວຽກ​ຈະ​ຖືກ​ຍົກຍ້າຍ ​ຍ້ອນ​ລະບົບ​ອັດຕະໂນມັດ, ​ແຕ່ 69 ລ້ານ​ວຽກ​ໃໝ່​ຈະ​ປະກົດ​ອອກ ​ໃນ​ຂົງ​ເຂດ​ຕ່າງໆ​ເຊັ່ນ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ, ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເຄື່ອງ​ຈັກ, ​ແລະ​ການ​ຕະຫຼາດ​ດິຈິ​ຕອລ ​ເຊິ່ງສົ່ງ​ຜົນ​ສະທ້ອນ​ເຖິງ -14 ລ້ານ​ວຽກ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ ( AI Replaceing Jobs Statistics and Facts [2024*] ). ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຈະມີການປັ່ນປ່ວນທີ່ສໍາຄັນໃນຕະຫຼາດແຮງງານ. ພາລະບົດບາດບາງຢ່າງຈະຫາຍໄປ, ຫຼາຍໆຄົນຈະປ່ຽນແປງ, ແລະອາຊີບໃຫມ່ທັງຫມົດຈະເກີດຂຶ້ນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງເສດຖະກິດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI.

ສໍາລັບ ກໍາລັງແຮງງານທົ່ວໂລກ , ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າບາງສິ່ງທີ່ສໍາຄັນ:

• Reskilling and Upskilling is imperative: ຄົນງານທີ່ວຽກມີຄວາມສ່ຽງຈະຕ້ອງໄດ້ຮັບໂອກາດທີ່ຈະຮຽນຮູ້ທັກສະໃຫມ່ທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການ. ຖ້າ AI ກໍາລັງປະຕິບັດຫນ້າວຽກປົກກະຕິ, ມະນຸດຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ບໍ່ເປັນປົກກະຕິ. ລັດຖະບານ, ສະຖາບັນການສຶກສາ, ແລະບໍລິສັດທັງຫມົດຈະມີບົດບາດໃນການອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນໂຄງການຝຶກອົບຮົມ - ບໍ່ວ່າຈະເປັນພະນັກງານສາງທີ່ຖືກຍົກຍ້າຍທີ່ຮຽນຮູ້ການບໍາລຸງຮັກສາຫຸ່ນຍົນ, ຫຼືຕົວແທນບໍລິການລູກຄ້າທີ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເບິ່ງແຍງ AI chatbots. ການຮຽນຮູ້ຕະຫຼອດຊີວິດແມ່ນກຽມພ້ອມທີ່ຈະກາຍເປັນມາດຕະຖານ. ໃນແງ່ບວກ, ຍ້ອນວ່າ AI ຄອບຄອງຄວາມຂີ້ຄ້ານ, ມະນຸດສາມາດປ່ຽນໄປສູ່ການເຮັດວຽກທີ່ສົມບູນ, ສ້າງສັນ, ຫຼືສະລັບສັບຊ້ອນ - ແຕ່ຖ້າພວກເຂົາມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະເຮັດ.

• Human-AI Collaboration ຈະກຳນົດວຽກສ່ວນໃຫຍ່: ແທນທີ່ຈະເປັນການຄອບຄອງ AI ຢ່າງສົມບູນແບບ, ອາຊີບສ່ວນໃຫຍ່ຈະພັດທະນາໄປສູ່ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງມະນຸດກັບເຄື່ອງຈັກອັດສະລິຍະ. ຄົນງານທີ່ຈະເລີນຮຸ່ງເຮືອງຈະເປັນຜູ້ທີ່ຮູ້ວິທີການໃຊ້ AI ເປັນເຄື່ອງມື. ຕົວຢ່າງ, ທະນາຍຄວາມອາດຈະໃຊ້ AI ເພື່ອຄົ້ນຄວ້າກົດໝາຍກໍລະນີທັນທີ (ເຮັດວຽກທີ່ທີມງານຂອງ paralegals ເຄີຍເຮັດ), ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນນໍາໃຊ້ຄໍາຕັດສິນຂອງມະນຸດເພື່ອສ້າງຍຸດທະສາດທາງດ້ານກົດຫມາຍ. ນັກວິຊາການຂອງໂຮງງານອາດຈະຄວບຄຸມເຮືອຫຸ່ນຍົນ. ເຖິງແມ່ນວ່າຄູສອນອາດຈະໃຊ້ຄູສອນ AI ເພື່ອປັບແຕ່ງບົດຮຽນເປັນສ່ວນຕົວ ໃນຂະນະທີ່ພວກເຂົາສຸມໃສ່ການໃຫ້ຄໍາປຶກສາໃນລະດັບສູງ. ຮູບແບບການຮ່ວມມື ນີ້ ຫມາຍຄວາມວ່າຄໍາອະທິບາຍວຽກຈະປ່ຽນແປງ - ເນັ້ນຫນັກໃສ່ການເບິ່ງແຍງລະບົບ AI, ການຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI, ແລະລັກສະນະລະຫວ່າງບຸກຄົນທີ່ AI ບໍ່ສາມາດຈັດການໄດ້. ມັນຍັງຫມາຍຄວາມວ່າການວັດແທກຜົນກະທົບຂອງແຮງງານບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບວຽກທີ່ສູນເສຍຫຼືໄດ້ຮັບ, ແຕ່ກ່ຽວກັບວຽກທີ່ ມີການປ່ຽນແປງ . ເກືອບທຸກໆອາຊີບຈະລວມເອົາການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງ AI ໃນລະດັບໃດຫນຶ່ງ, ແລະການປັບຕົວເຂົ້າກັບຄວາມເປັນຈິງນັ້ນຈະເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບຄົນງານ.

• ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ແລະ​ການ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ທາງ​ສັງ​ຄົມ​: ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ອາດ​ຈະ​ມີ​ຄວາມ​ຫຍຸ້ງ​ຍາກ​, ແລະ​ມັນ​ສ້າງ​ຄໍາ​ຖາມ​ກ່ຽວ​ກັບ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ໃນ​ຂະ​ຫນາດ​ໂລກ​. ບາງຂົງເຂດ ແລະ ອຸດສາຫະກໍາຈະໄດ້ຮັບຜົນກະທົບໜັກຈາກການສູນເສຍວຽກເຮັດງານທຳຫຼາຍກວ່າບ່ອນອື່ນ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ເສດຖະກິດທີ່ກຳລັງເກີດໃໝ່ດ້ານການຜະລິດທີ່ໜັກໜ່ວງອາດຈະປະເຊີນກັບການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດໄວກວ່າຂອງວຽກທີ່ໃຊ້ແຮງງານ). ອາດຈະມີຄວາມຈໍາເປັນຕ້ອງມີເຄືອຂ່າຍຄວາມປອດໄພທາງສັງຄົມທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າຫຼືນະໂຍບາຍນະວັດກໍາ - ແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ: ລາຍຮັບພື້ນຖານທົ່ວໄປ (UBI) ໄດ້ຖືກເລື່ອນໂດຍຕົວເລກເຊັ່ນ: Elon Musk ແລະ Andrew Yang ໃນຄວາມຄາດຫວັງຂອງການຫວ່າງງານທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ( Elon Musk ກ່າວວ່າລາຍໄດ້ສາກົນແມ່ນຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້: ເປັນຫຍັງລາວຈຶ່ງຄິດ ... ). ບໍ່ວ່າຈະເປັນ UBI ແມ່ນຄໍາຕອບຫຼືບໍ່, ລັດຖະບານຈະຕ້ອງຕິດຕາມແນວໂນ້ມການຫວ່າງງານ ແລະອາດຈະຂະຫຍາຍຜົນປະໂຫຍດການຫວ່າງງານ, ການບໍລິການຈັດຫາວຽກເຮັດງານທຳ ແລະ ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການສຶກສາໃນຂະແໜງການທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ. ການ​ຮ່ວມ​ມື​ລະຫວ່າງ​ປະ​ເທດ​ອາດ​ຈະ​ມີ​ຄວາມ​ຈຳ​ເປັນ​ເຊັ່ນ​ດຽວ​ກັນ, ​ເພາະວ່າ AI ສາມາດ​ຂະຫຍາຍ​ຊ່ອງ​ຫວ່າງ​ລະຫວ່າງ​ເສດຖະກິດ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຢີສູງ ​ແລະ ຜູ້​ທີ່​ມີ​ຄວາມ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ໜ້ອຍ. ແຮງ ງານທົ່ວໂລກ ສາມາດປະສົບກັບການເຄື່ອນຍ້າຍຂອງວຽກໄປຫາສະຖານທີ່ທີ່ເປັນມິດກັບ AI (ຄືກັນກັບການຜະລິດຍ້າຍໄປປະເທດທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາໃນທົດສະວັດກ່ອນ). ຜູ້ສ້າງນະໂຍບາຍຈະຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານເສດຖະກິດຂອງ AI (ຜົນຜະລິດທີ່ສູງຂຶ້ນ, ອຸດສາຫະກໍາໃຫມ່) ນໍາໄປສູ່ຄວາມຈະເລີນຮຸ່ງເຮືອງຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຜົນກໍາໄລສໍາລັບຈໍານວນຫນ້ອຍ.

• ເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມເປັນເອກະລັກຂອງມະນຸດ: ເມື່ອ AI ກາຍເປັນເລື່ອງທໍາມະດາ, ອົງປະກອບຂອງການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ. ຄຸນລັກສະນະຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ການປັບຕົວໄດ້, ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ການຕັດສິນດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະການຄິດຂ້າມວິໄນຈະເປັນຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງແຮງງານຂອງມະນຸດ. ລະບົບການສຶກສາອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງທັກສະອ່ອນເຫຼົ່ານີ້ຄຽງຄູ່ກັບທັກສະ STEM. ສິລະປະ ແລະ ມະນຸດສາດສາມາດກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນໃນການບໍາລຸງລ້ຽງຄຸນນະພາບທີ່ເຮັດໃຫ້ມະນຸດບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້. ໃນຄວາມຮູ້ສຶກ, ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ AI ກໍາລັງກະຕຸ້ນໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດການເຮັດວຽກໃຫມ່ໃນເງື່ອນໄຂຂອງມະນຸດເປັນໃຈກາງ - ມູນຄ່າບໍ່ພຽງແຕ່ປະສິດທິພາບ, ແຕ່ຍັງຄຸນນະພາບເຊັ່ນ: ປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ນະວັດກໍາສ້າງສັນ, ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ທາງດ້ານຈິດໃຈ, ບ່ອນທີ່ມະນຸດດີເລີດ.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, AI ຖືກກໍານົດທີ່ຈະທົດແທນ ບາງ ວຽກ - ໂດຍສະເພາະແມ່ນວຽກງານທີ່ຫນັກແຫນ້ນ - ແຕ່ມັນຍັງຈະສ້າງໂອກາດແລະເພີ່ມພາລະບົດບາດຫຼາຍ. ຜົນກະທົບຈະມີຄວາມຮູ້ສຶກໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາເກືອບທັງຫມົດ, ຈາກເຕັກໂນໂລຢີແລະການເງິນໄປສູ່ການຜະລິດ, ການຂາຍຍ່ອຍ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ແລະການຂົນສົ່ງ. ທັດສະນະທົ່ວໂລກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໃນຂະນະທີ່ເສດຖະກິດກ້າວຫນ້າອາດຈະເຫັນການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດໄວຂຶ້ນ, ເສດຖະກິດທີ່ກໍາລັງພັດທະນາອາດຈະຍັງຂັດແຍ້ງກັບການປ່ຽນເຄື່ອງຈັກຂອງວຽກຄູ່ມືໃນການຜະລິດແລະການກະສິກໍາໃນໄລຍະເວລາ. ການກະກຽມກໍາລັງແຮງງານສໍາລັບການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໂລກ.

ບໍລິສັດຕ້ອງມີຄວາມຫ້າວຫັນໃນການຮັບຮອງເອົາ AI ຢ່າງມີຈັນຍາບັນແລະອັດສະລິຍະ - ການນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ແກ່ພະນັກງານຂອງພວກເຂົາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ສໍາລັບພາກສ່ວນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ພະນັກງານຄວນຈະຢາກຮູ້ຢາກເຫັນແລະສືບຕໍ່ຮຽນຮູ້, ເນື່ອງຈາກວ່າການປັບຕົວຈະເປັນຕາຫນ່າງຄວາມປອດໄພຂອງເຂົາເຈົ້າ. ແລະສັງຄົມໃນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຄວນສົ່ງເສີມແນວຄິດທີ່ໃຫ້ຄຸນຄ່າຂອງການເຊື່ອມໂຍງຂອງມະນຸດ - AI: ການເບິ່ງ AI ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບເພື່ອ ເພີ່ມ ຜົນຜະລິດແລະສະຫວັດດີການຂອງມະນຸດ, ແທນທີ່ຈະເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ການດໍາລົງຊີວິດຂອງມະນຸດ.

ແຮງງານຂອງມື້ອື່ນອາດຈະເປັນບ່ອນທີ່ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ການດູແລ, ແລະການຄິດຍຸດທະສາດຂອງມະນຸດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກັບປັນຍາປະດິດ - ອະນາຄົດທີ່ເຕັກໂນໂລຢີ ເສີມຂະຫຍາຍ ແຮງງານຂອງມະນຸດແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນລ້າສະໄຫມ. ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ອາດ​ຈະ​ບໍ່​ງ່າຍ, ແຕ່​ດ້ວຍ​ການ​ກະ​ກຽມ​ແລະ​ນະ​ໂຍ​ບາຍ​ທີ່​ຖືກ​ຕ້ອງ, ກຳ​ລັງ​ແຮງ​ງານ​ທົ່ວ​ໂລກ​ສາ​ມາດ​ມີ​ຄວາມ​ຢືດ​ຢຸ່ນ​ແລະ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ຍຸກ​ຂອງ AI.

ບົດຄວາມທີ່ເຈົ້າອາດຈະມັກອ່ານຫຼັງຈາກເຈ້ຍຂາວນີ້:

🔗 10 ເຄື່ອງມືຄົ້ນຫາວຽກ AI ອັນດັບຕົ້ນ - ປະຕິວັດເກມການຈ້າງງານ
ຄົ້ນພົບເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຊອກຫາວຽກທີ່ໄວຂຶ້ນ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງແອັບພລິເຄຊັນ ແລະຮັບຈ້າງ.

🔗 ເສັ້ນທາງອາຊີບປັນຍາທຽມ - ວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນ AI & ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນ
ສຳຫຼວດໂອກາດອາຊີບ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ, ທັກສະໃດແດ່ທີ່ຕ້ອງການ, ແລະວິທີການເປີດເສັ້ນທາງຂອງທ່ານໃນ AI.

🔗 ວຽກປັນຍາປະດິດ - ອາຊີບປະຈຸບັນ & ອະນາຄົດຂອງການຈ້າງງານ AI
ເຂົ້າໃຈວ່າ AI ກໍາລັງປັບປ່ຽນຕະຫຼາດວຽກ ແລະໂອກາດໃນອະນາຄົດຢູ່ໃນອຸດສາຫະກໍາ AI.