Тўртинчи саноат инқилоби. Клаус Шваб. Читать онлайн. Newlib. NEWLIB.NET

Автор: Клаус Шваб
Издательство: Asaxiy books
Серия:
Жанр произведения:
Год издания: 0
isbn: 978-9943-23-217-4
Скачать книгу
Мартин мактабининг икки тадқиқотчиси – иқтисодчи Карл Бенедикт Фрей ва машинавий таълим бўйича мутахассис Майкл Осборн технологиянинг ишсизликка таъсирини ўрганиш мақсадида 702 хил касбни автоматлашиш эҳтимоли асосида баҳолаб чиқди – автоматлашиш эҳтимоли энг кам (ҳеч қандай эҳтимоллик йўқлигини англатувчи “0”) касбдан тортиб, бундай эҳтимоллик энг юқори бўлганларигача (маълум касб компьютернинг бирор тури билан алмаштирилишини англатувчи “1”).24 2-жадвалда автоматлаштирилиш эҳтимоли энг юқори ва энг паст бўлган айрим касблар келтирилган.

      Тадқиқот хулосасига кўра, АҚШдаги иш ўринларининг 47 фоизи хавф остида бўлиб, яқин ўнйигирма йил ичида автоматлаштирилиши мумкин. Бу эса иш ўринлари йўқолиши аввалги саноат инқилобларига қараганда сезиларли даражада тезроқ кечиши ва кўпроқ соҳаларни қамраб олишини кўрсатади. Бундан ташқари, меҳнат бозорида қутбланишга мойиллик кўпроқ. Юқори ҳақ тўланувчи ақлий меҳнат, яратувчанлик талаб қилинадиган ва кам ҳақ тўланувчи, қўл меҳнати талаб қилинадиган соҳаларда иш ўринлари кўпаяди, ўртача ҳақ тўланадиган, бир хил ва такрорланувчи касбларда эса улар сезиларли даражада камаяди.

      2-жадвал. Автоматлаштиришга энг кўп ва энг кам мойил бўлган касбларга мисоллар

      Манба: Карл Бенедикт Фрей ва Майкл Осборн, Оксфорд университети, 2013.

      Шуниси эътиборга моликки, ушбу ўзгаришлар фақат алгоритмлар, роботлар ва бошқа воситалар имкониятлари кенгайиши туфайлигина юзага келаётгани йўқ. Майкл Осборннинг фикрича, автоматлаштиришга компанияларнинг сўнгги йилларда иш ўринларини аутсорсинг ва офшор қилиш ёки уларни “рақамли иш”га айлантириш учун (“Amazon” компаниясининг “Mechanical Turk” ёки “Mturk” хизмати орқали интернет бозоридаги мустақил ва малакасиз одамлардан фойдаланиш – краудсорсинг каби) соддалаштириш ҳамда аниқлаштиришга уринишлари асосий сабаб бўлмоқда. Ишнинг бундай соддалаштирилиши алгоритмлар одамларнинг ўрнини боса олишини билдиради. Чунки аниқ белгиланган муайян вазифалар ишлаб чиқилиши назоратни осонлаштиради ва иш бўйича сифатлироқ маълумот тўплаш имконини беради. Бу эса вазифани бажара олувчи алгоритмлар яратишни осонлаштиради.

      Автоматлаштириш ва ишчи кучини алмаштириш ҳақида фикр юритарканмиз, технологиянинг бандлик ҳамда иш келажагига таъсирига бир ёқлама қарамаслигимиз керак. Фрей ва Осборнлар кўрсатганидек, тўртинчи саноат инқилоби бутун дунё бўйлаб меҳнат бозори ва иш ўринларига катта таъсир ўтказади. Аммо бу инсон ва машинадан бирини танлашдек мушкул дилеммага дуч келамиз, дегани эмас. Ҳозирги ўзгаришларга сабаб бўлган рақамли, моддий ҳамда биологик технологиялар уйғунлашуви кўп ҳолларда инсоннинг меҳнат ва идрок қобилиятини кучайтиради. Натижада раҳбарлар кадрларни тобора ақлли ва бир-бирига боғлиқ бўлиб бораётган ускуналар билан бирга ҳамда ёнмаён ишлашга тайёрлашга, янги таълим моделларини яратишга мажбур бўлади.

Кўникмаларга

<p>24</p>

Карл Бенедикт Фрей ва Майкл Осборн, “The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerization?”, Оксфорд Мартин мактаби, Келажак технологиялари таъсири бўйича дастур, Оксфорд университети, 2013 йил 17 сентябрь. http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/ downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf