图为9月17日，咖啡机器人在2020中关村论坛主会场内“工作”。

印度观察家研究基金会发表新加坡国立大学李光耀公共政策学院硕士生Namrata Yadav题为《后疫情世界：人工智能与包容性数字经济》的文章称，对于各国政府而言，由于社会经济不平等的加剧，2020年极具挑战性。通过让熟练工人在家办公，远程办公使一些企业得以生存，但低技能工人在这些方面没有机会。因此，在新冠肺炎疫情面前，全球20亿非正式部门的低技能工人十分无助。由于缺乏数字素养、网络不畅和职业短板，许多低技能的工人无法过渡到远程在线办公的模式。

对于因疫情失业的人而言，未来的工作是什么？他们如何在数字经济中获得就业机会？人工智能可能无法提供解决方案。

随着人工智能应用程序的增加，它们不仅在诸如编码之类的高技能领域创造了新的就业，而且由于其对基础人力投入的需求不断增长，它们还在低技能领域创造了新的工作。本质上，需要人工来为人工智能准备数据，注释用于训练人工智能模型的数据集，监视这些模型的性能以及纠正不准确的预测。因此，数据标签本身已成为一个庞大的行业。

“Humans in the Loop”（HITL）是一家社会企业，致力于为巴尔干和中东地区的弱势群体，包括难民、寻求庇护者和受冲突影响的人们，提供便捷的就业机会。该企业于2017年由Iva Gumnishka创立，通过社会责任型外包（impact sou-rcing）建立了低技能者社会和经济包容性的典范模型。工人接受培训和远程工作任务，可以在家中灵活地执行任务。该培训计划旨在建立基本的计算机知识，逐步提高工人的技能，并且不需要有关英语或计算机技能的先验知识。

在印度，“社会责任型外包”的首批支持者之一iMerit，自2012年以来已在兰契、西隆、维扎格和加尔各答的中心为2500多名贫困人口提供了就业机会。 i-Merit员工为农业领域的无人机、医学成像和电子商务公司进行数据标记。

iMerit的首席执行官Radha Ramaswami Basu表示：“人工智能技术的进步有时被视为是对工作的一种威胁，但iMerit证明事实恰恰相反。人是人工智能流程中不可或缺的组成部分，实际上，可以肯定地说，没有人的参与，人工智能就无法部署。”

尽管iMerit、HITL等企业为技能危机提供了短期解决方案，但低技能者的就业之路却面临着自身的挑战。由于疫情迫使人们留在家里，缺少场外资源是公司必须克服的第一个障碍。其次，在个人和组织层面，工作和薪资缺乏规律性是那些寻求依靠数据标签谋生的人的主要障碍。最后，大多数从事远程数据标签工作的人通常将其视为一种额外的资金来源，而不是其主要工作，除非有定期项目进行。因此，尽管短期内提供了就业机会，但从长期影响和包容性的角度来看，其机会基本上是有限的。

拥有大量非正规部门的发展中经济体可以利用“社会责任型外包”模式来创建数字化经济，其中低技能人才至关重要。

各国在思考数字化“新常态”时，必须以一种能够将低技能工人覆盖在内的方式来塑造数字经济，赋予这些工人使用资源的能力，进而让他们在困难时期具有韧性并能够获得使用权。如果以正确的方式加以利用，人工智能行业的增长前景可以为技能不足的人提供支持。疫情正在改变世界，人们必须确保这种改变能让世界变得更加美好。（完）