會取代基礎的同聲翻譯以及軟體程式設計，設計類的工作，但是複雜的業務邏輯和排查問題的能力還是不行的，畢竟機器沒有情感，不會自己獨立思考，他只會做一些重複性的透過訓練可以獲得的能力。

要回答這個問題，先要弄清楚，人工智慧的能力邊界。人工智慧的核心，其實就是演算法。演算法背後，所謂的智慧，是透過大量機器學習來習得。比如阿爾法狗下棋打敗柯潔，聽起來很牛叉，其實是一點懸念都沒有，因為機器學習可以快速將幾百年來人類的圍棋招數學好，其實就是一種棋局招數的窮盡式演算法。柯潔等於在和全世界有史以來所有圍棋大師在下棋，怎麼可能能贏？但是，人工智慧同時也很弱智，沒有情感和人類思維，無法勝任創造性工作，你讓阿爾法狗去替你打電話安慰一下生氣的女朋友，順便幫你為一夜未歸啥撒謊，這個他是萬萬辦不到的。你讓阿爾法狗幫你做個三明治，順便幫你遛狗和狗聊聊天，她也辦不到。

同聲翻譯人工智慧能替代嗎？恐怕這種創造性和環境複雜的場景，人工智慧也只能輔助人類。此前國內AI獨角獸科大訊飛號稱會場翻譯用AI搞定，但是隨後被曝出摻假，背後還是要靠人來做。因為人類語言，有大量語言依靠情感和文化背景來表達，比如，語言的一些梗，沒有本地生活經驗，連人工翻譯都可能翻不出，你能指望Ai能行？沒有情感和文化感受的AI，無論如何是做不到翻譯工作的信達雅的。還有一些嚴謹的場合，是絲毫不容出錯的。你能想象總理答記者問，用AI來翻譯嗎？弄不好會出國際大笑話。

同理，軟體程式設計和設計，AI同樣只能起輔助作用，因為裡面大量的創造性工作，Ai是勝任不了的。AI可以寫一寫程式化的新聞稿，但是你讓它寫小說，寫劇本，那就有點扯了。如果AI也能寫出《三體》，我只能說，這個AI比三體裡的奴役殺戮地球人的外星人還可怕。因為在三體中，外星人都被地球人的電影感染，感慨地球人的藝術。

最後簡單一句話總結：AI適合單執行緒任務，複雜的創造性任務，靠演算法驅動的程式碼是替代不了人類的。

未來設計是可能的。

同聲傳譯目前的障礙是準確度，實際上翻譯機本身的功能已經實現了，而且可以實現70%的準確度，不過對輸入語音的語速、語調和口音有一定的要求，對於部分地方口音需要單獨訓練一種模型來翻譯。但是同聲傳譯是不能等到語句完全輸入的，也就是說不能獲得語言的完整資訊，而是依靠譯者本身的語言功底在不改變意思的情況下連線前後的語句。但是機器不具備這樣的能力。

至於軟體編寫，目前依賴固有的設計模型實現一些特定的功能是可以實現的，對一個軟體從一開始進行設計、編寫以及最佳化是不現實的，這個依賴開發者的經驗和巧思，沒有模型可以描述，而AI本身就是基於模型工作的機制，沒有對應的描述模型，AI根本無法處理相應的工作。