Széchenyi Terv Plusz | Magyarország Kormánya. Az Európai Unió finanszírozásával. NextGeneration EU.

EN HU
  • Felfedezés
    • Hírek
    • Események
  • Kutatási területek
  • Anyagok
    • Publikációk
    • Letöltések
    • Kiadvány
  • Rólunk
  • Partnerek
  1. Címlap
  2. Események
2021. márc. 23.
Zoom

Illéssy Miklós: Automatizációs kitettség Magyarországon - TK MILAB - Speaker Series

A Társadalomtudományi Kutatóközpont Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium projektjének keretében TK MILAB Speaker Series néven indult rendezvénysorozat, melynek során három hetente, keddenként online kutatásbeszámolókat, beszélgetéseket tartunk a mesterséges intelligencia társadalmi hatásairól.

A sorozat első része 2021. március 23-án 10 órától Illéssy Miklós (TK SZI) előadása “Automatizációs kitettség Magyarországon. Veszélyezteti-e a munkahelyeinket a digitalizáció?” címmel.

Az előadást online, Zoomon rendezzük, az eseményen való részvétel regisztrációhoz kötött. Kérjük részvételi szándékát jelezze az alábbi űrlap kitöltésével: https://cutt.ly/Vz5V2y9

Az esemény linkjét külön e-mailben küldjük a regisztrált résztvevőknek.

Az előadás absztraktja

Az előadás alapjául szolgáló tanulmány a 2016-os mikrocenzus adatait nemzetközi módszertan szerint elemzi abból a célból, hogy felmérje, a munkahelyek mekkora részét veszélyezteti az automatizáció terjedése. Szakértői becslések alapján automatizációs kitettségi mutatókat rendeltünk a különböző foglalkozási csoportokhoz, ennek alapján a munkavállalók közel fele (44%-a) dolgozik olyan állásban, amelyek a következő évtizedekben megszűnhetnek a digitális technológia fejlődésével és további térnyerésével a munkahelyeken. Ez az arány az USA-ban mért értékekhez (45%) áll közel, jelentősen alacsonyabb a svédországi adatoknál (53%), viszont jóval magasabb, mint a Finnországban (35%) és a Norvégiában (33%) regisztráltaknál. Habár az alkalmazott módszertannak számos korlátja van, az különösen aggasztó, hogy a munkavállalók 13%-a, csaknem 600 000 fő dolgozik olyan foglalkozásban, amelynek az automatizációs valószínűsége 95% feletti, a 90% feletti intervallumba esők száma pedig meghaladja az 1 milliót, ami csaknem eléri a foglalkoztatottak 25%-át. Részletesebben elemezve az adatokat megállapítható, hogy minél magasabb a végzettsége valakinek, annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy olyan foglalkozásban dolgozik, ami védettebb az automatizáció veszélyével szemben. Míg a felsőfokú végzettséggel rendelkezőknek mindössze 14%-a esik a veszélyeztetett csoportba, addig az alapfokú végzettségűek esetében több mint 2/3-ot tesz ki ez az arány. Nemek szerint nincs jelentős különbség férfiak és nők között, bár a legveszélyeztetettebb 96–100. percentilisbe eső foglalkozásokban csaknem 80%-ot, a 91–95. percentilisben 55%-ot tesz ki a nők aránya, a 71-90. percentilisekben viszont rendre a férfiak vannak többségben. Ágazat szerint leginkább a mezőgazdaságban (69%), illetve az iparban (61%) dolgozókat érinti az automatizáció veszélye, míg a szolgáltatói szektor munkavállalói (31%) védettebbek. Az automatizációs kitettség tekintetében megmutatkozó területi különbségek a foglalkozási szerkezet területi egyenlőtlenségeit tükrözik (vö. Huszár [2015]). Ahogy Budapesten, illetve a Központi-régióban jóval nagyobb a magasabb presztízsű és magasabb képzettséget igénylő foglalkozások aránya, úgy a budapesti állások alacsonyabb hányada bizonyult veszélyeztetettnek. A többi régió között nem mutatkozik számottevő eltérés az automatizációs kitettség tekintetében.

Intézetek
Csatolmányok
Az eseménysorozat plakátja
PDF dokumentum
202.8 KB

Become a partner

Iratkozzon fel hírlevelünkre!

Legyen partnerünk!

Felfedezés

  • Hírek
  • Események
  • Publikációk
  • Letöltések
  • Partnerek

Kutatási területek

  • Az MI alapjai
  • Biztonság és személyes adatok védelme
  • Gépi látás és érzékelés
  • Gépi tanuláson alapuló intelligens gyártás, logisztika, távközés IoT megoldások fejlesztése
  • Nyelvtechnológia fejlesztése
  • Orvosi, egészségügyi alkalmazások

Kapcsolat

1111 Budapest,
Kende u. 13-17.

+36 1 279 6000

milab@sztaki.hun-ren.hu

© 2020-2021 Artifical Intelligence National Laboratory, Budapest