智慧機器人取代人類的一些工作已經成為了一種必然。這是人類歷史發展的必經階段，是人類史上的一場生產革命。面對這種變革，我們沒有必要擔心什麼。人類歷史上任何一次生產力的變革都會引起很大的社會變化，甚至過渡期還會出現短時間的不穩定。等過渡期結束後，社會會重新洗牌，又進入了一個新的穩定體系。

就像當初電子商務衝擊實體店一樣，很多人也在擔心會失業，會怎麼樣，可現在大家還不是好好的嗎？關於人工智慧機器人取代人類工作的問題，我想舉個例子。現在京東在鼓吹他們的無人機送貨，這表面上看起來快遞員是要失業了。但是實際情況果真如此嗎？出現了無人機，就得出現無人家操控手，一架無人機需要一個操控手（現在技術還不能達到由電腦完全自動操作，因為無人機飛在外邊的不可預測因素太多）。結果是消失了一個快遞員，卻多了一個無人家操控手。只不過是把跑腿工作性質換成辦公室白領工作性質罷了。

社會是不斷地向前發展的，任何一種先進生產力的出現，都會導致一些領域的人失業，但也必將在另外一些領域創造新型的就業崗位。我們唯有不斷地學習，不斷地充實自己，更新自己的知識和觀念，才能跟得上社會的步伐，才不會被社會拋棄。

人工智慧取代人類的一些工作，這是必然的！

如果人類普遍認為自己是萬物之靈，具有其他一切動物所不具有的優越性，人工智慧自然僅僅是人類操控的一個工具而已，再強的人工智慧，再快的演算法也無法超越人類。不過這種想法有一種自廂情願的成分，僅僅是因為目前人類依然是世界的主宰這一前提作出的認知。

但這可能只是一種自我安慰，隨著人工智慧技術的發展，科學界逐逐認識到了演算法的強大，甚至人類本身也是一種演算法，我們作出的決策，我們的所謂自由意志，只不過是大腦中數百億個神經元產生作用經過演算法作出的一個結果。

目前的科學反饋可以簡單概括為三項原則：

1.生物是演算法。每種動物（包括智人）都是各種有機演算法的集合，經過數百萬年進化自然選擇而成。2.演算法的運作不受組成物質的影響。算盤的算珠無論是木質、鐵質還是塑膠質，兩個珠子加上兩個珠子還是等於四個珠子。3.因此，沒有理由相信非有機演算法永遠無法複製或超越有機演算法能做的事。只要運算結果有效，演算法是以碳來表現還是矽來表現又有何差別？--《未來簡史》

根據這三個原而來看，機器可以透過演算法實現與人類同樣演算法的結果，甚至獲得更高的效率。使得未來人工智慧機器人代替人類從事極大多數工作成為一種必然。即便人類不願意相信機器可以比人類自己做得更好，但從經濟和效率的角度來看，也不得不去選擇使用機器人代替人類從事更多原本由人類自己從事的工作。

在五年前，可能有人會說面部識別技術，嬰兒可以輕鬆做到，電腦卻做不到，嘲笑電其實沒那麼厲害，但是現在，人臉識別技術已經全面鋪開，速度已經達到毫秒級，計算機AI對人臉識別的速度和效率已遠超人類。警方透過攝像頭，可以在很短的時間內識別和追蹤到嫌犯，而這在以前需要多麼大的警力才能作到？

阿爾法狗在數年前就戰勝了世界圍棋冠軍李世石，後來又戰勝了柯潔，對於普通人來說，那更不在劃下了。很多大型工廠已經在用機器要進行貨物搬運，透過貨號對應，更高效率的執行倉儲運轉。快速公司也在使用機器人進行快件的分練處理，效率大大提升。這些原本由人來完成的工作，已經可以輕鬆透過機器人來代替，並且機器人不需要雙休日，不需要加班費，不需要上廁所......

甚至機器人透過深度演算法，已經學會了寫作，創作音樂，畫畫，這種原本認為創意型的工作，機器人已經在開始挑戰人類了。當然，真正的藝術，其實是學不會的，在機器人真正具有自主意識之前，對於創意型工作，只能是一種模仿和隨機的組合，在沒有說明的情況下，人們無法區分誰是人創作的，什麼是機器人創作的，但只要我們知道作者後，會強行的將人類的作品賦予人文意義，因而未來真正的藝術家暫時還是不會被淘汰。

當然，十年、二十年以後，也可能出現許多新職業，比如一種全新的AI創意型工作。然而，這樣的工作比現有的工作要求更高，而且如果收銀員或保險業務員到了中年失業，能否成功轉型為創意師，也是未知數。就算他們真的轉型成功，AI技術又驅動時代變化了，很有可能再過10年又得重新轉型。畢竟，演算法也可能會在虛擬世界裡打敗人類。

我們不知道未來的就業情況，所以現在很多人不光在為自己未來可能的失業感到焦慮，並且已經開始為孩子的未來就業前景感到焦慮，甚至不知道應該如何去教育後代才是更好的選擇。等到孩子長到大以後，他們在學校學的一切知識可能都已經過時。人生主要兩個學習期，一個是在學校接受系統學習，另一個是工作後接受各類培訓學習。但這種傳統模式可能在人工智慧高速發展的時候將很快過時，想要不被淘汰只有一條路：一輩子不斷學習，隨時更新和提升自己。只不過，許多人，甚至是大多數人，不會相信也不願相信這個事實，大概都做不到這一點。

人工智慧的機器的發展，會取代一部分人的工作制是必然的趨勢。但是，人工智慧到底會取代人的哪一些工作，以及取代這些工作的特點，我們需要比較準確的去解讀。

在過去這幾年中，人工智慧發展很快的起點，大家都可以看到是阿爾法狗的推出。的確，阿爾法狗在下棋和遊戲等領域，比人類的能力要勝出很多。但是我們仔細去研究的話，把能力分成兩類，一類是通用的能力，第2類是專用的能力，我們可以看得到，其中阿爾法狗所做的主要工作是專用的能力。這裡面通用能力和專用能力的區分，是指專用能力就是在某一個方面的特長，比如說我們只是專注於下棋。但是，通用能力卻是每一個人所擁有的完整的能力，就比如說我們大腦會的文字，我們眼睛看得到的事物，我耳朵聽得到的聲音，我們四肢所會的運動……儘管每個人在這些技能上有所差異，但是總的來說這些都是每個人所天然會的。從這個角度來說的話，人類所擅長的通用的能力，以及在這些通用能力基礎上，發展出來的一些作用的能力。比如說這些專業能力可以體現在是我們多個方面的感知結合，又比如我們在食物享受的過程中，我們用味覺感覺得到食物的味道，用嗅覺聞得到食物的氣息，眼睛看得到食物的色彩，我們還可以用大腦去想想，這食物從種植到最後生產加工，再到最後餐桌上做飯的過程。這一整個過程對於我們人來說是自然而然的事情，但是如果對於人工智慧來說的話，所需要學習的種類就非常非常的豐富了，這裡面可能就會涉及到十幾種甚至幾十種的技能，每一種技能就需要有專用的人工智慧去學習。比如說整個植物的種植過程來說的話，那這裡面就需要對整個作物的生長週期等等有一些基本的瞭解，這個食材製作過程的學習，以及最後對於做出來的菜譜的辨別又是有很大的差異。所以最終對於人工智慧的機器人來說，這可能需要有數10個機器人來完成。與這個相比的話，人所具有的能力其實不用妄自菲薄。所以從這個角度而言，人工智慧的發展，其實就跟汽車跑的比人快，起重機比人更加有力量一樣的道理，是在專業技能上的發展。人類所需要掌握的就是怎麼樣去開車，怎麼樣去掌握起重機。未來人工智慧的發展中，人類所需要的是更好的利用好這些人工智慧的專用能力。有了這些能力之後，可能會有很多工作已經為人工智慧所替代。但是事實上，即便是有一些工作替代之後會有更多的工作出來。比如對於服務機器人的開發來說，這裡面可能會替代一些人工的服務，但是機器人本身的開發就會形成一些新的產業。其實這個產業鏈條可能會變得非常長，因為這其中可能不僅涉及到機器人所需要的硬體，也會涉及到相關的各種各樣的軟體服務，比如說視覺聽覺等等。而且這種通用的能力是能力所擅長的，人類利用這些能力之後就可以去做更多的開發設計以及服務的工作，也就是往整個產品的兩頭去發展。這一頭是上游的設計這一方面，請我們所做的產品大概是千篇一律的標準化的產品，儘管有一些品牌的細分，但是總的來說是大同小異。隨著人工智慧的發展，就可以騰出更多的精力，去做與設計相關的事情，這個時候更需要利用的是我們人的通用能力（當然這個過程中也是可以輔助利用人工智慧的）。另外一頭就是我們可以做更多的個性化的服務，比如個人對於藝術興趣的愛好，以及教育等等方面的工作。總的來說，人工智慧的發展，會對未來的工作形態帶來很大的改變。但是面對這種改變，只要我們準確的把握趨勢，還是可以找到很多的新空間。

找個新工作，機器人不容易替代的那種（比機器人便宜、或者機器人還不能替代）。這是從個人層面上考慮。宏觀層面，政府的智囊團要好好研判，如果機器人大量替代人時，人的就業、無業人的生存補貼等嚴肅問題。

假如你的工作被機器取代了，該何去何從？科技是第一生產力，機器人工作可由程式控制，故其操作嚴密可控，只要裝置精度足夠基本上可不考慮其誤差。對於那些人體到不了的狹小部位或危險部位機器替代人工操作就更顯優勢。我認為若你的工作被機器人取代，那你可從事相關程式設計工作和裝置維護修理工作。畢竟機器沒有系統軟體程式或運用程式其就是廢鐵一堆，還有裝置還得要日常維護保養及修理，人們還是有事可做的，只是工作效率應該是更高了。可以騰出大量的人力去從事三產服務工作。

失去了一些工作機會又創造了一些新的工作機會。

事情要正反兩方面看。

總體看智慧化是利大於弊的。

人類社會大趨勢是往好處走的。

失業問題要重視但要在發展中解決。