人工智能10年后会替代50%的工作，那剩下的人类以何为生？ - 知乎139被浏览22687分享邀请回答519 条评论分享收藏感谢收起2添加评论分享收藏感谢收起查看更多回答技术小站：
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人工智能在未来10年真的能取代人类50%的工作吗
来源：网络整理
作者：日 10:53
[导读] “其实我们每个人每天都在使用人工智能”，金准数据深度学习研究中心专家讲解“韦特大脑”的论述，当我们每一次在用搜索引擎搜索的时候，每一次看到的结果都是人工智能推算出来的，而我们的每一次点击，人工智能就会学习下来，记录在韦特大脑数据库里。
　　&其实我们每个人每天都在使用人工智能&，金准数据深度学习研究中心专家讲解&韦特大脑&的论述，当我们每一次在用搜索引擎搜索的时候，每一次看到的结果都是人工智能推算出来的，而我们的每一次点击，人工智能就会学习下来，记录在韦特大脑数据库里。
　　金准数据深度学习研究中心表示，人工智能会比人类做得更好，比如机器人可以读财报、读新闻来判断今天最可能涨的股票是哪一只&。在金准数据专家的眼中，未来10年人类50%的工作会被人工智能取代。但同时，人工智能也会给我们带来机会，因为人工智能替代不了我们的审美，它将极大的解放人类的时间，从而解放人类的创造力。&人类在过去一百年大多的被逼着走向了，所谓的要学就学理工，要进就进商学院，而人文艺术的东西可能放掉了，当人工智能取代这些重复性工作以后，反而给了我们更多的机会，我们能更平衡地发挥。
　　人工智能无人驾驶：
　　今年CES上，一辆崭新的宝马BMW i8汽车引起了不少行业人士的关注。据介绍，当乘客进入到驾驶舱，你只需要戴上微软HoloLens头戴式显示器，眼前便会呈现关于行驶数据、交通和天气状况以及其它参考信息。通过这样一种模拟未来驾驶体验的方式，让你感觉仿佛置身于真实的驾驶环境之中。BMW i8周围的三块透明OLED显示屏，则清晰地呈现了英特尔从汽车到云端到端可扩展平台的三大关键功能特性：车内高性能计算、连接性/5G、云数据中心。英特尔5G技术支持&车到车&（V2V）以及&车到万物&之间的通信，以及与云端之间的通信。同时，英特尔尖端的网络技术和数据中心技术，能够满足无人驾驶的海量计算需求。此外，利用英特尔的深度学习资源，无人驾驶汽车可从数百万辆汽车的数据和经验中学习，最终实现零事故、更安全的道路、更加舒适的出行。
　　人工智能医疗领域：
　　10分钟能做什么？充其量只能用来看几条新闻的时间，对于Watson（&沃森&）而言却能诊断一名病人。学习了海量医学论文的人工智能用了10分钟左右时间为一名60岁女性患者诊断出了很难判断的白血病类型，并向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案，为这名女性的康复做出了贡献。据金准数据专家讲解，研究人员所使用的是曾在美国智力竞赛节目中打败人类冠军、由美国国际商用机器公司（IBM）研发的&沃森&。
　　人工智能企业个人智能名片：
　　人工智能科技&韦特大脑&服务于&人与企业，以及企业与企业之间的关系，可以通过人工智能的方式来进行匹配，同时建立企业和个人的信誉。&在获取企业的网络招聘数据、企业的基本信息数据、企业的新闻和推广数据后，韦特大脑在这些数据上进行人工智能分析，就可以遴选出处于活跃状态的企业、处于上升期状态的企业、拿到投资的企业、正在进行战略转型的企业以及处于推广期的企业等多种分析成果。这将大大节省调查成本和时间，进而提高了整个商业生态的运行效率。这就是韦特大脑的思维模式。
　　看过了以上分析我们不要在担心了因为也有领域不适合人工智能，&因为人工智能不懂什么叫幽默，编剧、电影、游戏、娱乐&等等，面对于即将到来的人工智能时代，不要选择拒绝，而要去拥抱。&人工智能的时代，我们就有了更多的时间，所以去开心地玩玩有趣的东西，不是更好吗？&
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-人工智能取代人类工作 该不该给他们发工资？_网易科技
人工智能取代人类工作 该不该给他们发工资？
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再简单的工作也需要技巧，比如需要创造性思维的工作——目前人工智能还无法胜任。我们每天都会听到关于人工智能让人类失业的威胁，如司机、会计、放射治疗师等职业。McKinsey公司的一项分析表明，“目前，45%的人类工作可以由机器自动化完成。”牛津大学甚至研究出了在线工具，它可估计各种工作自动化完成的可能性。人工智能将取代大多数人类劳动，这种观念下，一些人提倡人工智能应该获得（普遍的）基本收入（所有公民定期无条件从国家获得收入）。Y Combinator是硅谷一家著名的创业孵化器，其将在加利福尼亚州奥克兰市进行基础收入试点研究，并且其总裁表示，“随着科技不断取代传统工作并创造大量财富，未来有一天，我们将在全国范围内见到。”最近，欧洲议会起草报告指出，鉴于机器人和人工智能对劳动力市场可能产生的影响，“应该认真考虑一般基本收入，”并且该组织“请所有成员国都这样做。”今年六月，瑞士甚至举行了关于基本收入的全民投票（尽管77%的选民投反对票）。即将不需要人类的劳动吗？作为人工智能研究人员，我认为答案是否定的，接下来我将解释为什么。清楚的是：我确实认为人工智能在不久的将来会进步显著，并且将对劳动力市场产生重大影响。比如，随着自动驾驶技术的发展，大部分驾驶工作将逐渐消失；人工智能在医学图像和其他数据的自动分析方面不断进步；金融领域越来越多的工作被算法取代；烹饪机器人正在研发中。类似的例子不断增加。另一方面，应该保持适度的怀疑。问问自己：过去十年里，机器人吸尘器进展如何？洗碗机的进展如何？实际上，设计出适用于复杂真实环境的完全自动化人工智能系统相当困难。更普遍来说，目前的人工智能系统缺乏常识，缺乏对现实世界的广泛理解，比如对社会惯例。语言理解很好地说明了这个问题；计算机很难回答许多简单问题（参见《AI’s Language Problem》和《A Tougher Turing Test Exposes Chatbots’ Stupidity》）。人工智能系统还不能进行真正的抽象，不能返回检查自己的推理过程，也不能概括出发生了什么。可以得出结论：人工智能的创造力有限。人工智能在一些问题上可以给出新的解决方案，比如，Google DeepMind的AlphaGo在与围棋冠军李世乭（Lee Sedol）的一场比赛中发挥非比寻常。人工智能可以创造某些种类的艺术，比如通过Google的DeepDream的神经网络产生的简单的迷幻艺术（Psychedelic Art）。但是，这不是基于当前情况给出新观点的那种创造力。我们不需要考虑一些高端创造力，例如，爱因斯坦创造相对论。我们考虑，例如，助理建议将两个会议合并为一个以节约时间。这种问题，我们处理起来很简单，但对于人工智能调度系统，非常复杂。总的来说，当试图让人工智能完成某些工作，我们往往发现它会犯人类永远不会犯的错误。人工智能的研究历史上遍布着这样的例子：系统在特定任务中表现非常出色，但结果却发现，与复杂现实环境中执行类似任务的人相比，它仍然很难取胜。也许更典型的情况是，可以由人工智能完成的那些工作逐渐消失。科技进步也可能进一步促进工作外包给全世界。与此同时，许多工作将仍由人类完成（至少在可预见的未来里是这样），因为这些工作需要人工智能无法创造的技术。例如，治疗师、教练或者幼师，这些工作需要对人类心理学、社会推理等知识的了解，需要有异常情况处理能力等。人工智能甚至可以帮助一些人找到工作。例如，机器人技术的进步可以让残疾人更容易就业，而且自然语言处理取得的进展可以帮助无法使用现有计算机接口的人。就目前来说，很有可能是我错了，并且人工智能的发展比我预期的快得多；因为科技发展难以预测。但如果真的相信人工智能在短期内将远远超越人类，那么，我们应该担忧而不是考虑人工智能是否应该获得基本收入（的确，有人相当担心这一点，在另一篇文章中说明了）。人工智能的最新进展将阻止大多数人对社会做出卓越贡献，这一想法毫无意义。我们可能不得不对社会运转方式做些改变，这些改变包括让失业者更容易重新培训，或者在一些基础设施项目上增加公共支出，以抵消私营部门的失业。我们还应该注意，人工智能的进展可能出乎我们意料，我们应该做好准备迎接并让社会适应这种冲击。但是，我们即将进入技术乌托邦而几乎不需要人类劳动的这种想法，人工智能的当前研究现状并不支持。那些在此想法基础上彻底改革福利制度的国家，一旦清楚人工智能的最新研究进展（令人印象深刻，但仍有其局限性），会感到非常遗憾。
本文来源：人工智能学家
责任编辑：钦晓武_NK2781
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至少有三个原因让人工智能无法全面取代人类工作
对人类来说轻而易举的事情对最先进的人工智能来说却是难于上青天，比如爬楼梯、开门、转动阀门，还有踢足球。 ·
07:00来源：界面新闻最近，谷歌的AlphaGo人机大战再次将“人工智能”推向风口浪尖。人们在感叹其无所不能的同时，也愈来愈担心自己的工作岗位会被“人工智能”取代。国际货币基金组织前首席经济学家，彼得森国际经济研究所高级研究员西蒙·约翰逊指出，技术进步并不意味着人们会失去工作，出于三个原因，就业市场的末日暂且不会到来。
他在Project Syndicate撰文指出，首先是莫拉维茨悖论（Moravec paradox）。汉斯·莫拉维茨和其他计算机科学家在1980年代指出，，相反，人工智能常常能够轻松完成我们认为困难的事情。
“大部分人都能走路、能操纵物体、能在幼儿期就理解复杂的语言，我们从来不关心完成这些任务需要消耗多少计算和能量。虽然聪明的机器在数学计算方面远胜人类，但是它们无法轻松地完成爬楼梯、开门、转动阀门等动作，也不能踢足球。”
其次，虽然在大数据下今天的算法非常擅长模式识别，比如在YouTube视频中找到目标或识别信用卡诈骗，但在非常规环境下，或者仅仅因为数据稀缺或有点“噪音”，它们的效率就会大大降低。要处理这样的状况，必须要有熟练的人手，利用他的经验、直觉和社会意识来解决。
第三，新的系统无法解释他们做了什么或者为什么他们建议采取某个行动。在这些“黑箱”中，你无法通过阅读代码来分析正在发生什么或检查是否存在隐藏的偏误。在一些对解释性有较高需求的情境中，比如临床医学，我们需要训练有素的人来进行决策。
约翰逊说，当然，这只是今天的技术状态，高投资率可能迅速改变这种可能性。工作的性质也会改变，今天的就业岗位与50年前、甚至20年前相比已是天壤之别。
不过，新的计算机算法渗透到经济的方方面面是需要时间的。数字媒体和电子商务等数据丰富的行业也才刚刚开始释放人工智能所创造的能力，影响医疗、教育和建筑等行业就业的狭义人工智能的大量应用还需要很长时间。事实上，或许来的正是时候，发达经济体人口老龄化意味着未来几十年中劳动力将减少，而个人护理需求将增加。
“我们需要的是机会和竞争，而不是强势垄断者的成长，这样普罗大众才不会错过技术进步。这就需要提高各种形式教育的普及程度，并且要以低成本乃至零成本推广教育。”约翰逊说，随着发达国家的竞争者比如中国等大力投资于人工智能，决策者应该加大对基础研究的支持，以确保国家拥有足够的人力物力来发明和创造与这一新技术目标相关的一切。
“我们不应该低估人类对社会、环境甚至整个地球可能造成的伤害，也许有朝一日，末日小说家的预言将被证明是正确的。但是现阶段，既然我们拥有一个让全人类过上更好生活的强大工具，我们就应该明智地使用它。”约翰逊说。
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