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有了人工智能，你的工作有可能被替代吗？
最近围棋的人机大战很引人关注，然后作为一名审计人员最近微信被一条新闻刷频了四大国际会计师事务所之一的德勤宣布，与Kira Systems 联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作当中，这将帮助员工从阅读合同等各种文件的乏味工作中解放出来。根据相关机构预计，到2020年，在全球15个主要工业国家中，机器人与人工智能的崛起，将导致510万个就业岗位的流失，且多以低成本、劳动密集型的岗位为主。未来20年最有可能被人工智能抢走饭碗的岗位有：低端制造业的工人，销售，会计等。而技术含量高、思维决策较复杂的职业如设计师、医生、程序员等基本不会受到影响。看到这个新闻我是挺震惊，瞬间感觉要努力提升自己的水平，要不说不定三五年之后就会下岗。其他的行业我是没有发言权，但是作为自己的行业——会计审计业，在现在的电子智能越来越发达的时代，很多工作确实很容易被取代，比如我们的一家客户单位现在引用的ERP系统，从销售订单的签订，到报价，到出库，到开票各种环节都在系统中进行，而对应岗位的收入核算会计则基本属于点击一下按钮，然后根据发票自动生成相关凭证，会计人员的工作就是点击生成按钮，然后核对一下数据，最后贴一下发票，然后装订一下凭证就可以了。有了人工智能之后这样的工作是很容易就被取代掉，以后系统很轻易就做到自己做数据匹配，然后自动生成。然后的然后，就是许多财会基层岗位的招聘需求会越来越少，工资越来越低，干的活越来越可有可无。而经理总监等高级别的人才，主要工作是参与公司的财务决策，他们做的事情是人工智能无法取代的，于是越来越抢手。基层人员与高端人员之间的差距，正在被科技的发展拉大。在实际工作中也会碰到客户问有没有相关人员推荐的时候，我们往往是企业要求的高端人才我们没有相关的人员推荐，而能推荐的人员又是对方并不缺的。大家都说说你们的工作有可能被替代吗？
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早上起不来，晚上睡不着，白天没精神，晚上精神好，...
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初七开始陆续上班了吧，收到开工利是的来晒晒哦。
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第三方登录哪些工作会最先被人工智能取代？
不是“机器换人”，而是“机器扩人”，“机器化人”：智能机将产生更多的工作，就像计算机一样。
如何定义人工智能和机器人（Robotics）？
　　我对AI的定义，基本上还是上世纪80年代教科书上的定义，但现在认为机器学习和博弈论，还有计算智能(模糊逻辑、神经网络、遗传演化算法等)，应是AI的标准和核心方法。在我的博士论文中，机器学习和博弈论是作为决策和控制方法引入的，我还记得Nils Nilsson关于神经网络学习的书，最早不叫机器学习而叫学习机器(Learning Machines)，但更早工程化应用是从学习控制开始的。当时许多人认为AI与Robotics的关系可用一句话概括：AI是“软”智能，而Robotics是“硬”智能研究。此外，还有人工智能AI与机器智能MI之分：AI是研究如何把人的智慧功能转化到机器上，MI是研究如何利用机器的机械功能模仿人的智能。一个可以忽略机器的可实现问题，一个必须考虑机器实现问题。当然，理想情况下两个都一样，目前也很少有人再谈AI与MI的区别了。
　　近年来，最引人关注的人工智能技术领域当属机器学习，AlphaGo成名之后，深度学习更是备受瞩目。有意思的是，差不多十年前AI的主流并不认为这类机器学习是正统的AI，尽管它们一开始就被认定是AI的核心内容之一。
未来5年到15年，人工智能会怎样改变我们的生活？
　　未来5年，许多知识性工作将逐渐被以AI技术为主的知识自动化流程替代。未来10年，我希望人工智能在知识自动化上有重要突破，助力智能制造、智能网络等智能产业的兴起，通过软件定义的系统，以及虚实互动的平行智能技术，构建智慧农业、企业、城市、社会和健康体系，使我们真正进入一个智能的时代。未来15年，会有物流车、公交车、出租车等无人车出现，有人操作的机器人化无人车间、无人工厂也将风行。人们不是失业，而是有了更多更好的工种可以选择。不是“机器换人”，而是“机器扩人”，“机器化人”。智能机将产生更多的工作，就像计算机一样。
哪些工作会最先被人工智能和机器人取代？
　　规则明确但繁杂费神的知识工作，比如一些管理工作，从现在开始可以逐渐交给机器来做。知识自动化一定先于一般人工智能技术的应用。基于信息的服务(IBS)、基于决策的服务(DBS)、基于任务的服务(TBS)等面向特定问题的智能技术将被广泛应用。
这是历史上人工智能发展最好的时期。
人工智能是否会毁灭人类？
　　这种可能性无限趋近于0。我不只是希望如此，更是相信如此。
　　当一个话题热起来之后，各色的人、各样的动机、各种的观点都会涌现，这是人性。我尊重任何人发表任何观点的权利，但我坚决反对“人工智能威胁论”“奇点理论”之类的论调。我对这些吸引眼球的议论和观点最好的评价只能是：无知者无畏。
　　总之，套用霍金自己的话就是: 飞机失事不能怪万有引力，威胁人类更不能怪人工智能。其实追求人工智能不但是人的天性，更是人类存在的意义!
　　人工智能其实还非常初等，“威胁论”“超越奇点”怕是在梦里都做不到。不过，我个人觉得这些言论对人工智能的发展还不能造成实质性的伤害，反倒能够引起大众的更多关注。
　　我对人工智能持非常乐观的态度。而且，个人觉得这是历史上人工智能发展最好的时期。人类即将进一个以知识自动化为特征的崭新科技与生产时代，智能技术在其中会起到关键和核心的作用。为此，未来的人工智能发展，不应再是只关注“高大上”的工作，而是应当从小处着手，讲究实效，面向社会民生，以“众包”形式，让社会普通大众的智能充分地发挥出来，使智能技术进入生活与工作的每一个角落，这才是人工智能真正的突破。
　　我还相信，网络化、移动化，特别是手机化的智能技术一定会加快整个社会形态的转化，使我们更快地走向一个公开、公平、公正的开放社会。
当下人工智能发展的主要技术瓶颈在什么地方？
　　关于人工智能发展的技术瓶颈，仁者见仁，智者见智，难说有共识。当我开始学习AI时，大家公认常识的表示、处理、理解、利用是人工智能的难点和关键。三十多年过去了，今天我依然认为常识的问题是人工智能的突破口，但已基本放弃了对解决常识问题一般通用方法的追求。因为理论和实践越来越清楚的表明，尽管计算和内存能力越来越强，但常识问题似乎只能具体领域具体解决。
　　对我而言，解决的希望在于分别攻克、联合击破，不能寄希望于一种算法、一种方法、一种技术解决人工智能的“常识”问题或其它技术瓶颈问题。否则，就没有人类存在的必要了，就会导致人工智能“毁灭”人类的梦幻之镜。
　　我对区块链技术和基于区块链的智能技术十分感兴趣，认为这是一条低成本、分布式、可信任的通向智能社会之技术路线。区块链可以使大数据、物联网、云计算得到充分的发挥，大大降低人类的信用成本，简化社会结构和经济活动，最终使UDC(不定性、多样性、复杂性)到AFC(灵敏、聚焦、收敛)成为可能。
人工智能会有意识吗？
　　人工智能一定会有“意识”，但可能不是我们今天所理解的意识。500年前X2+1=0是没有解的，因为当时没有虚数的概念。今天X2+1=0有解，是因为大家公认虚数是“理所当然”存在的数。
　　意识和智能是否能分离，是另外一个层次的问题，都与复杂性(Complexity)相关，可以说实质上都是情结(Complex)而已。意识与智能，本质就是生命与物质之间关系的反映，所以，可以想一想在中国有很大影响的德日进的观点：生命就是复杂化的物质。由此，意识是否也是复杂化的智能？所以，智能技术成熟了，其意识问题自然也解决了。
“机器人恋人”会在未来5年内出现吗？
　　人类最大的问题就在于其贪婪和欲望没有底线，据说这也是人类发展的动力。“Her”、“机械姬”及一些类似的电影，我在乘飞机时看过，是真人作为演员表演的，可能还有一些摄影特技和计算机图像合成。如果未来五年有人说他们已经开发出机器人能够担当起一般恋人的角色，只能是下列三种情况的组合：1）开发者是骗子；2）使用者患神经病；3）仍旧采用了“Her”或者“机器姬”的制片方法，不是骗子，也沒有神经病，但是是导演指导下演员在演戏。
如何看待奇点理论？
　　我不相信所谓的“技术奇点”的存在，我认为这是一种Pseudo（虚伪的）哲学，与技术毫无关系，是写不出好小说的作家推销其作品的手段而已。“奇点理论”没有任何理论的影子，“奇”的在于为什么中国有这么多人将其当做一种严肃的理论？当然，作为一种信仰，我充分尊重。
　　此外，我对提倡“奇点理论”的一些人有一点不同的认识，除了将技术与哲学混为一体外，他们把很多不属于自己的东西说成是自己的成果，许多事后的分析说成是事先的预测。几年前，著名的IEEE SPECTRUM上曾登过一篇长文，叫”Ray Kurzweil’s Slippery Futurism”，历数未来学家Kurzweil的蒙人之术，建议大家看看，再想想为什么这类人为何在这里有这么大的市场？
人工智能的下一个BAT会在什么领域产生？
　　美国现在已有从FLAG到UAT之说，就是认为Uber、Airbnb和Tesla代表了新兴产业的发展。BAT之后，中国的UAT或@U是什么？就是”@U在你”，所以我支持创客、创业、创业的”三创”活动。我希望其中一个出自生产领域，特别是社会制造领域；再一个出自物流领域，特别是社会物流；还有一个就是服务，特别是社会服务。可以简称为RVS，一个Robot智能机器人公司，一个Vehicle智能车辆公司，一个Service智能服务公司。RV在美国表示休闲房车之意，S表示系统，所以我认为RVS就是让大家生活更好的智能系统之意。当然，R是哪家，V是谁，S又是如何？我不知道。
　　此外，作为一名仍然在带研究生的教师，我希望一切人工智能的资料都能开源，但这不实际。不过，随着知识自动化技术的成熟，越来越多的智能技术将成为开源的。开源的最大问题是专利和其他知识产权、IP保护等法律问题。希望5年内各种机器人、无人机、智能车等智能机器技术能够开源，自然语言语音处理、机器学习、调度规划等计算智能方法能够开源，更希望更多的AI“人肉搜索”和众包平台能够出现，让开源智能技术成为主流。
　　就具体领域而言，我看好智能车和智能情报服务，可以尽可能地避开人工智能大热中的泡沫。（作者：王飞跃，中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任；来源：盘古智库）
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盘古智库学术委员、中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任王飞跃就人工智能话题接受了新智元专访，本文根据采访内容整理。
盘古智库学术委员、中国科学院社会计算与平行系统研究中心主任王飞跃就人工智能话题接受了新智元专访，本文根据采访内容整理。
北京大学国家发展研究院教授
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验证码不正确大数据时代哪些工作将被人工智能取代？-业界动态-@大数据资讯
你好，游客
大数据时代哪些工作将被人工智能取代？
来源：51CTO&
作者：我是总编辑
　　9月13日，美国麻省独立研究机构Forrester发布研究报告称，未来五年，人类有6%的工作职位将被人工智能取代，其中包括客服、租车服务行业等职位。
　　报告指出，在2021年，机器人将能更好地理解人类语言，改善学习能力，并能应对更复杂的情况，因此替代人类的能力大大提高。
　　英国杂志《经济学人》之前的报道也显示，在一项覆盖702个工种的调查中，美国有47%的工作在未来都有被自动化的可能，包括电话营销员、会计审计、零售人员等职位很有可能由人工智能来代替。
　　而我想说的是，人工智能取代人工，可能用不了五年。人工智能在企业的应用，已经开始了!
　　案例一：智能出行&&被取代员工：驾驶员、助理、内审、财务出纳等
　　最近在一次互联网+会议上，一家创新出行公司针对企业用车提出了一个耳目一新的方案。简单地说，这个提案就是一款类似滴滴打车的软件，但只针对企业员工使用。该公司号称拥有注册车辆及专业司机百万，可以保证客户呼叫后平均30秒内就有车辆应答，并在5分钟之内供车给客户使用。也就是说，理想的话，你的企业一辆车也不用养了。
　　车辆使用，在每家企业都是很大的支出，公司高层以及销售业务员的用车每个月成本都很高。高管在公司的用车都是专车专用，但是高管们业务繁忙，频繁出差，实际上一辆车的公务使用率很低，养车养司机，基本都是给高管太太们在接送孩子和买菜。而针对员工用车，现在企业通行的做法有两种：要么给销售直接发放用车补贴，要么是根据使用情况实报实销，可是这两者都有很大弊病。前者补贴金额一般都远大于实际支出，对一线员工来说，这笔钱被当成一种福利收入;而后者的真实性一直令企业头疼，虽然企业现在都要求员工在报销的时候写清楚使用目的，乃至具体路线，可是这要靠员工自觉，等同于没有约束。一张小小的发票，根本无法反映实际车辆使用情况，员工是不是去拜访客户企业根本不知道，对成本也无法控制。
　　那么使用这个软件后呢?公司人员的每次用车就都有后台的人工智能在管理了，当然，说得不好听就是监控。比如，通过车辆定位这个功能，基本就可以杜绝公车私用的情况了。甚至，通过行车路线的数据分析，可以看出重点客户在区域内的分布，以及员工对客户的拜访频率，供业务总结和改善流程使用。
　　再看使用智能出行对员工岗位的影响。首先，司机不用养了，实际上现在很多企业的司机，已经去开专车了。等到自动驾驶再成熟，驾驶员就彻底成为一个字典上的名词解释了。
　　而助理们，不必再去订车了，耗时耗力贴车费发票报销这个环节也不存在了，因为公司对公司的结算可以按月或者按照季度来。
　　紧接着，查核单据、检验发票、报销付款这些流程也都没有了。
　　想想看，是不是公司很多人都可以走人了?
　　案例二：智能比价&&被取代员工：采购
　　在企业中，采购的重要性不言而喻。大小公司，一分钱都恨不得掰开花，所以公司采购员的KPI(核心考核指标)都是看能为公司省多少钱。
　　有了人工智能，我们还需要采购吗?
　　现在，在一些欧美公司，供应商参与竞标，已经被要求使用智能比价系统。以前一轮轮比价，一封封邮件，不断地填写Rate Card(比价平衡记分卡)，甚至双方当面锣对面鼓，或者在饭桌前后谈价格的时代，即将过去了。
　　这种比价系统，可以根据每个项目的需要，要求参与竞标的供应商在一定的时间内，在网络上或者其他终端填写服务的内容，并且给出最后报价。而比价过程，为半开放状态。报价方虽然看不到自己的对手的价格，可是可以看到其他公司什么时候出的价，和出价后的综合排名。这个时候，为了拿到业务，供应商就不得不考虑在限期内，是不是要出最后的底价了。
　　人工智能可能有很多缺点，但是胜于人类的一点，就是它没有情感，因为毕竟是机器。
　　出于对供应商公平起见，系统设定不给任何人第二次机会，限时比价，计算机不会给谁多一个小时，也不会像人一样加班等报价。任何人给出了底价，过了期限，就没有再次更改的空间。
　　尽管很多供应商有底气说，我们从不用低价格作为项目投标策略(实际上公司大多时候也不愿意用价格最低的供应商)，可是当看到自己的位置在综合排名靠后的时候，一不耐心就对人工智能妥协了，给出最低底价。这种竞标过程，就不是供应商对客户熟悉不熟悉，或者对采购负责人熟悉不熟悉能左右的了。
　　一边，是公司的使用部门填写采购需求，另一边，是供应商报价。游戏的规则是人定的，但是裁判是人工智能，省时省力。中间的公司采购员，就可以卷铺盖回家了。
　　案例三：智能项目管理&&被取代员工：项目经理、数据分析员
　　今年9月9日，《经济参考报》报道，国家食品药品监督局启动药物临床试验数据自查一年来，发现超八成新药临床数据涉假。报道说：&监管环节层层失守，药企、医生等相关主体违规问题突出。&
　　药物临床数据造假，直接后果就是可能无效药物甚至假药获批。
　　应对这种情况，国际公司是怎么做的呢?答案还是人工智能!
　　早在2013年，一家跨国制药公司研究团队就发现，部分参与临床的中国患者提供的数据有问题。该试验使用数据卡，让患者自己填写记录每天的服药后数据。正常来说，同一监测指标每天数据应有波动，甚至早晚也应有变化。但是，在部分患者提交的记录中，超过五天都是同样的数值。
　　虽然这些受到质疑的数据只占所有记录的很小一部分，并不会影响到整体的数据质量。但后来，该公司还是决定将数据记录升级为电子系统，全程智能监控数据，取代以往的纸质记录方式。
　　使用电子数据系统取代患者手填数值，首先，数据精确度将得到提升;再者，研究团队可以实时获取数据，根据数据质量情况立即生成报告并采取相应的行动，这样就会基本杜绝患者在一段时间后凭记忆补填数据的违规现象。总而言之，采用智能电子系统能显著提升数据质量和准确性。
　　当然，这么做无疑成本大大提高了。可是，中间很多项目管理人员，数据录入分析员，他们的工作就不需要了，养一个人也不便宜，这么算，成本也没高多少。
　　更为重要的是，这种涉及药品的管理项目，成本往往不是衡量项目成功与否的唯一标准。用高成本的人工智能确保了数据的真实和药物的可靠，确保了每个数据可追溯，大大避免了人工管理失误而造成贻误病情、乃至危害生命，这无疑是值得的，因此这种智能管理模式在行业内在近年得到了很大推广。
　　当然，上面三个例子只是众多人工智能取代人力的一部分案例，人工智能替代人的例子也不是在每个行业、每个公司都会实现。飞机自动驾驶早就有了，但是应对复杂天气、地形、起降过程控制还是需要飞行员的经验。根据医学检测化验结果可以给出诊断的机器医生Watson，IBM早就开发了，但离达到&常常去帮助，总是去安慰&的医学伦理还有很大距离。足球场上虽然错误判罚很多，可是人还是裁判，因为大多数人觉得错判本来就是足球的一部分。
　　但毫无疑问，智能代替人工的时代，已经开启了。这不是狼来了，这是比Alpha狗战胜世界围棋冠军还需要让我们认真对待的事情。
　　作为企业，我们要拥抱未来，抱着开放的心态看人工智能并且考虑如何加以利用，分析未来的岗位需求，更合理设置分工。而员工自己，要不断学习，从事更有战略性以及创造性地工作，否则哪天我们就真被替代了。
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