有關“自動化可能引發失業”的焦慮情緒， 最近正在西方蔓延。 如果你在穀歌搜索框中輸入“機器能否…”， 會發現演算法自動聯想出一系列讓你不安的匹配結果， 比如“取代我的工作”、“取代所有人的工作”、甚至“取代人類”和“接管這個世界”。 機器人搶工作早已不是科幻作品裡的橋段， 在 2013 年的時候， 牛津大學的卡爾·本尼迪克特·弗雷和邁克爾·奧斯博恩， 就借助一款機器學習演算法， 評估了美國的 702 個工種如何會被自動化取代。
他們的結論是， 在未來 10 ~ 20 年裡， 有 47% 的工作“完全可以交給機器來完成”。
在 OECD新發表的一篇論文中， 他們採用了不同的技術來評估一項特定工作任務的自動化程度。 基於 2015 年的技能調查， 這項研究指出：
在 32 個國家中， 14% 的工作崗位高度危急， 有七成概率會被自動化取代。
32% 的人不那麼危險， 其被取代的概率在 50~70% 之間。
按照目前的就業率， 研究涉獵的這 32 個國家中，
這一痛苦不會被平均分攤， 總有一些職業處於風口浪尖。
研究發現， 各國之間存在著巨大的差異， 比如斯洛伐克的工作危機， 就是挪威的兩倍。 總的情況是， 在相對更富裕發達的國家， 其面臨的風險比中等收入國家的工人要更小。
不過就算在擁有相似財富的國家之間， 也有存在著巨大鴻溝的情況。 顯然， 組織和產業結構的差異， 在這裡發揮的重要的影響。 比如在韓國， 製造業工作占比達到了 30%、而加拿大則是 22% 。
儘管如此， 平均而言， 韓國比加拿大的工作更難被自動化取代。 往好處想， 這或許是韓國企業在不降低生產力的情況下， 找到了結合難以被機器人完成的日常和創造性任務的方法。
但一個更悲觀的解釋是“倖存者偏差”：韓國剩餘的工作之所以難以實現自動化， 只因企業早已將大部分容易自動化的工作交給了機器。