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也許當人們還在抱怨薪水的時候，自動化機器人已經開始日夜不停地工作並且大量替代人類；當人們還在質疑5G的時候，無人駕駛汽車已經悄然上路，它們的目的是取代司機。甚至律師、醫生，包括所有你能想到的任何工作，人工智慧都會做得更好。

卡車自動右轉

美國記者坐在一輛自動駕駛卡車上，車頭安裝了鐳射和雷達，來到十字路口時探測器顯示為安全。卡車可以自動變道、加速和剎車，遇到超車時，卡車會緩慢地減速。這是一套複雜的控制演算法，人們在後臺精準掌控車況，使它保持筆直，這真的是一輛滿載貨物而且不需要司機的卡車。

大量崗位面臨失業

人工智慧將深刻地影響人們的職業觀念，可能你的孩子今天說“我長大要做一名XX”，而當他長大以後這個職業已經被機器人取代了。顯然自動化已經影響了大部分工作，而且這會是一個被動的過程。人工智慧正徹底改變我們和工作的關係。

美國有350萬人在快餐店工作，即使是沒有工作技能的人也能靠這份薪水養活自己，而現在他們的工作也要被取代了。很多餐廳都實現了自動點餐和刷臉支付，全程可能只有十秒，這種模式適用於所有實體商家。

物流行業中機器人可以自動挑揀和搬運，人機合作效率很高。機器人除了可以24小時工作，它們還變得越來越靈巧，使用人工智慧和神經網路，使機器人的抓取動作更加靈敏。

人類的創造力和解決問題的能力不可或缺，但是可以發揮創造力的崗位並不多，這些崗位也將越來越少。這讓很多人都是可以被替代的，人們會很容易看不到自己的用處是什麼。

在運算、處理事務、記錄等，這些低層次的細節方面，機器比人類更加擅長，可以將這些工作分配給機器人，而判斷、溝通和匹配是需要人類來完成的。未來的工作模式一定是人機高度融合，如果你沒有駕馭機器人的能力，那麼機器人的工作更加與你無關。

甚至人工智慧和機器學習不斷進步之後，它們能夠對傳統經驗提出質疑。多項研究表明，計算機比人類更加擅長模式匹配，擁有和專業人士一樣的判斷力，當然它們根本不需要員工培訓就能輕鬆掌握一項新技能。

我們在日常生活中已經離不開計算機的判斷，例如乘地鐵、地圖導航，這些決策工具的背後，隱藏著一種“計算機學習”程式，這些機器學習大部分是程式設計師預先設定的遊戲規則。

程式設計師可以利用最新的創新技術，比如“自然語言處理技術”、“影象識別”、“語音辨別技術”，使計算機能夠處理非常多的事物，甚至可以幫助人們實時作出判斷，乃至預測未來。

在法律界、醫學界和金融界，通常有大量的可用資料，計算機的能力便體現在這裡。

人類律師出現失誤

一種經過訓練的人工智慧引擎，開始讓律師們變得危險，這款學習軟體已經審查過很多合同，合同審批被不斷簡化和加速，結果表明，後臺的實際分析只需要幾秒鐘就能完成。系統會自動標註合同的問題，併為我們提供問題的含義，以及解決問題的所有建議，準確率比人類更高。

麥肯錫預測現在22%的律師工作和35%的律師助理工作都將由計算機完成，因此未來懂得如何利用技術的律師才能掌握大局。

在醫學方面，技術高度集中，機器人手術對外科醫生來說是一項巨大的變革。醫生在控制檯上操作，而機器人在病人身體上操作，深入病人的腹腔。這樣能以更精細的方式處理組織，在縫合時減少出血，病人得以縮短手術時間。隨著機器人學習進化，它們能夠更準確地識別不同的組織，甚至能分辨癌症。

高盛是率先使用人工智慧技術的金融公司，人們發現自動化非常適合做交易，通過編寫演算法，來完成所有資料處理和評估，這是一種比人類更具效率的方式。

如果走進紐交所，你會發現這裡的交易員非常稀少。現在想要進入金融業，就得了解程式碼，並且學會怎麼操作它。金融公司現在需要大量的工程師和技術員。

科技發展是極具顛覆性的，從農業社會到工業革命，每一次變革都會帶來劇痛，但是我們不可能停止科技的步伐。

當財富的蛋糕越來越大，而所有財富的增長卻沒有流向底層居民。當未來數以百萬計的底層工作被取代，貧富差距進一步擴大，我們將會面臨什麼？甚至有人擔心，未來社會的很多職能會被幾家科技巨頭和一些科學家掌控，我們被機器發號施令並接受監督。

對這些問題的爭論將會一直持續下去，但是可以預見的是，未來社會科技佔據著主導地位，這關係到我們選擇什麼樣的工作，和我們是否是有價值的。未來屬於擁抱變化者，屬於熱愛科技和善於創造新技術的人們。