研究表明女性最容易在AI时代失去工作

　　到2030年，由于自动化程度的提高，全球14%的劳动力，也就是约3.75亿人 ，可能需要转变职业。这一现象，经济学家称之为“劳动转换”，被技术专家称赞为解决自动化带来的大规模转移问题的简单解决方案。

　　但是，随着自动驾驶汽车、无人便利店、算法股票交易和无人机送货等创新逐渐出现在我们的生活中，不仅没有任何制度化的再培训来解决这一问题，而且人们很少关注这一转变将对我们社会中被剥夺最多权利的群体带来何种影响。

　　女性，黑人，拉丁人在一个自动化的未来中被抛在后面

　　最近的一项研究发现，在欧盟，在大多数受过中等教育和收入低于中值收入的工人中，有很大一部分工人可能会受到技术驱动的劳动力损失的影响。受到最小影响的就业家庭是“办公室和行政”，而受影响最大的工作家庭是“建筑和工程”——这两个家庭都有很大的性别差异。

　　世界经济论坛在2018年的一项研究中发现，随着自动化程度的提高，女性比男性更容易失去工作，这一点并不奇怪，因为传统意义上属于女性的工作岗位中，这些女性面临着史上最高的失业率。

　　不仅仅是女性受到了强烈的影响，那些有色人种也面临着同样的困境。事实上，布鲁金斯学会评估了20种少数族裔人群最集中的职业的自动化潜力，然后将其与每个职业的工人数量进行比较，以评估自动化对种族的影响。

　　意料之中的是，他们发现拉美裔人所集中的职业的自动化潜力最高，接近60%，紧随其后的是黑人，比例为50%。值得注意的是，在低技能工作中，白人工人的时薪比黑人工人高3美元。

　　更糟糕的是，与中等收入和高收入人群相比，低收入人群参加再培训的可能性更小。在欧盟，低技能工人参与学习活动的可能性比欧盟普通人群低一半，而且这一差距在2012年和2015年有所增加。不仅少数族裔的工作更有可能被自动化所取代，而且这些人口也不太可能从事传统的职业再培训项目。

　　作为一名少数族裔的女性技术专家，我亲身体会到少数族裔拥有高度技术素养有多难，在这些人群中，女性拥有技术素养更是难上加难。如果“再培训”项目强调计算机读写能力和技术含量高的任务，那么这些人群很可能会被进一步甩在后面——尤其是这些社区的中年人。

　　对非技术工人的教育方案必须考虑到数字素养、时间和财政资源等因素，以及如何激励和鼓励工人改变职业道路。

　　如何在一个自动化的世界中保持平等

　　长期以来，我一直提倡面向少数族裔的STEM项目（STEM是科学（Science），技术（Technology），工程（Engineering），数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写），但这些项目在培训新一代女性少数族裔技术人员方面表现得很好，但他们并没有解决少数族裔人口面临的失业问题。我们也迫切需要工会支持的教育项目来满足劳动者的需求。

　　考虑到那些接受过MOOCS课程的成年学习者大多是已经拥有大学和研究生学位的人，互联网可能会使信息民主化，但对于那些就连Google都没有接触过的人来说，再培训项目需要在线下进行，而不是进行线上教育。

　　自动化是我们社会前进的必要力量，在许多方面它有利于我们的社会并将继续造福于社会，但当我们面对“第四次工业革命”时，我们必须考虑如何确保自动化利益的公平分配，以便给我们社会的所有成员提供更大的机会。