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腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
俗话说得好，知己知彼百战不殆，要看看人工智能首先会取代我们人类什么工作，首先要明白AI人工智能擅长什么以及目前它们开始涉足的工作领域，从而知道未来哪些岗位是“安全”的。
搜狗王小川对人工智能的工作边界做过定义：如果所输入的信息是封闭、有边界、可以结构化的，且包含做决策所需要的所有信息，目标也是确定的，那么这样的判断能力就可以被机器所取代。
我们结合目前已经运用了AI人工智能的场景，来看看事实是不是这样。
文稿类的工作包括写作、翻译、批改试卷等，目前都已经开始运用AI技术。像题目中说的，腾讯AI一秒钟写演讲稿，还有谷歌、科大讯飞等公司研发的同声传译技术，以及阿里最近试验的AI批改试卷，这些都是AI开始“入侵”的领域。
现在自动驾驶已经进入一个相对成熟的研发阶段，几个月前的百度产品发布会，李彦宏坐着装载着自家研发的无人驾驶系统的汽车前往发布会现场；在深圳，已经有一批无人驾驶公交车开始试运营，目前运行顺利；而在美国，谷歌早已宣称其无人驾驶系统已经能正式上路……
数据分析可以说是人工智能最擅长的领域了，在生活中，数据对我们的作用也越来越大。现阶段的数据分析大多是大数据分析，从海量的数据中整合出数据大报告，从报告中我们可以知道行业的变动、趋势、市场空间、业务增长点等，从而方便我们进行决策。
在以前的电影中，我们经常可以看见主角家里有一个电子管家，只要输入信息，管家会自动帮你安排日程，并提醒你，而你需要问什么问题，电子管家都会回答你。这个场景现在已经实现了，其实几年前就已经有这种人工智能对话系统出现，但还不够智能，日常应用的场景比较少，现在随着人工智能技术越来越成熟，这种管家类的设备和系统也会越来越像***，可以和我们自如地对话。
我们现在去办事大厅***或者过海关、安检的时候，会发现很多原本人工审核的岗位已经换成了机器自助的，流程也快了很多，这种情况目前已经基本普及了，未来随着AI技术越来越先进，可能我们办事会少很多流程，比如人脸识别就可以获取和识别你所有的信息，你直接说出你想办的业务，系统很快会***帮你办好。
人工智能，AI和大数据处理，无疑已经成为了当下比较火的概念和公司战略，也许在16年底之前，大家还没有什么概念，但是到了17年你一定不再陌生了。虽然很多公司目前不对外宣称，但是实际上已经开始进行AI的实验和项目的立项了。
从天气领域来讲，今年九寨沟的第一篇地震报道，就是由AI机器人编写发出的，从地震发生到文章发出，全程没有超过35秒……
上海电视台启用的AI天气播报员“小美”，可以根据当天的天气数据，会组织语言用人生报道究竟哪里有雨，还会为大家提供准确的出行建议，经过测试准确度接近98%。
今日头条在奥运期间就已经***用了AI编写机器人的操作，每一则比赛的报道有机器人写出，虽然在排版略有瑕疵，但是却很好的成就了及时性。
今年双十一，阿里巴巴也用UI机器人——鲁班进行作图，据统计该机器人制作头图的效率真的是高到爆炸，每秒钟可以制作8000张图，今年的双十一的鲁班制作了4亿张图。美工或者刚入行的设计师接到活，就立马想用快捷高效的套路来完成设计。用套路没毛病，有毛病的是除了套路，你什么都不会，而现在AI已经比你更懂套路了~
还有前不久深圳宣布的无人公交车，据说将在2019年批量行驶在大街上……
从种种的案例中可以看到，我们的司机，美工，编辑等等的工作都被取代了，那什么样的工作不会被机器取代呢？
1、有艺术性思考的
不同于美工和UI设计的套路，你需要思考如何构图，***用什么样的元素，体验怎么样的情绪，都不是机器可以学习的。
2、不可***的技术逻辑
人工智能已经在很多领域可以和人类一较高下了。
写演讲稿这件事情并不稀奇，国外有很多新闻稿都是 AI 写的。写这类文章只要给 AI 相对应的模版和数据，让其在大量的稿件中“学习”一番，慢慢就会学会。就好比小学生学写作文，老师会讲如何构思，哪些技巧，慢慢熟练后就越写越好了。
其实不光如此，微软的机器人小冰已经出版了一本实体诗集; Google 的机器人已经会创作歌曲，并和人类合作发行了;前几天美图公司也推出了智能作画功能。
看似对普通人来说有一定技能壁垒的职业正在被人工智能逐一攻克。
1 简单的重复体力劳动
劳动技能不复杂，比如说工厂流水线，每天重复几个动作，完全可以交给机器人。
2 危险的工作
比如探险，反恐、抗灾救人，完全可以人类在后方指挥，由人工智能去完成任务。
3 需要严格依靠数据分析的工作
比如说门诊医生，通常诊断时需要参考很多设备检查的影像，在这方面 AI 经过训练后误诊率极低。目前火热的人脸识别技术，可以在安防领域大有所为，取代很多安保工作。
“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。
对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。
另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。
近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。
“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”
论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。
机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。
还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，[_a***_]在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。
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