随着机器日益开始空缺工作场所的人力劳动，为了借此利润我们都必需作出调整。自动化和人工智能（AI）正在转变企业，并将通过其对生产力的贡献来增进经济快速增长。

它们还将有助解决问题从身体健康到气候变化等领域各钟十分棘手的社会难题。与此同时，这些技术将转变工作性质和工作场所本身。机器将需要继续执行更加多原本由人类已完成的任务，补足人类所做到的工作，甚至继续执行远超过人类可以做到的任务。

结果是，一些职业将经常出现颓势，而另一些职业将快速增长，还不会有更加多职业再次发生变革。虽然我们指出未来有充份的就业机会（除极端情景外），但社会必须应付根本性的劳动力转型和失业问题。工人必须取得新技能，并在工作场所中适应环境功能更加强劲的机器。他们有可能必需从大大离开了夕阳职业，改向日益兴旺的职业，在某些情况下，还有新的职业。

本决策摘要糅合了麦肯锡全球研究院的近期研究成果，探究了工作场所自动化和人工智能的前景和挑战，并阐述了决策者、公司和个人必须解决问题的一些关键问题。人工智能和自动化的较慢变革为企业，经济和社会建构了机会自动化和人工智能早已不是什么新鲜事物了，但最近的技术变革正在将机器有可能做的事情推上淋漓尽致。

我们的研究指出，社会必须这些改良，从而为企业带给价值，增进经济快速增长，在我们应付最艰难的社会难题时能有所变革，而这样的事情在以往是不可想象的。综上所述：技术突飞猛进除了传统的工业自动化和先进设备的机器人之外，功能更加强劲的新自动化系统也经常出现在各种环境中，如来回于路上的自动驾驶车辆和杂货店里的自动结账等。

大部分变革都是由系统和组件的改良推展的，还包括机械、传感器和软件。由于机器学习算法显得更为简单，并且利用计算能力的极大发展和可用作训练它们的数据的指数级快速增长，人工智能近年来获得了尤其大的变革。极大的突破见诸于各大媒体的报导，其中有很多突破牵涉到计算机视觉、自然语言处置和棋士（Go）等人类望尘莫及的领域。

转变业务和增进经济快速增长的潜力这些技术早已在各种产品和服务中产生了价值，各行各业的公司在一系列流程中用于它们来将产品引荐个性化，找到生产中的异常情况，辨识欺诈性交易等等。近期一代人工智能技术的变革（还包括解决问题分类，估计和聚类问题的技术）仍未来将会带给更加多价值。

我们对数百个人工智能用例所做到的分析找到，用来部署人工神经网络的最先进设备的深度自学技术，其年产值可以超过3.5万亿至5.8万亿美元，占到所有分析技术所建构的价值的40%。不顾一切人口老龄化和出生率减少的问题使发展阻碍时，人工智能和自动化技术的部署可以很大地提高全球的经济并减缓全球的兴旺。劳动生产率的快速增长（推展经济快速增长的关键因素）在很多经济体中早已上升，美国和主要的欧洲经济体在以前的生产率下降，以及2008年的财政年度后，从十年前的2.4%降到0.5%的均值。

人工智能和自动化有可能挽回这种上升趋势：未来十年，生产率快速增长每年有可能超过2%，其中60%来自数字化方面的机遇。有助解决问题几个社会难题的潜力人工智能还用作材料科学，医学研究和气候科学等各个领域。这些技术在这些学科和其它学科中的应用于有助解决问题社会难题。例如，Geisinger的研究人员早已研发出有一种算法，该算法可以将颅内出血的临床时间难以置信地延长了96%。

与此同时，乔治华盛顿大学的研究人员正在利用机器学习来更加精确地取决于气候变化专门委员会所用于的气候模型。在这些技术无法为各地经济和社会利益充分发挥潜力之前，挑战依然不存在人工智能和自动化仍面对各种难题。

有一部分容许在于技术层面，例如人工智能必须大量的训练数据，并且很难将算法“推展”到各种各样的用例。最近的创意于是以著手解决问题这些问题。其它难题在于人工智能技术的用于。

例如，人们很难在技术上说明机器学习算法所做到的决策，而说明这些决策对牵涉到金融借贷或法律应用于的用例特别是在最重要。培训数据和算法中的潜在偏差，同时，数据隐私、蓄意用于和安全性都是必需解决问题的问题。欧洲由于实施了《通用数据维护法规》而正处于领先地位，该法规将用户搜集和用于数据的各种权利规范化。另一个难题牵涉到的组织使用这些技术的能力，其中人员、数据可用性、技术和流程的准备就绪度往往使技术很难获得使用。

各部门和各国的对技术的使用早已十分不平衡。金融、汽车和电信行业在使用人工智能方面正处于领先地位。在各国中，美国对人工智能的投资在2016年高居榜首，其投资额高达150亿至230亿美元，其次是亚洲，其投资额超过80亿至120亿美元，欧洲的投资额仅有为30亿至40亿美元，相比之下领先。

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