隨著人工智能和機器人技術的進步，許多人擔心人類的工作機會將被機器人搶走。從歷史上看，自動化和技術進步已經導致很多舊行業被新行業所取代，不過從就業的角度來看，以往主要是許多原來從事農業和制造業的就業機會被轉移到了服務業。但專家們認為這一次的改變將與以往不同，因為即使像司機之類的服務崗位也有可能會被機器人取代，更有甚者，哪怕是律師、醫生之類的專業工作也會受到前所未有的沖擊。

由于高度自動化而引起的失業，其實并不是一個經濟問題。這可以被視為一件好事，因為只需要少量高技能創新工作者每周上班3天，就可以確保在其余人口不工作的情況下，依然維持原先社會在商品和服務方面的供給水平。這種失業更大程度上還是社會問題，因為大多數人會感到自己似乎是多余的；同時也是一個政治問題，因為大多數選民將不再是納稅人。我們應該把這種問題稱為“休閑過剩”而不是失業。但即使這種情況出現的可能性也不大，因為在短期內，服務行業將會產生很多工作機會；從長遠來看，即使大部分的日常工作可以被人工智能取代，未來仍會有許多與創新有關的工作機會屬于人類。

首先，當前機器人技術水平還遠遠達不到完全代替人類從事服務行業的程度。電腦可以在棋類項目擊敗人類，但機械手仍遠遠不及人類的雙手靈巧。我估計，機器人要勝任簡單的房屋清潔工作或航空乘務員的工作，至少需要30年的時間；甚至因為涉及到法律問題的緣故，無人駕駛汽車的普及也將至少需要10年時間。所以在不遠的將來，服務業的工作機會將繼續快速增長，足以抵消制造業就業機會的減少。

其次，即使電腦能夠幫助專業人員（例如記者、股票分析師，甚至律師和醫生）做一些分析工作，但電腦主要還是讓專業人員變得更有效率，而不是直接取代專業人員。很難想象，一個機器人律師能夠出庭為被告進行慷慨激昂的辯護，因為仍然需要一位有血有肉的律師，在法庭上針對人類組成的陪審團進行道德和價值觀上的說服。在此過程中，人工智能所能做的只是幫助完成案例分析。

在數字化浪潮下，人工智能成為企業實現降本增效的有效途徑。

例如，工業生產制造企業中產品的質檢工作通常依賴人力完成，作為商品出廠前的最后一道工序，要求質檢人員具備高度的專業性與專注度。借助人工智能的力量，將計算機視覺與機械臂相結合，打造瑕疵智能識別+殘品自動分揀的解決方案，有效減輕了一線質檢人員的壓力。然而，傳統意義上的人工智能轉型，不僅需要海量數據的積累，對企業算法人員的技術水平、業務理解能力等多個方面也往往有較高的要求。因此，AI應用的高門檻與高成本，讓大批中小型企業與初創企業的AI轉型之路難上加難。

人工智能時代已經來臨，對各個領域的企業都將產生深遠的影響。

人工智能（AI）正在成為跨行業的游戲規則改變者。的確，對于C級高管來說，問題不再是AI是否適合其業務，而是他們如何才能重新定位其組織，使其成為以人工智能為中心的組織，并充分利用人工智能的轉型價值。

對于許多組織而言，充分利用AI的潛力通常始于對一些用例的探索，這些用例可以提供快速但有價值的見解，從而為邁向以AI為中心的組織邁進。這些組織正在構建嵌入有AI功能的解決方案，這些解決方案是實現業務流程自動化和增強客戶體驗的關鍵。未在業務和客戶交互流程中加入AI的組織可能難以滲透新市場并吸引新客戶。此外，這些組織可能無法快速創新并無法有效地管理成本。

為了從AI中獲得價值，業務領導者應部署AI解決方案以實現戰略目標，而不是使用AI來解決日常業務挑戰。重要的是要了解如何利用AI來驅動戰略目標和加速已知機會。

人工智能機器人改變了我們思考和互動的方式。它之所以能夠做到這一點，是因為它具有某些功能，使其能夠在數字工作空間中得到利用，為企業提供更多價值。自從云和移動技術被引入以來，人工智能被視為下一個復雜的技術工具。它允許機器像人類一樣思考和學習。我們生活在“大數據”時代--一個有潛力收集個人難以處理的海量信息的時代。

綜上所述，人工智能機器人的使用在幾個行業使用算法取得了相當豐碩的成果。我們可以將人工智能分為兩個關鍵類別，即應用型和通用型。應用人工智能更具體、更常見--股票和股票交易工具等專門的流程就屬于這一類。廣義人工智能不那么具體，因為它們可以處理任何任務。隨著組織不斷積累海量數據，越來越多的數據沒有得到處理。手動處理數據可能既費力又耗時；因此，許多組織最終只處理了他們的一小部分數據，從而在大量“未處理的數據”中留下了寶貴的見解可供浪費。這就是ML發揮作用的地方，因為它為組織提供了從大量數據中收集有價值的見解的機會，否則這些數據將一直處于未處理和被忽略的狀態。

審核編輯 黃昊宇