自动化和人工智能将如何改变今天的劳动与劳动者｜劳动节
按：又是一年劳动节。在劳动领域，有不少人会期盼，随着人工智能的发展，随着自动化和效率的进一步提升，越来越多的劳动者可以过上轻松的生活。很多人都开心地宣称自动化将带来一个生产力更高、效率更高、股东分红更丰厚的美好新世界，未来真的那样美好吗？
经济学家凯恩斯曾设想，到2030年，技术进步、资本增长和生产率提高将给我们带来巨大的经济福祉，把我们引领到一片“经济乐土”。但是，《工作的意义：从史前到未来的人类变革》一书作者、剑桥大学人类学家詹姆斯·苏兹曼看到，随着技术的发展，对人力的需求将会削弱，首先是那些需要亲力亲为的基层劳动力会被机器取代，在未来，机器的灵巧度类似甚至超过人类，甚至还能模仿人的社交智商和创造力。这样，即使是那些看起来还没有办法被取代的工作，也不能够拥有绝对的保障。本书作者还指出，自动化将为那些已经很富有的人创造更多财富，而那些没有能力购买公司股份、无法享受自动化技术红利的人将处于更加不利的地位。
凯恩斯认为，每个人只拥有基本需求，很容易得到满足，没有人会进行额外的劳动。但问题是，资本主义是欲壑难填的，是需要不断增长与扩张的。就这样，在基本需求得到满足之后，有志于赚钱的人还会继续做大量工作，一方面给自己的生活创造出一种虚假繁忙的感觉，另一方面获取一个在财富上超越邻居的机会。所以，詹姆斯·苏兹曼认为，未来，人类对经济制度和劳动意义真正的反省时机，可能不在自动化和人工智能的发展，而可能来源于迅速变化的气候、系统性的财富分配失衡引发的愤怒甚至是突如其来的大瘟疫。
《工作的意义：从史前到未来的人类变革》
[英]詹姆斯·苏兹曼（JamesSuzman）著蒋宗强译
中信出版集团2021-3-1《智能技术的挑战》（节选）
文|詹姆斯·苏兹曼译|蒋宗强
在描述“后工作时代”的乌托邦时，约翰·梅纳德·凯恩斯曾经警告说：“我们正在遭受一种新疾病的折磨，有些读者可能还没有听说过这个名字，但在未来岁月里会听到很多，这种疾病就是技术性失业。这意味着这种失业的根源在于我们能够以更快的速度去发现节约劳动力的方法，而至于如何让这些冗余劳动力找到新的用武之地，我们制定新法案的速度则比较慢。对于20世纪30年代的受众而言，凯恩斯的观点清楚地阐释了为何会出现大规模失业现象。自从工业革命进入第二阶段以来，人们一直担心自己的行当或生计被新技术和工作方式所取代，但很少有人能像凯恩斯那样清楚地看到这一现象的根源，即随着效率和自动化进一步提升，经济发展对人力的需求将遭到削弱。
如今回头去看，凯恩斯低估了服务业吸纳冗余劳动力的程度，因为在发达经济体中，尽管越来越多的人从农场、矿山、渔场和自动化程度越来越高的生产线上被赶了出来，但不断膨胀的服务业几乎毫不费力地吸纳了他们。所以，尽管在许多国家曾经司空见惯的角色已经实现了自动化，比如火车站的售票员和超市的收银员，但就算到了近年，关于自动化蚕食就业的讨论依然主要局限于少数几个技术中心、公司董事会或学术期刊。之所以没有引发大规模讨论，服务业迅速扩张并吸纳冗余劳动力就是一个重要原因。
2013年9月，一切都改变了。当年，来自牛津大学的卡尔·弗雷（CarlFrey）和迈克尔·奥斯本（MichaelOsborne）发表了一项研究成果，该研究项目主要评估了凯恩斯关于技术性失业的预测准确性。
牛津大学的这项研究之所以引起如此大的轰动，是因为它得出一个结论认为，机器人不仅已经在工厂门口排队，而且它们那闪闪发亮的小眼睛还盯着美国当前近一半的工作。根据对702种不同职业的调查，他们估计在美国目前所有的工作中，有47%的工作在2030年被自动化淘汰的风险很高。他们关注的另一件事是，被淘汰风险最高的人往往并非那些臃肿懒散的官僚或中层管理人员，而是那些凡事亲力亲为的基层角色，在这类角色的从业者里面，接受过正规教育的比例往往比较低。
大量类似的研究接踵而至。政府机构、多边组织、智库、诸如世界经济论坛之类的镀金企业俱乐部以及大型管理咨询公司，都参与了进来。尽管它们使用的方法略微不同，但它们的发现都为弗雷和奥斯本的悲观评估增添了一层又一层的细节。
世界最大经济体俱乐部—经济合作与发展组织开展过一个相关研究，得出的结论认为，无论在成员国内部，还是在成员国之间，自动化的影响可能因地域而异。他们预测，在一些地区，比如在斯洛伐克西部，自动化可能导致工作岗位流失率高达40%，而在其他地方，比如挪威首都奥斯陆，如果经济的自动化率低于5%，那么工作岗位几乎不会出现明显的流失率。麦肯锡全球研究院的“顶尖人才”表示，在接下来的15至35年里，30%~70%的工作岗位容易受到自动化的冲击。另一家大型咨询公司普华永道表示，英国30%的工作岗位、美国38%的工作岗位、德国35%的工作岗位、日本21%的工作岗位将受到自动化的影响。所有这类研究都一致认同一个事实，即在同一个经济体内，一些子部门比其他部门更容易受到自动化的影响，因为在这些子部门里，自动化技术的成本已经低到足以让企业负担得起的水平，企业在自动化技术方面的投资能获得相对较快的回报。他们注意到，那些最脆弱的子部门，即工作岗位流失率可能高达50%以上的子部门，包括“水、污水和废物管理行业”以及“运输和储存行业”。紧随其后的是“批发零售行业”以及“制造业的各个子部门”，这些子部门在不久的将来可能会裁掉40%~50%的劳动力。
这类研究还指出，一些职业似乎在很大程度上不受自动化的影响，至少在短期内来看是这样。这些职业都具备自动化技术无法取代的特征：有的职业需要依赖狡猾的话术去说服别人，比如公关类岗位；有的需要高度同理心，比如心理医生或精神病医生；有的需要创造力，比如时装设计师；有的需要高度灵巧的手指，比如外科医生。
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这些特征给从业者提供任何保障都只是暂时的，因为目前人们正在投入越来越多的资源去制造人工智能机器，这些机器的灵巧度类似甚至超过人类，而且有些机器还能模仿人的社交智商和创造力。结果，几年前似乎还遥不可及的里程碑变成现实的可能性越来越大。比如2017年，清华大学与一家国有企业合作研发的机器人“孝义”顺利通过了中国国家执业医师资格考试的笔试，谷歌的阿尔法狗打败了世界上最优秀的人类围棋选手。这被视为一个特别重要的里程碑，因为与国际象棋不同，围棋不能仅靠信息处理能力取胜。2019年，一个名为“IBM辩手”的人工智能机器人（外观看起来就像一个庄严肃穆的黑色圆柱）在连续多年与IBM公司雇员练习辩术之后，同一位曾经荣膺世界辩论赛总冠军的辩手展开了关于是否应该支持学前教育补贴的辩论。最后，虽然“IBM辩手”失败了，但它作为一台智能机器人，其表现非常令人信服，“魅力令人震惊”。不仅如此，随着技术的发展，每一个能够连接互联网的人都可以看到一些深度虚假的视频，而且机器在翻译人类语言和创造性地使用语言方面做得越来越好。因此，目前普遍存在一种明显的感觉，即没有任何人的工作绝对安全无忧。因此，2018年联合利华宣布将部分招聘职能外包给一个全自动的人工智能机器也就不足为奇了，因为这样每年能为公司节约70000小时的工作量。
诸如经济合作与发展组织之类的机构之所以不确定人工智能和机器学习的潜力，一个重要原因是那些致力于设计这些系统的人或企业面临着诸多不确定性因素，因为一些机器学习和人工智能技术看起来像是死胡同，在这方面投入更多资源可能会引发更大亏损。尽管如此，新的人工智能模型（其中许多借鉴了神经心理学）一直不断发展，而且这个趋势只朝着一个方向前进，不会倒退。
人们对机器人和人工智能蚕食就业市场的潜力进行了多次评估，而奇怪的是，他们对其他一些更易于预测而且影响深刻的经济冲击保持缄默。事实上，大多数人只是开心地宣称自动化将带来一个生产力更高、效率更高、股东分红更丰厚的美好新世界。
对于麦肯锡这样的公司而言，以这种态度对待自动化是可以理解的，毕竟，在当前自动化水平不断提升的经济体系之下，它们的员工获得了高收入，能吃得起日本和牛牛排，坐得起头等舱。如果要深入探讨人工智能的其他问题，它们将不得不承担很大的风险，被迫重新考虑如何全面重建当前的经济体系，这对它们而言无异于一次艰苦的旅程。比如，一种看似合理的观点认为人类劳动、努力和回报之间存在同等对应关系，但随着人工智能的发展，这种假象终将消亡。另一个与之密切相关的问题是：谁将从自动化中受益以及如何受益？
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目前，许多人依然经常低估自己国家的财富分化程度，但越来越多的研究表明，对某些地方的政客而言，这种做法会给自己带来风险。这类研究之前非常关注国家之间在财富分配方面存在非常大的差异，比如美国等发达经济体和中国等快速增长的经济体，但现在这类研究日益关注净资产的差异。毕竟，事实证明，自“大脱钩”时代以来，在创造新财富方面，拥有资产比努力工作更有利可图。
首先，从20世纪80年代末到21世纪初，数字技术越来越廉价，得到广泛应用，有助于大幅缩小国家之间的财富分配差异，尤其是帮助穷国利用自身优势提高在全球经济中的竞争力，在全球制造业格局中占据越来越高的份额。如今，随着全球经济自动化水平不断提升，这一趋势似乎有可能被阻止，甚至被扭转，因为与人力成本不同的是，自动化技术的成本在世界各地几乎是一样的，从而降低了经济对廉价劳动力的依赖，那些工资要求较低的国家仅有的一点优势也被消除了。
然而，自动化不仅会进一步加剧国家之间的结构性不平等，如果经济组织方式不发生根本性转变，许多国家内部的财富分配不平等情况也将急剧恶化。之所以出现这种情况，首先是因为自动化水平的提高减少了非熟练、半熟练工人找到体面工作的机会，与此同时，随着企业大体上实现了自动化，在总人口中占比很小的企业主和企业管理者的收入会大幅提高。同样重要的是，它将提高资本（而非劳动力）带来的回报，如果富人将现金投入到企业自动化改造，财富增速会加快，而如果富人将现金投入到购买廉价劳动力，那么财富增速就会放缓。这直接意味着自动化将为那些已经很富有的人创造更多财富，而那些没有能力购买公司股份、无法享受自动化技术红利的人将处于更加不利的地位。自“大脱钩”以来，全球最富有的1%人口从经济增长中攫取的财富总量，相当于其他所有人获取的财富总量的两倍，从而促使财富分化问题演变成了一个很大的挑战。目前，全球最富有的10%人口拥有全球总资产的85%，最富有的1%人口占全球总资产的45%。
许多自动化和人工智能系统已经能够承担一些不可或缺的工作了，其中包括基因组研究人员和流行病学家目前依赖的智能算法、医疗从业者利用的一整套新的数字诊断工具，以及日益复杂的气候和气象模型。这些智能设备非常重要，如果没有它们，我们就没有能力管理日益复杂的城市以及支撑这些城市的基础设施。然而，大多数人工智能系统的工作目标只有一个：为它们的主人创造财富（同时无须承担雇用人力带来的义务）。实际上，在“大脱钩”的同时，财富也在逐渐从公共部门转移到私营部门。过去30年来，在大多数富裕国家，私人财富与国民收入总值之比翻了一番，而国民收入与私人财富之比却大幅下降。比如，在中国，过去30年内公共财富在全国财富总量中所占的比重已经从70%下降到了30%，而在美国和英国，自金融危机以来的公共财富净值已经变为负值。
虽然全自动生产线不是免费工作的，它们所需的能量往往比雇员所需的能量还多，需要定期升级和维修，但与雇员不同的是，它们不会罢工，而且当它们不再胜任工作时，也不会要求裁员补偿或养老金。更重要的是，更换或回收它们不会带来任何道德成本，没有哪个首席执行官会在拆卸、回收或报废机器之前失眠。
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凯恩斯在设想未来的乌托邦时，没有细致地思考自动化可能加剧不平等，因为在他的乌托邦构想中，每个人只拥有基本需求，很容易得到满足，财富分配不平等问题就变得无关紧要了。只有傻瓜才会做超出自己所需限度的工作。他设想的乌托邦几乎就像狩猎采集社会一样，任何追求财富的人都会招来嘲笑，而不是赞美。
他解释说：“如果不是为了享受生活、应对现实而追求金钱，那么占有金钱的欲望将被视为一种可憎的病症，是半犯罪、半病态的性格倾向。”他还指出：“我认为我们能够回到一些传统美德和宗教教义早已确定的原则上去，即贪婪是一种恶习，高利贷盘剥是一项罪行，爱财是一种可憎行为。”
凯恩斯相信，向近乎完全自动化的转变不仅标志着物资稀缺的结束，而且围绕着解决经济问题这个之前看似永恒的挑战而形成的所有的社会、政治、文化、规范、价值观、态度和雄心都将随之结束。换句话说，他认为稀缺经济学终将结束，必然被新的丰裕经济学取代，并呼吁应该像由牙医处理牙病一样，把经济问题交给经济学家，经济学家未来将不再占据神圣的社会地位，而是像“牙医”一般扮演平凡又称职的角色。
将近30年后，约翰·肯尼斯·加尔布雷斯提出了类似观点，坚称稀缺经济学就是由狡猾的广告商制造出来的欲望支撑的。他还认为，伴随着向丰裕社会的转变，个体将放弃对财富的追求，转而从事自认为更有价值的工作，而且相信这种转变在“二战”后的美国已经成为现实，走在前列的就是他所说的“新阶层”，因为这些人选择工作的前提不是为了钱，而是为了工作带来的其他回报，比如快乐、满足感和声誉。
加尔布雷斯和凯恩斯或许是对的，因为这种转变的确已经发生了。一方面，工业化国家的“千禧一代”通常坚持只找自己喜欢的工作，而不是试着去热爱现有的工作。在如何开展工作方面，也存在一个明显的趋势，那就是雇主越来越倾向于为员工提供更多的灵活性。在许多国家，无论男女，劳动者都享有产假，而且得益于数字通信，越来越多的人每周有几天在家工作，或者能够灵活安排工作时间。
然而到了今天，每周工作时间仍然普遍维持在40小时左右，许多雇员无法选择弹性工作制，不得不忍受路途长且成本高的通勤，因为他们被市中心的房价所迫，不得不住在远离工作场所的地方。不仅如此，全球只有15%的人表示热爱自己正在从事的工作，而且隶属于加尔布雷斯所谓“新阶层”的许多职业，比如学者和教师，正越来越多地被吸引到私营部门工作，以便获取更高收入。与此同时，如同跟随小麦等作物进入新大陆和新生态系统的杂草一样，“欲壑难填之病”找到了新的家园，极好地适应了从照片墙到脸书的一系列数字生态系统，并不断扩散。
如果活到今天，凯恩斯可能会得出这样的结论，即他当年设想乌托邦时选错了预测的时机，乌托邦中“不断增长的痛苦”预示着一种更为持久的弊病，但这种弊病终将可以治愈。或者他可能会得出这样的结论，即自己当年的乐观预测是没有根据的，因为人们继续解决经济问题的愿望如此强烈，以至于在基本需求得到满足之后，有志于赚钱的人还会继续做大量毫无意义的工作，一方面给自己的生活创造出一种虚假繁忙的感觉，另一方面获取一个在财富上超越邻居的机会。
凯恩斯是伦敦“马尔萨斯联盟”的活跃成员。这个联盟的成员是一群积极倡导计划生育的人，相信未来繁荣的最大潜在威胁是人口过剩。因此，凯恩斯可能会把注意力集中在另一个更紧迫的问题上，即减少人口。然而，事实表明，正是凯恩斯过于注重技术驱动型经济增长，才开错了处方，这种处方反而加重了经济难题。
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在凯恩斯设想的经济乌托邦中，没有人为导致的气候变化，也没有海洋酸化或大规模生物多样性丧失。但即便有这些问题，几乎肯定会比现在控制得更好，毕竟在他的乌托邦里，科学家和科学方法受到尊重，外行人也认真倾听他们的警告。更重要的是，在他的乌托邦里，那些刺激人们消费欲望的、需要耗费大量能源的“相对需求”大大削弱，人们不再倾向于定期升级和更换他们所拥有的一切，只要保持商业的车轮正常运转就足够了。
我们或许已经在实现凯恩斯乌托邦的道路上渐行渐远，只是还没有跨越一个能够改变一切的关键门槛，或者我们由于深陷于喧嚣之境而很难清楚地理解未来的发展轨迹，但问题是我们已经没有时间去等待发现这一切了。
毕竟，到目前为止，气候变化的不详前景已经引发了大量讨论和一些行动。如今，在国际组织、政府机构甚至企业的年度报告、政策和计划中，关于可持续性的讨论俯拾即是。然而，尽管来自公众的压力越来越大，顽强的抵制依然存在。事实上，很多人发现质疑硬科学的完整性更容易，而要对经济学这种软科学提出挑战则比较困难。
许多旨在解决气候变化问题和生物多样性丧失问题的倡议，不得不先从经济学原理的角度来证明。这并不令人惊讶。比如富有的猎人射杀了狮子、大象和许多其他野生动物，给自己寻找的辩护理由是需要利用这笔收入去为一些工作提供资助，如果没有这笔资助，这些工作就会消失，同时他们还要利用这笔收入去增加用于保护这些物种的资金；海洋生物学家支持修复变白的珊瑚礁，他们的辩护理由是破坏这些物种会对经济造成负面影响；环保主义者与政治家们就生态系统的命运展开辩论时，给自己找的理由是这些生态系统给我们带来了很多好处；气候学家为减少碳排放或减轻气候变化的影响，竟然需要从商业角度陈述理由，就像介绍“商业案例”一样。
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遗忘历史的人注定要重复过去的错误，但就我们目前面临的一些生存挑战而言，历史上也没有先例。毕竟，人类历史上从来没有出现过75亿人，而且每个人捕获和消耗的能量是我们狩猎采集祖先的250倍。幸运的是，计算机、人工智能和机器语言为我们提供了工具，使我们能够比任何圣人和预言家更准确地模拟未来。这些工具虽然不尽完美，却一直在改进，改变着我们对于因果关系的理解，并预测当前行动可能在较为久远的未来给我们带来哪些后果。狩猎采集者建立了“即时回报型”经济模式，投入劳动来满足迫切需求，而农民建立了“延迟回报型”经济模式，投入劳动来维持下一年的生活。如同农民一样，我们现在有义务思考自己的工作在更长的时间跨度内的前景。
一方面，我们要认识到大多数人的寿命预期比过去任何时候都要长得多，另一方面，我们要认识到自己给后代留下什么样的遗产。这反过来又给我们平添了一些新的、复杂的权衡，迫使我们思考短期收益和长期后果之间的关系，不然长期后果可能导致我们丧失短期收益。
凯恩斯曾设想到2030年，技术进步、资本增长和生产率提高将给我们带来巨大的经济福祉，把我们引领到“经济乐土”。在做出这个设想时，他还提出了一个主要观点，即历史不足以作为未来的向导。在他看来，人类借助自动化赢取的未来是一个未知领域，成功驾驭这个领域需要想象力和开放性，需要我们的态度和价值观发生历史上未曾有过的重大转变。
他得出的一个结论认为：“当财富积累不再具有高度重要的社会意义时，我们原先的道德准则会发生重大变化……我们将抛弃那些曾经影响财富分配和经济奖惩的各种社会习俗及经济惯例。”
凯恩斯认为自动化带来的变化将给人们的生活、思想和组织方式带来一场根本性的革命，这也呼应了20世纪早期许多探索未来的思想家的观点。从这个意义上说，他和卡尔·马克思、埃米尔·迪尔凯姆并没有太大的不同，因为他们都相信历史最终会以某种方式自行解决现实问题，只不过他们对于问题解决方式存在不同看法。由于我们过于执着地解决经济问题，凯恩斯无法想象到人类活动会引发气候变化和生物多样性丧失，也无法想象这些问题的范围和危险，但作为罗伯特·马尔萨斯的粉丝，如果他活到今天，肯定能立即理解这一点。
如果说历史能在某些方面为我们迈向未来提供殷鉴，那就是历史提醒我们，一切都在不断变化，而我们人类是一个顽固的物种，强烈抵制对自己的行为和习惯做出深刻改变，即使形势很明显需要我们这样做，我们依然会抵制。但历史还揭示出，当我们被迫改变时，则会表现出令人惊讶的多才多艺。我们能在很短时间内迅速适应新的、迥异的做事方式和思维方式。尽管自动化和人工智能使我们有可能迈向一个完全不同的未来，但它们不太可能促使人类像凯恩斯设想的那样深刻改变自己的社会习俗和经济惯例。在这方面，更有可能的“催化剂”反倒可能是迅速变化的气候（就像曾经催生农业的那种气候一样），是系统性的财富分配失衡引发的愤怒。（就像曾经引发俄国革命的愤怒一样），甚至可能是某种病毒造成的瘟疫（瘟疫将暴露出现有经济制度和工作文化的不足，促使我们扪心自问怎样的工作才具有真正的价值，为什么我们经常允许市场奖励那些毫无意义或寄生性质的工作，而那些被公认为必要的工作得到的奖励却大为逊色。）
本文书摘部分节选自《工作的意义:从史前到未来的人类变革》第15章，内容有删改，经出版社授权发布。
人工智能对未来就业岗位影响深远
焦点对话
世界经济论坛近日发布的《2018年未来就业报告》显示，全世界正兴起工作场所革命，将使人类与机器和算法协同工作的方式发生巨变，这一变化将对全球劳动力产生深刻影响。《报告》指出，目前人类承担了全球71%的工作任务，而到2025年，机器承担的工作将超过人类。人工智能对未来就业岗位会产生哪些影响？应该在哪些方面做好应对准备？针对这些问题，记者日前采访了有关专家。
做好转型准备，迎接未来就业——访北京大学中国职业研究所所长陈宇
非规则性劳动仍然无法被机器取代
记者：面对人工智能等新技术的发展，请您谈谈对未来就业趋势的看法。
陈宇：这是现在比较热门的一个话题。有学者认为，人工智能、机器人等新技术出现以后，就业领域会出现机器代替生产工人的现象，从而使就业岗位减少，造成大量劳动力剩余。
我个人对这个观点持保留态度。在工业社会初期，当时的人们也曾经有过类似的担心：蒸汽机的大规模应用，会使得机器排挤工人，导致工人的大规模失业。但是后来的发展证明，机器在消灭一些工作岗位的同时，也创造出更多的工作岗位。
例如工业社会初期的纺织业，熟练手工劳动被机器替代，大量优秀纺织技工失业，引发这些工人对机器的仇恨，甚至曾爆发了工人组织起来砸毁机器的“卢德运动”。现在回过头来看，由于生产力的发展，纺织品的价格大幅度下降，民众对纺织品的需求大幅度增长，最终反而促使纺织业迎来了大发展的机遇，最终纺织工人的数量和工资收入不减反增。
所以，用眼前的一些事实简单地推断未来的就业趋势，是不准确的。
记者：您认为哪些工作岗位更容易被机器取代？
陈宇：人类的劳动可以细分为4种类型，即规则性体力劳动、规则性智力劳动、非规则性体力劳动和非规则性智力劳动。新技术能够取代的，实际上是规则性体力劳动和规则性智力劳动。例如流水线上的工人每天重复进行同一个简单动作，这种规则性体力劳动对人来说是重复的、单调的、缺少劳动趣味的，被机器取代也是正常的。
但是，比如体育竞技等非规则性体力劳动，至今还没有机器人选手能够取代人类的趋势；再比如专业性的思考、复杂性的对话等包含价值观和目标函数设计的非规则性智力劳动，仍然无法被机器取代。
就业的结构性矛盾短期内依然存在
记者：目前，我国就业领域面临就业总量矛盾和结构性矛盾并存的局面，新技术的发展，对今后我国就业领域有哪些影响？
陈宇：我认为，未来我国的就业形势肯定会有变化，但主要是结构性的变化，而不是绝对就业量的减少。过去，由于生产力所限，非规则性劳动在整个人类劳动中所占比例较小，人们大量从事的是规则性劳动。但是随着生产力的发展，非规则性体力劳动和非规则性智力劳动需求会迅速扩大，未来我国劳动力可从事的工作还会大幅度增加。
举例来说，计算机之父冯·诺依曼曾预言，只要拥有3台100万次/秒的计算机，人类就能够解决全部计算问题。然而，现在任何一部手机的计算能力都超过了当时全人类的计算能力，但人类的计算需求还在不断增加。所以，未来大部分人会去从事非规则性体力劳动和非规则性智力劳动，并且这种劳动的需要量之大，会远超过我们的想象。
另外，随着新技术的持续发展，劳动者将需要新型技能组合。例如，随着数据分析师、软件和应用程序开发者、销售和营销设计人员等非规则性劳动的岗位增长，现有劳动力的技能结构已经无法适应新技术所创造的新岗位，所以，就业的结构性矛盾在短期内依然会存在。
采取多种举措应对未来就业形势
记者：面对新技术对传统就业带来的冲击，我们应该如何应对？
陈宇：对于劳动者来说，面对新技术对传统工作岗位的颠覆和新岗位的创造，劳动者需要进行人力资源的自我开发，即更新知识。也就是说，产业在变化、劳动领域在变化、工作环境在变化，劳动者要不断提高自己的交流表达、数字运算、自我学习、与人合作、解决问题、信息处理、外语应用等核心能力，使自己能够适应职场的变化。
对于政府部门，尤其是人社部门来说，首先要营造一个良好的就业环境。大众创业、万众创新是一个很好的契机，鼓励创新创业，实际上是鼓励劳动者进入生产力发展的前沿阵地。
其次，人社部门要给予劳动者更多的培训和受教育机会。由于就业的结构性矛盾依旧存在，劳动者原有的劳动技能已不能适应新技术带来的变革。只有通过再培训，才能使劳动者适应新的岗位要求。所以，要推动职业教育发展，提供更多的职业培训机会，让更多人能够学习新知识、新技能。
再次，还要建立更加充分的社会保障网络，在为劳动者提供兜底保障的基础上，逐步实现全民基本收入保障，以解决因新技术发展带来的社会财富分配问题。
最后，要积极应对新出现的用工形式，鼓励新业态发展。近年来，随着分享经济的不断发展，平台型企业提供了大量的就业岗位，给社会发展创造了较大价值，人社部门要积极应对各种新型用工形式，支持新业态的发展。（赵为）
世界经济论坛发布《2018年未来就业报告》
人工智能“换人”就业更焦虑？——人机不会对立
在国网浙江省永康市供电公司110千伏五峰变电站内，一台“大脑袋、大眼睛、身高1米左右”的智能巡检机器人正在转动顶部的摄像头，采集表计读数、设备工作温度，以保障电网安全可靠运行。
工作人员介绍：“这台机器人可对自身状态进行实时监测并反馈，有诸多‘拟人化’的特点，如遇到前方有障碍物时，它会在接近1米时减速、0.5米时停止前行，前方阻碍时间超过半个小时，它就会返回等待。每一轮巡检任务结束，巡检机器人还会自动回到休息室充电，比以往人工巡检大大提高了效率和安全性。”
机器正在代替人来作业
在诸多岗位和领域，机器人正在代替人来作业。而随着机器人智能化程度的升高，它们能完成的工作也日渐复杂。
在今年世界人工智能大会上，一大批企业展示了“机器换人”的最新产品：在无人物流方面，广东图匠数据科技有限公司研发的“AI智能货架”可以自动监控和识别库存变化并通知及时补货，理货员减少了；在智能招聘方面，BOSS直聘公司研发的AI机器人学习了大量应聘者和招聘方的数据后，可以更加精准地进行人员推送，消解了“纸片人”的痛点，猎头岗位减少了；在无人零售方面，猎豹移动推出的“豹咖啡”，只要1分多钟，就可调制一杯媲美大师作品的香浓咖啡，食品制作员减少了……
机器换人时代的来临，让各领域从业者体会到前所未有的职业危机感。但一系列研究却表明，人工智能对未来就业局面影响，并非如想象那样“悲观”。
不必形成人机对立的观念
根据世界经济论坛发布的《2018年未来就业报告》，未来5年，尽管7500万份工作将被机器取代，但1.33亿份新工作将同步产生，这意味着，净增的新工作岗位多达5800万份。
专家认为，人工智能将重新规划机器与人类的分工，倒逼就业结构深度调整。从低价值劳动密集型生产向价值更高的岗位转移；从重复性劳动向创造性劳动转移。随着生产工具的改变，职业结构的调整是必然趋势，但并不会“一棍子打死”，不必形成人机对立的观念。
七牛云人工智能实验室创始人彭垚认为，未来越来越多公司可能会选择使用自由职业者或专业承包商，新岗位的产生也需要员工掌握新的工作技能。例如，在大数据方面，掌握数据管理、回归分析、编程等硬技能还远远不够，提升对各应用领域的逻辑理解和好奇心、加强与人工智能技术使用方的合作等各项软技能往往更重要。
“我相信人类拥有的智慧是机器永远无法获得的。机器只有芯，而人类有心。人工智能并不是某项技术，而是我们为自己的未来确定的一种生活方式。”阿里巴巴董事会主席马云说，例如，未来制造业都是服务业，流水线上大部分工人将会被机器取代，而人类体验的部分不可能被取代。（周琳胡喆王琳琳图表内容来源：工业和信息化部）
普华永道预计：未来20年额外增加约9000万个就业岗位
普华永道近日发布名为《人工智能和相关技术将对中国就业市场产生什么净影响》的报告。报告预计，未来20年，人工智能和机器人、无人机及自动驾驶汽车等相关技术，将使中国就业净增长约12%，相当于额外增加约9000万个就业岗位。该报告预计，人工智能及相关技术将创造的新就业岗位，足以抵消现有就业岗位被取代的影响。
普华永道对中国的最新分析结果，与之前对英国的分析形成鲜明对比。此前的研究显示，人工智能及相关技术对英国就业的影响基本是中性的。据分析，至2037年，这些技术将取代英国约20%的现有就业岗位。相比之下，据预计，中国现有就业岗位被取代的比例（26%）更高，因为中国制造业与农业实现自动化的范围超过英国。但人工智能与相关技术将大幅提高中国的GDP，同时这些技术在中国创造的就业数量（38%）将超过英国（20%），可抵消现有就业岗位被取代的影响。
中国发展研究基金会认为：人工智能的兴起是难得的机遇期
日前，中国发展研究基金会联合红杉资本中国基金，对外发布了一份名为《投资人力资本，拥抱人工智能：中国未来就业的挑战与应对》的研究报告。报告从理论上分析人工智能对就业可能会产生的影响。报告以蒸汽革命开始的专业化分工现象为基础，并结合一般经济学原理和现实情况，从理论上分析了人工智能技术的发展对就业产生的潜在影响。具体说来，人工智能对就业的影响随行业的差异有所不同，在人工智能取代重复性强、程式化程度高的工作的同时，也会对工作岗位产生扩大需求和创造岗位的积极影响。
报告认为，人工智能的发展会对经济社会结构以及劳动就业结构产生影响，综合来看，人工智能的兴起对中国来说是一个难得的机遇期，即使会遇到一些挑战，也应该积极拥抱而非“谈虎色变”。
香港“一国两制”研究中心建议：积极应对人工智能对就业造成的冲击
香港“一国两制”研究中心日前发表名为《人工智能对香港就业市场的冲击如何迎接人工智能时代》的报告。报告显示，香港未来10年至20年，大量就业人口将受到人工智能的冲击。
该研究中心与英国牛津大学合作，最近几个月针对香港就业市场受到人工智能冲击的风险进行研究。结果显示，香港370万就业人口中，约28%的工作处于智能化高风险区域，未来10年至20年面临七成被人工智能取代的风险，当中牵涉约100万人；18%的工作处于低风险区域，被智能化的风险少于三成。
针对这种情况，报告提出一系列建议，包括聚焦人工智能发展，制定全面的创新科技发展战略；特区政府加大扶持本地人工智能产业，并鼓励企业使用创新科技和投入科技培训；更新法律框架，营造良性的人工智能产业监管环境；增加科学为中学必修科目，加强科学基础教育等。（任紫整理）
百度董事长兼首席执行官李彦宏：人工智能也将创造许多新的工作
谈及人工智能对就业市场的影响，百度董事长兼首席执行官李彦宏认为，虽然机器将取代目前由人类执行的大量工作，但人工智能也将创造许多新的工作，例如在数据标签领域，人们将数据进行标记并将其提供给计算机进行学习。同时，李彦宏也认为，生产力提高会缩短人类的工作时间，这意味着人们将有更多时间来消费内容，但内容通常由人类创造，在这一领域计算机还不擅长。
科大讯飞董事长刘庆峰：人工智能红利将在3到5年内显现
提到人工智能，科大讯飞董事长刘庆峰在拉斯维加斯消费电子展上表示，3到5年内红利就将显现、产业格局确立；5到10年内，很多人类工作岗位可能被替代；但30年内，人工智能都不会形成独立人格。
西门子首席技术官博乐仁：人工智能并非就业杀手，而是有力助手
西门子首席技术官博乐仁表示，如果能引导人工智能朝着有益人类的方向发展，让它成为人类的有力帮手，那么发展即机遇。知名市场研究机构一致预测，多达50%的生产活动都可以由机器完成。这意味着，一旦摆脱了这些琐碎的任务，劳动者就有更多时间来评估执行结果，为客户提供建议。（任紫整理）
谈计算机及人工智能技术发展
谈计算机及人工智能技术发展时间：2023-05-2701:58:18
摘要：计算机技术的发展，在一定程度上改变了社会的生产生活方式，其作为辅助工具的一种，应用范围十分广泛，尤其是人工智能技术的出现，标志着智能化时代正式开启，在这种背景下，社会生产效率和质量会大幅度提升。文章首先对计算机人工智能技术进行简单介绍，然后分析其发展历程和未来发展趋势，最后对其在各个领域的应用进行简述，希望为相关行业提供借鉴。
关键词：计算机；人工智能技术；发展历程
1引言
在科学技术高速发展的今天，传统计算机技术逐渐与人们的需求不符，为满足人们需要，并促进社会经济的发展，技术人员在传统计算机技术的基础上，研究新的技术，人工智能技术在此背景下产生。截至目前，人工智能技术的发展已经趋于成熟，在社会各领域中均有所应用。实践应用结果表明，人工智能技术的应用，使自动规划和智能控制等功能实现，在推动社会经济发展方面，发挥了重要的作用。因此对此项课题进行研究，其意义十分重大。
2人工智能技术的概念
由人制造出来的机器所表现出的智能就是人工智能技术，这里所说的机器主要是指计算机程序，故智能技术常常与计算机绑定。但是在人工智能技术高度成熟的背景下，计算机人工智能技术的应用范围进一步延伸，已经由专业科学技术逐渐变为涉及不同领域和专业的广泛科学技术。站在技术角度而言，赋予机器人脑的思维方式，代替人类完成各项工作，属于人工智能技术的主要作用。伴随着世界经济的发展，工作内容愈加复杂且繁重，这种情况的出现，为计算机智能技术的发展提供了契机。
3人工智能技术的发展历程
人工智能的出现时间为1941年，在电子计算机发展后，人类可以依靠技术制造机器智能。1956年是人工智能的首次提出时间，自此之后，研究者对这项技术进行全面且深入的研究，人工智能概念渐渐被人们所熟知，人工智能技术的实际发展速度与预想相比，还存在一定的差距，但其发展的脚步却没有停止。在80余年的发展历程中，大量的AI程序出现，并被应用于各个领域，推动了其他技术的发展。计算机及人工智能技术发展阶段如下所述：
3.1初生阶段
1941年世界上第一台计算机由美国研发成功，这台计算机的占地面积非常大，实用价值不高，具体表现为设置上千条线路，仅能满足一个程序的运行需求。故研究者继续研究，并于1949年成功研发了一种具有程序存储能力的计算机，使程序运行难度大大降低，与此同时，计算机理论也同步发展，并催生了计算机科学，为人工智能的产生奠定了坚实的基础，究其原因，主要是人工智能需要将计算机作为媒介。计算机技术可以为人工智能的产生提供技术基础，但是在计算机出现的初期，人们并未对计算机和人类智能间的联系多加关注。美国学者在研究反馈理论时发现自动调温器属于最典型的反馈控制例子，这种装置在采集室内温度后，会对比实际温度和希望温度。并根据二者的差值，开大或关小开关，从而实现对室内温度的有效控制。这项研究对人工智能技术的发展而言，可谓是影响深远。1955年国外研究人员研发了一种逻辑专家程序，该程序被业内领域认为是世界上第一款人工智能程序，在运算问题时，可以用树形模型对问题进行表示，然后进行模型的选择，最终确定最正确的结论。1956年人工智能之父邀请研究人员进行学术讨论，自此之后，人工智能的概念被正式确立。
3.2应用阶段
20世纪70年代后，知识工程概念被相关领域专家正式提出，这种概念与实体工程较为类似，但在建设方面，却与其存在显著的差别。可以将知识工程视为智能和专家系统的结合，且具有商品化的特点。在这种背景下，人工智能系统逐渐在商品化的专家系统中应用，这种专家系统其本质为信息系统，相较于普通的信息系统，该系统在处理问题时，能够对人类专家处理问题的思维方式进行模拟。详细而言，就是在计算机系统中融入特定领域知识、推理和决策系统的过程，有助于问题的解决。与专家系统相比，智能系统更容易被我们所了解，目前，智能手机所用的安卓、ios系统就属于典型的智能操作系统。在科学技术发展的驱动下，专家系统的发展愈加成熟，逐渐与其他功能相融合，比如：智能语言系统、知识表示系统均应用了专家系统。我国人工智能技术发展时间较为短暂，故技术发展尚未成熟，与欧美国家尚存一定的差距。为此，国家应重视人工智能技术的发展，并通过政策、制度和资金等手段的应用，为我国人工智能技术发展提供保障。
4计算机及人工智能技术的应用
通过上述分析可知，计算机及人工智能技术的发展时间已经超过了70年。在长时间发展后，人工智能技术的发展趋于成熟，在各个领域均取得了良好的应用效果。下文会以计算机及人工智能技术的应用为切入点，对其发展进行具体的分析。
4.1人工智能技术在远程作业系统中的应用
智能型远程作业系统由人工智能技术和远程作业系统组合而成，其英文简称为IDES，与普通远程作业系统相比，这种远程作业系统具有智能性、多层次性以及开放性的特征，系统功能十分完善，可以实现各项作业环节的全程微机化。以试卷批阅为例，该系统能够在批阅试卷的过程中对客观题的解答过程和答案进行识别，同时还具备透视和病历双重功能，简言之，就是系统会依据学生的解答过程，找出学生在学习过程中存在的问题，并提出合理的建议。以某研究机构设计的智能远程作业系统为例，该系统在构建过程中，由远程教育公司负责数据交换中心的建立，如果应用地区的中小学校具备条件，则可以建立分中心，系统中央服务器可以保存全部的作业、考试资源以及学生档案。该系统的运行管理机制为分级授权，通过这种管理机制的设置，合理调配和管理教学资源及系统用户。学生家长想要了解学生的学习和作业完成情况，即可登录系统查找相关的资料。由于作业批改环节所涉及的人机交互过程十分复杂，在系统设计过程中，将客户机/服务器模式作为了主要选择，确保系统在各种网络环境下稳定运行，便于学生随时随地应用远程作业系统。将系统功能作为依据，我们可以将该系统分为四个组成部分，主要包括数据库服务器、管理系统、学生系统和教师系统。系统设计的构架为全开放式，可以满足多个学校和教育部门的需求，如有特殊需要，教师可以对系统内的教学资源进行自主处理，比如：增加、修改和删除等等。其中，管理系统能够为管理人员维护系统运行状态，创造有利的条件。教师系统则是与教师工作有关功能和操作的有机结合。这些功能包括授课、作业和考试等方面的功能。而学生系统的功能为批改作业、课程选择和完成作业等。在了解后得知，在这个系统中，远程通讯模块属于重要的功能模块，其实现方式为网上讨论、电子邮件发送以及在线解决问题等。教师、学生和家长等系统用户在注册账号时，需要填写邮箱，为用户之间的沟通和交流提供便捷条件。而在线解决问题和网上讨论所涉及的主体主要是学生和教师，有助于教师对学生进行一对一的辅导，教学效果也会因此而增强。远程作业系统所应用的人工智能技术为专家系统，究其原因，主要是该系统需要为教师和学生提供教学资源，并培养学生解决问题的实际能力，而专家系统的应用，则有助于系统设计功能和预期目标的达成。实际应用结果表明，专家系统的应用，使教学效果显著增强，具有十分广阔的发展空间。
4.2计算机视觉
所谓的计算机视觉是指借助计算机技术，模拟人类的感知系统和感知能力，并代替人类完成环境感知方面的工作。计算机视觉属于人工智能技术的重要内容，在勘测、识别等领域的应用效果较为明显。通常情况下，人工智能技术在视觉领域的应用，由3个阶段构成，分别是检测、识别和识别目的，比如：人脸识别、指纹识别和瞳孔识别，就是人工智能技术在相关领域的应用方向。但就当前实际情况而言，计算机视觉领域的人工智能应用，在物体场景识别技术上的发展较为滞后，究其原因，主要是识别目标较多，且处在实时变化的状态。人工智能技术的应用，虽然可以识别目标的外貌特征，但无法保证100%的准确率，因此，提升人工智能技术在计算机视觉领域中的准确率，是人工智能技术未来发展的重要方向。
4.3自然语言处理
人工智能技术在经过多年的发展完善之后，被应用到自然语言处理领域，成为了研究人员的重点研究内容，其应用有助于人机交互功能的实现。计算机和人类所使用的语言并不相同，计算机所使用的语言为机器语言，而人类使用的语言被称为自然语言，人机交互功能的实现，要求研究人员基于人工智能技术，设计机器内部数据结构，使机器语言转化为自然语言，与此同时，还要确保转换机制运行的持久性和稳定性，人工智能技术的应用，是上述目标实现的关键。当前人工智能技术在自然语言处理领域的应用已经趋于成熟，比如：智能客服、语言翻译、语音导航系统等。以我国为例，我国人工智能技术虽然起步较晚，但发展速度却十分显著，语音识别技术就是其中典型代表，其发展水平位居世界前列，语言识别准确率可达95%。其中百度作为国内计算机智能技术研究发展的先行者，在研究自然语言处理时，取得了突破式的进展，其所研发的语言识别和处理产品，在国际上颇具知名度。目前，在社会经济高速发展的驱动下，国内企业和公众对智能语音的需求逐渐增加，使这项技术的未来发展前景愈加广阔，在未来，这项技术会在智能家居、医疗、教育、服务等领域实现普及应用和发展。
4.4智能机器人
智能机器人是人工智能技术与机器相结合的产物，主要是指人类通过程序对其进行操控，促使其代替工人完成复杂工作任务的机器。但事实上，人工智能技术的应用，可以赋予智能机器人自主学习和思考的能力，从而使自动化控制目标成为可能。相较于自动化机器而言，智能机器人具备三项要素，分别为思考要素、感觉要素以及反应要素，这是二者最显著的差别。其中感知要素是指智能机器人具有与人类相似的感官系统，在具备环境识别能力的基础上，兼具运动能力，这些能力的具备，赋予了机器人与外部环境互动的功能。除此之外，自主思考能力是智能机器人的优势，凭借这一优势，其在接收信息后，会理解和回应信息内容。就当前实际情况来看，社会上应用的智能机器人种类和数量均呈现出不断增加的趋势，其应用可以使社会生产效率大幅度提升，有助于促进社会经济的高速发展，并且智能机器人的应用发展空间尚未饱和。人工智能技术研究领域对智能机器人的研究十分重视，并将自主导航定位、人工智能识别和控制作为重点研究技术。可以预见，在未来智能机器人的应用和发展必将成为热点话题。
4.5人工神经网络
在人工智能领域神经网络的地位不言而喻，所谓的神经网络是指研究人员应用人工神经元、电子元件和处理元件等装置，对人类大脑组织结构和思维方式进行模拟，以此来赋予计算机程序自我学习能力的技术。目前，这项技术已经成为人工智能领域的重点研究方向，在存储、处理和分析数据时，起到了关键性的作用。在人工神经网络中，信息的传递和处理需要将神经元之间的相互作用为条件，其存储则依靠各元件的分布联系，其自我学习能力的实现，主要通过神经元连接权重的动态调整。与传统数据处理方式对比而言，在分析和处理模糊数据时，应用这项人工智能技术，可以取得良好的效果。在人工智能技术不断成熟和发展的背景下，人工神经网络技术的发展愈发成熟，逐渐成为了人们分析和解决问题的重要工具，其智能特征因此得到了体现。比如：人工神经网络与社交软件相结合后，可以使程序具备观察人类行为的能力，在观察人类行为后，计算机程序即可做出合理的回应，有助于人机交互功能的实现。
4.6人工智能技术的未来发展前景
通过上述分析，人工智能技术已经被诸多领域所应用，且应用效果极为显著，但随着技术的不断完善和发展，其应用领域会进一步扩大，笔者对其未来发展前景做出了合理的预测，如下所述：（1）人工智能技术在各行业垂直领域的应用存在非常大的发展潜力。随着IT基础设施的不断完善，人工智能市场会进一步扩大，尤其是自然语言处理技术，在市场中所占的份额会持续增长。（2）人工智能技术在医疗保健行业中的应用。人工智能技术的应用，可以合理配置医疗资源，改善医疗资源配置不合理的现状，医疗成本也会随之下降，并加强医疗保健行业与其他行业间的合作交流。此外，人工智能技术未来会在临床试验、医疗计划和医疗服务中得到应用。在查阅统计资料后得知，人工智能技术在医疗保健行业中的应用市场在短短3年内增长了15×108美元。（3）人工智能技术对屏幕进行取代。在计算机和手机普及应用的今天，屏幕和键盘是人机交互功能实现的主要接口。但在未来，人工智能技术会对这些接口进行取代。比如：AR和VR技术正在进入人类生活，将其应用于自动驾驶系统之中，无需使用屏幕，即可实现人与运算系统的沟通和交流。这表明，人工智能技术的发展，拉近了人类与机器之间的距离，使机器的学习能力不断增强，控制难度业因此而下降。预计在未来，人工智能技术会完全取代屏幕在人机交互中的地位，从而带给使用者更加良好的体验。（4）人工智能技术在手机芯片中的应用。目前智能手机所应用的架构处理器为ARM，但这种处理器在运行大量图像时，会显得不够流畅，无法满足用户的使用需求。因此，在未来手机芯片厂商，会将人工智能运算核心融入到手机芯片之中，以提升手机芯片的性能。实际上，苹果和三星的新款手机已经应用了3D感测技术。（5）AR与人工智能技术相融合。AR的发展离不开人工智能技术的支持，而人工技术的发展也同样如此，如果将人工智能技术比作人体，AR就是人工智能技术的眼睛，可以为人工智能机器人进入虚拟环境训练提供支持。
5结论
综上所述，在计算机技术高速发展的背景下，计算机与人工智能技术的应用范围逐渐广泛，且取得了良好的应用效果。人工智能技术在经过多年的发展后，已经趋于成熟，对国家发展而言，具有十分重要的意义。相较于国外，我国人工智能技术发展时间较短，正在面临严峻的考验。在此背景下，相关领域研究人员应注重人工智能技术的研究，总结过往的发展经验，促进我国人工智能技术的发展和完善。
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作者：阚永彪单位：甘肃酒泉职业技术学院
人工智能议论文800字
人工智能议论文800字
当今世界，人工智能、虚拟现实等技术快速发展，各种各样的机器人正一步步走进我们的世界。是欣然接受，还是退避三舍？我认为，不论态度如何，机器人永远无法取代人类。
诚然，机器人的出现给我们带来了许多便利之处。在家做清洁，有扫地机器人；给小朋友讲故事，有对话机器人；餐厅点菜，有服务员机器人。“世界潮流浩浩汤汤，顺之则昌，逆之则亡。”如果利用机器人，我们能得到更高品质的社会环境、更高效率的生活状态，何乐而不为呢？
但与此同时，随着机器人不断“拟人化”，不少人开始深思：我们的生活将要被机器人主宰了吗？阿尔法狗击败李世石余温未散，又有高度仿真的机器人索菲亚横空出世，我们担心未来的某一天，电影中机器人统治世界的局面成为现实。于是有人用消极的态度负隅顽抗。我认为，我们应在这之间保持理智：不使物役我，而使我役物。
小时候我们常常为这个问题困扰——电脑强大还是人脑强大？答案是绝对的——人脑。不论是怎样的机器人，都是人的创造。正如法国科学家苏埃尔所说，“机器人高度拟人化，将重新定义人的价值”。我们要做的，就是明白人的价值。帕斯卡尔在《人是一棵会思想的芦苇》中这样定义人的价值——人的伟大，我们对于人的灵魂具有一种伟大的观念，以致我们不能忍受人的蔑视，或不受别的灵魂尊敬。所以，在柯洁对战阿尔法狗时，我们看到他的皱眉，或扯头发，或有汗珠沁出眉间，虽然柯洁没有赢得比赛，但这就是人的价值，正是这种价值让我们不被机器人役使。
不久之前，诺贝尔文学奖获得者莫言在被问到“如何看待机器人写的诗歌作品”时，他答道：“从技术上讲没有问题，但就是没有感情，没有个性，这样产生的东西，不是真正的文学。”针对机器人，他又说：“一个活人写的诗，哪怕平仄全错了，至少还有一种要表达的感觉。机器人是不会犯错的，作者写的不如机器快，但这是人写的东西，是有‘人气’的。”所以即使机器人可能思考，可能更好地完成任务，但他们始终缺乏了一种叫“人气”的东西，正是这种“人气”，才保证我们在机器人愈发人化的同时，不被机器人同化。诚如苹果公司CEO库克所说：“我并不担心机器人像人一样思考，我只担心人像机器人一样思考。”我们应保有这样的人气，机器是死的，可人是活的。“机智者会跳出思维定式去思考，想象所有可能的办法去达到目标。”哈维·麦凯如是说。这大概就是人之所以为人的意义吧。若完全沉浸于科技带给我们的方便中，我们就可能被它奴役。
尼采说：“人之所以为人，便在于人是一个桥梁，人应当被超越。”机器人使我们更加成为人，更有超越自我的勇气，从而不使物役我，而使我役物