腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？

“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。

另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。

近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。

“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”

论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。

机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。

还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。

另外，有一些因素不太容易量化。比如人性。机器学习并不适用于情商与同理心。“结构化程度较低的任务，比如与其他医生互动，以及涉及大量情绪的任务，比如与病人沟通、安慰病人，这些就不适用机器学习了，至少目前而言不适用。”布林约尔松和米切尔写道。

看来，最有可能的情况是，机器学习所适用的并非完整的工作或职业，而是这些职业中的某些部分。机器学习还将继续发展进步，但它不会窃取所有的工作（不过肯定也会吃掉不少的工作），但它会成为很多职业中司空见惯的一部分。算法固然可以预测癌症诊断结果，但这并不意味着它会取代人类医生。更有可能的情况是，医生依然会是人类，而算法成了医生手中的利器。

翻译：雁行

来源：motherboard

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其他网友观点

关于未来哪些工作容易被人工智能取代，相信很多人的第一反应是那些机械化、重复性的工作，比如说装配线上的工人，比如说快递员……，但事实真的是如此吗？（关注钮问，关注创业）

我认为那些重复性、机械性的工作，容易被“机器人”取代，而不是被人工智能取代。机器其实就像我们现在常用的软件一样，它是用来取代人工重复性工作的，比如复制黏贴，但是机器人本身的智能可以没有那么发达，他只是做了那些简单重复的事情。

所以我认为，未来会被人工智能取代的，应该是那些我们必须要的，同时又能够标准化、模式化的工作类型。

1.翻译工作

因为我本身是做公司的，运营公司六年时间，也用了很多很多的人，我认为一些翻译的工作、会计系的工作都是可以用软件，或者说更高端的人工智能所取代的，因为这些工作本身是可以标准化的，只要我确定好标准，他就可以帮我去完成工作。

就像阿法狗下围棋一样，他只要把大量的围棋定式输入到系统中，进行不断的演练，就能够战胜人类，下围棋就是属于那种有标准的公式，需要多步思维，同时能够标准化的一种工作，而翻译、会计也同样如此。

你看现在的一些同声传译软件，或者说是翻译的软件，用户量已经非常大，只要有了这个软件，我们根本就不需要学习什么外语，直接打开手机，打开这个软件，然后你讲一句话，他会自动帮你翻译成对方国家的语言，沟通不再是一个障碍，那我还需要翻译吗？

2.会计工作

会计也是一样，我们公司的帐都是由财务记的，但是它都是有标准的程序来记录这个账，我觉得完全可以用软件去替代。

以前我是做SAP系统的，帮助客户实施SAP，然后我们以前对会计会分两块，一块叫财务会计、一块叫管理会计，所谓财务会计主要是记账功能，传统企业都是靠人工记账的，但是SAP系统讲究的是，所有的财务数据都是在业务流程过程中自然而然形成的，是自动记账的，不需要财务参与，财务更多的技能是从财务会计转移到管理会计上，通过对财务数据的分析，来指导后续的业务，以后这样的精细工作就是人工智能的强项。

通过这么一个分析，你就明白了，既然前端的财务会计已经可以通过目前的ERP系统来完成，后边的管理会计能够通过人工智能的分析来完成，那么会计就没有存在的必要。

3.医生工作

医生也是一样，你现在到医院里去，我敢说80%的病都不是医生看出来的，而是通过机器检验出来的，医生只是按照他标准化学到的东西，去帮你解读这个检验报告，最后针对性的帮你去配药。

那么这些标准化的东西，我们就不能通过人工智能去完成吗？我认为可以，只要机器帮你做好全身检查，然后根据检查结果帮你配指定的药，就完成了整个治疗的过程。

4.打字员工作

还有就是打字员，以前的话如果我们做一场演讲，需要有人在下面做笔记，或者说是键盘敲入，但现在类似于科大讯飞这样的语音输入软件非常的发达，它能够实时的当你的语音转化成文字，而且准确率高达97%以上，那个打字员岗位绝对会消失。

5.教练工作

另外所有的教练工作我认为会消失，比如说教人下围棋的，教人数学的，阿法狗的例子就充分说明了这个，人工智能的强项是做数据的分析，然后推演，所有需要思考大量数据的工作，都应该被人工智能所取代。

6.接线员工作

最近大家不知道有没有发现，当你打银行电话的时候，很多都是语音输入，你想查什么内容，只要说话就可以，然后他们的系统会自动判别你需要什么内容，这个我认为也是属于雏形，未来你打任何的服务电话可能都不是人工去接，而是软件去接，能够理解你所需要解决的问题，并且给到你最准确的答案！

7.司机工作

现在的自动驾驶也非常火爆，包括国内的百度，国外的谷歌都在从事自动驾驶的研究，百度目前已经跟一些汽车厂商合作，开发自动驾驶的汽车，并且在北五经五环测试过自动驾驶，李彦宏还吃了一张罚单，相信不久之后，大街上到处都是自动驾驶的汽车，那么司机这个岗位就会被取代掉，自动驾驶也是属于人工智能的应用之一，汽车就是未来最大的电脑。

8.导购员工作

无人商店近期也开始崭露头角，包括阿里巴巴在内都在推无人商店，购物的体验也非常好，未来将不需要售货员，从选产品到付费都可以自动化，商店的数据也可以通过人工智能去分析。

综上所述，我认为最容易被人工智能所取代的工作，不是那些纯机械性的工作，而是那些需要计算，同时通过AI就能够实现计算的工作，以上只是举一些例子，延伸开来还有非常多的工作都存在这种风险，但大家也不用恐慌，AI的诞生会让一些工作消失，同时会产生新的工作。

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其他网友观点

人工智能，AI和大数据处理，无疑已经成为了当下比较火的概念和公司战略，也许在16年底之前，大家还没有什么概念，但是到了17年你一定不再陌生了。虽然很多公司目前不对外宣称，但是实际上已经开始进行AI的实验和项目的立项了。

从天气领域来讲，今年九寨沟的第一篇地震报道，就是由AI机器人编写发出的，从地震发生到文章发出，全程没有超过35秒……

上海电视台启用的AI天气播报员“小美”，可以根据当天的天气数据，会组织语言用人生报道究竟哪里有雨，还会为大家提供准确的出行建议，经过测试准确度接近98%。

今日头条在奥运期间就已经采用了AI编写机器人的操作，每一则比赛的报道有机器人写出，虽然在排版略有瑕疵，但是却很好的成就了及时性。

今年双十一，阿里巴巴也用UI机器人——鲁班进行作图，据统计该机器人制作头图的效率真的是高到爆炸，每秒钟可以制作8000张图，今年的双十一的鲁班制作了4亿张图。美工或者刚入行的设计师接到活，就立马想用快捷高效的套路来完成设计。用套路没毛病，有毛病的是除了套路，你什么都不会，而现在AI已经比你更懂套路了~

还有前不久深圳宣布的无人公交车，据说将在2019年批量行驶在大街上……

从种种的案例中可以看到，我们的司机，美工，编辑等等的工作都被取代了，那什么样的工作不会被机器取代呢？

1、有艺术性思考的

不同于美工和UI设计的套路，你需要思考如何构图，采用什么样的元素，体验怎么样的情绪，都不是机器可以学习的。

2、不可复制的技术逻辑

人类大脑对于情感和逻辑的处理，是目前机器需要进行好久才可以实现的，严密的逻辑和高端的技术壁垒是AI机器人不能涉及的。

而那些机械性的，没有严密思考和情感摄入的工作内容，我想会在不久被AI取代吧。