斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰认为，不久的将来，人类再也不用劳动。
因为人工智能在自动化作业、自动驾驶，合成智能、执行能力等诸多方面的优势明显大于人类。
它正不断地取代现有人类的工作，让曾经从事相关
| 淘汰的不仅是工作，更是技能
人工智能领域的*新进展对科技变化的促进作用可能会以两种基本的方式搅乱我们的劳动市场。首先是一个简单的事实，大部分自动化作业都会替代工人，从而减少工作机会。这就意味着需要人工作的地方变得更少了。这种威胁很容易看到，也很容易度量。雇主们会大量引入机器人，并把工人清走。但是有时候变化并没有那么明显。每一个新的工作站服务器都可能会减少1/5个销售人员，或者免费的Skype电话可能会让你每周可以有**在家更有效率地工作，从而雇用新员工的需求就被推迟到了下个季度。
**种威胁更加微妙，更难预测。很多科技进步会通过让商家重组和重建运营方式来改变游戏规则。这样的组织进化和流程改进不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能。银行安装了ATM机之后可能会裁掉出纳员；提升的服务会创造雇用网络工程师而非出纳员的需求。就算银行*终增加了工人总数，出纳员仍然不那么走运。
| 未来，合成智能会大面积代替人来完成工作
考虑到自动化对劳动力造成的两种不同的影响——代替工人以及让技能变得无用，经济学家为这两种失业类型取了两个不同的名字。**种被称为“周期型”失业，指的是人们在就业和失业之间循环。在经济萧条时，待业的穷人数量可���会增长，从而导致更高的失业率。但是从历史上说，一旦经济复苏，闲散的工人就会找到新的工作。失业的人数减少，同时待业时间也会变短。
另外一种失业形式被称为“结构型”失业，它意味着有一些失业的人完全无法找到合适的工作。他们整天发送简历，但是没人想要雇用他们，因为他们的技能找不到对应的工作。用房地产市场来说，这种情况类似于待售的房屋类型不适合已有买家。想要三个孩子的夫妻相比于想要更少孩子的夫妻需要更多的卧室，或者对于那些需要乘坐飞行汽车上下班人来说，他们需要从平屋顶起飞，而目前的大多数房子都是尖屋顶。
不久的将来，“周期型”失业可能会越来越少，人造劳动者会取代对大部分技术工人的需求；合成智能会大面积代替需要由受过教育的人来完成的工作。在应用的*初阶段，很多新的科技会直接代替工人，用几乎同样的方式完成工作。但是其他**不仅会让工人闲置，还会淘汰他们所从事的工作种类。“结构型”失业将遍及各行各业，在现有的经济结构环境下，未来大部分人可能很难再找到工作。
| 自动化来袭，岌岌可危的蓝领工作
各行各业的蓝领工作很有可能已经被自动化接管。在自然环境中可以感知和运行的机器人设备将会大批量取缔劳动力市场。简而言之，人造劳动者正在从各个领域进攻而来。
当自动驾驶更**时，还需要司机吗？
自动驾驶卡车的技术今天已经存在，而且已经可以用非常合理的价格改装到现有的车队上了。装备有这种技术的卡车可以“看到”所有方向，而不仅仅局限于前方的视野，这些车辆可以在完全黑暗或灯火管制的情况下行驶，它们会即时分享路况、附近的危险以及它们自己的意图。
更妙的是，它们的反应时间接近于零。所以，自动驾驶卡车车队可以在相互间距只有十几厘米的情况下**行驶，这样的车队可以减少道路堵塞，并节省15%以上的燃油。交货会变得更快，因为它们可以不停歇地运行，中间不需要在路边停车。它们不会疲惫、酗酒、生病、分神或者感到无聊；它们不会打盹、打电话或者为更好的报酬和工作条件而罢工。花费了44亿美元并夺走3800条生命的27.3万起大型卡车事故（2011）在未来可以避免多少？请允许我指出，单单这项**每年拯救的生命就比在“9·11”世贸中心灾难中殒命的人还要多。
在黑暗中工作的机械工作
2010年，欧盟开始为“农用聪明机器人”项目（Clever Robots for Crops，简称为 CROPS）提供资金。正如项目负责人所说：“农用机器人必须具有智能，只有这样它们才能在松散、动态、不友好的农业环境中稳定地运行。
Agrobot是一家在加州奥克斯纳德（Oxnard）开办的西班牙公司，他们制造的商业机器人可以采摘草莓。在采摘过程中这种机器人只能识别足够成熟的水果。好消息是他们正在招人，但是你必须有一个工程学学位才行。请注意，这些汹涌而来的机械工人并不一定非要比将要取代的工人速度更快，但是它们可以在黑暗中工作！
不输人类的机器仓管员
除了挑选订单和包装货物，正如我在上面所说的，还有装货和卸货的工作。这些工作现在仍由人类工人完成，因为人的判断在运载车辆和运输集装箱中如何抓住和堆叠不规则形状的箱子这些工作中不可空缺。但是另一家硅谷的创业公司Industrial Perception公司正在改变这一切。他们的机器人可以检查卡车内部，选择某个物品，然后捡起来。正如他们被谷歌收购前官网上的宣传语，公司“提供的具有技能的机器人是决胜明日经济的必备品。”
| 无论你的领子是什么颜色，自动化都会毫不留情
到目前为止，我说的这些对于那些主要从事脑力劳动的人来说可能还算是个安慰，但是这种释然只是一种误会。就像人造劳动者将要取代体力劳动者一样，合成智能也将会席卷很多脑力工作。无论你的领子是什么颜色，自动化都会毫不留情。
律师，光环不再
合成智能在法律专门领域攻城掠地的表现还有一个更加复杂的例证，那就是创业公司Judicata。这家公司使用机器学习和自然语言处理技术，把普通文本（比如法律原则或特定案例）转化成结构化的信息，利用这些信息可以发现相关的法院判例。比如，程序可以发现所有包含西班牙裔***员工成功起诉不正当解雇的案件，通过朗读法院判决原稿，可以节省无数花费在法律图书馆或使用传统电子搜索工具的时间。
其他创业公司则在试图缩短早期案件评估、证据处理、文件审查、文件处理以及内部调查等旷日持久的过程。有一些人则通过实际的法律及案例研究来提供案件策略方面的建议，回答诸如此类问题：法官有多少次作出倾向于提交移送动议的被告的判决?又有多少次倾向于提出即决判决申请的被告的判决？让其他人在相似知识产权上犯错误的原因是什么？
更强大的机器人医生
如果成为律师变得不再那么具有吸引力的话，那么成为医生呢？从患者的角度出发，其心中的理想医生一定是一位精通所有专科领域的超级医生，他掌握着所有*新的医疗信息以及*佳的实践经验及方案。但是，这样的人类并不存在。
让我们看看IBM的超级计算机沃森。在《危险边缘》中打败**布拉德·鲁特（BradRutter）和肯·詹宁斯之后，沃森马上就被重新部署在这个新的挑战上。2011年，IBM和美国*大的管理公司WellPoint开始合作把沃森的技术应用在提高病人看护质量方面。他们宣称：“沃森可以博览100万本书或2亿页的数据量，并且在3秒内分析其中的信息并给出**的回应。WellPoint希望内科医生能够根据具体病人的情况简单地对沃森内部的医疗程序进行一些新条件的输入或微调，然后通过沃森超凡的能力在*复杂的病例中鉴定出可能性*高的诊断以及**方案的选择。我们期望沃森能在内科医生的决策过程中成为强有力的工具。”就像IBM在50年前进入人工智能领域的*初尝试一样，他们仍然小心翼翼尽量不惹怒那些被他们夺走饭碗的人。但是，一个人用在决策过程中的工具却是另一个人通往失业的门票。
翻转课堂挑战传统教师
很明显，科技可以代替很多领域的教师和教授。现在，描述这种现象的流行语叫翻转课堂（flipped classroom）——学生们在家观看讲座，并且在线上学习相关资料，然后在教师和教学助理的帮助下在学校完成作业。教师们可能不需要再备课和讲课了，他们的工作被缩减成“学习教练”。教师职业技能的减少无疑会改变这个职业，并且这种情况会为已然困难重重的教师们带来更多的挑战。
你为什么还需要销售员？
一个研究中经常被引用的例子就是，需要优良人际交往能力或说服能力的工作是不太可能在不远的未来实现自动化的。但是事实并不一定如此。
让你相信你穿上某套衣服就会精神焕发的能力肯定是一个成功销售员的标志。但是当你可以询问上百位消费者时，你为什么还需要他？想象一家服装店，他们可以模拟你穿上不同衣服的照片，生成的图像可以通过模糊面部实现匿名立即被放到一家特殊的网站上，那里的用户可以提出自己的观点，告诉你哪件衣服让你显得更瘦。
几秒钟内，你就会从毫无任何偏见的陌生人那里得到客观的、可靠的反馈，如果你完成了购买，他们就会获得积分。这个概念被称为“众包”（crowdsourcing）。既然你能免费获得答案，为什么还要依赖由佣金驱动的销售员呢？
毫无疑问，过剩的工人和过时的技能是经济进步加速的副产品，这些被浪费的智力资源使得全球劳动力生态系统面临的潜在危险。要保持社会持续繁荣发展，需要更多的社会**来提供动力，我们应该投入更多的精力用于回收智力资源，这才能让我们未来的生活更美好。
而在杰瑞·卡普兰的《人工智能时代》这本书中，他指出，智能时代的到来，给人类社会带���两大灾难性冲击：持续性失业与不断加剧的贫富差距。机器正在很大程度上替代人类的工作，不管你是蓝领还是白领。
针对未来社会将要发生的这些问题，卡普兰在书中从企业、税收和保险等机制上构建起了一个有益的经济生态，让社会中的每一个人都能从技术发展中获益，带领我们一窥人机共生下财富、工作与思维的大未来，对人工智能感兴趣的童鞋可以去读一下。