經(jīng)濟(jì)學(xué)人智庫(kù)發(fā)布了新報(bào)告“自動(dòng)化準(zhǔn)備就緒指數(shù)”，希望了解人們是否準(zhǔn)備好迎接下一波自動(dòng)化浪潮。

智能自動(dòng)化所面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇需要多個(gè)利益相關(guān)方參與并提供強(qiáng)有力的政策響應(yīng)，但這兩方面目前都缺乏。盡管對(duì)AI和機(jī)器人對(duì)就業(yè)的可能影響還沒(méi)有達(dá)成一致意見(jiàn)，但有一個(gè)共識(shí)，即政府需要采取行動(dòng)。與此同時(shí)，企業(yè)正在推進(jìn)采用，意味著幾乎沒(méi)有時(shí)間進(jìn)行調(diào)整。因此決策者、行業(yè)、教育專(zhuān)家和其他利益相關(guān)者缺乏參與令人震驚。即使對(duì)排名靠前的國(guó)家來(lái)說(shuō)，對(duì)智能自動(dòng)化的政策反應(yīng)也是新生事物。

中等收入國(guó)家采用自動(dòng)化比其他國(guó)家更難，除了中國(guó)。高收入國(guó)家與中低收入國(guó)家之間存在巨大差距。但以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)的低收入國(guó)家比以大型制造業(yè)為基的中等收入國(guó)家受到的影響更小。例如，基礎(chǔ)技能教育的缺陷以及其他弱點(diǎn)將嚴(yán)重阻礙南亞和東南亞的國(guó)家。

自動(dòng)化準(zhǔn)備就緒指數(shù)較高的國(guó)家為AI和機(jī)器人研究提供了大量資金和其他支持。政府為創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)提供的大多數(shù)支持都與技術(shù)無(wú)關(guān)。基礎(chǔ)研究則不同的，例如，日本和韓國(guó)政府向開(kāi)展AI和機(jī)器人研究的公共和私營(yíng)機(jī)構(gòu)提供了數(shù)億美元的資金。德國(guó)、美國(guó)和新加坡也如此，盡管德國(guó)的大部分資金都用于制造業(yè)，并支持其他技術(shù)（如物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析）的研究。

很少有國(guó)家開(kāi)始通過(guò)教育政策來(lái)解決自動(dòng)化的影響。智能自動(dòng)化將提高與STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)）有關(guān)的教育和所謂的軟技能的重要性，這使得工人可以利用其獨(dú)特的人力資源進(jìn)行交易。然而，除了得分最高的國(guó)家之外，其他國(guó)家還沒(méi)有通過(guò)學(xué)校課程或同樣重要的教師培訓(xùn)來(lái)為未來(lái)的勞動(dòng)力做好準(zhǔn)備。

終身學(xué)習(xí)正在成為一個(gè)豐富的實(shí)驗(yàn)領(lǐng)域。 幾個(gè)國(guó)家正在尋找正確的方式來(lái)鼓勵(lì)公民自愿接受定期技能升級(jí)。例如，新加坡正在試驗(yàn)資助“個(gè)人學(xué)習(xí)賬戶(hù)”，支持成年人一生用于支持培訓(xùn)課程。

在大多數(shù)國(guó)家，職業(yè)培訓(xùn)并不能解決智能自動(dòng)化帶來(lái)的挑戰(zhàn)。德國(guó)的職業(yè)技術(shù)教育體系一直是其他國(guó)家學(xué)習(xí)的典范。但是，大多數(shù)國(guó)家的職業(yè)培訓(xùn)仍然側(cè)重于低技能職業(yè)，以便為年輕人進(jìn)入自動(dòng)化工作場(chǎng)所做準(zhǔn)備。