從1955年開始，勞動(dòng)力和自動(dòng)化之間的關(guān)系就一直非常的緊張，這種緊張的關(guān)系不僅可以從大量政治經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中找到描述，而且它還點(diǎn)燃了世界上很多次的勞動(dòng)斗爭(zhēng)。

比如說(shuō)英國(guó)手工業(yè)的路德派（Luddite，1811年至1816年期間）就是一個(gè)以紡織工人組成的反對(duì)工廠機(jī)械化的團(tuán)體，他們的原則就是反對(duì)機(jī)械化參與到手工業(yè)中，因?yàn)橐坏C(jī)器進(jìn)入到手工業(yè)，將直接導(dǎo)致工人的利益受到影響，所以他們認(rèn)為這是一種對(duì)工人階級(jí)的剝削。因?yàn)樵诖酥埃と藗兛梢酝ㄟ^(guò)提升技術(shù)和生產(chǎn)效率來(lái)獲取更高的工資，而機(jī)械自動(dòng)化的加入將直接威脅他們的飯碗。

我們現(xiàn)在生活在一個(gè)科技技術(shù)急速擴(kuò)張的時(shí)代，而人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的新技術(shù)也給各行各業(yè)帶來(lái)了張力。但是在發(fā)展過(guò)程中，很有可能會(huì)觸碰到法律和道德觀念的核心問(wèn)題。就以無(wú)軌電車的無(wú)人駕駛來(lái)舉例，如果未來(lái)真的完全實(shí)現(xiàn)了無(wú)需人工干預(yù)的無(wú)人駕駛系統(tǒng)，那么如果無(wú)軌電車行駛過(guò)程中路上突然沖出來(lái)一名行人，那么避免撞上這個(gè)人的唯一方法就是急轉(zhuǎn)彎，但急轉(zhuǎn)彎又肯定會(huì)導(dǎo)致車上的人員發(fā)生事故，此時(shí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)該怎么選擇？又比如，在超級(jí)人工智能的世界里，我們?nèi)祟愑謶?yīng)該扮演怎樣的角色？這絕對(duì)是一個(gè)發(fā)人深省的問(wèn)題。

然而，目前最緊迫的問(wèn)題依然是：現(xiàn)在越來(lái)越多的領(lǐng)域開始大規(guī)模引入機(jī)械自動(dòng)化了，那么在這種情況下我們應(yīng)該如何去更合理地組織經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)？如果人類勞動(dòng)力因?yàn)楦叱杀竞偷托实膯?wèn)題而被低成本高效率高性能的機(jī)器而取代，那么他們以后該如何謀生呢？

就在近幾年，也出現(xiàn)了很多相關(guān)的研究結(jié)構(gòu)，并且也發(fā)表了很多研究報(bào)告，而這群專家的主要工作就是研究未來(lái)哪些工作應(yīng)該掌握在人類自己手中，而哪些工作可以分配給冰冷的機(jī)器去完成。

例如，《2013年牛津就業(yè)前景報(bào)告》就曾試圖歸類和描述哪些工作類別引入自動(dòng)化是比較安全的，而哪些工作類別引入自動(dòng)化后會(huì)增加風(fēng)險(xiǎn)。除此之外，該報(bào)告還嘗試描述了在各種工作中實(shí)現(xiàn)“計(jì)算機(jī)化”的可能性。值得一提的是，牛津大學(xué)的研究以及隨后的許多研究結(jié)果都表明，類似藝術(shù)（美術(shù)、雕塑、音樂(lè)）這種創(chuàng)造性的工作就不太可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

話雖然是這樣說(shuō)，但大家都知道我們生活在一個(gè)瘋狂的世界里。因?yàn)榫驮谇安痪茫虻谝环扇斯ぶ悄軇?chuàng)作的油畫在蘇富比拍賣行以近50萬(wàn)美金的價(jià)格成功出售。而The Verge（美國(guó)的一家科技媒體網(wǎng)站）剛剛也發(fā)表了一篇關(guān)于“人工智能音樂(lè)是如何改變流行音樂(lè)制作方式”的文章。

但我們認(rèn)為，即使將最先進(jìn)的人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，我們的安全技術(shù)人員也不太可能會(huì)失業(yè)。高級(jí)攻擊者會(huì)不斷開發(fā)新的技術(shù)來(lái)攻擊我們的網(wǎng)絡(luò)以及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。而且隨著技術(shù)的進(jìn)步，這些網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所連接的設(shè)備也在不斷進(jìn)化，它們將來(lái)不僅會(huì)一直運(yùn)行著最新版本的軟件，而且甚至還會(huì)增加新的硬件類型。

從另一方面來(lái)看，雖然人工智能當(dāng)前的狀態(tài)顯得十分先進(jìn)，但從始至終表現(xiàn)出的都是在“模仿”人類的感知系統(tǒng)。人工智能技術(shù)可以處理和識(shí)別輸入數(shù)據(jù)流中的模式，就像人眼能夠處理視覺(jué)輸入，耳朵可以處理聲音輸入一樣。

而且，跟有經(jīng)驗(yàn)的系統(tǒng)管理員相比，人工智能并不能擁有他們的全部知識(shí)，AI既不能代表管理員去管理網(wǎng)絡(luò)，也不能代表管理員去響應(yīng)和處理網(wǎng)絡(luò)攻擊事件。

實(shí)際上，人工智能的發(fā)展并不會(huì)減少人們對(duì)數(shù)學(xué)知識(shí)的需求，它反而會(huì)更大程度地?cái)U(kuò)展了數(shù)學(xué)計(jì)算的范圍，這也會(huì)鞭策著研究人員向更深層次的數(shù)學(xué)甚至是物理領(lǐng)域去探索。

在可預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，AI只會(huì)是網(wǎng)絡(luò)安全防御人員口袋里的其中一個(gè)工具。無(wú)論怎樣，它只是一種工具，它可以幫助研究人員檢測(cè)那些原本可能無(wú)法檢測(cè)到的攻擊，但它不太可能自己去完成這些工作。