人工智能将在诸多领域逐步替代人类工作，未来我们该怎么办
比如需要强大创造力的工作就是人工智能难以完成的，所以像人工智能工程师、艺术家、管理者，这些都是不可或缺的职业。
虽然我们相信随着科学的发展，未来的机器人可能能够具有强大的自主意识，从而替代所有人类工作，但那是强人工智能领域的事情，目前人类在强人工智能领域还几乎毫无头绪，所以那是很遥远的事情了。人类文明的发展经历了很多次的技术革命，比如蒸汽革命、电气革命，有趣的是，每一次的技术革命都将大量的人力从繁重的劳动中解放了出来，但就整个人类而言，工作非但没有减少，反而更加繁忙了。
这是因为新的技术必然催生出新的职业。
其实从古至今，人类工作的唯一目的就是生存和发展，而绝大多数时间中，人类都是为了生存而被迫劳动，这一点从古至今并无改变。古时候，人们要打猎、生火、制造工具，这些举动都是为了生存。而随着社会的发展，人类开始分工，猎人用猎物来交换工匠的工具，每个人不再需要从而生存所需的全部劳动。现今社会也是一样，我们之所以坐在电脑前面敲打键盘，本质上是以这种劳动形式来换取务农者手中的粮食。当人工智能高度发展，所有为生存而进行的劳动都被机器人所替代，人类就可以真正从为生存的劳动中解放出来。
粮食是机器人种的，衣服是机器人制造的，房子是机器人搭建的，交通工具是机器人驾驶的。所有的劳动都由机器人完成，人类则不需要再进行劳动来与之交换。
届时人类的工作则全部是为了发展，那时我们将投入全部的经历去实现远距离的宇宙航行，我们将会全情投入到戴森球的研究之中，我们将设法去窥探宇宙的全貌，宇宙所赋予生命的本源意义绝不只是为了生存，遗憾的是一直以来我们都被生存所束缚而腾不开手脚。而能够改变这一切的就是人工智能。所以人工智能对于人类而言是一场必然会到来的美梦，我们无需忧虑和恐惧。返回搜狐，查看更多
人工智能是否会替代人类
近日，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台上掀起了一阵热烈的讨论，短短4天内，平台用户量已达到百万级别。当大家在感叹AI技术的高速发展和ChatGPT功能强大外，很多人对于“人工智能是否将取代人类”的话题也产生了深刻的思考。不少人担心，在不远的将来，随着人工智能技术的不断精进，开发出更多的功能后，是否将替代一部分人的工作？甚至连特斯拉的CEO马斯克在见识了ChatGPT的强大功能后，都不禁在社交平台上说道：“我们离强大到危险的AI不远了。”文_田江含编辑_刘煜设计_金乌《留学》杂志总第212期人工智能是否能完全替代人类工作？01让不少人担心被抢饭碗的ChatGPT的功能有多强大呢？ChatGPT是一个由OpenAI开发的大型语言模型。“GPT”代表“GenerativePre-trainedTransformer”，而“Transformer”是一种用于自然语言处理的人工智能算法。ChatGPT开发是建立在大量的训练数据和强大的计算能力之上，设计用于生成自然语言文本。ChatGPT能够通过模仿人类的语言表达和语法规则来回答问题、完成任务，同时还能生成文章、故事、诗歌、歌词等。ChatGPT使用了一个名为“预训练”的技术来学习自然语言，这意味着这款智能软件已经接收了大量的语言数据，并从中学习了语言的规则和模式，这使得ChatGPT能够更好地理解和生成人类语言。而ChatGPT使用场景广泛，例如，当留学生面临留学申请需要完成的文书不知所措时，可以向ChatGPT提出要求，写出一篇符合自己申请情况的文书。ChatGPT可根据用户描述的要求，在几秒内完成一篇没有英语语法错误的文书。而且，ChatGPT不只限于提供基础的问答功能和文字的创作，甚至还可以根据用户要求直接产出代码和产品方案等。随着科技飞速发展，ChatGPT已经不是第一款震惊大众的人工智能产品，早在2016年，AlphaGo以4∶1战胜世界围棋冠军、职业九段选手李世石时，便让大家见识到了人工智能的强大，这场比赛被视为人类与人工智能的一场较量。而从AlphaGo到ChatGPT，大家也开始对人工智能越来越“忌惮”了起来，担心人工智能的诞生将会完全取代人类的劳动。其实，人工智能的迅速发展是为了使人类从重复性的劳动中解脱出来，帮助人类提高工作效率。因此，人工智能在某些方面可以替代人类的工作，但在其他方面则不然。例如在一些重复性的、需要高度精确性的任务方面，如数据输入、图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等，人工智能已经展现出非常强大的能力，甚至可以超过人类的表现。但是，在需要创造性思维、灵活性和人际交往等方面，人工智能则很难取代人类。比如，一个作家或艺术家的作品往往需要具备独特的创造性，而这是机器无法复制的；一位销售人员的工作也需要通过人际交往与客户建立良好的关系，而这也不是人工智能所擅长的领域。人工智能对教育的影响02由于ChatGPT拥有强大的学习和语言能力，可以高效地产出文字，不少学生开始利用这款智能工具帮助自己写作业。那么，运用人工智能写作业算作弊吗？这个问题的答案取决于学生如何使用人工智能。使用ChatGPT等人工智能工具来完成学术作业，通常被视为作弊。在大多数学术机构和教育机构中，剽窃和作弊都是被认为是非常严重的违规行为，会导致学生受到严厉的处罚，如降低分数、停学或开除等。虽然ChatGPT是一种非常强大的工具，可以用于生成各种类型的文本，但它并不能替代学生独立思考和学习的过程，也无法代替学生的努力和掌握知识的过程。如果学生只是简单地将ChatGPT生成的内容提交为自己的作品，那么就等于是剽窃了他人的成果，这是违反学术道德规范和学校的纪律要求的。但是学生可以利用ChatGPT产出的文字作为论文的大纲或是为作业提供想法，再在ChatGPT提供的素材基础上，添加自己的观点和修改，将会为学生节省不少时间，帮助学生有效提升作业的质量。所以，将ChatGPT视为如拼写检查软件、翻译软件和计算机一样的学术工具，那么人工智能将为学生提高学习的效率，并且帮助学生更好地完成课业。人工智能可能意味着老师花更少的时间在教授论文写作或沟通技巧，花更多的时间和精力让学生的注意力集中在理解、描述和分析问题上。一个工具的产生一定会伴随着两面性，既不能一禁了之，也不能放之任之，而是理性地看待如何合理使用这些技术，加强规范和引导，明确界定抄袭和学术不端的行为，通过学习和培训提升人工智能技术对教育的影响和知识，才能有效地将人工智能为教育事业所用。人工智能对于人类未来的影响03人工智能的发展对于人类未来的影响将是深远的，它不仅将改变我们的生活方式，还将对社会、经济和文化产生重大影响。首先，人工智能能够替代一些传统的工作，尤其是一些重复性、低技能的工作，从而提高生产效率和效益。其次，人工智能可以通过分析大量数据，提高医疗诊断和治疗的准确性和效率，从而提高医疗保健水平。最后，人工智能能够通过智能化、自动化的方式，改善城市和生活的质量，例如交通管理、环境保护、智能家居等。总之，人工智能对于人类未来的影响将是复杂和多样化的，我们需要认真对待并加以引导和控制，以确保人工智能的发展能够为人类带来最大的利益。不可否认的是，人工智能的出现将会影响一部分人的职业，现在人工智能在很多领域已经开始替代人类的工作，特别是一些需要重复性工作和大量数据处理的职业。这类职业包括：①制造业和装配线工人：人工智能系统已经开始在制造业和装配线中被广泛应用，自动完成各种流水线作业，如物料搬运、机器人操作等；②数据处理员：人工智能系统能够更快速、准确地处理大量数据，替代一些传统的数据处理员；③客服代表：人工智能系统能够通过自然语言处理技术来自动回复客户问题，替代一些客服代表的工作；④财务人员：人工智能系统能够自动处理和分析大量的财务数据，并且能够自动预测未来的趋势和风险，替代一些传统的财务人员的工作；⑤餐厅服务员：人工智能系统可以自动完成餐厅订单的处理和食物的制作，替代一些餐厅服务员的工作；⑥银行柜员：人工智能系统可以自动处理各种银行业务，如账户开户、转账等，替代一些银行柜员的工作。虽然人工智能可以替代一些传统的工作，但也会同时创造出一些新的工作机会，特别是一些需要人类智慧和创造力的职业，如创意行业、设计师、艺术家等。因此，对于未来的工作机会和发展方向，人工智能与人类将是相互协作和融合的趋势。特别声明：以上文章内容仅代表作者本人观点，不代表新浪网观点或立场。如有关于作品内容、版权或其它问题请于作品发表后的30日内与新浪网联系。中国社会科学杂志社
人工智能技术的迅猛发展及其在社会各领域的广泛应用，带来了一系列风险挑战。如何对人工智能伦理风险进行道德治理，成为人们不得不认真思考的重要问题。按照传统责任理论，由某项技术所引发的道德责任须根据过失的大小分配给该技术的设计师、制造商、使用者、监管者等人类主体。但由于人工智能具有显著的自动化特征，如果将其排除在道德责任之外，可能会造成“责任空场”。因此，建立完善的人工智能道德治理体系，必须破解该技术在道德责任归属时面临的难题。
有限责任
人工智能责任归属的第一个难题是人工智能是否有资格成为某一事件（或后果）负责任的行为者，而不只是由人类操控的技术工具。这需要回答人工智能是否具备就承担责任而言的最低限度的道德认知能力和道德自主性。人工智能是用计算机来模拟和实现的“类人智能”。它将外部环境信息转换为输入数据，并通过从数据中生成的特征量对输入数据进行处理，实现数据输出。人工智能的输入和输出过程，可以理解为它感知外部环境信息和根据感知信息而采取特定行动的过程。人工智能的行为选择是基于对外部环境的判断所作出的能动反应。相较而言，传统计算机程序根据设计好的函数完成数据的输入与输出，其对外部环境的反应是被动的。此外，人工智能还可以进一步插入道德算法，将人类对道德重要性的理解转译为人工智能信息处理和决策的逻辑规则，使其从前瞻性意义上遵守社会道德要求，作出负责任的行为决策。
人工智能的特殊性在于其独特的学习算法。通过多层处理，低层次的特征表示转化为高层次的特征表示，使人工智能具备了完成复杂任务的能力，可以模仿特定的人类行为。例如，AlphaGo通过神经网络的深度学习和反复自我博弈的强化学习，不仅提高了其在围棋博弈中的预测能力，而且还发现新的游戏规则，走出了新策略。这里，学习算法是由人类设计师预先规定的，但AlphaGo通过机器学习而作出的行为决策却不是人类设计师决定的。人工智能具备了确定但有限的自主性、交互性及行动能力，可以在特定环境中独立作出行为决策，故可对其进行道德归责。而承认人工智能可在最低限度上进行责任归属，就肯定了其在道德治理体系中有限的能动地位。
非意图责任
第二个难题是人工智能遵循数学、物理学等自然定律，缺乏“能够承担责任的感觉”。对责任的主观感受首先表现为行为者的主观意图，即行为者对行为的意义的认识，希望或想要以某种方式行动的态度。尽管主观意图确实影响了人们对行为者进行道德谴责或惩罚的力度，但它并非责任归属的必要条件。从道德实践上看，主观意图作为行为者的内在状态，很难对其作出准确评价。而且，人们进行责任归属的目的在于，通过对损害性后果的回溯性评价，来确定导致该后果的行为者原因，不论行为者是否有主观意图。德国学者奥特弗利德·赫费以俄狄浦斯为例，说明这种无过错责任在史前社会普遍存在：责任是客观的，即便行为者不存在任何主观过错，也需要承担道德责任。按照客观性原则对人工智能进行责任归属，主要考查损害性后果以及行为与后果之间的因果关系即可，不必再关注行为者的主观意图。
对责任的主观感受还表现为行为者因自己的行为而产生的自责、懊悔等反应性态度，因而承认自己本来可以按照其他方式而行动。人工智能缺乏感受性，很难想象它会产生任何形式的痛苦或内疚，那么，对人工智能进行责任归属并实施道德惩罚是否还有意义？就反应性态度而言，他人的反应性态度而非行为者的自我反应性态度才是责任归属的动力。他人的责备和怨恨不仅是他人对某一事件（或后果）所作出的价值评价，也是在评价基础上对行为者所作出的反应。责备和怨恨允许行为者提出免于被责备的理由。但与此同时，如果行为者与某一事件（或后果）的因果责任极其显著，引发他人强烈的责备和怨恨反应时，他人将拒绝人工智能以技术作为其免责理由。就道德惩罚而言，惩罚作为“对过去错误的一种自然报复”，在现代社会逐渐丧失其道德正当性。道德责任并不必然要求对行为者进行道德惩罚，而是要求行为者正视、改正或补偿自己的道德过错，同时尽量避免发生类似的道德过错。就此而言，要求人工智能承担道德责任是可行的。
共同责任
第三个难题是对人工智能进行责任归属，是否会削弱人类的道德责任或威胁人类的责任主体地位。答案是否定的。对人工智能的正确归责有助于明确人类与人工智能的责任边界，从而强化人类的道德责任。人类设计师、制造商、使用者等参与了人工智能的理论创新、技术研发、生产制造、实践应用等环节，相应地承担着内在知识的责任、科学实验的责任以及将科学付诸实践的责任。这些多元主体在该技术设计—生产—应用链条上分工合作，由此发展出一条责任链：没有哪个单独环节承担单独的责任，每个环节都是责任的一部分，而这部分责任又不得不与这个环节对整个行为所承担的责任相联系。正如赫费所言，谁为别人能够做这件事创造了一些前提条件，他就要为这件事负有共同责任。相反，如果他们没有看到这种关系，或者不能看到这种关系，就会产生责任归属的要求，应该为此设置能够监督责任履行的机构。该机构对人类设计师、制造商和使用者的履责行为进行监督和管理。人类行为者不仅不能免除道德责任，还需承担起相应的赔偿或补偿责任。
在道德实践中，人类行为者将一部分道德授权给人工智能，如允许智能搜索引擎对敏感词进行筛查并屏蔽等。授权行为意味着一部分道德资本由人类行为者转移给人工智能，使后者代替人类行为者履行一定的社会职责。对人工智能的道德授权是否意味着道德责任的授权？这取决于授权是对道德行为本身的授权还是对道德行为坐标（即只为人类道德决策提供反馈信息）的授权。对道德行为的授权，意味着道德上的善恶及责任在人工智能与人类所组成的多智能体系统中分布。此时，人工智能替代人类行为者参与到现实的社会分工之中，成为社会系统的重要组成部分，因而，需要承担由社会分配给该职责的道德责任，即分布式道德责任。对道德行为坐标的授权，仍将人类作为道德责任的中心并通过人工智能实现人类的道德意图，人工智能仅需承担扩展式道德责任。不论分布式还是扩展式道德责任，都没有免除人类在道德治理中的主体地位。
总之，人工智能道德治理的关键在于立足一种新的开放性责任理论对人工智能进行责任归属。首先，人工智能的道德责任是无过错责任。人工智能责任归属的目的是依据客观性原则对道德行为及其后果进行正确归因。特别是当多行为主体共同参与某一行为决策时，正确归因有助于及时纠正错误。其次，人工智能能够且仅能承担与其智能水平和自治能力相适应的道德责任。当前广泛应用的弱人工智能的道德责任与其具备从大数据中自行提取特征量的能力密切相关。对其责任归属不能整齐划一，需要根据其自动化等级分级对待。超出其能力范围的道德责任仍需由人类行为者承担。再次，人工智能的责任归属要求对人工智能算法进行回溯性实验直至找到算法缺陷或程序漏洞。人工智能承担责任的方式包括优化算法、程序升级、暂停或永久停止使用。相应的补偿或赔偿责任也需由人类行为者承担。最后，人类设计师应监督和激励人工智能不断积累道德经验，将道德经验转化为道德算法或新的特征量，尽量减少未经预料的道德情形和两难困境。在计算机领域，通过程序升级修正漏洞的情形很常见，这也要求对人工智能的道德错误进行合理认识和总结。
（本文系国家社科基金一般项目“人工智能的责任伦理研究”（19BZX109）阶段性成果）
（作者单位：宁波大学马克思主义学院）
“人工智能”将代替“人力”专业全面解读！
前言
机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。
随着人工智能的迅速发展，很多职业在将来都可能被人工智能所取代，英国广播公司曾经报道：剑桥大学教授发布了一项报告。该报告根据大数据计算系统，分析了365种职业在未来被人工智能淘汰的概率。
报告显示：部分职业会被“人工智能”代替
预计到2025年人工智能将颠覆全球15个行业中的8500万个工作岗位。伴随自动化和数字化，针对数据录入、会计和行政服务等技能的就业需求正在减少。
最可能被人工智能及机器自动化代替的工作职位包括数据输入员、会计、记账员、工资结算员、行政助理等，其中21％来自金融服务领域、19％来自汽车行业，还有20％的采矿和金属行业。
人工智能的“起源”：
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
美国人工智能专业优势：拥有高层次学者数量最多
AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家；其余国家的学者数量均在100人次以下。
人工智能专业部分应用领域：
1)机器人领域：人工智能机器人，如PET聊天机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况调整自己的动作来达到特定的目的。
※News：美国特斯拉将在明年推出TeslaBot人形机器人：
美国CNBC的报道：8月19日特斯拉首席执行官ElonMusk在的人工智能发布会上宣布：特斯拉将在明年推出TeslaBot人形机器人以从事人们不喜欢做的危险、重复性或者枯燥的工作。
ElonMusk在发布会表示：未来社会的“劳动力不会短缺”，一些只消耗体力的工作将会被机器人所替代。特斯拉机器人的目的就是让人们不必再从事不用动脑筋的琐碎工作。
2)语言识别领域：该领域其实与机器人领域有交叉，设计的应用是把语言和[i]声音转换成可进行处理的信息：如语音开锁(特定语音识别);语音邮件以及未来的计算机输入等方面
3)图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术;例如人脸识别汽车牌号识别等。
4)专家系统：具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，后台采用的数据库相当于人脑，具有丰富的知识储备采用数据库中的知识数据和知识推理技术来模拟专家解决复杂问题。
人工智能的四个方向及应用实例：
四个方向：第一，模式识别；第二，机器学习；第三，数据挖掘；第四，智能算法。
应用实例：指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、专家系统、智能搜索、博弈等。
美国人工智能专业top8名校
1、麻省理工学院
2022QS世界大学排名：第1
2022泰晤士世界大学排名：第5
麻省理工它的计算机科学和人工智能实验室已经创作出了一系列机器人。其中现在最负盛名的波士顿动力的前身腿足实验室便是在麻省理工学院创办的。还有机器人之父科林·安格尔，irobot公司创始人之一的海伦·格雷纳，还有卡内基·梅隆大学机器人研究所的负责人马特·梅森等等。
2、卡内基·梅隆大学
2022QS世界大学排名：第53
2022泰晤士世界大学排名：第28
卡内基梅隆大学简称cmu，坐落在宾夕法尼亚州的匹兹堡﹙pittsburgh﹚，是一所享誉世界的私立顶级研究型大学。卡内基梅隆大学是nasa航空航天科研任务的主要承制单位之一，该校的机器人研究所从事过自动驶车、月球探测步行机器人，单轮陀螺式滚动探测机器人的研究。
3、斯坦福大学
2022QS世界大学排名：第3
2022泰晤士世界大学排名：第4
斯坦福大学在1962便成立了人工智能实验室，在这50多年间一直致力于推动机器人教育。学生每周聚集在一起剖析机器人论文，并讨论机器人领域的最新研究成果。值得一提的是前百度的首席科学家吴恩达便是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。
4、哥伦比亚大学
2022QS世界大学排名：第19
2022泰晤士世界大学排名：第11
哥伦比亚大学位于美国纽约市曼哈顿，于1754年根据英国国王乔治二世颁布的《国王宪章》而成立，属于私立的美国常春藤盟校。哥伦比亚大学的校友和教授中一共有87人获得过诺贝尔奖，包括奥巴马总统在内的三位美国总统是该校的毕业生。据网上评价，哥伦比亚大学的机器人研究团队令人印象深刻。该校学生已经制造适合城市的自动驾驶汽车，以及三维仿真工具——可以指导机器人如何与现实世界互动，甚至还发明了一种指导机器人手术的程序。
5、南加州大学
2022QS世界大学排名：第112
2022泰晤士世界大学排名：第63
南加利福尼亚大学简称usc，又译为南加州大学，位于美国加州洛杉矶市，1880年由监理会创立，是加州最古老的私立研究型大学，世界著名高等学府。南加大是美国大学协会成员，被卡内基基金会归类为“特高研究型大学”，科研与教学水平世界一流。该校的机器人研究实验室，鼓励本科生在教师指导下亲手参与机器人研究。毕业生会被邀请参与机器人的制造。
6、加州大学伯克利分校
2022QS世界大学排名：第32
2022泰晤士世界大学排名：第8
加州大学伯克利分校与斯坦福大学、麻省理工学院等一同被誉为美国工程科技界的学术领袖，其常年位居泰晤士报全球大学排行前十名。
该校的机器人和智能机器实验室，致力于用机器人复制动物的行为。该校的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究，如机器人辅助外科手术和自动化制造。还有计算机可视化小组，学生可以学到如何帮助机器人能“看的见”。
7、约翰·霍普金斯大学
2022QS世界大学排名：第25
2022泰晤士世界大学排名：第13
约翰·霍普金斯大学﹙johnshopkinsuniversity﹚，简称霍普金斯大学，成立于1876年，是全美第一所研究型大学，也是世界一流的著名私立大学，属于全球顶级名校。
该校的计算机感知和机器人实验室的研究方向是：在机器人科学和工程领域，创造知识，促进创新。这是通过让学生接触到各种各样的机器人来实现的。其肢体实验室，探究了动物感官的指导原则，并研究如何将它们应用于机器人。该校的计算机交互和机器人实验室研究了很多人机交互和机器人空间意识方面的难题。
8、佐治亚理工学院
2022QS世界大学排名：第88
2022泰晤士世界大学排名：第45
佐治亚理工学院简称georgiatech，1885年建校，是美国顶尖的理工学院。该校著名机器人专家，亨里克·克里斯滕森领导的机器人和智能机器研究所，近来猜测，当今的新生儿再也不必驾驶传统的汽车。该校的项目旨在让学生了解各种主题的机器人，如力学，交互，感知和人工智能以及识别能力。
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