人工智能的兴起对职场意味着什么？

首先，很明显这是提高生产力的巨大机会。高德纳认为，仅今年一年，就有5亿用户将每天使用人工智能节省两个小时，而人工智能的效率提高了50万年！

麦肯锡估计了各种工作任务和部门现在可以使用新技术实现自动化的百分比。在可预测的体力劳动（越来越多地由机器人完成）之后，云服务器租用，最大的机会是在数据收集和数据处理等主流业务任务中。麦肯锡认为，超过60%的这些任务现在可以自动化。

鉴于这些效率，一些人担心对就业的影响是很自然的。好消息是，至少到目前为止，这些技术已经取代了工作，而不是取代了工人，机器学习擅长于取代知识工作中更枯燥和重复的方面，使工人能够将时间花在更有回报和授权的任务上。

机器学习对工人的回报变得简单

一个类比可以帮助说明这一点。还记得小时候，你花了几个月的时间学习除法吗？过了一会儿，让你松了一口气的是，你被允许使用计算器。它非但没有降低你的数学能力，反而让你自由地从事更复杂、更具挑战性的工作。机器学习也同样适用于全球企业的日常工作。

例如，机器学习已被证明成功地自动化了重复的财务任务，如发票和付款的自动匹配，在短短几周内将比率从70%提高到94%，从而大大节省了时间和精力。

机器学习也有助于增强人类的智力。例如，销售人员现在可以收到基于历史模式的更智能的潜在客户列表，算法可以自动提供有关哪些潜在客户最有可能购买的信息，他们最有可能购买的产品，交易可能需要多长时间，最终的结果是，每个销售人员都离组织中最好的人越来越近。

事实上，我们可能正处在知识型员工新的黄金时代的黎明。正如拖拉机的发明增加了体力劳动，使一个农民可以在一小部分时间内耕种许多田地一样，这些新技术也将对知识工人起到同样的作用，使他们能够以我们目前难以想象的方式加倍努力？

但是非知识型员工呢？从时间的黎明起，新技术就受到了怀疑论的欢迎（苏格拉底有一个著名的说法，他担心书籍是个坏主意，因为学生们不再需要使用他们的记忆）。但其结果一直是更富裕的社会。例如，自助建站开发，由于机械化，美国农业工人的数量从1800年的83%增加到今天的不到2%，但很少有人愿意回到那个时代。

显然，一些工人和工作岗位将受到影响。但是我们有理由相信我们不应该太悲观。一般来说，我们非常善于思考自动化将带来的就业机会，但我们更难想象，由于新的机遇，云服务器推荐，将创造新的就业机会。

Gartner的一项研究表明，淘客模板，机器学习将导致2020年以后就业机会的净增长。事实上，这可能更早：另一项研究表明，在今天使用人工智能的公司中，有26%的公司报告工作岗位增加，而只有16%的公司报告说人工智能减少了工作岗位。

有一种倾向认为，创造的新工作岗位将不可避免地只会流向高技能人才——例如，机器学习的使用增加导致需求增加对于数据科学家来说，

但是历史给出了一个更乐观的观点。新技术还使人们能够从事以前没有资格从事的工作。例如，一个世纪前，要在一家杂货店工作，你必须能够快速进行心算，以计算账单金额。收银机的出现意味着商店可以雇佣员工来提高他们的客户服务技能，而不是他们的数学能力。例如，新的企业数字助理让我们比以往任何时候都更快、更容易地获取工作所需的信息（想想《钢铁侠》中的贾维斯如何帮助托尼·斯塔克更快地完成工作）。这将使工人能够用比过去更少的精力和资源做更多的事情。例如，免费云服务器永久使用，纺纱机于1760年传入英国。它使棉花的纺纱、牵伸和加捻过程自动化。但是，成本的降低和对布料的更高要求意味着，工人的数量非但没有减少就业，反而在几十年后从大约8000名技术熟练的工匠激增到30多万名技术不熟练的工人。

最终……

最终，人工智能的兴起将提高只有人类才能完成的任务的溢价。因为重复性的智力任务可以越来越自动化，领导能力、适应性、创造力和关怀等技能将变得相对更加稀缺和重要。

而不是强迫人们把时间和精力花在我们觉得困难但计算机却觉得容易的任务上（如心算），我们将因为做了人类最擅长的事情而得到奖励，人工智能帮助我们变得更加人性化。

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