自动化为什么不会导致失业

自动化不会导致失业的观点存在一定的争议,但总体上,自动化技术的发展对就业市场的影响是复杂的,既有替代效应也有创造效应。以下是一些关键点:

  1. 新技术交易总是先在底层工作开始 :自动化技术首先影响的是底层的工作岗位,这些岗位往往是重复性、单调的,难以留住工人。然而,随着新技术的普及,也会带来新的工作机会。例如,通用电气的软件研究副总裁科林·帕瑞斯指出,自动化可以降低成本,从而有更多的资金用于创新,进而创造更多的就业机会。

  2. 自动化导致失业的岗位也正是很难留住工人的岗位 :先进自动化协会的鲍勃·多伊尔认为,人工智能可以让员工离开枯燥、肮脏、危险的工作,从而有机会获得更好的职位,为公司创造更大的价值。

  3. 自动化对就业的替代效应 :自动化技术的广泛应用确实在一定程度上替代了人类劳动力,特别是在制造业和服务业中。这种替代效应在短期内可能导致部分岗位消失,从而引发失业问题。

  4. 自动化对就业的创造效应 :尽管自动化会替代一些岗位,但它也催生了大量新的就业机会。自动化技术的研发、制造和维护需要大量的专业人才,此外,自动化还会改变工作性质和需求,从而创造新的岗位。

  5. 人机合作提高工作效率和质量 :自动化技术的应用使得企业更倾向于使用机器人代替人工劳动,但这种替代并不是完全的。协作机器人(cobots)的引入意味着机器人是对某人工作的补充而不是取代他们,员工需要接受重新培训,以完成机器无法完成的更多技能劳动。

  6. 自动化对失业的净影响是双面的 :从经验上来看,自动化对失业的净影响是双面的。虽然自动化可能会导致一些岗位的消失,但由于它也催生了新的就业机会,因此总体上并不会导致大规模失业。

综上所述,自动化技术的发展对就业市场的影响是双面的,既有替代效应也有创造效应。虽然自动化可能会导致一些岗位的消失,但它也会带来新的就业机会,并且通过人机合作提高工作效率和质量。因此,自动化不会导致大规模失业,但可能会导致就业结构的调整。

本文《自动化为什么不会导致失业》系辅导客考试网原创,未经许可,禁止转载!合作方转载必需注明出处:https://www.fudaoke.com/exam/214521.html

相关推荐

典型案例分析方面主要存在的问题

在典型案例分析方面,存在以下几个主要问题: 学习不够深入和全面 : 理论水平浅薄 :许多党员干部因忽视理论学习,导致世界观、人生观、价值观改造不到位,最终堕入贪污腐化深渊。 学习缺乏自觉性 :学习多为被动,缺乏主动性和系统性,导致学习内容与实际工作脱节。 纪法意识淡薄 : 认识不足 :对《**》《廉政准则》《纪律处分条例》等规章制度的重要性认识不足,思想上未能引起高度重视。

2025-02-12 人工智能

案例分析问题有哪些

案例分析中常见的问题包括: 数据解读困难 : 数据来源不清晰、质量不高或与案例背景不匹配。 对策包括数据清洗与筛选、对比和验证数据的准确性和可靠性。 问题分析不深入 : 停留在表面现象描述,未能深入到问题的本质和根本原因。 对策是使用问题分析法,细致划分和分类问题,识别根本原因。 缺乏跨领域知识 : 涉及多个领域的知识和技能时,可能因缺乏相关经验导致分析偏差或遗漏。

2025-02-12 人工智能

关于人工智能的伦理问题

人工智能伦理道德问题主要涉及以下几个方面: 隐私和数据保护 : 人工智能系统需要大量数据来进行学习和决策,这可能导致个人隐私泄露和数据安全风险。例如,在医疗领域,患者的健康信息如果被不当使用或泄露,将对患者造成严重影响。 算法公平性和歧视 : 算法偏见和歧视是一个重要问题,因为算法通常基于历史数据,而这些数据可能包含人类的偏见。例如,在招聘过程中,如果使用了带有性别或种族偏见的招聘数据

2025-02-12 人工智能

工程伦理案例分析题怎么写

工程伦理案例分析题的写法可以遵循以下步骤: 案例介绍 : 背景描述 :简要介绍工程项目的背景信息,包括项目内容、规模、地理位置等。 问题陈述 :明确阐述在项目过程中遇到的主要工程伦理问题,如环境污染、安全隐患、质量问题、利益冲突等。 案例分析 : 伦理问题内涵 :分析这些工程伦理问题所涉及的具体方面,如环境伦理、职业伦理、社会伦理等,并解释这些问题产生的原因。 影响评估

2025-02-12 人工智能

ai伦理问题的根源

AI伦理问题的根源可以归结为以下几个方面: 技术“黑箱”特性 : 现代AI算法,特别是深度学习模型,其工作机制复杂且难以解释。这种“不可解释性”使得AI系统的决策过程对普通用户而言成了一种“不可知”的存在,从而引发了道德和法律上的困惑。例如,在自动驾驶、医疗诊断、司法审判等高风险领域,无法解释的决策可能引发责任归属的困境,甚至造成不可逆的社会后果。 数据隐私和安全性问题 :

2025-02-12 人工智能

AI隐私保护措施

AI隐私保护措施可以从多个方面入手,包括个人数据保护、系统权限管理、用户知情权、法律法规遵循等。以下是一些具体的措施: 提升隐私自我保护意识 : 了解个人敏感信息,如身份证号、银行卡信息、家庭住址等,避免随意泄露。 在使用AI应用或服务时,仔细阅读隐私政策,了解数据收集、使用及共享情况,确保个人数据在合法、合规的范围内被使用。 学会设置隐私权限,限制不必要的信息公开,定期检查账户安全,更新密码

2025-02-12 人工智能

ai能解决数学难题吗

AI在解决数学难题方面已经取得了显著进展,但它的能力仍然有局限性。以下是一些关键点: 基础数学问题 :AI可以轻松解决基础的算术问题、代数问题、几何问题、微积分问题、概率和统计问题以及数论问题。 复杂数学问题 :对于更复杂的数学问题,如证明新的定理或解决未解决的数学问题,AI的能力受到限制。尽管如此,AI可以通过模式识别和大量计算来探索可能的解决方案,并辅助数学家找到答案。 特定成就

2025-02-12 人工智能

人工智能存在问题

人工智能(AI)在带来巨大潜力和便利的同时,也面临着一系列问题和挑战。以下是一些主要问题: 数据和隐私泄露问题 : AI系统依赖于大量非结构化数据,这些数据可能包含敏感信息,如个人隐私和商业机密。如果AI系统存在安全漏洞,这些数据可能会被恶意攻击者窃取或滥用。 例如,网络商城中公开售卖的人脸数据涉嫌侵犯他人隐私权、肖像权和个人信息安全。 算法偏差和歧视 : AI算法模型由于无法涵盖所有可能性

2025-02-12 人工智能

人工智能所面临的问题

人工智能目前面临的问题主要包括以下几个方面: 数据偏见 :AI算法和模型的训练依赖于大量数据,如果数据存在偏见,模型也会反映出这些偏见,可能导致不公平的决策和对某些群体的歧视。 可解释性问题 :许多AI算法和模型的工作原理复杂,难以解释其决策过程,这在需要高度透明度和解释性的领域(如医疗诊断、金融风险评估等)是一个重要问题。 隐私和安全问题 :AI系统需要大量个人数据进行训练和预测

2025-02-12 人工智能

人工智能问题提问50个问题

以下是50个关于人工智能的问题: 什么是人工智能? 人工智能有哪些主要应用领域? 人工智能与机器学习有什么区别? 什么是深度学习? 深度学习与神经网络的关系是什么? 什么是神经网络? 神经网络的架构是怎样的? 神经元在神经网络中的作用是什么? 什么是反向传播算法? 反向传播算法与梯度下降算法有何不同? 什么是梯度消失和梯度爆炸问题? 如何解决梯度消失和梯度爆炸问题? 什么是卷积神经网络(CNN)

2025-02-12 人工智能

自动化代替人工失业了怎么办

自动化代替人工确实可能导致大量失业,但应对这一挑战可以采取以下几种策略: 政府政策调整 : 政府可以通过制定和实施相关政策法规,限制自动化对劳动密集型产业的过度替代,并鼓励发展劳动密集型产业,从而为劳动者提供更多的就业机会。 提供职业培训和再教育机会,帮助工人掌握新技能,适应新的岗位需求。这包括与人工智能相关的技能培训,以提高工人的竞争力。 市场调节与企业责任 :

2025-02-12 人工智能

人工智能导致失业怎么反驳对方不会导致失业

针对“人工智能导致失业”的观点,可以从以下几个方面进行反驳: 人工智能的局限性 : 不是所有操作性、复杂性强的岗位都适合人工智能。AI在处理非结构化数据和复杂决策方面仍然有限,而这些正是人类的优势所在。 劳动力市场的适应性 : 历史上,技术进步如工业革命曾导致大规模失业,但随后也催生了新的行业和职业。类似地,AI的发展也可能带来新的就业岗位,如AI研发、维护、数据分析等。 数据和案例研究

2025-02-12 人工智能

人工智能导致失业例子

人工智能导致失业的例子包括: 制造业 :自动化机器人和智能系统可以执行重复性的组装线工作,减少对人工操作员的需求。 运输和物流 :无人驾驶技术的兴起可能使得大量出租车司机、货车司机等失去工作。 快递和外卖行业 :无人机配送等技术的冲击,可能导致部分从业人员失业。 实体零售业 :电商的迅猛崛起对传统零售业造成冲击,导致实体店面的客流量减少,相关从业人员失业。 教培行业

2025-02-12 人工智能

自动化专业好就业吗?前景如何

就业前景广阔 自动化专业的就业前景非常广阔,社会需求大,毕业生可以在多个领域找到工作。以下是一些具体的就业方向和前景分析: 制造业 :自动化专业毕业生在制造业中有广泛的就业机会,包括工业系统综合自动化、计算机控制、电力传动控制、工业过程控制等方面的工作。 高新技术企业 :自动化技术在高新技术企业中也有广泛应用,如智能控制技术、工业机器人技术等领域,毕业生可以从事系统设计、调试、维护等工作。

2025-02-12 人工智能

自然失业率的三种含义

自然失业率包含以下三种含义: 摩擦性失业 : 由于人们对就业市场的信息不完整,有空缺的雇主和求职者不得不花时间互相寻找,导致工作与劳力之间的连续流动过程。 结构性失业 : 由工作类型和找工作的人之间的不匹配引起的,属于长期的失业。这种失业通常是由于经济结构或产业结构的变化,例如产业升级或产业转移所导致。 周期性失业 : 由于经济总需求不足为求职者创造足够的就业机会。 总的来说

2025-02-12 人工智能

十大数据泄露事件

以下是2024年发生的十大具有重大影响力的数据泄露事件: 南充市某小区物业管家泄露业主信息事件 : 2024年,南充市内一处高端住宅区遭遇重大业主信息外泄事件。物业管理人员擅自将业主的敏感信息非法提供给了一家未获得授权的装饰公司,导致业主私人生活受到侵扰。 香港中文大学专业进修学院数据泄露事件 : 2024年6月,香港中文大学专业进修学院遭遇黑客攻击

2025-02-12 人工智能

大数据导致个人隐私泄露例子

大数据时代,个人隐私泄露事件层出不穷,以下是一些具体的例子: 剑桥分析公司数据泄露事件 :2018年,剑桥分析公司非法获取了超过5000万Facebook用户的个人信息,这些信息被用于政治操纵和广告定向,严重侵犯了用户的隐私权。 Equifax数据泄露事件 :2017年,Equifax公司遭遇黑客攻击,导致近1.47亿美国消费者的个人信息泄露,包括姓名、社保号码、出生日期和地址等敏感信息。

2025-02-12 人工智能

个人隐私泄露还是泄漏

泄露 个人隐私泄露或泄漏 是指 未经个人许可,将其私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息等私生活安全内容透露给他人的行为 。这种行为不仅侵犯了个人隐私权,还可能对个人的安全和尊严造成威胁。 泄露个人隐私的情形 未经公民许可,公开其姓名、肖像、住址和电话号码 。 非法侵入、搜查他人住宅,或以其他方式破坏他人居住安宁 。 非法跟踪他人,监视他人住所,安装窃听设备

2025-02-12 人工智能

哪些公司有数据泄露事件

近年来,多家知名企业遭遇数据泄露事件,以下是部分案例: 三星 :2022年3月,三星电子被公开了源代码和190GB的机密数据,这些数据被Lapsus$勒索组织获取并公开分享。 Meta(原Facebook) :Meta因数据处理和隐私安全等问题,在过去一年中遭受了来自各国的罚款,总额超过10亿美元。 宜家加拿大公司 :2022年5月,宜家加拿大公司确认泄露了约9.5万名客户的个人信息。

2025-02-12 人工智能

大数据时代隐私泄露案的具体表现

大数据时代隐私泄露案的具体表现主要体现在以下几个方面: 大规模数据泄露事件频发 : 全球范围内每年发生的数据泄露事件超过数百万起,涉及个人信息、企业商业秘密、政府敏感信息等,对社会稳定和国家安全构成威胁。 比如,华住酒店集团数据泄露事件涉及1.3亿条身份信息、2.4亿条开房记录等共5亿条用户信息泄露。 微博信息泄露事件涉及超过5.38亿微博用户的数据。 南昌某高校3万余条师生信息泄露事件。

2025-02-12 人工智能
查看更多
首页 顶部