在過去，技術(shù)可以幫助人們完成一些艱巨的任務(wù)，它們幫助人們更高效的工作，同樣的，人們利用這些技術(shù)的新功能創(chuàng)造出新的工種。鐵路的出現(xiàn)為消費者創(chuàng)造出更多的提供物資的機會，而有了計算機之后，人們可以舒服地在辦公室里工作。

　　然而，現(xiàn)在不一樣了，人工智能的感知能力已經(jīng)大大提高了?，F(xiàn)在，機器可以處理圖像、聲音和文本，能從中獲取大量的數(shù)據(jù)并加以分析，而不會出現(xiàn)代價高昂的錯誤。不管是會計專業(yè)人士還是卡車司機，在這眾多的工作崗位中，預(yù)計在未來會有約450 萬人的工作將被機器人所替代。

　　現(xiàn)在更大的問題是，這是否是對人類其他主流職業(yè)的預(yù)兆，而僅在美國，主流職業(yè)中的前 10 名就有約 2500 萬個工作崗位。這些新的 AI 機器是否會替代人類其他的主流職業(yè)？機器人會替代我嗎？是不是會教我數(shù)據(jù)科學(xué)課？聽起來似乎有點諷刺，但卻是一個潛在的事實。

　　答案似乎已經(jīng)很明確了，一定會這樣。研究表明，當(dāng)犯錯成本相對比較低的時候，機器人最適合于完成一些可預(yù)測的任務(wù)。任務(wù)越難預(yù)測，機器人犯的錯誤也就越多，只有當(dāng)這些錯誤所造成的成本較低時，自動化才有意義。例如，無人駕駛汽車不會犯多少錯誤，但一旦犯錯，這些錯誤所帶來的代價將是巨大的，甚至是致命的。相比之下，如果讓機器去做納稅申報的決定，尤其是較簡單的決定，是沒有多少風(fēng)險的，因為人們會給機器灌輸海量的歷史數(shù)據(jù)，讓它們學(xué)習(xí)該如何做決定。

　　與汽車類比：汽車制造商正在逐步實現(xiàn)感應(yīng)、制動和加速決策的自動化，并希望在駕駛汽車的某一階段里，汽車可以實現(xiàn)完全自主的自動駕駛。同樣，人類也會因為有機器幫助我們交稅，覺得更加方便與輕松。最終，我們就會相信，它們可以為我們服務(wù)，讓我們享受便捷的生活。

　　以前，機器只是用來解決某些特定的問題，但現(xiàn)在，它們可以自主學(xué)習(xí)，并通過與真實世界進(jìn)行交互來不斷改進(jìn)決策能力，還能通過復(fù)雜的感知能力收集數(shù)據(jù)。如果我們能夠逐漸適應(yīng)機器的偶然錯誤，那么，那些傳統(tǒng)意義上只能由人類完成的工作（例如開車和交稅）也將被機器所取代。

　　畢竟，AI 勢必會取代很多人力工作。再者，機器人的能力日益完善了起來，它們?yōu)槿祟愃峁┑氖孢m性與便捷性會讓人們迅速習(xí)慣它們的存在，這樣一來，人類的工作機會就少之又少了。放眼未來，機器人一定會取代我們，完成更多的工作，甚至是我小編的工作。