人工智慧自動化是如何取代人類的？

在第一次工業革命中，機械取代了人力，第二次工業革命則是自動化取代了手動，第三次工業革命更多是自動化升級為智慧化。我們完全可以想像，歷史潮流會將智慧化革命推向智能化，隨之而來的就是智能化潮流。

在第一次工業革命中，機械取代了人力，第二次工業革命則是自動化取代了手動，第三次工業革命更多是自動化升級為智慧化。我們完全可以想像，歷史潮流會將智慧化革命推向智能化，隨之而來的就是智能化潮流。

智能自動化對各行各業產生深遠的影響，其威力堪與20世紀90年代的ERP浪潮相提並論。其中，智能自動化給行業帶來的作用不僅體現在「自動化」上，更重要的是智能自動化系統能夠檢測併產生大量的數據信息，還能夠將整個工作流自動化，而且隨著自身的演化還有不斷學習和適應的能力，足以產生很多新的應用，比如對文本信息進行收集、分析和決策，也可以用於無人駕駛汽車和更為高級智能的機器人。

智能自動化帶來的新機遇與挑戰，開始顛覆和重塑傳統行業的商業模式，為行業的質量、效率、速度和功能設定新的標準。而作為人工智慧高新企業，您好科技致力提供智能化創意解決方案，方案涵蓋智能機器人、智能物聯、智慧園區、智能終端等，為企業構建高效的AI運營價值鏈。如果企業成功抓住機遇，使用它的公司能夠迅速超越競爭對手，甚至開展跨界競爭，實現企業的智能轉型升級。

智能自動化涵蓋了智能機器人、機器學習、機器視覺等，藉助新的計算機軟體或機器人對知識進行推理、收集和提煉，識別新的模式、學習和適應新的環境。這些技術能夠幫助企業中的員工能配置計算機軟體或機器人，

智能自動化指的是那些能夠執行通常由人類完成的日常任務。這項技術通常與現有的應用進行交互，用於交易處理和觸發反饋機制。這個機器學習軟體觀察經過訓練的人類進行任務決策或是解決問題的方式，並模仿同樣的決策過程，以執行近似的決策結果或是對未來的的同樣或類似問題進行故障排除，而這其中過程減少了人類操作的干預。

在機器學習領域的技術提升、感測器能力的提高、更為強大的計算能力，帶來了更為新一代的硬體和軟體機器人，這些機器人在幾乎所有的行業都有了實際的應用。

隨著這種應用的不斷增多，必然會造成一種現象——有部分工作會被智能自動化取代。

而這種有關「自動化可能引發失業」的焦慮情緒，最近正在全球蔓延。如果你在谷歌搜索框中輸入「機器能否…」，會發現演算法自動聯想出一系列讓你不安的匹配結果，比如「取代我的工作」、「取代所有人的工作」、甚至「取代人類」和「接管這個世界」。

機器人搶工作早已不是科幻作品裡的橋段，在2013年的時候，牛津大學的卡爾·本尼迪克特·弗雷和邁克爾·奧斯博恩，就藉助一款機器學習演算法，評估了美國的702個工種如何會被自動化取代。他們的結論是，在未來10 ~ 20年里，有47%的工作「完全可以交給機器來完成」。

在 OECD 新發表的一篇論文中，他們採用了不同的技術來評估一項特定工作任務的自動化程度。基於 2015 年的技能調查，這項研究指出：

「

在32個國家中，14%的工作崗位高度危急，有七成概率會被自動化取代。

32%的人不那麼危險，其被取代的概率在 50~70% 之間。

按照目前的就業率，研究涉獵的這32個國家中，約有2.1億個工作崗位面臨風險。

」

這一痛苦不會被平均分攤，總有一些職業處於風口浪尖。

研究發現，各國之間存在著巨大的差異，比如斯洛伐克的工作危機，就是挪威的兩倍。總的情況是，在相對更富裕發達的國家，其面臨的風險比中等收入國家的工人要更小。

不過就算在擁有相似財富的國家之間，也有存在著巨大鴻溝的情況。顯然，組織和產業結構的差異，在這裡發揮的重要的影響。比如在韓國，製造業工作佔比達到了30%、而加拿大則是22% 。

儘管如此，平均而言，韓國比加拿大的工作更難被自動化取代。往好處想，這或許是韓國企業在不降低生產力的情況下，找到了結合難以被機器人完成的日常和創造性任務的方法。

但一個更悲觀的解釋是「倖存者偏差」：韓國剩餘的工作之所以難以實現自動化，只因企業早已將大部分容易自動化的工作交給了機器。

面對這波智慧化工業革命，供需兩端都必須有全新認識，方能站穩市場，創造更大價值。