论人工智能时代公共部门的政务秘书面临的挑战（下）
（二）政务秘书提高在人工智能时代的创新能力
人工智能时代，智能机器人是人类的好帮手，而创新思维是人类区别于智能机器人的一个特质，也是推动人类社会发展的动力源泉。创新能力，简单来说主要是指提出与常规思路不同的、独特新颖的、能产生有益效果的见解的能力。兴趣爱好是创新的动力，思维变通是提高创新能力的核心要素。政务秘书要提高创新能力，需要注意以下两个方面。一是要主动探究。政务秘书要善于总结前人的经验和教训，并敢于尝试，敢于实践，坚持从实践中来到实践中去。二是要培养创新思维能力，能从不同的角度思考问题，要开阔眼界、开放思维，培养独立思考和独立判断的能力。政务秘书提高创新能力是为更好地辅助领导工作打下坚实的基础，有利于领导管理工作的展开。政务秘书要立足于实践，多进行创新能力的训练。
（三）政务秘书提高在人工智能时代解决问题的能力
政务秘书的主要职责是辅助领导工作，解决问题的能力反映了政务秘书的综合素质。人工智能时代，政务秘书要提高解决问题的能力，需要做到以下几点。一要提高发现问题的能力。政务秘书要善于观察，深入群众，深入基层，做好调研工作，及时了解各方面信息，对存在的问题提出新的见解。二要提高分析问题的能力。政务秘书要善于运用已经积累的经验和相关专业知识，系统分析、比较事物的各个方面和特征，认识事物的本质，抓住主要矛盾。三要提高辅助决策的能力。政务秘书在加强自身专业知识学习的基础上，要博闻强识，学习相关知识，提高判断能力和认知能力，从而更好地为领导出谋划策，做好辅助决策工作。四要提高执行力。政务秘书要提高逻辑思维能力、协调能力、沟通能力，提高危机应对能力，既要有大局意识，又要做好本职工作。政务秘书提高解决问题的能力有助于应对各种突发事件，缓解各种危机，有利于完成领导交代的事务，从而更好地完成本职工作。
因此，政务秘书既要熟悉秘书理论，又要掌握人工智能技术，还要完成人工智能技术不能替代的管理工作。人工智能技术模拟人类思维方式的特点，可以帮助政务秘书完成基础性事务工作，提高工作效率，帮助领导提高决策的科学性、准确性。政务秘书可以通过使用智能化产品，提升政务信息资源的利用效率，减少重复投资，合理分配公共资源。人工智能时代，政务秘书要适应时代的快速发展，接纳新事物、新技术；要善于观察、独立思考，提高创新能力和解决问题的能力，灵活应对各种突发事件；要不断学习，充实自我，提高道德素养，培养综合能力。
四、总结
科技是一把双刃剑，在给人们的生产生活带来便利的同时，也对专职人员的专业处理能力提出了挑战。“人工智能+”带领公共管理走进智能化时代，使传统工作方式得到改变，使公共部门工作体系化、规模化，从而为民众提供更好的公共服务。因此在未来的工作中，政务秘书要及时抛弃固步自封的理念和守旧思想，不要安于现状，要以敏锐的观察力、自主学习的行动力、高效的执行力去掌握新的智能化技术，总结工作方法，学习新知识，积极提升自我。这也对高校秘书人才的培养提出了新要求，其培养目标要从传统事务型秘书向人工智能时代的政务型秘书转变。对政务秘书的培养应注重对人工智能技术的学习以及对智能化产品的了解和使用，培养及提高适应能力、问题解决能力、创新能力。在智慧型社会中，政务秘书需要具有较高的综合能力，处理事务要灵活应变，如此才能辅助领导做好工作。（本文注释及参考文献略）
注：本文来源为《秘书》杂志及微信号“mishuzazhi”，任何媒介转载均须注明来源。在公众号页面回复关键词“最新热文”，即可查阅公文写作、制发等秘书工作相关文章。返回搜狐，查看更多
人工智能的伦理问题
此乃2020年厦门大学研究生小学期工程伦理的结题作业，作者王某某，老师看到了不要认为我是抄袭的哈。这是原创。。时间2020-7-19保存。2019级同学看到了不要引用我的观点哈！！
人工智能的伦理问题a_rose_for_tang2300000000@xmu.edu.cn（厦门大学信息学院，福建厦门361005）
1.引言帕斯卡曾说过：人是一根能思想的苇草。人类的聪明之处，在于其对世界万物，生存的、死去的、可知的、不可知的东西，都能够在头脑里想象到存在的模样，或者说，想象到其可能存在的模样，这是人类的聪慧的体现。自700万年前古猿转变为人类始祖，之后建立了部落国家，在满足了基本的生存需求之后，大众便开始构建一种规范，道德和法律便是两把利器。当一个人作了恶，法律便会制裁他，当一个人想要作恶，道德便会谴责他，伦理概念就交织在这两者之间，伦理在中国的本意是人伦道德之理，指人与人相处的各种道德准则。现代科技的发展，使得伦理不仅限于人与人的交往，当前出现了网络伦理，医学伦理，生物伦理等新的概念，当然了还有机器人伦理学的研究。身系于社会关系的人，都遭受了伦理规则的桎梏。可是，当人类把自己的聪明经验赋予给了机器，用一串串01字符来决定机器对现实发生的事情的反应，人类看上去就不再是宇宙万物下的唯一智慧的个体了，现在，那些有着机械臂，判断循环语句的硬软结合体，逐渐浮现并影响人们的生活。与此同时，那些在人工智能领域产生的伦理问题有哪些，以及适用于人类的伦理规则，是否还适用在这些新出现的“人类“身上，是一个又一个亟需讨论的问题。
2.人工智能的伦理问题初探：人工智能的蓬勃发展不可避免地带来了许多伦理问题，像是自动驾驶汽车产生交通事故的问责问题，医学机器带来的医疗事故归责，等等由人工智能带来的生产生活上的损害。这些是具体的问题体现，就我而言，将人工智能的伦理问题暂时归结为以下的三个方面。
2.1身份模糊人的身份定位是由其社会关系决定的，就一位女性来说，她在家庭之中可以兼任母亲，女儿，姑姑，阿姨等角色，在工作中她可以担当经理，师傅，同事等角色，在普通的马路上她可以作为路人甲，追星族一员等身份。这在人工智能的发展后，如何给那些人工智能安排好合适的身份标签，将会是伦理困境之一。对待一个自动驾驶的软件，人们对待它无法像对待现实世界中，自己在劳务市场招聘来的司机一样，现实中的司机有血有肉，有的脾气暴躁一些，会骂骂咧咧，有的还会在车内吸烟，需要别人禁止。长年累月的相伴下，可能雇主还会和司机称兄道弟，但是和软件不会，软件只会自动开门，自动驾驶，如果需要可以加一些幽默程序，来讲些趣事，但是它们不会被生活上的柴米油盐琐事困扰，它们虽然可以说出来这些麻烦事，但是还是无法被人所认同，可是它对人们的悉心照顾又不亚于那些现实的司机，不能简单地看待它们作为一个可以随用随装的软件程序。再比如说，未来的医生被人工智能所取代，每一位病人被一位专属医生所救治，病人本该向医生护士道谢，但是此刻的他们是医生机器人和护士机器人，病人所要道谢的对象应该是机器人还是软件设计者，还是医院的软件管理人员？同时，智能家居里面的管家系统，替代了类似电视剧里面传统大宅门内的老管家，新的管家们更加无微不至地照顾学生的起居饮食，但是无法定位它们的独特身份，它们的所有记忆可以被当作日志保存下来，即使遭到了破坏也可以及时恢复，它们无法像那些管家们一样，融入所服务的家庭，然后成为其中一员。这些例子只是说明，当前来看，人们还是无法定位这些智能体是作为一款随用随弃的工具，还是将成为一个可以寄托情感的“类人“体。
2.2工作取代工作是社会分工中每个劳动者体现社会价值和自我价值的角色定位。人类从原始部落开始就有了工作的划分，有的人作为观察员，勘探哪里有野兽、有果实，有的人作为捕猎者，张弓搭箭，诱敌捕猎。在当前的社会下，工作对人类的重要程度依旧是不言而喻的，人们从工作中获得生存资料，获得自我实现。而当人工智能发展到一定的程度，许多工作将要被取代，李彦宏的想法是：让AI存在的价值是教人学习、让人成长，而非超越人、替代人。想法很美好，当前的发展趋势却不允许人们活在自己的美梦中，第一次工业革命极大提高了生产力，将人类的双手从纺纱机上释放出来，这是它的优点，可是由此失业的人很多。毋庸置疑的是，未来那些工作枯燥，重复简单的工作将会被那些机器人取代，这一批下岗工人本来就是社会上的弱势群体，那么，他们的生活保障由谁负责，或者说，他们莫名地被下岗了，这本来可能就不符合伦理规范。换个方面来说，这对那些需要提高生产效率的企业家，以及提高生活舒适度的消费者来说又有些不公正，他们所追求的是利益最大化，生活满意程度最高，在现有的科技水平之下，不让他们使用这些科技又不符合他们的利益需求，这就导致了那些人工智能的分工困境，哪些工作能做，哪些工作不能被取代陷入两难。有的人建议说：只让人工智能取代那些具有高危险性的工作，这也产生了不公，这些人虽然只是社会的小部分，但是他们的利益却被影响了，生命的利益得到了保证，生存的利益却可能遭到了侵犯。总的来说，人工智能只是试图取代工作，而不是创造工作，这就是矛盾的本质原因。调和那些本来可以选择工作或者不工作的人，以及想要提高生活质量的人，成为了伦理困境之一。
2.3赏罚制度当前社会对违反社会伦理规则的人有特定的惩罚规则，或是罚款或是判刑。奖赏也有一定的规则，好人好事，见义勇为等，赏钱赏物。这些规定一定程度上维持了社会的稳定，不过对于人工智能，这些赏罚制度是否仍旧适用，又是难题之一。简单地思索一下，人工智能的惩罚方法是无法像对待人类一样，轻则监禁，重则枪毙，对那些智能程序的赏罚，没有合适的实施方法，如果以人类的体验标准来看，程序体会不到痛苦的感觉，也享受不到被赞美的快乐，这就使对它们的惩罚只单单变成一种触发条件，在必要的时候不得不触发，没有了相应的作用。另一个方面，惩罚那些犯错的人工智能是公平的吗？他们的产生过程并非自愿，人类可以控制自己的思想欲望，他们不可以，他们按照规则一步一步地执行程序，做的或对或错，都是身不由己，可是惩罚那些制作者也不完全合理，他们本意也并非作恶。总而言之，如何规范人工智能的行为，制定合适的赏罚方案，也是伦理问题之一。
3.如何应对对应的方法有如下几条。
3.1新的伦理规范无以规矩，不成方圆。首先要建立人工智能的法律规范，人工智能技术的研发和应用正在蓬勃发展，与此同时，人工智能伦理方面的法律规范却相对空白，这一问题是首要的，有了法律依据，主观判断的错误就会减少很多。各国应该相互交流，积极促进通过一部具有最高效力的国际通用法则，保证人工智能伦理问题不会在个别地域“生根发芽”，进而造成世界范围的伦理问题。
3.2研发者的道德责任感增强主体分大小，国家社会只是大局，具体实施还是取决于研发个体，因此，规避人工智能伦理困境的一个重要方面就是加强科学家的道德建设，培养其道德责任感。在科学技术范围里，科研人员比人工智能机器更需要接受伦理规范的约束，因为科研人员决定着未来能否制造出对人类有益的机器人并且不会被滥用对人类造成危害。
3.3多渠道监督在以政府监督为主体的监管方式下，辅以民众的监督。政府应充分利用权利对人工智能生产者和研发者进行准入认证，要求其公开人工智能产品的安全信息，例如从设计源代码、学习训练数据、专业机构的检测报告等。对于民众，应当根据不同领域的特点，赋予人们监督决策权，限制人工智能的自主程度和智能水平。
4.总结人类的智慧若是真的能够完全传递给人工智能的话，那么伦理问题的解决倒是可以简单不少，可以直接采取社会已有的伦理规则，但是前提要确定这些人工智能是隶属于人类的范畴还是机器的范畴，这个前提的结果要在真正的人工智能出现的时候就要立刻决定下来的，不然就会绵绵无期地陷入新的伦理辩论。人工智能伦理问题的解决也许像人类社会上的许多伦理问题一样，或许本来就没有答案，只能在未来的生活中一一实践，然后调错探索。
365行被人工智能替代的概率是多少英国BBC给出了一份量化的分析供你参考！
人工智能，不再是科幻小说，不再是阅读理解，不再是新闻标题，不再是以太网中跃动的字节和CPU中孱弱的灵魂，而是实实在在的宿命。《人工智能时代的未来职业报告》中指出，技术革新的浪潮首先将会波及的是一批符合“五秒钟准则”的劳动者。“五秒钟准则”指的是，一项工作如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。也就是说，这些职业通常是低技能，可以“熟能生巧”的职业。
人类会被机器人取代吗？难说。在这个时代，做什么工作最有可能被机器人淘汰？干什么最不容易被淘汰？BBC基于剑桥大学研究者MichaelOsborne和CarlFrey的数据体系分析了365种职业在未来的“被淘汰概率”。虽说他们分析的仅仅是这些职业在英国的前景，所基于的也不过是本土的数据。但从这些概率中，可以得出两个基本的结论：
如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，你被机器人取代的可能性非常小：
社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；
同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；
创意和审美。
如果你的工作符合以下特征，那么，你被机器人取代的可能性非常大：
无需天赋，经由训练即可掌握的技能；
大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；
工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。
以下是部分具体职业的前景展望，谨供读者参考。
1、电话推销员——被取代概率99%
在BBC所统计的三百多个职业里，“电话推销员”被机器人取代的几率为最大，接近百分之百。
即使没有机器人的出现，这样一个单调、重复、恼人，又毫无效率可言的工种也是迟早要消亡的。
2、打字员——被取代概率98.5%
在电脑尚未普及的年代，打字员曾经也是一份很不错的工作。
而今，凭借“打字”这一技能尚能存活的唯一职业也就是速记员了；但可以想见的是，等到语音识别技术普及的那一天，速记员也没有存在的必要了。
3、会计——被取代概率97.6%
与技能基础，且日薄西山的电话推销、打字不同，会计这样一份要求不算低，职业前景也被社会主流看好的职业竟有高达97.6%的几率被机器人取代，着实令人意外。
但细究来说，会计工作的本质便是信息搜集和整理工作，内部存在着严格的逻辑要求，天生就要求100%准确，从结果上来看，机器智能操作的优势的确明显。
而事实上，全球四大会计师事务所中的德勤、普华永道和安永都已相继推出了财务智能机器人方案，给业内造成了不小的震动。
4、保险业务员——被取代概率97%
另一个已经开始走向人工智能化的行业是保险业。包括平安保险、泰康在线、太平洋保险、弘康人寿、安邦人寿、富德生命等在内的多家险企已将智能科技引入到公司业务上，目前主要应用于售后领域。
但业内预测，不久的将来，人工智能将替代销售人员，成为个人保险智能管家。
值得一提的是，日本富国生命保险曾用IBM的人工智能平台WatsonExplorer取代了原有的34名人类员工，以执行保险索赔类分析工作。这34名人类保险业务员就此成为了“机器人抢我的饭碗”大军的一代先驱。
5、银行职员——被取代概率96.8%
除了单调、重复，“低效率”也是造成某些职业被自动化取代的一大因素，比方说银行职员。
其实现代人挺习惯排队的，排地铁排挂号排奶茶排鲍师傅都不在话下，即便如此，在银行办业务时排的漫漫长队还是足以击溃一个文明人的忍耐底线。
虽说当下市面上出现的所谓“银行机器人”在实际功能上依然以卖萌为主，但在切实的需求面前，银行职员被机器人取代的确是可以被预见的事情。
四川某银行的“网红机器人”
6、政府职员——被取代概率96.8%
BBC的研究人员在这里所指的是政府底层职能机构的职员。
如果你看过类似《是！首相》之类的英国情景喜剧，便会知道，在这个国家，冗余且无能的行政人员一贯是民众的槽点和笑料。
在该国的一项调查中，有1／4的受访者认为，相比人类，机器人有更好的从政能力；66%的人认为，至2037年，就会有机器人在政府任职；16%的人认为，在未来的一至两年中，就会出现机器人担任政府官员的现象。
7、接线员——被取代概率96.5%
早在十几年前，微软便开发出了具有总机接线员功能的智能语音系统；而近些年来，随着人工智能的发展，人类接线员的绝大部分工作基本都可以被自动完成。
8、前台——被取代概率95.6%
机器人前台这两年已经多次登上了新闻标题，话题度最高的是由日本软银公司开发的Pepper。目前，日本以及欧美多国都已经有医院、银行、电器店之类的机构购买了Pepper，作为前台接待人员使用。
Pepper机器人
9、客服——被取代概率91%
Siri诞生了这么多年，人工智能取代人工客服在技术上早已能够实现，剩下的就是普及化的问题。
近两年，这类人工智能客服平台也逐渐成为了互联网行业热门的创业项目，其中某些产品的回答准确率据说已经能达到97%。
10、人事——被取代概率89.7%
在未来，不单单是员工本身，就连负责招募员工、解雇员工的HR也有可能会被机器人取代。
通过机器学习、自然语言处理、聊天机器人等人工智能技术，机械HR能完成很多人力资源管理者所要求的基本技能。
之前由北美著名猎头公司SourceCon举办的一年一度的行业竞赛中，一个名为“Brilent”的机器只用3.2秒便筛选出合适的候选人。除此以外，国内厂商开发的一种名为“iHR人力机器人”的一站式自助办公服务也获得了大量媒体曝光，其最基础的功能是开具各类证明文件自助打印，如在/离职证明、收入证明、公积金证明等。
11、保安——被取代概率89.3%
关于人工智能，最令人无法解释的一条新闻诞生于2017年，美国乔治城华盛顿港开发区的一台保安机器人“溺水自杀”了。
此事的官方解释为机器人系统故障，但它在社交网络上依然激起了大量恐慌情绪。
这名“自杀”的保安机器人是由硅谷公司Knightscope研发的K5机器人，拥有GPS、激光扫描和热感应等多项功能，并备有监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统，自问世以来，在美国的大型商区中很受欢迎。
12、房地产经纪人——被取代概率86%
现阶段，无论是房屋买卖还是租赁，都离不开房地产经纪人，也就是我们常说的售楼小哥的牵线搭桥，他们也借此收取佣金。
但美国的一些房地产机构近些年开始尝试使用机器人、大数据和人工智能算法完成交易。
随着人工智能在这一领域的技术逐渐完善，一旦这种模式被行业主流接受，人们又发现绕开中介可以省去大笔佣金，这一职业的前景便岌岌可危了。
13、工人，以及瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠等第一、第二产业工作——被取代概率80%-60%
绝大多数来自第一产业和第二产业的工作都被BBC的研究人员列为了高危职业，而这些也是很多人在提到“机器人威胁论”时最先想到的威胁。
事实上，从第一次工业革命开始，机械大生产对底层工人生计的威胁便已是经久不衰的话题。
19世纪下半叶的英国，纺织工人群体内还多次爆发了对抗工业革命的暴动，他们砸毁织布机，以宣泄失去工作的怒意，史称“卢德主义运动”。
台湾曾爆发了一次现代版本的“卢德运动”。当年，“高速公路局”计划在年底用ETC自动收费系统，全面取代近1000名高速公路收费员的工作，激发了收费员群体的抗议。
其过程中，竹田收费站一位40岁的员工在自己的车中烧炭自杀。
14、厨师——被取代概率73.4%
基本可以肯定的是，BBC将“厨师”的危机概率预测为73.4%，八成不包括中餐厨师。
虽说当下类似披萨机器人、咖啡机器人、酸奶机器人之类的机械厨师已经问世，但哪怕是再智能的机器人，看到中餐菜谱上的“盐／少许”“味精／少许”也得死机。
15、IT工程师——被取代概率58.3%
略有些讽刺的是，专家预测，人工智能将给很多公司的IT部门带来威胁。
它将取代IT部门里许多的例行公事，其中又以系统管理、服务台、项目管理与应用支持等营运面最可能受影响。
16、图书管理员——被取代概率51.9%
相信不少文艺青年在年少无知时都有过类似当“图书管理员”的梦想，但时至今日，就连他们都会明白，博尔赫斯的时代早就过去了，这份工作还是交给条形码和人工智能吧。
17、摄影师——被取代概率50.3%
而更令人惊讶的是，摄影师这样一份依赖主观审美的工作竟然也被判定为有超过50%的可能被机器人取代。
在专家的评估中，图像审美与其他艺术不同，是可以被量化、数据化的。
而谷歌也的确开发出了一种试验性的深度学习系统，这个系统会模仿专业摄影师来展开工作，从谷歌街景中浏览景观图，分析出最佳的构图，然后进行各种后期处理，从而创造出一幅赏心悦目的图像。
18、演员、艺人——被取代概率37.4%
在所有常见的艺术创作工种中，“演员”被判定为最容易被机器自动化取代的行业，概率高达37.4%。
但怎么说呢，撇开科幻小说中用虚拟形象取代真人演员的情节不谈，单单是当下以假乱真的“抠图剧”就让我们对这个行业被取代的前景充满了信心。
日本研制的机器人演员“GeminoidF”
19、化妆师——被取代概率36.9%
总的来看，在技术工种中，凡是需要依赖人类审美和社交技能的职业被机械自动化取代的可能性都不算太高，比如化妆师。
不过，维也纳设计师JohannaPichlbauer和MayaPindeus曾开发了一种据称“有独立审美”的化妆机器人，虽不具备真正的人形，但内置编程系统，被设计师称为“美学数字公式”。设计师希望通过这种非需求式的体验，来让人们体验“一旦机器具有自我意识，人类会有什么感觉？”
20、写手、翻译——被取代概率32.7%
无论你对微软小冰创作的“诗歌”有着怎样的苛责，不可否认的是，在语言学习上，机器和人工智能已经走到了一个令人惊叹和警惕的地步。
如此说来，在不久的将来，要说一个连小冰都写不过的文字工作者有32.7%的可能被取代，一点也不为过。
21、理发师——被取代概率32.7%
看过《剪刀手爱德华》的朋友十有八九幻想过被（德普扮演的）机器人设计发型是一种什么样的体验。
但理发师与化妆师相比，不仅同样有审美上的高要求，安全指数也是一个重要的考量因素。正因如此，当下市面上一些所谓的“机器人理发师”大多沦为搞笑视频的主角，没有实际效用。
22、运动员——被取代概率28.3%
无论机器可以在多大程度上模仿人类运动，但作为一项职业来说，运动员的立身之本就是人类的肉体凡胎，机械的运动技能再强，也无法与“更高更快更强”的体育精神相比。
当然，如果把机器运动员开发得足够完善，会是一种陪练的好帮手。
23、警察——被取代概率22.4%
很早之前社会上便有人提出，人工智能最值得开发的领域便是作战功能，以特种兵的身份代替人类士兵赴汤蹈火。
在科幻题材中，类似的机甲战士威力无比，却也常常威胁到人类自身，这大概也反映了人类对这一领域机器人开发的警惕。
但在2017年，迪拜竟然真的开发了一款“机器人警察”，预计2030年投入使用。这款机器人警察名叫REEM，身高约为1.68米，靠轮子而非双脚行动，同时它还配备了“情感检测装置”，能够分辨1.5米以内人类的动作和手势，还可以辨别人脸的情绪和表情。
不过REEM并不是用来追击犯罪分子的，起码现在还不是。目前这款机器人警察主要是为了帮助市民而设计，它胸前的内置平板电脑可用来与人类进行互动交流，比如报警、提交文件或是缴纳交通违章罚款等。
它还能凭借体内安置的导航系统来辨别方向，可以使用包括英语和阿拉伯语在内的六种语言和人类进行交流。
24、程序员——被取代概率8.5%
理论上来说，机器人完成基础的编程工作是完全可行的，毕竟，它们本身就是由代码构成的。
英特尔实验室的研究人员也曾开发成功了全球首个能自动生成完整软件程序的AI机器人，名为“AIProgrammer”。当然，在算法还有一定的局限，比如这只是面向人类的编程语言，不适用于ML编程。
目前来看，机器人编程依然只是一个理论上可行的方案，耗时耗力，即算有朝一日实现了，也明显替代不了所有的程序员。
此类系统即便能淘汰众多编程工作，也只能像无人驾驶一样，仅仅只是承担更多的驾驶工作，而非淘汰驾驶员本身。
25、记者——被取代概率8.4%
一个令我们稍感安慰的数据是，BBC研究人员预计记者、编辑的职业被人工智能取代的几率仅为8.4%。
26、保姆——被取代概率8.0%
相比人工智能，人类的另一个无法被机器模仿的特质就是同情心和情感交流技能，因此，在保姆这类真正需要情感投入的职业中，机器人尽管能完成大部分工作要求，但终究很难代替。
27、健身教练——被取代概率7.5%
近些年，各种各样的“机器人减肥顾问”“人工智能健身项目”层出不穷。机器人作为减肥顾问，能够比人类更加客观具体的看待问题，而且机器的算法全面精准，帮助人类减肥的效果将会更好。
但无论如何，这些都比不上看见一个真正练出了八块腹肌的教练有激励效果。
28、艺术家、音乐家、科学家——被取代概率分别为：3.8%、4.5%、6.2%
无论技术如何进步，人工智能如何完善，对人类而言，创造力、思考能力和审美能力都是无法被模仿、被替代的最后堡垒。
29、律师、法官——被取代概率3.5%
人类的另一个无法被模仿的能力，就是基于社会公义、法律量刑和人情世故作出判断的微妙平衡。
法律不是一块死板，不是可以计算、生成的代码，法庭上的人性博弈更是机器人无法触及的领域。
在2017年，曾有一款可以借助AI免费给人做法律指导的聊天机器人正式在全美50个州上线，开发者称其为“世界上首个机器人律师”，但它的功能仅仅是帮助不懂法律的普通人写出符合格式要求的申诉状而已。
30、牙医、理疗师——被取代概率2.1%
当代医疗技术已经越来越多地介入了机械操作，外科领域尤其。但人类医师无论在伦理上，还是在技术操作上都很难完全被取代。
而在牙科这个技术要求极高的领域，尽管很多手术，比如3D打印牙齿植入，已经可以由机器人完成，但在整个过程中，依然离不开人类医师的诊断和监督。
31、建筑师——被取代概率1.8%
近年来，已经有各种各样的所谓“人工智能建筑师”被开发出来，但这些系统能完成的工作仅仅是画图纸而已。
而建筑师真正赖以立足的创意、审美、空间感、建筑理念和抽象的判断都是机器难以模仿的。
32、公关——被取代概率1.4%
就连人类自己，也很难去模仿那些人情练达者的社交能力，更何况不具备情感反射的机器人。
但很好笑的是，曾有国内的一家公关公司宣称他们开始使用一种“公关机器人”，但它的实际功能只是为客户撰写公关稿而已。
33、心理医生——被取代概率0.7%
机器无法理解人类的情绪，但依然可以学会用某些方法来处理与情绪有关的问题，就好像不理解“什么是诗”的机器依然可以写出不错的诗来。
从这个角度来说，机器确实可以胜任心理咨询的工作，因为心理咨询原本就建立在这样一种信念之上：人类的情绪可以被有效地处理。
然而有些时候，急于处理问题恰恰是造成问题的原因。机器无法处理这样的悖论，而习惯了机器思维的人类同样无法处理。只有同样生而为人的心理医生才有可能跳脱这一思维悖论，让问题本身变得无关紧要。
34、教师——被取代概率0.4%
国内一家教育机构曾举办了一场“教学人机大战”。他们招募了三名17年平均教龄的中高级老师进行真人授课，另一组学生完全使用教学机器人进行学习。在四天的对照学习后，真人教师组被判定落败。
我们不排除这场“人机大战”背后的营销戏码，但哪怕人类教师真的输给了“教学机器人”，也不能就此否认人类教师的存在意义。
在之前提到的那些人类独有的、被视为最后堡垒的能力，都恰恰是机器所无法传道授业的。
35、酒店管理者——被取代概率0.4%
看过《布达佩斯大饭店》的朋友自然会懂，为什么一家酒店的经营者会成为这个世界上最无法被机器人取代的职业。
文章来源：创新社
12张图表帮你读懂RCEP（区域全面经济伙伴关系协定）是怎么回事？
原标题：《365行被人工智能替代的概率是多少？英国BBC给出了一份量化的分析供你参考！》
阅读原文
人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士