衡量由於機器人和人工智慧造成的淨收益或損失是一件棘手的事情。但很明顯，隨著對體力勞動的需求下降以及對數字和人類技能的需求激增，各類需求工作正在發生變化。

麥肯錫全球研究院估計，在我們經濟中完成的任務中大約有50％可以實現自動化。但是這樣的統計資料經常被誤解。該研究所主席James Manyika說，這50％僅僅描述了現有技術和新興技術可以實現自動化的“技術可行性”。失去的實際工作數量將取決於用機器替換人員的成本和收益。更不確定的是將創造多少新工作。許多技術專家，特別是機器人專家認為，進步會帶來豐富的新工作。儘管如此，迄今為止還沒有發生，而且很少有突破已經達到了美國經濟的最大部分，如醫療保健。

也許今天的我們要做的就是耐心等待，技術進步一直增加收入，進而增加對商品和服務的需求，進而帶來更多的就業機會。而很多人擔心的是，這一次的改革，如果不再需要大量人力該怎麼辦？幾十年來宏觀經濟學家的天真觀點是，技術總是會創造就業機會，然而這一次，技術可能會消滅掉更多的工作。工作地點和工作型別正在發生變化，這對人們和當地經濟造成了真正的痛苦。

在美國，倉庫和餐廳等低收入工作的需求正在增長;因此需要在需要大量技術技能的職業中進行高薪工作，例如程式設計。同時，製造業和資料處理等領域的許多傳統中產階級職位正在萎縮。這些趨勢促成了收入不平等的創紀錄水平。技術在高速發展，其中一個讓人最為擔心的問題可能就是，人工智慧會增加收入的不平等。

當今時代，人工智慧如火如荼，未來十年很多職位將受其影響，很多員工將面臨失業。在人工智慧的大背景下，李開復博士提出5秒鐘準則，假如一項工作，人在5秒鐘以內可以做出決定。那麼這項工作未來就會被人工智慧取代，或者部分被取代。

譬如，股票交易市場裡面的股票操作人員，他們僅僅需要關注具體的資料、數字以及市場行情來做出相應的判斷。每一個判斷只在2或者3秒之間就能做出決定，人工智慧或者自動化技術完全可以取而代之這類簡單的工作。

汽車駕駛所需要的是能夠快速感知周圍的環境，並及時作出反應的能力。這種能力必須在5秒內甚至更短時間內完成，否則會造成事故發生。因此符合5秒鐘準則，很容易被取代。目前，無人駕駛技術已經在某些領域實施應用。

新聞撰稿，很多財經作家、寫稿子的人員等等不需要複雜的判斷，甚至不需要費腦子，因此都被機器所取代了。也有一些撰稿需要歸納能力、推理能力，體現出複雜性。這遠遠不是5秒鐘能做出的決定，因此這類撰稿人員很長時間不用擔心自己被人工智慧所取代。

人工智慧不得不說越來越發達，作為電子科技人員，深有體會，現在的深度演算法，深度學習已經越來越火，比如阿爾法狗，百度的無人駕駛，以及小度，等等，貼近人們的，人臉識別，等等，自動駕駛，我相信不到10年，人們會看到科幻片的場景