保障劳动力的必要性 AI 及其实际应用的进展 加速

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让我们来看看这三个因素中的每一个，以及它们如何导致数字劳动力变得越来越流行。

保障劳动力的必要性
劳动力短缺问题在各个领域变得越来越严重。根据经济部的说法，劳动力人口在2018年之前一直呈上升趋势，但自2019年以来一直保持平稳。2022年，它比上年减少了5万人，预计未来劳动力将转向下降趋势。此外，这里统计的劳动力人口主要在55-64岁年龄组中增加，20多岁和30多岁的劳动力人口明显减少。出于这些原因，人们认为未来整体下降趋势将加速。

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因此，随着劳动力预计将不足，取代人类的数字劳动力不可避免地会引起人们的关注。特别是，制造业和物流业已经经常讨论劳动力短缺问题。在这些领域，人们对数字劳动力以确保劳动力安全寄予厚望，这已经是他们面临的问题。

AI 及其实际应用的进展
文书工作通常需要及时的判断和灵活的应对，曾经被认为是只有人类才能做的事   情。但是，人工智能技术的进步和对人工智能学习的研究使软件机器人能够执行这些任务。这样，由于数字技术的进步，以前只是一个梦想的虚拟工作者现在可以付诸实践。这导致许多公司将注意力转向数字劳动力。

加速数字化转型
在对日本在全球经济中的竞争力下降的担忧下，有必要促进数字化转型（DX）。DX 不仅意味着对迄今为止所做的工作进行数字化，还旨在通过利用数字技术和数据建立新的商业模式和创新运营。考虑到这些观点，数字劳动力的使用可以说是数字技术带来的真正创新的运营变革。数字劳动力的引入和使用可以说是数字化转型的典型例子，可以想象，它将成为确保未来全球经济竞争优势的必要技术。

数字劳动力进一步发展所需的技术
数字劳动不是一个单一的软件，因为它可以充当 数字工作者。通过将其与多种程序和技术相结合，预 美国 WhatsApp 号码数据 计它将进一步发展。以下两种技术有望通过将它们与数字劳动力相结合或安排它们以便于使用来提高能力并提高准确性。

RPA 使数字劳动力更加高效
RPA是一种实现 “机器人工作自动化” 的方法，而数字劳动力（一种工人）也可以使用RPA。RPA的准确性和范围越大，数字劳动力的工作效率就越大。实际上，由于RPA是数字劳动力开展工作的主要方法，因此RPA的演变被认为与数字劳动力的演变直接相关。

AI 将扩大数字劳动力的应用范围
数字劳动力采用 AI 来做出自己的决策和执行任务。过去，人工智能的判断和区分的准确性不是很高，其使用范围也很有限。但是，随着深度学习等机器学习方法的建立，AI 已经取得了长足的发展。未来，AI 将进一步发展，它可以做的事情范围有可能扩大。随着AI的发展，预计数字劳动力将能够做出更准确的判断，更接近人类的判断。到目前为止，数字劳动在其擅长的任务中能够比人类更高效地工作。随着 AI 的发展，它有可能在薄弱领域变得更有效率。

如何使用数字劳动力并与之协作
数字劳动力已经被引入并应用于各个领域。但是，由于它 “可以代替人类工作”，一些工人担心它可能会夺走他们的工作。数字劳动力将能够以什么方式与人类一起工作？