吳恩達等大佬預測到2035年，你的工作會變成這樣

編輯 | Vincent

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AI 前線導語：「現在，隨著 AI 走入越來越多的領域，關於 AI 會對人類社會產生什麼影響，如何影響人類社會工作等話題一直不斷，例如「AI 編碼程序 Deepcoder 完爆工程師」等讓人震驚的標題經常會出現在新聞報道中。AI 前線整理了 Quora 上幾位大佬和業內人士，以及普通大眾對於未來人類社會的工作會有什麼變化這個問題的預想，希望能夠幫助我們做出更好的職業規劃」。

2035 年，你的工作會有什麼變化？

吳恩達（Anddrew Ng），斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授，人工智慧實驗室主任，百度首席科學家：

如果你是一名 50 歲的卡車司機，你的工作因為自動駕駛技術的發展而消失，你應該怎麼做？卡車司機 30 多年的工作經驗突然貶值，在這種情況下，我們有道義上的義務來幫助這些人獲得新的技能，以追求新的工作機會。幸運的是，隨著 MOOC 和其他可擴展教育形式，如 Coursera、Khan Academy、Lynda 等的興起，我們可以做到這一點。我支持人們應當獲得基本的收入，因為這是個人安全感和學習能力的保障。我主張，將來人們可以以學習作為交換獲取收入，在學習的同時兼得收入，鼓勵失業者重回勞動隊伍。

Sebastian Thrun，Udacity 創始人兼總裁：

技術已經改變了我們看待工作和工作的方式。

現在，平均每個人一生會換 4.6 份工作，而在矽谷這個數字更大，終生服務於一家公司的情況將會消失。根據一項調查顯示，約有 22％的美國人已進入了「零工經濟「。 在 10 - 20 年之內，我認為我們換工作的頻率會增加，並且身兼數職，一名咖啡師可以同時是編碼員和設計師，也能把工作做得很好。

Pedro Domingos，華盛頓大學教授，《演算法大師》作者：

有些職業會消失，同時會出現許多新的職業。一些現有職業的工作崗位數量會增加，自動化將使許多產品和服務價格更加低廉，刺激用戶需求，人們會有更多的可支配收入。但是主要的變化，是許多（或者大多數）職業將與現在有所不同。更多的常規工作將由計算機完成，人力得以解放去做非常規的工作。人們不是要考慮的問題不是如何與電腦競爭，而是如何利用電腦更好地工作。自動化就像一匹馬，不要試圖超越它，而是去駕馭它。

國際象棋就是一個很好的例子。國際象棋程序現在可以輕鬆擊敗所有人類，但最好的棋手其實並不是電腦，而是國際象棋界經常被稱為「半人馬」的人類和幕後團隊。人與計算機有著互補的優勢和弱點，合作才能共贏。

Sondre Rasch，人力資源平台 http://www.Konsus.com 創始人：

將來，世界上的每一個人都可以選擇做自己最擅長的事情，無論何時何地，人們都可以隨心所欲地做自己最擅長的事情，並且在有安全保障的前提下實現自身價值。雖然我們仍可以與其他同事合作解決複雜的任務，但如果願意，我們就可以選擇與朋友和家人一起生活和工作，沒有強制性的辦公時間，沒有通勤和中層管理人員。

由於新的技術工具能夠更好地解決我們以前需要公司進行協調和匹配才能完成的任務，這些協調性的工作將消失。

互聯網將消除物理邊界

現在，由於移民和自由流動政策的限制，數十億人才的知識和生產力傳播受到影響。未來，我們將從全球視角看世界，通過網路交流想法和服務，超越物理界限，加入全球社區，就如今天的 Reddit、GitHub 等。在互聯網的虛擬世界中，沒有任何界限。

新興的分配技術和機器工具將提高生產力

如今，一些基本的大趨勢已經逐漸顯現出來：共享經濟、自由經濟和眾包。我們正在構建可以被稱為蜂巢式人類的節點。

互聯網發展的第一階段是神經系統，我們可以感知到其他人的動向。在第二階段，人們可以通過合作在現實世界中執行功能。

在未來，我們的工作環境將會高度人性化，從而使工作者有更愉快的經歷。工具可以提高生產力，使得自由職業者可以在網上互相合作，輕鬆地完成工作。逐漸地，這些工具將會向真正的人工智慧發展，但是，它們雖然能夠幫助提高人們工作的效率，但很少能代替人類工作。

雖然還有很長的路要走，但是現在自由職業者的大軍正在蓬勃發展，辭掉工作，成為數字「遊民」。在十年內，工作將與今天的有很大不同，它們將更公平、自由、高效。

未來趨勢：AI、雲計算、自動化等

Ro Khanna 出身矽谷的議會候選人：

未來的世界有兩個基本趨勢 ——自動化和全球化。自動化正在讓常規工作消失，全球化正在淘汰低薪工作。在許多方面，我們面臨著與工業革命相似的變化，特別是那些擁有新技術設施和能力的人。這意味著我們需要加強教育，每個人都需要具備與科技相關的基本能力和技術，這意味著創造力、協作能力、溝通能力和終身學習，而懂得如何創造價值和操縱機器來解決人類問題的人才，將在競爭中具有優勢。

Hector Quintanilla：

在接下來的 15 到 20 年裡，將近一半的美國工人都面臨著機器人和人工智慧帶來的失業風險，人類正面臨一個新時代的到來，政府必須開始計劃保證人均最低收入，以緩解收入不平等，貧困和社會秩序崩潰等問題。

人工智慧和機器人功能非常強大，製造商可以通過用機器人取代工人，節省高達 90％的工資成本。自動駕駛在未來 2 - 3 年內，將取代卡車和計程車司機。

我覺得最大的挑戰是這些變化中的大部分是不可見的。今天，很多行業正在被非物質化，書籍、音樂、圖片、文件、郵件等，只有了解數字的人才能理解新的商業模式，因此，教育成為至關重要的一部分。

Aneish Goel：

我相信，未來幾年工作類型和工作本身將會發生根本性的轉變。以美國為例，但具有全球代表性和趨勢。

我認為，未來將出現三大趨勢：AI、雲計算、3D 列印（自動化）。

其中，機器人和人工智慧：我們有很多智能機器已經到了可以模仿人類行為和智能的階段，很多機器人的人都可以執行烹飪、清潔、閱讀新聞等任務。 以上技術均將在應用中提高生產力，降低成本。然而，不同於以前影響某一個行業的創新，這些技術創新將會產生對多個領域產生影響。生產力、經濟學和「人的技能」之間複雜的相互作用，將決定這些技術趨勢是否會增加工作機會。

這個趨勢引起的後果是，我們的工作環境將受到影響，技術不斷提高，人們持續學習的重要性越來越大。

其中：

（1）工作環境受影響——人工智慧會使一些工作過時，特別是基本的藍領工作，甚至一些白領工作也可能受到威脅。從歷史上看，技術轉移將創造更多的就業機會，但在短期會造成一定的混亂。

（2）通過技術提高 ——隨著人工智慧變得更加智能化，這種趨勢將勢不可擋。在不受影響的行業，科技計算的力量、速度和強大的召回能力，將與人類的直覺、創造力和情商智力結合，從而提高決策水平。

世界各地的公司已經越來越多地採用 BI / 分析，而綜合收益將遠超成本。從消費者的角度來看，個人將更加依賴技術平台（Google 等）來做出決定。

（3）持續學習的重要性越來越大——無論在工作中還是工作之餘，持續學習均是未來的一大趨勢。技術創新的快速步伐會使產業壽命縮短，傳統的早期成人教育模式已經不能滿足需求。在工作中，人們將不得不進行持續學習，以適應不斷變化的軟體和其他潮流。

目前，我們正在經歷類似於工業革命的技術革命。隨著 3D 印表機和開放源代碼軟體等新技術的出現，我們現在經歷進行一場「自己動手」的技術革命，個人可以製造自己的機器人、無人機和其他工具，而無需昂貴的工廠或複雜的基礎設施，只需通過互聯網和設備即可完成和《星球大戰》中的 C3PO 輔助機器人類似的工具。

程序員和數據科學家需要編寫大量代碼來執行複雜的分析，很快，R 語言和商業智能工具將成為大多數軟體棧中的常規功能，應用在日常工作中。雖然這不會在一夜之間發生，但現在越來越多的商業計劃越來越依賴機器學習演算法，以尋找最佳解決方案。

Henry Lieberman，麻省理工學院科學家，人工智慧與人機交互：

簡單來說，「工作」的概念是工業時代的產物，隨著我們進入信息時代，」工作「將會消失，AI 和 3D 列印將會代替人類做需要做的事情，人們將獲得有保障的基本收入。

Boris Vidolov，谷歌軟體工程師：

未來，工作上最大的變化是人工智慧和虛擬助手的加入，接待和會議安排等職位可能將消失，或者職能發生巨大的變化。另外，管理人工智慧和機器學習系統的職位將會有大量缺口。這些系統越複雜，就越難診斷和解決它們出現的問題。隨著智能軟體和硬體的價格變得越來越便宜，這樣的問題將會普遍存在，考慮到這些系統的複雜性，這些職位將不會只是「修復小錯誤的工程師」，而是會發展成為和現在的醫療系統一樣大的產業。

Scott Smith, IT 專家：

線上經濟、科技和人才市場將會成為潮流，更多的工作將由機器人和無實體的 AI 程序完成。由於人類無需做太多的工作，將會進入無現金社會，或者由於可提供工作的領域越來越少，人們的工作選擇需要更加靈活。網路安全將成為許多人就業的另一個領域。隨著資產的數字化，黑客從銀行系統盜取現金的情況只會更加嚴重，銀行系統面臨的威脅只會更大，所以，針對網路安全的職位會增加。

另外，人們對非 AI 和機器人服務的需求將催生一些工作，要求與人類有更多接觸。例如，服務業將會更加個性化，反對機器人和 AI 的行業也會僱傭更多人。

所以，剩下的就業行業一定是高度專業化、定製化的服務行業，同時還需要更多的行業來為這些機器人和人工智慧服務。

基於互聯網的商業也將增長，並可能取代其他非互聯網貨幣交易，分享經濟等服務也將增長。人們要想勝任工作，需要更加靈活的技能。

另外，每一個重要行業中都會出現共享經濟的模式，共享經濟將結合無報酬的機器人服務。機器人將會提供服務，而不是搶了人類的飯碗，因為人們會有更多錢作為工作的報酬。

Deepcoder 之類的 AI 編程會讓程序員失業嗎？

Gary Wang，阿爾伯塔大學深度學習和強化學習：

AI 相關話題的熱度被炒作得超出控制範圍了，就像上一次的 AI 寒冬一樣。根據一般經驗法則，當你身邊所有的人都在談論一件事的時候，這個事情本身往往是被炒過頭了。我現在的擔心不是 AI 帶來的失業問題，而是擔心由於過度關注和期待過高，AI 又將步入另一個寒冬。我們是在做研究，而不是寫科幻小說。

Gregory Delrue 軟體開發者：

絕對不會。這就和每個人都會通過學習學會寫代碼，取代高收入的程序員之類的說法一樣荒謬。當 AI 可以寫出可靠的代碼之後，人類程序員的水平只會更上一層樓。彙編程序不會讓程序員失業，只是把程序員從敲代碼之類的繁雜工作中解放出來，相反地，AI 的普及將會需要更多的程序員。

－全文完－

人工智慧已不再停留在大家的想像之中，各路大牛也都紛紛抓住這波風口，投入AI創業大潮。那麼，2017年，到底都有哪些AI落地案例呢？機器學習、深度學習、NLP、圖像識別等技術又該如何用來解決業務問題？

2018年1月11-14日，AICon全球人工智慧技術大會上，一些大牛將首次分享AI在金融、電商、教育、外賣、搜索推薦、人臉識別、自動駕駛、語音交互等領域的最新落地案例，應該能學到不少東西。目前大會8折報名倒計時，更多精彩可點擊閱讀原文詳細了解。

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