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机器人取代人类，会造成大规模失业吗
李开复预测人工智能会带来大量失业，很多岗位和职业会逐步消失，还会逐步取代工厂工人、建筑工人、司机、快递及许多其他职业。
对此，携程联合创始人梁建章则认为，机械手还远不如人手灵活，人工智能现在还远远不能取代大多数服务工作；人工智能未必会令贫富差距加大；并且未来与创新有关的工作仍将由人类完成。
你支持谁的观点？反方观点：人工智能一定会代替大量的职业，但不一定会造成大量失业，也不一定加大社会的贫富差距。
首先剖析一下双方的论点。
李开复先生观点有三：1.人工智能发展很快，功能越来越强；2.越来越强的人工智能可以完成人类才能做的工作，代替人类胜任很多工作岗位，造成大量失业；3.国家之间人工智能产业会差距越来越大，因为人工智能将代替的大部分人类工作，发展中国家的“人口红利”也将失去，最终结果将导致人类社会贫富差距加大。
反方观点亦有三：1.人工智能发展的并没有设想的那么快，或许未来30年才能取代人类清洁工等低技术工作；2.有一部分工作是人工智能无法代替的，比如创新性工作；3.历史上大多革命性的技术也带来了巨大的效率提升和社会效益，但是发明或使用技术的公司并没有赚到巨大的利润，因此人工智能不会加大人类社会的贫富差距。
争论的焦点之一在于，人工智能发展有多快，能否代替人类的工作。
人工智能发展非常迅速，并将大量代替人类的工作岗位。
我们对历史总有一个线性的判断，我们一般会以过去3~5年的科技发展趋势来判断未来5~10年科技会怎样发展。
实际上，正如刘慈欣在《三体》中说的那样，人类社会的科技是呈现出指数式发展的趋势，沿用线性的思维判断的话我们对未来的预期会发生偏差。
科技的发展一定是加速式的。
虽然历史上人工智因为人们过高的预期而两次陷入低谷（主要是莫拉维克悖论），人工智能在过去的几年间已经得到了爆炸式的发展，今日的信息技术、理论、硬件水平也已经今非昔比，而且都有着良好的发展预期，人工智能在未来只会越来越快。
人工智能、全自动化在某领域取代人类的工作是无法避免的，并且来的时间显然会比梁建章先生预计的快。
实际上，这样的取代已经发生了，而有意思的是，并不是一些低技术的的岗位最先被取代，而是一些传统被认为技术含量较高的岗位。
比如在金融领域，传统金融分析师的岗位就显得很危险。
全球最大资管公司之一贝莱德，在今年3月宣布裁员包括7名投资经理在内的100名主动型基金部门员工，涉及变动的300亿美元资产中，有近60亿美元将由量化基金接管。
据Opimas的分析，贝莱德采用人工智能取代传统人工的战略，将给公司的总体运营成本带来28%的下降空间。
又比如在HR领域。
全球最大的对冲基金之一桥水基金，其创始人Ray Dalio在去年12月曾公开宣布，桥水基金正在研发人工智能系统来介入员工的日常工作管理。
这个系统将以员工的日常工作数据为基础，自动向员工分配任务并进行协作和指引，也会参与人力资源方面的工作。
说人工智能不能取代创新性工作？未免也有些小看了人工智能。
音乐领域，索尼巴黎计算机科学实验室研究人员盖坦·哈杰里斯(Gaetan Hadjeres)与弗朗索瓦·帕切特(Francois Pachet)编写的“DeepBach”(深度巴赫)的神经网络，通过学习了352部巴赫的作品之后几乎可以能创造出以假乱真的巴赫曲目。
编剧领域，一个人工智能程序名为“Benjamin”，通过学习了大量剧本后，创造出了一个9分钟短片。
“Benjamin”目前没法做到像人类写的剧本那样逻辑通顺，刚出来的稿子还是有很多让人啼笑皆非的地方，不过整体而言，人工智能创作的具备还是很具有意义的。
同时，让人惊讶的是，Benjamin还根据剧本的情节，创作了相应的背景音乐。
以此看来，人工智能显然是有能力和潜力取代人类现有的各类工作的，梁建章先生说的30年，显然是非常保守的判断。
至于会不会造成大量失业，或者加大人类社会贫富差距，那可就未必了。
李开复和梁建章先生都没有提到的一点是，关于人工智能我们应该如何理解。
如果我们将人工智能定义为一种更高效的生产工具（至少弱人工智能ANI和泛用人工智能AGI可以这么定义，超人工智能ASI或许还很久远在此我们暂时不讨论），那么看待这个问题我们就有更清晰的思路。
人类社会发展的历程是一个先进生产力取代落后生产力的过程，人工智能会取代很多人类传统的工作岗位，这点毋庸置疑，但会否造成大量失业这就存疑了。
猎豹全球智库（Cheetah Lab）在此基础上展开不负责任的预测。
首先，工具或许会取代工具，但是工具并不能完全取代人。
举个不恰当的例子，就像机器会代替耕牛，但是驾驶机器和牵耕牛的，同样都是人。
在此看来，在人工智能社会，更多的情况下一个岗位更多的应该是“人工+智能”的模式，即AI辅助人类完成工作。
如我们之前说到的金融行业，人工智能可以帮助人类进行量化分析和计算，但最后的决策依旧是由人类决定的。
其次，每种生产力之下都会有不同的经济模式，新的经济模式下会有新的工作岗位的产生。
比如工业革命后，机器代替大量农耕人口，产生了新的经济模式。
新的经济模式代替农耕经济，虽然不需要像农耕经济那样大量的农业人口，但新的经济模式同时产生了大量的新的工作需求。
人工智能的广泛运用将大大提升人类社会的生产力，某些岗位被替代，但人工智能社会下也会产生新的需求，诞生新的工作岗位。
人工智能工带来的怎样巨大的生产力突变，在人类历史上是没有发生过的。
但结合以上两点，我们认为大量失业就显得未必了，至少大部分人还是有工作的（笑）。
至于贫富差距是否会被拉大，这也是是存疑的。
在这点上，猎豹全球智库更同意梁建章先生的观点。
人工智能带来的生产力变革，也将促使人类社会的平均福利水平得到提升，人工智能带来的经济繁荣和教育智能化可以反而可以决贫富差距的问题。
目前人工智能在诸多方面已经有突破性进展，但仍然面临着算法、硬件、运算能力等方面的制约。
比如运算能力方面，让人工智能变得和人类一样聪明，至少要让人工智能具备和人类大脑相似的运算能力。
用来描述运算能力的单位叫作cps（calculations per second，每秒计算次数），要计算人脑的cps只要了解人脑中所有结构的最高cps，然后加起来就行了。
谷歌的技术总监Kurzweil曾经做过一个估算，其结论是人脑的cps是10^16，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了，天河每秒能进行3.4×10^16。
当然，天河二号占地720平方米，耗电2400万瓦，耗费了3.9亿美元建造。
广泛应用就不提了，即使是大部分商业或者工业运用也是很贵的。
PPS：文中我们说到了两种层级人工智能，弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)、强人工智能或泛用人工智能Artificial General Intelligence (AGI)。
实际更上一层的话还有一种叫超人工智能Artificial Superintelligence (ASI) ，牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。
”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。
超人工智能可能是神，帮助人类实现从智人到神人的飞越；也有可能是人类文明毁灭者。
至于超人工智能如何理解，大概就是这样吧。
包括前段时间行业大佬马云曾表示过自己的看法：马云的观点不在于寻求一种中庸的方法，探索能让人类和机器人找到一个恰当的方式工作生存。
而是提出一种新的概念——机器人的使命，应该是帮助人类做那些人类做不了的事情，而不是代替人类。
部分信息机器人家上看到的，望采纳，谢谢
你认为人工智能能取代人类的工作吗？
我认为人工智能能取代人类的工作，但不能完全取代。
最可能被人工智能取代的工作有建筑工人、快递员、司机、电话客服、清洁工等等一些需要花费较多劳动力且重复、危险、辛苦的流水线工作，人工智能通过取代人类这一类工作，以此来提高工作的效率。
其次，我觉得不能被人工智能取代的工作有教师、程序员、心理咨询师、律师、演员等这些工作，在这些工作面前，人工智能只能辅助这些工作的进行，在这些工作中发挥重要的作用。
教师的职责就是教书育人，人工智能则不能做到这一点，因为人工智能没有人类的意识，只是一个人写入的固定程序，而早在孔子就说过因材施教，学生的行为习惯和素质教养的形成都要通过老师自身潜移默化的进行影响和培养，而人工智能做不到这一点。
程序员就是人工智能的创造者，人工智能能正常运行都与程序员息息相关，人工智能的去留都与程序员的一个决定影响，因此，人工智能不可能取代程序员。
我们都知道机器人是没有情感的，对于心理咨询师这种拥有思想灵魂的工作，机器人无法理解人们的情绪，就算他可以学会如何处理有关心理的问题，但是她的程序化流程则会更加激怒客户的情绪。
律师是一个关乎人情世故的职业，基于社会公平公正的点上，是不能普通被机器人一些代码和计算来去衡量的，其次，在法庭上任何案子都是有反转的，人工智能压根无法触及这个领域。
演员是一个极其需要情感的工作，而人工智能只是重复的程序来驱使，其次，如果一个节目上的所有演员都是机器人，就压根唤起不了人们心里的共鸣，也无法打动观众。
我只想说，人工智能时代，机器人的存在，人类就业竞争压力越来越大，只有起点没有终点，我们要想不被人工智能取代就应该不断地发散自身的创造性思维，合理的选择不会被取代的职业。
不出20年，人工智能将彻底颠覆现在？
人类学家将远古时期的人称之为“智人”，以和“猿人”区分开。
而近年来，“智人”更多地用来表示人工智能时代人与AI（Artificial Intelligence）结合之后的新物种。
能制造并使用工具是人类与动物的根本区别。
新智人的生活方式是科技发展到一定阶段，对人类本身加速进化的一种需求。
从进化论的角度而言，物竞天择、适者生存，大自然环境的改变在推动我们的不断进化。
如今，人类的进化除了自然环境的衍变之外，人类自己营造的环境同样推动着自身的进化。
其中，对我们影响最大的或许是来自于人工智能与人的结合。
人工智能会改变什么？
1、当人类社会进入知识和信息大爆炸时代，创造信息的成本在降低，对信息做存储、筛选、判断等相关处理的成本却变高。
人工智能基于机器运算后的深度学习，在深度互联网时代帮助我们做海量无效信息的筛选和有用信息的重组，从而给人们提供更加高效的决策建议和更加智慧化的行为指引，这是人工智能发展的一个基本趋势。
2、懒人经济会成为人工智能首先赋予我们的最大福利。
人类的生产力已经获得了极大的解放，无数的机械手臂和机器人取代了生产流水线的工人，可这种解放更多的是在工厂层面实现，在我们的生活中，还有很多进一步使用人工智能手段和方法来获取红利的空间，这与整个社会的老龄化程度、科技发展水平、人员运用水平息息相关。
未来，人工智能可以进一步解放生产力、提升生产效率，从工厂层面的替代到全面无缝的接入到生活当中，为我们带来更多的便利。
3、国家安全、军事驱动与生存环境的共同挑战使得智能要求越来越高。
人类在不断尝试探索着太空，也在持续的开发着海洋。
面对复杂的生存环境，单打独斗的机器或人类都显得势单力薄，机器与人的结合是探索新的地理环境和未知区域的必然选择。
没有任何一个宇航员可以在没有智能设备的支持下踏足太空，机器与人的结合是一个方向，这是人类新的探索追求带来的新的生存环境对我们进化能力的倒逼。
此外，国家与国家之间的竞争、军事竞赛、地缘政治的不确定性也让军队在信息化时代的作战难度大大提升，单纯的体力和武力已经不足以决定战争的胜败，高度智能化与人的结合，将成为新型部队和国家武装的主导业态，它会带来更强的生存和适应能力，更强的竞争和攻击能力，这也是推动社会发展的力量之一。
4、人工智能会改变我们的社会阶层。
科技无国界，技术最终推动和改变的是全社会和全人类的共享式红利。
从人文角度来说，高度智能化首先弥补的是生命的残缺，精神的贫乏，天赋的差异，机会的不均。
记忆力超强和记忆水平一般的两个人本应处于不同的起点，但人工智能地介入，则可能会让二人处于势均力敌的水平。
原本天赋的差距、地域的远近等先天差距对人的影响通过人工智能的支持和帮助，渐显微小。
它渐渐改变过去的阶层避障，也或许会产生新的社会阶层。
5、人工智能的崛起和发展会对一些社会伦理发生比较大的冲击。最典型的是三个层面：
一，即所谓的机器人统治世界，人被机器所奴役的问题。
实际上，我个人认为人与机器融合后的“新物种”，会成为下一个时代的霸主。
既不是机器奴役人，也不是人去控制机器，而是机器与人类的充分结合。
当然，这对社会伦理、对宗教的影响必定会极其深刻。
二，能否实现理论上的长生不老？ 人从出生以来的所闻所见都是信息，包括对每一件事情的处理方式、情绪、回忆也都是信息，如若这一切在未来被人工智能记录、存储、模拟，再加上生物技术的突破和创新。
那么，人类是否可以抛去肉身，活在网络，实现理论上的“永生”或者所谓的“灵魂不死”？ 而由此对整个人类社会的管理产生地冲击将难以想象。
三，政治层面和国家民族层面。
“智人”时代，人种差异、国度差异，地缘政治将发生极大的改变，也许目前所有的大国领袖们都尚未做好准备，站在70亿人口的角度，作为一个全球的领袖该去怎么做。
当地球通过万物互联、人工智能变成“地球村”，国家的治理难度、监管难度以及国与国之间的摩擦与融合都会变的更加不可捉摸。
单纯的民族利益、国家利益在高度智能化的时代，会否被全球化利益逐渐取缔？在过去的人类历史进程中这也许很难做到，可在高度智能化的全球社会环境下，一切皆有可能。
如若成真，对现有的社会政治形态，国家民族形态，宗教和意识形态，城市和农村发展形态，乃至于每个人的生活方式、家庭关系都会产生裂变式影响。
智能投顾是新的“一只手”
人工智能对经济的冲击来的较早，来的较快，且反应很明显。
关于计划经济和市场经济孰优孰劣，我们已经争论了太多。
而大数据时代可能会产生一种大数据经济、天网经济又或者科技经济。
人们可能会在市场与计划之间找到新的“一只手”，它会比政府更精准，又会像市场一样很灵活，它会极大降低经济交易过程中不必要的损耗，这种智能的决策和风控评判会更受欢迎。
在经济生活中，人工智能带给我们最主要的价值是复杂的市场情报筛选收集与分析模型。
当人工智能打败“石佛”李世石这样的世界围棋冠军之时，其实已经向我们验证了，在一个边界可定的领域中，基于大数据和深度学习，人工智能已经可以打败人类。
同理可推，很多经济形态也是有相对边界的，某种程度来说，有深度学习能力的高级人工智能，理论上也完全具备成为数据经济时代最佳投资人、最佳管理者和最佳决策顾问的条件。
当然，做到这一切的前提，是很多情报和信息可以数字化和量化，或者基于一些数字做反向推论和研究。
这意味着人工智能暂时对那些需要灵感和创意、面对面沟通、基于人与人的信赖，即那些无边界的，非公众化的信息，似乎不如特殊人才在一线的判断更精准。
然而，这些蛛丝马迹所引发的蝴蝶效应，以及经济市场上衍生出的数据，将必然成为智能投顾的重要支撑。
在全球的信用数据一体化、区块链的更可信数据基础设施逐步完善、全球数据共享共融大背景环境下，我们有理由相信，人工智能对经济的影响会远超出预期。
就这个层面而言，华尔街的精英们同样背负压力，作为全球最顶级的精英，也许他们最大的敌人和竞争对手并非来自于其他行业的俊杰，而是人工智能。
越来越多的银行会选择裁员，越来越多的投资机构会发现盯着屏幕的分析师，无论如何努力也追赶不上无时无刻不在运算、不在分析、不在创造价值的智能投顾（Robo-Advisor）平台。
当然，客户并非是需要永远冷静客观的决策数据，他们也希望能够与优秀的理财顾问有情感上的互动以及构建投资人关系，生活有时候更大于生意的道理就在于此。
这种需求会让部分精英的金融机构从业者，将他们的情商和人际交往能力发挥到极致，再结合他们卓越的人工智能投顾平台，即可化身绝佳理财顾问。
当这一天来临，很多传统的投资理财机构将会悔之晚矣，他们会很快被以智能投顾平台为支持、拥有个人理财经济人牌照且更加灵活的自主创业的个体所取代。
平台加个人的时代，也可谓是大投行们合久必分的新起点。
纵观今天的金融机构，很多还沉浸在内幕交易、高度私密、信息壁垒所带来的产业暴利的狂欢中，沾沾自喜于机会性成功。
君不见，越来越多追求战略性成功的企业，通过布局大数据和人工智能，已经开始挖掘富矿时代结束后，对贫矿资源的深度开发能力。
他们充分利用大数据模型为普惠金融打开出路。
越来越完善的大数据对风控、贷后管理及资金的安全保障提供了极大的支持，而黑名单的机构联网、信用处罚，也让背信成本越来越高。
金融的核心首先是风险控制，在风险控制的层面上更完善的数据，更无处可逃的天网是对其的完善。
其次是选择。
即我们需要找到合适的投资人与合适投资的对象。
而选择与寻找正是大数据与人工智能所擅长的，相对于传统投资人依靠圈层转介的手段和方法，人工智能更加丰富的维度的筛选，会带来更好的标的和投资方案。
第三，做好投后的服务和支持。
在贷后管理和投后管理中要为我们的服务客户提供打扰少、又无处不在的贴身化服务，更加需要借助于智能投顾，这也是我们高度看好智能投顾的方向和空间的缘故。
当下智能投顾的机会与乱象
每当一个新概念兴起的时候，尤其是在中国，伴随而来的，还有各种包装和虚假吹捧，打着各种幌子招摇撞骗的更是不在少数。
智能投顾如今较多的运用领域，如股票市场，各种炒股软件层出不穷，借助于这些炒股软件的数据分析与挖掘，为投资人的决策把脉定心，对一些短线运作的操盘手是非常重要的。
但，从更长周期的角度来看，就债券市场的投资评估而言，大数据的运用和挖掘，对企业的一些借贷与风控模型以及个人的风控模型在普惠金融中会更加充分。
智能投顾的乱象则主要是乱在三方面：
第一，在启蒙阶段存在着很多试错成本和不确定性。
部分公司打着智能投顾的概念却缺少优质的数据积累。
目前的数据分析更多还停留在本身就持有数据的巨无霸平台的手中，因此，人工智能对那些持有数据较多的大平台，给予了极大的先发优势，这种先发优势在巨无霸本身的垄断环境下，包括在国家相应政策法规尚不健全完善的情况下，极有可能在运用和服务的过程中，给个人及企业带来不知情的侵权和伤害，其背后是信息安全与信息共享之间的矛盾。
这也是对如今我们国家信息安全管理乃至全世界的人工智能的风险博弈背后的挑战和压力。
第二，打着幌子说故事圈钱。
某些公司借助一些数据对接的内容就号称自己拥有很强的风控和数据分析能力。
原本专业的智能投顾平台是今天打掉投资行业浮躁心态的利器，无奈却在崛起前期被人当做棋子，制造更多的浮躁。
第三，智能投顾的发展必然会推动整个金融服务行业的技术进步与创新，效率提升之后，原有的岗位就会需要调整和改变，甚至需要裁员，也必然将冲击传统金融行业的管理和运营模式。
新兴的金融机构在这个时代会快速崛起，与传统金融机构之间的竞争以及破坏性的创新，必然会上演一场精彩的大戏。
某个层面而言，人工智能时代是全社会的再一次集体进化与升级，它必然会推动行业的进步、社会的进步乃至于人本身的进化。
富矿越来越少，贫矿越来越多。
人工智能支撑的投顾平台和消费服务平台的根本目的是将金融的普惠性通过人工智能的手段让千家万户获益。
“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，人工智能时代的金融服务从为少数精英服务到走向为大众服务，从局部风险判断走向整体大数据风控。
当时代的浪潮汹涌而来，曾经的重重壁垒都将挡不住互联网+、挡不住人工智能时代对他们发起的冲击。
瞬息万变的时代，人们希望借由人工智能找寻其中最关键的确定因素，殊不知人工智能已经成为时代中最大的不确定性。
而未知的，才是精彩的。
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