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Due miti sull’automazione, di Barry Eichengreen (da Project Syndicate, 12 dicembre 2017)

 

 Two myths about automation

BARRY EICHENGREEN

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BERKELEY – Robots, machine learning, and artificial intelligence promise to change fundamentally the nature of work. Everyone knows this. Or at least they think they do.

Reports like these leave the impression that technological progress and job destruction are accelerating dramatically. But there is no evidence of either trend. In reality, total factor productivity, the best summary measure of the pace of technical change, has been stagnating since 2005 in the United States and across the advanced-country world.

Moreover, as the economist Timothy Taylor recently pointed out, the rate of change of the occupational structure, defined as the absolute value of jobs added in growing occupations and jobs lost in declining occupations, has been slowing, not accelerating, since the 1980s. This is not to deny that the occupational structure is changing. But it calls into question the widely held view that the pace of change is quickening.

The second thing everyone thinks they know is that previously safe jobs are now at risk. Once upon a time, it was possible to argue that robots would displace workers engaged in routine tasks, but not the highly skilled and educated – not the doctors, lawyers and, dare one say, professors. In particular, machines, it was said, are not capable of tasks in which empathy, compassion, intuition, interpersonal interaction, and communication are central.

Now, however, these distinctions are breaking down. Amazon’s Alexa can communicate. Crowd-sourcing, together with one’s digital history, can intuit buying habits. Artificial intelligence can be used to read x-rays and diagnose medical conditions. As a result, all jobs, even those of doctors, lawyers, and professors, are being transformed.

But transformed is not the same as threatened. Machines, it is true, are already more efficient than legal associates at searching for precedents. But an attorney attuned to the personality of her client still plays an indispensable role in advising someone contemplating a messy divorce whether to negotiate, mediate, or go to court. Likewise, an attorney’s knowledge of the personalities of the principals in a civil suit or a criminal case can be combined with big data and analytics when the time comes for jury selection. The job is changing, not disappearing.

These observations point to what is really happening in the labor market. It’s not that nurses’ aides are being replaced by health-care robots; rather, what nurses’ aides do is being redefined. And what they do will continue to be redefined as those robots’ capabilities evolve from getting patients out of bed to giving physical therapy sessions and providing emotional succor to the depressed and disabled.

At one level, this is good news for those concerned about the prospects of incumbent workers: there will continue to be demand for workers in existing occupations. Not all nurses’ aides will have to become software engineers. The knowledge they acquire on the job – of how one interacts with patients, how one recognizes their moods, and how one acknowledges their needs – will remain pertinent and valued. They will use that knowledge to guide and cooperate with their robotic colleagues.

Thus, the coming technological transformation won’t entail occupational shifts on the scale of the Industrial Revolution, with its wholesale redistribution of labor between the agricultural and industrial sectors. After all, the vast majority of Americans already work in the service sector. But it will be more important than ever for people of all ages to update their skills and renew their training continuously, given how their occupations will continue to be reshaped by technology.

In countries like Germany, workers in a variety of sectors receive training as apprentices and then over the course of their working lives. Companies invest and reinvest in their workers, because the latter can insist on it, possessing as they do a seat in the boardroom as a result of the 1951 Codetermination Law. Employers’ associations join with strong trade unions to organize and run training schemes at the sectoral level. The schemes are effective, in part, because the federal government sets standards for training programs and issues uniform curricula for trainees.

In the US, board membership for workers’ representatives, strong unions, and government regulation of private-sector training are not part of the prevailing institutional formula. As a result firms treat their workers as disposable parts, rather than investing in them. And government does nothing about it.

So here’s an idea. Instead of a “tax reform” that allows firms to expense their capital outlays immediately, why not give companies tax credits for the cost of providing lifelong learning to their employees?

 

Due miti sull’automazione,

di Barry Eichengreen

BERKELEY – I robots, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale promettono di cambiare alla radice la natura del lavoro. Tutti lo sanno, o almeno pensano di saperlo.

Resoconti come questi lasciano l’impressione che il progresso tecnologico e la distruzione dei posti di lavoro stiano accelerando in modo spettacolare. Ma non c’è alcuna prova di entrambe le tendenze. In realtà, la produttività totale dei fattori [1], la migliore misurazione sintetica del ritmo del cambiamento tecnologico, dal 2005 è rimasta stagnante negli Stati Uniti e in tutto il mondo dei paesi avanzati.

Inoltre, l’economista Timothy Taylor ha di recente messo in evidenza che la struttura dell’occupazione, definita come il valore assoluto dei posti di lavoro aumentati nelle occupazioni in crescita e dei posti di lavoro diminuiti nelle occupazioni in calo, dagli anni ’80 è venuta rallentando, non accelerando. Questo non per negare che la struttura dell’occupazione stia cambiando. Ma questo ci introduce alla questione del punto di vista ampiamente condiviso secondo il quale il ritmo del cambiamento starebbe diventando più veloce.

La seconda cosa che tutti pensano di sapere è che i passati posti di lavoro sicuri sarebbero oggi a rischio. Un tempo era possibile sostenere che i robot avrebbero dislocato altrove i lavoratori impegnati in compiti di routine, ma non quelli con elevate competenze e gradi di istruzione – i medici, gli avvocati e, se si può osare dirlo, i professori. In particolare, si diceva che le macchine non sono capaci di compiti nei quali l’empatia, la comprensione degli altri, l’intuizione, l’interazione personale e la comunicazione siano centrali.

Oggi, tuttavia, queste distinzioni stanno venendo meno. Alexa di Amazon [2] può comunicare. L’affidare all’esterno tramite il web speciali compiti di ideazione [3], assieme alla storia digitale di un soggetto, può farne intuire la disposizione agli acquisti. L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per leggere i raggi x e diagnosticare le condizioni sanitarie. Di conseguenza, tutti i lavori, persino quelli dei medici, degli avvocati e dei professori, subiscono trasformazioni.

Ma essere trasformati non significa essere minacciati. Le macchine, è vero, sono già più efficienti degli associati agli studi legali che ricercano i precedenti. Ma un avvocato in sintonia con la personalità della sua cliente gioca ancora un ruolo indispensabile nel consigliare qualcuno che sta considerando un divorzio difficile se negoziare e mediare, anziché andare in Tribunale. Allo stesso modo, la conoscenza di un avvocato delle personalità dei soggetti responsabili in una causa civile o in un caso criminale può essere combinata con la mole delle informazioni e degli aspetti analitici, quando viene il momento della selezione dei giurati. Il lavoro sta cambiando, non scomparendo.

Queste osservazioni indicano quello che sta realmente accadendo nel mercato del lavoro. Non si tratta del fatto che gi aiuti infermieri vengono sostituiti dai robot della assistenza sanitaria; piuttosto, viene ridefinito quello che fanno. E quello che fanno continuerà ad essere ridefinito quando le capacità di quei robot si evolveranno dall’alzare dal letto i pazienti, al fornire loro sessioni di terapia fisica e assistenza psicologica ai depressi ed ai disabili.

Da una parte, questa è una buona notizia per coloro che sono preoccupati dalle prospettive dei lavoratori attualmente occupati: continuerà ad esserci domanda per i lavoratori nei posti di lavoro esistenti. Non tutti gli aiuti infermieri dovranno diventare ingegneri di software. La competenza che acquistano nei posti di lavoro – il modo in cui interagiscono con i pazienti, in cui riconoscono i loro stati d’animo e il modo in cui riconoscono i loro bisogni – resterà rilevante e prezioso. Useranno quella competenza per guidare e cooperare con i loro colleghi robot.

Dunque, la trasformazione tecnologica in arrivo non comporterà spostamenti occupazionali delle dimensioni di una Rivoluzione Industriale, con la distribuzione su larga scala del lavoro tra i settori agricolo e industriale. Dopo tutto, la grande maggioranza degli americani già lavorano nel settore dei servizi. Ma sarà più importante che mai, per le persone di tutte le età, aggiornare le loro competenze e rinnovare continuamente la loro formazione, considerato come i loro posti di lavoro verranno rimodellati continuamente dalla tecnologia.

In paesi come la Germania, i lavoratori in una varietà di settori ricevono formazione come apprendisti e poi nel corso delle loro vite lavorative. Le società investono e reinvestono nei loro lavoratori, giacché questi ultimi possono esigerlo, avendo come hanno un posto un posto nei consigli di amministrazione a seguito della Legge sulla Codeterminazione del 1951. Le associazioni dei datori di lavoro si uniscono a forti sindacati per organizzare e gestire modelli di formazione al livello dei vari settori. I modelli sono efficaci, in parte perché il Governo Federale fissa standard per i programmi di formazione e pubblica curricola uniformi per i tirocinanti.

Negli Stati Uniti, la partecipazione ai consigli dei rappresentanti dei lavoratori, forti sindacati e regolamenti pubblici della formazione nei settori privati non sono la formula istituzionale prevalente. Di consguenza, le imprese trattano i loro lavoratori come componenti usa e getta, anziché investire su di loro. E il Governo non se ne cura.

Dunque, ecco un’idea. Invece di una “riforma delle tasse” che consenta alle imprese di fare immediatamente le loro spese in conto capitale, perché non dare alle società crediti di imposta per i costi del fornire apprendimenti ai loro occupati, per tutta la durata della loro vita lavorativa?

 

 

 

[1] In economia la Total Factor Productivity (TFP) o produttività totale dei fattori è definibile come il rapporto tra un indice di output e un indice di input, media ponderata degli indici di lavoro e capitale. (Wikipedia)

[2] Alexa è un ‘aiutante intelligente delle persone’ sviluppato da Amazon che è capace di interazione di linguaggio, di riproduzione misucale, di operare per produrre liste, per attivare allarmi, per far funzionare libri audio e fornire in tempo reale informazioni sul meteo, sul traffico ed altro, alla stregua di notizie.

[3] In un’azienda, l’affidare a persone esterne, tramite gli strumenti offerti dal web, l’ideazione o la realizzazione di progetti, la raccolta e l’analisi di dati, informazioni ecc.

 

 

 

 

 

 

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