比爾蓋茲：“徵稅肯定是比僅僅禁止某些元素更好的解決方案。”
微軟聯合創始人比爾蓋茲表示，機器人應該繳納與其取代的人類同等水平的稅，以幫助資助更好的社會服務和教育。
蓋茲告訴 石英網，政府而不是企業需要帶頭管理機器人革命，並確保制定計劃來應對未來 20 年內產生的失業工人問題。
「目前，如果一名人類工人在工廠裡完成了價值 5 萬美元的工作，那麼這部分收入就需要納稅。如果一個機器人來做同樣的事情，你會認為我們也會對機器人徵收類似的稅，」他說。
此外，隨著就業人口減少，政府可支出的所得稅也會減少，而此時政府可能需要增加資金，而不是減少資金。
蓋茲認為，政府應該提高對機器人資本的稅收，以減緩機器人的採用速度，並提供必要的時間來設計能夠從過剩勞動力中創造淨收益的項目。他補充說，除了直接徵收機器人稅外，還可以從節省勞動力的效率所帶來的利潤中徵收一些稅。
蓋茲說：“你一下子跨過了某些工作被替代的門檻。所以，你知道，倉庫工作、駕駛、房間清潔，很多工作都是有意義的，在未來20年裡，認真考慮這些額外的勞動力供應肯定會帶來淨收益。制定相應的政策非常重要。”
「人們應該弄清楚這一點。如果人們對創新的擔憂大於熱情，那就太糟糕了。這意味著他們不會去塑造它，讓它發揮積極的作用。而且，你知道，徵稅肯定比僅僅禁止某些元素更好，」他說。
上週，歐洲議會否決了一項向機器人所有者徵稅以資助受機器人自動化影響的工人再培訓的 提案。相反，歐洲議會支持制定法律來規範機器人的採用，並對機器人的行為追究責任。
在蓋茲提出徵收機器人稅的想法之際，有些人正在考慮未來是否有必要推行全民基本收入，儘管對於如何為這項政策提供資金仍存在疑問。
伊隆馬斯克認為，除了實行政府支付工資來應對工作自動化之外，幾乎沒有其他選擇。芬蘭目前正在進行一項基本收入試點，承諾在兩年內每月向2,000名失業人口提供560歐元（595美元）的補貼。
蓋茲將他的機器人稅視為改善老年人服務、縮小班級規模和幫助有特殊需求的兒童的機會，在這些任務上，人類仍然比機器具有優勢。
「你知道，所有這些事情都體現了人類的同理心和理解力，而且非常獨特。我們仍然面臨著巨大的人力短缺問題，」他說。
所以，如果你能把過去從事自動化所取代工作的勞動力抽調過來，並在財務、培訓和執行方面讓他們去做其他工作，那麼你就獲得了淨利潤。但你不能直接放棄所得稅，因為這是你一直以來為這些人類工人提供資金的一部分。
閱讀有關機器人的更多信息
亞馬遜稱，人工智慧已在增強 5 個入門技術職位
亞馬遜今天發布了一篇部落格文章由 AWS 培訓和認證總經理 Michelle Vaz 撰寫的文章，其中包含一些關於人工智慧如何改變人們早期職業生涯格局的有趣見解。
為了了解這一動態，亞馬遜與「專門從事勞動力規劃和人才分析的數據智慧公司」Draup合作。兩家公司共同進行了一項名為「人工智慧時代早期職業技術角色的演進」的研究。
亞馬遜尚未提供這項研究的全部數據，因此我只能做出一些推論。亞馬遜使用了「早期專業人士」這個術語，因此與人工智慧相關的觀察結果很可能針對的是知識型員工，而非所有職場新人。
另外： 亞馬遜的 Andy Jassy 表示，人工智慧將取代一些工作，但會讓其他工作變得更“有趣”
這項分析引發了我們在 ZDNET 上討論過的關於人工智慧可能取代入門級工作的擔憂。另一方面，亞馬遜的數據顯示，對技術技能的需求也大幅增加。
瓦茲正在探索這一悖論。她報告稱，年輕人的失業率高達6.6%，是過去十年來的最高水準——疫情期間除外。根據美國勞工統計局的數據，6月整體失業率為4.1%，過去一年一直保持相對穩定。
這項研究得出了一個令人震驚的結論：50% 到 55% 的「早期職業工作量現在都由人工智慧增強」。換句話說，人工智慧並非會影響勞動力，而是它現在已經產生了巨大的影響。
但這對於入門技術工作來說又意味著什麼呢？我們接下來會討論。
人工智慧正在改變入門級技術工作
與我最近寫的那些擔憂相比，Vaz 對人工智慧對入門級職位的影響有不同的看法，而且可能更令人鼓舞。我們倆可能都是對的。
我的觀察是，人工智慧工具，尤其是在技術和程式設計任務中，似乎非常適合取代新員工傳統上用來累積早期職業經驗的入門級技術技能工作。我的假設是，這可能會導致受過培訓並準備好從入門級職位晉升到中級職位的勞動力減少。
瓦茲則採取了不同的方法。她認為，人工智慧將幫助職業生涯早期的人們在技能方面超越自身水準。技能水平較低的人將能夠利用人工智慧來提升自己的表現，瓦茲認為這將使科技職位更容易被職場新人所接受。
此外： 人工智慧正在創造 15 個新崗位，包括“合成現實製作人”
這篇部落格用了一個有趣的短語，既展現了新人的機遇，也展現了那些畢生致力於技能提升的人面臨的威脅。她說：“人工智慧輔助工具正在讓曾經需要多年經驗才能完成的任務變得民主化，為整個科技行業創造了新的機會。”
對於職業生涯早期的員工來說，AI 支援需要他們定期融入更複雜的思維，並處理更大規模的專案。對於那些能夠跟上節奏的新員工或早期員工來說，他們從第一天起就能做出策略貢獻。
人工智慧正在重新定義五大高成長科技崗位
很難判斷這究竟是全美最大、最具爭議的雇主之一為了面子而炒作，還是標誌著勞工史上的重大轉折。只有時間才能給出答案。瓦茲表示，亞馬遜的研究確定了五個技術含量較高的職位，入門級員工可以利用人工智慧快速上手。
她還表示，亞馬遜的研究表明，對這些職位合格人才的需求成長率正在上升。
另外： 執行長警告稱，人工智慧可能在 5 年內消滅一半的入門級白領工作
遺憾的是，雖然她的部落格文章列出了每個職業領域的增長率和招聘信息，但卻沒有說明招聘信息的來源，也沒有說明增長率數據的來源。由於她列出的職缺絕對數量非常龐大，我不認為這些數據來自亞馬遜自身的內部招募需求，但這些數據的來源目前尚不清楚。
亞馬遜提供了一些關於這些數據來源的背景資訊。該公司告訴我：
Draup 採用多步驟方法來進行這項研究。
- 首先，他們透過分析雲端運算採用率較高的行業的全球招聘信息，確定了 STEM 和非 STEM 畢業生均可獲得的熱門早期職業職位。
- 其次，他們將這些角色映射到現實世界的人工智慧和雲端用例，以具體化技術在工作場所環境中的應用方式。
- 第三，他們將已確定的角色與相關的 AWS Skill Builder 學習路徑聯繫起來，創建了有針對性的技能提升途徑，以彌補大學課程中的差距。
- 最後，他們應用了工作角色可獲得性模型，該模型根據技能接近度和角色複雜性來評估新畢業生獲得角色的難度。
很酷！好了，我們來分別看看這些職業吧。
1.軟體開發
儘管我們一直在表達對入門級程式設計師未來就業前景的擔憂，但 Draup/Amazon 的研究報告顯示，入門級職位空缺超過 283,000 個，這意味著從 2024 年 6 月到 2025 年 6 月，年增長率為 28%。
研究報告顯示，與預期相反，入門級開發人員的需求量很大。不同之處在於，這些入門級開發人員無需花費大量時間進行基礎編程，而是需要從一開始就使用人工智慧來處理更複雜的專案。
我唯一不滿意的是，它似乎與那些流傳甚廣的關於許多初級開發人員試圖找工作卻失敗的傳聞不符。這份報告與那些傳聞的吻合度並不高，所以我們需要再次觀察這一切最終會如何發展。
2. 數據分析
Draup/Amazon 的研究顯示，數據分析的需求也十分旺盛，目前已有超過 12.5 萬個職位發布，增長率達到 16%。由於 AI 可以自動執行先前分配給初級員工的資料準備任務，新員工可以專注於利用 AI 輔助工具產生業務洞察和策略分析。
3.雲端工程
根據這項研究，入門級IT專業人員管理的工作負載中有90%以雲端為中心。這些是與雲端架構相關的工程任務，例如虛擬機器維護、容器編排、基於程式碼的基礎架構、CI/CD管道、儲存和運算服務、無伺服器功能等等。研究報告顯示，目前有超過45,000個職缺，年增9.5%。
4.網路安全
隨著威脅的增加，網路安全挑戰日益嚴峻，人員需求也隨之成長。儘管人工智慧支援的自動威脅偵測和緩解是持續不斷的「軍備競賽」中一項關鍵的防禦措施，但早期階段員工的需求仍增加了62.5%。本質上，實務經驗曾經是工作績效的關鍵，而人工智慧的支援可以幫助初學者在短時間內緩解問題。
5.數據工程
資料工程與雲端工程的不同之處在於，資料工程師專注於建置和維護行動、轉換和儲存資料以供分析或應用的資料管道，而雲端工程師則專注於管理雲端基礎架構。
同樣，資料工程師專注於準備原始資料、匯入、驗證和建置資料結構，然後專注於管道、資料倉儲和效率。數據分析師利用這些數據尋找洞見並提出與業務相關的問題。
在以人工智慧為中心的世界裡，管理這些資料管道變得尤為重要。 Draup/Amazon 的研究顯示，目前有超過 10.3 萬個職缺，年增 12%，入門級人員正在從簡單的數據處理轉向在人工智慧的幫助下支援更複雜的數據相關任務。
AI 原生專業人士的崛起
我初入職場時，是第一批「數位原生代」員工之一。我進入職場時，就已經對電腦、生產力工具和網路有了深入的理解。這種與生俱來的「內在」理解與前幾代仍在適應「數位優先」環境的員工形成了鮮明對比。
如今，我們看到了一種新的本體論分叉。我們中的一些人是人工智慧的先驅，他們已經創造、學習並適應各種形式的人工智慧很長一段時間了。相較之下，最年輕的一代工人在過去幾年才在以人工智慧為中心的世界中成長起來。這些新員工可能只有兩三年的工作經驗，但這些年來，他們一直受益於一代又一代人工智慧工具的幫助。
另外： 現在有 60% 的經理使用人工智慧來做決策，包括提拔和解僱誰——你的經理呢？
瓦茲將這些新員工描述為「從第一天起就準備好與人工智慧工具協作以推動創新並解決複雜問題的個人」。他們從一開始就接受能夠增強能力的工具。
當然，這有時會成為一個問題。過度依賴人工智慧可能會造成各種各樣的問題，包括簡單的錯誤建議、所有權問題以及由於人工智慧訓練方法而導致的抄襲。例如，ZDNET 不允許其任何作者在創作文章的過程中使用人工智慧——當然，測試和報告人工智慧能力的情況除外。
即便如此，隨著越來越多熟悉人工智慧的員工進入勞動市場，人工智慧強制倍增的能力將不再是一個異常和新事物，而將成為所有員工的 必需技能。
時事通訊
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看全部亞馬遜對勞動發展的投資與舉措
與今天的部落格文章同步發布的還有來自 AWS 紐約高峰會的一項重要公告。亞馬遜正在大力投資員工隊伍建立。以下是他們今天啟動的所有計劃的簡要清單。
在 AWS 的投資和存取權限方面，該公司宣布了一項 300 萬美元的計劃，旨在培訓 270 萬名學習者。他們還透過 AWS Academy 免費提供 AWS Skill Builder 和認證。亞馬遜報告稱，全球有超過 6,600 家機構正在使用 AWS 教學資源，此外，他們也為不隸屬於教育機構的自學者提供數百門免費課程。
該公司還發布了一系列實踐學習工具。 AWS Cloud Quest 和 Simular 等工具提供基於場景的學習，模擬雲端運算和生成式人工智慧領域的現實挑戰。此外，AWS Builder Center 也為關鍵職位提供有針對性的職業指導。
此外： 史丹佛大學的研究發現，人工智慧代理比專業人士更勝一籌，但只能做些苦差事
亞馬遜也宣布推出 AWS AI League，這是一個受其趣味 AI 訓練玩具DeepRacer啟發的競技學習平台。該公司將推出兩條賽道：Prompt Sage 將培養學生掌握快速工程技能，而 Tune Whiz 將幫助參與者學習如何根據業務需求微調 AI 模型。
賽事涵蓋了精彩賽事的所有要素，包括即時排行榜、專家評審、200 萬美元 AWS 積分以及 2.5 萬美元的真金白銀獎金池。這些挑戰賽旨在促進金融、醫療保健等產業的現實問題解決。
重新定義人工智慧時代的早期職業
從某種程度上來說，很難說這其中有多少是亞馬遜在表演勞動力劇。
畢竟，他們最近宣布將用人工智慧取代工人，在勞動力技能建立方面的投資方面獲得一些積極的公關對公司的形像是有好處的。
另一方面，亞馬遜是人類歷史上最高效的物流營運公司之一，而勞動力是任何物流營運的關鍵組成部分。因此，投資於更深入了解勞動力在以人工智慧為中心的世界中將如何演變確實意義重大。這不僅有利於未來的員工和雇主，也有利於亞馬遜的物流運作本身。
另外： 微軟表示，人工智慧如何將我們從「無限」的工作日中拯救出來
總的來說，我認為這是一件好事。但它也給我們留下了一個有趣的問題。展望未來，入門級究竟意味著什麼？這種對人工智慧輔助的新解讀表明，人工智慧可能會讓成本較低的入門級員工比那些經驗更豐富、職業生涯後期的員工更具優勢。
如果人工智慧如此神奇和強大，為什麼我在寫完一篇展望未來的人工智慧文章後總是感到有點噁心？
那你呢？你是否看到人工智慧正在重塑你自己的早期職涯道路，或幫助他人搶佔先機？你認為人工智慧真正讓機會變得民主化，還是只是改變了目標？你是否探索過像 AWS Skill Builder 這樣的工具，或參加過像 DeepRacer 或 AI League 這樣的競賽學習計畫？你認為在當今的就業市場中，「人工智慧原生代」意味著什麼？請在下方留言處留言告訴我們。
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人工智慧對員工的最大影響尚未到來——避免落後的三種方法
如果你認為人工智慧已經 徹底改變了你的角色，那就再想想吧。人工智慧對職業責任的全面影響將在未來幾個月乃至數年內顯現。
這是商業資訊服務專家湯森路透的首席營運和技術長 Kirsty Roth 的觀點，她對其公司最近發布的關於人工智慧在現代企業中的應用的研究進行了反思。
另外：大多數人工智慧專案被放棄——確保數據工作成功的 5 種方法
《專業人士未來調查》對來自50多個國家的2,275名專業人士和高階主管進行了調查，結果發現80%的受訪者認為，未來五年，人工智慧將對他們的工作產生重大甚至變革性的影響。近五分之二（38%）的受訪者預計，今年他們的組織將迎來這些變化。
“這些人都是從事日常工作的人，”她說，“我們談論的不僅僅是工程師或技術人員。我們談論的是各行各業已經在使用人工智慧的專業人士。”
羅斯反思了變革的速度，並表示人工智慧的採用速度比早期的數位轉型浪潮（例如電子商務或雲端運算）要快得多。
調查發現，超過一半（55%）的專業人士在過去一年中經歷了工作中的重大變化，或預計來年將發生重大轉變。
另外： 在企業投資人工智慧之前，你需要問自己 4 個問題——以及原因
然而，羅斯告訴 ZDNET，這些人工智慧採用率只是個開始，專業人士和他們的老闆應該為進一步的變化做好準備。
「影響將是巨大的，」她說。 “更重要的是，我們還沒有看到全部效果。人工智慧還處於早期階段。”
羅斯正在自己的企業中推動人工智慧轉型，她表示，企業領導者在為變革做準備時應該專注於三個領域。
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看全部第一步：讓人工智慧觸手可及
羅斯表示，企業領導者必須確保員工能夠根據其工作領域使用最好的工具。
Thomson Reuters' research suggests almost half (46%) of organizations have invested in new AI-powered technology within the past year, and 30% of professionals regularly use AI to start or edit their work.
Roth said companies that don't explore which tools are right for a specific role won't be able to reap the benefits of AI.
"Ensure everyone in your company has access to AI and is using it," she said.
Also: AI agents will change work and society in internet-sized ways, says AWS VP
"Many people talk about the revenue or efficiency opportunities from emerging technology. I think the key thing to recognize is that professionals who aren't using AI will quickly find themselves unable to do their work."
Survey respondents who said their leaders were leading by example were 1.7 times more likely to see benefits from AI compared to those who said their leaders were not.
Roth said everyone in the organization must learn about AI's uses and potential impact: "We all have a duty to stay on top of these changes, or we won't be employed in the future."
Step 2: Share best practices
While more than half (53%) of survey respondents said they believed their organization already experiences some benefits from AI, almost a third (30%) said their company is moving too slowly in AI adoption.
The research suggested that the pursuit of return on investment from AI must be a collaborative effort among leaders, professionals, and support staff.
Also: 4 ways to turn AI into your business advantage
"Find a good way to share best practices," said Roth. "You typically find there are good, creative people in pockets of the company that come up with clever ways to use AI across more advanced use cases."
However, she warned other business leaders that those smart ideas are useless if they're locked away in confined areas. "Get those things shared and ensure people understand what's working and what's not."
Step 3: Talk to your peers
Roth also encouraged business leaders and professionals to look beyond the firewall.
The research found that organizations with a visible AI strategy are almost four times more likely to benefit from AI than firms without significant adoption plans.
She said business and digital leaders who communicate with their industry peers about their AI strategy will gain valuable insights.
"I talk to my peers all the time in different types of companies as to what they're doing and what's working for them. You'll get an awful lot of intelligence like that."
Also: 5 entry-level tech jobs AI is already augmenting, according to Amazon
Roth said the good news is that her conversations with other CIOs suggest there is broad recognition of AI's potential.
"They just need to ensure they've got leadership support to push their changes through, and a handful of the right people to help them think through what use cases are going to work and how to get the transformation underway."
Tracking and tracing the benefits of AI
Thomson Reuters' research suggests the benefits for companies that encourage, foster, and develop a burgeoning professional interest in AI are significant.
Survey respondents predicted that AI will save them five hours weekly or about 240 hours in the next year, for an average annual value of $19,000 per professional.
However, proving your organization is delivering these kinds of results isn't straightforward.
Also: 5 ways to be great AI agent manager, according to business leaders
Roth said her experiences suggest many companies struggle to understand where people spend their workdays and how AI can help them save time.
That's a problem when one of the oft-repeated claims about AI is that it helps people reduce the administrative burden and focus on so-called higher-value tasks.
"What we're discovering is that if you ask people, they aren't very good at guessing how AI saves them time," she said.
Roth said business leaders who ensure their workforce isn't left behind as the AI transformation accelerates find ways to track and trace the benefits.
"You've got to make sure that usage is clear. A simple example is that when we started, we just said, 'Are people using the tools?' That was a high-level question," she said.
"Now we are much more specific and ask, 'Are people using tools every day? Are they a core part of the way they work? Are they using them for a certain amount of time in the day?' Success is about having much more insight on how AI tools are used in someone's day-to-day workflow versus just summarizing one meeting."
Also: The AI complexity paradox: More productivity, more responsibilities
Roth gave an example from her own business. Engineers using AI to speed up their coding time exponentially have more time to focus on higher-value tasks, which she said include developing new ideas and business models.
"What we're starting to see with our best engineers is that some of the simple things, like coding and testing, are being reduced significantly," she said.
"Therefore, they've got more time to think about, 'OK, what's next? What do I want to build after this? And what does my customer want me to put in the product that's coming next?' Shifting their time allocation like that is a big benefit."
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