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推动与员工选择的工作未来
，但潮汐正在发生变化。IDC预测，从2023年到2027年，商用PC发货将增长3.4％，扭转了2023年的趋势。MacOS设备的运输尤其有望增长，预测预测2024年的显着增加大于窗口和镀铬OS设备的预测。
工作未来
1 加强经济基础 ................................................................................................................ 184 2 实现工业和区域政策现代化 ................................................................................................ 195 3 规划我们未来的劳动力 ........................................................................................................ 203 4 扩大基础技能的获取渠道 ................................................................................................ 209 5 投资技能、高等教育和终身学习 ............................................................................................. 214 6 改革移民制度 ................................................................................................................ 218 7 通过就业服务提高能力 ................................................................................................ 222 8 减少就业障碍 ................................................................................................................ 226 9 与社区合作 ................................................................................................................ 232 10 促进包容、充满活力的工作场所 ........................................................................................ 235 持续合作 ........................................................................................................................ 239 支持充满活力和包容性的劳动力市场的行动 ................................................................................ 240
萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella)：人工智能带来的工作未来
萨蒂亚·纳德拉：人工智能助力工作的未来 2023 年 3 月 16 日，星期四 萨蒂亚·纳德拉 – 董事长兼首席执行官；贾里德·斯帕塔罗 – 现代工作与商务应用副总裁；苏米特·乔汉 – Office 副总裁；查尔斯·拉曼纳 – 商务应用与产品组合副总裁；Akosua Boadi-Agyemang – 营销经理；海梅·蒂万 – 首席科学家；乔恩·弗里德曼 – 设计与研究副总裁 萨蒂亚·纳德拉：欢迎您，感谢您加入我们的讨论。今天，我们在这里讨论对人类体验来说非常基本的东西：我们的工作方式。更具体地说，是我们与计算机协作的方式。事实上，几十年来，我们一直在不断探索人机共生之路。从万尼瓦尔·布什 (Vannevar Bush) 在其 1945 年的开创性论文《诚如所想》中概述的愿景开始，布什设想了一种名为“memex”的未来设备，它可以收集知识，使人类能够以“超快的速度和灵活性”轻松地检索这些知识。令人着迷的是，甚至在那时就有人如此生动地假设人类与计算之间的直观关系。从那时起，有几个时刻让我们更接近这一愿景。1968 年，道格拉斯·恩格尔巴特 (Douglas Engelbart) 的“演示之母”展示了图形用户界面的巨大潜力，包括多窗口、用鼠标指向和点击、全屏文字处理、超文本、视频会议等等。后来，施乐帕洛阿尔托研究中心 (Xerox PARC) 的团队通过 Alto 使计算变得个性化和实用，从而开创了个人计算时代。当然，之后出现了网络、浏览器，然后是 iPhone。每一个开创性的时刻都让我们更接近人与计算之间的共生关系。今天，我们正处于计算新时代的开端，也是这一旅程的又一步。在过去的几个月里，强大的新基础模型和可访问的自然语言界面，开启了人工智能令人兴奋的新阶段。事实上，下一代人工智能与我们已经习惯的人工智能有着根本的不同。多年来，人工智能实际上已经为从搜索到社交媒体的在线体验提供了动力，它在幕后工作，为我们或关于我们提供建议：从我们观看的内容、我们访问的网站到我们购买的东西。这种版本的人工智能已经成为我们数字生活中的第二天性，我们常常甚至没有意识到或认出它。你可以说我们一直在自动驾驶仪上使用人工智能。而现在，这种下一代人工智能，我们正在从自动驾驶仪转向副驾驶。我们已经开始看到这些新的副驾驶可以解锁什么——对于软件开发人员而言；用于销售、营销和客户服务等业务流程；并且通过多轮对话搜索，以强大的新方式综合信息，帮助数百万人。
下一步是什么？制造技术人员的工作未来
玛丽莲·巴格（Marilyn Barger）博士是佛罗里达州高级技术教育中心的弗拉特（Flate）总监，这是佛罗里达州网络的一部分，以前由国家科学基金会资助。flate将佛罗里达州作为其地区，并参与学生的宣传和招募技术职业道路；为中学和中学职业和技术教育计划提供了屡获殊荣的课程设计和改革；并为STEM和技术中学和专业后教育者提供各种专业发展，重点是高级技术。她获得了学士学位Agnes Scott College的化学和B.S. 工程科学和博士学位南佛罗里达大学的土木工程（环境）博士学位，她在膜分离科学和水纯度技术方面进行了研究。 她在开发针对小学，中学，高中和后二级机构的工程和工程技术的课程方面拥有20多年的经验，包括工程学院。 Barger博士在许多国家会议上介绍了包括美国工程教育协会，国家职业道路网络，高影响力技术交流，ACTE VISION，INNOVATION联盟等。 Barger博士在包括全国制造商教育工作者协会在内的几个国家技术计划，课程和劳动力倡议上任职。 她是美国工程教育学会的会员，Tau Beta Pi和Epsilon Pi Tau荣誉协会的成员。Agnes Scott College的化学和B.S.工程科学和博士学位南佛罗里达大学的土木工程（环境）博士学位，她在膜分离科学和水纯度技术方面进行了研究。 她在开发针对小学，中学，高中和后二级机构的工程和工程技术的课程方面拥有20多年的经验，包括工程学院。 Barger博士在许多国家会议上介绍了包括美国工程教育协会，国家职业道路网络，高影响力技术交流，ACTE VISION，INNOVATION联盟等。 Barger博士在包括全国制造商教育工作者协会在内的几个国家技术计划，课程和劳动力倡议上任职。 她是美国工程教育学会的会员，Tau Beta Pi和Epsilon Pi Tau荣誉协会的成员。工程科学和博士学位南佛罗里达大学的土木工程（环境）博士学位，她在膜分离科学和水纯度技术方面进行了研究。她在开发针对小学，中学，高中和后二级机构的工程和工程技术的课程方面拥有20多年的经验，包括工程学院。Barger博士在许多国家会议上介绍了包括美国工程教育协会，国家职业道路网络，高影响力技术交流，ACTE VISION，INNOVATION联盟等。Barger博士在包括全国制造商教育工作者协会在内的几个国家技术计划，课程和劳动力倡议上任职。她是美国工程教育学会的会员，Tau Beta Pi和Epsilon Pi Tau荣誉协会的成员。她是国家学院和南佛罗里达大学发明家学院的特许成员。Barger博士拥有持牌专利，并且是佛罗里达州的有执照的专业工程师。
人工智能与后疫情时代的工作未来 - 斯坦福 HAI
为什么现在这很重要？疫情颠覆了组织，迫使它们迅速放弃了在现场面对面工作的基本假设。一些组织将抓住这次机会，重新评估和有意重新设计他们的团队和文化，这些文化在历史上可能发展缓慢或停滞不前。然而，68% 的高管认为，为了保持独特的公司文化，人们每周至少应该在办公室待三天。1 在可能灵活的工作环境中，指导、发展、整合和人际关系可能需要进行重大的重新思考，以充分利用物理和虚拟空间。
计划GPO的工作未来
步骤3还将开始重新想象GPO非生产区域的工作。在适用的情况下，该机构将鼓励远程办公和灵活的时间来提高生产率。随着更多的员工远程检查，GPO将有机会审查平面图和工作空间，并实施新方法，例如酒店或其他改善社会疏远并为劳动力提供灵活性的方法。
人工智能时代的工作未来：取代还是风险转移？
许多人对人类工人的大规模流失表示担忧。本章对“机器人将取代人类工作”这一常见论调提出了更细致入微的看法。我们认为，对人工智能导致大规模失业的经济预测实用性有限，因为它们往往只关注任务执行的技术方面，而忽略了关于工作社会成分、组织结构和跨行业影响的更广泛的背景调查。本章随后探讨了人工智能可能如何通过取代以外的方式影响工人。我们重点介绍了公司开始使用人工智能驱动的工具将风险从自身重新分配给工人的四种机制：算法调度、任务重新定义、损失和欺诈预测以及生产力激励。然后，我们探讨了对失业和风险转移问题的潜在政策应对措施。
