未来AI会代替作家吗（未来ai会代替作家吗）

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本文目录:

• 1、在未来40年中，有哪些工作是AI很难替代的？你知道吗？

• 2、以后AI绘画真的会取代画师吗？

• 3、未来有什么工作绝对不会被ai人工智能取代?

• 4、人工智能，未来竞争压力大不大？

一、在未来40年中，有哪些工作是AI很难替代的？你知道吗？

如今人工智能的发展也是比较快速的，很多大学都开设了人工智能专业。人工智能可以代替人类做一些简单的工作，比如说现在很多银行的大厅中就放了一个机器人，这些机器人能够回答一些简单的问题，但一些专门的取钱与数钱工作还是需要专业的柜员去进行的，不能交给机器人。

在未来40年中，有哪些工作是AI很难替代的？

虽然人工智能非常的优秀，但是人工智能也是不能够完全代替人类工作的，因为人工智能的聪明才智都是人类赋予的，它也是永远不能够超越人类的。比如说像一些教导学生的工作，那人工智能就不能够代替，因为人工智能只能够去灌输知识，却不能够因材施教，没有办法分析出这个学生现在究竟是在听课，还是只是注视着黑板心中在想别的事情。所以说人工智能是不能够代替老师的，老师是永远都会存在的，如果老师都不存在，那说明这个社会的教育真的是非常发达了，可能已经实现了知识的直接灌输，并不需要学习。所以说虽然人工智能比较的优秀，但是像一些比较高端的工作需要分析的工作，也是不能够让AI进行的。

人工智能终将不能代替所有的工作，只能够做一些简单的工作。

下编认为人工智能终将不能代替所有的工作，只能够从事一些简单的工作，比如说一些特别危险，会伤害到人类的工作，这样的工作就可以交给人工智能去进行。比如说像一些高楼攀爬以及一些河中救援的工作，就可以让人工智能去进行，即使人工智能坏了也是能够进行维修的，就不会伤害到人类的生命。在工作的时候我们一定要控制好人工智能，不能够让人工智能失误。

二、以后AI绘画真的会取代画师吗？

目前来说，虽然AI绘画技术正在快速发展，但要完全取代画师仍然存在一些挑战和限制。以下是一些可能会影响AI取代画师的因素：

创意和情感表达：AI可以根据一些预设的规则和算法生成图像，但是它们目前还不具备创意和情感表达能力。画师可以运用自己的想象力、经验和感性思维来创造独特的艺术作品，表达出自己的情感和思想。

复杂性和细节：现有的AI绘画技术在处理复杂的场景和细节方面仍然存在困难。例如，细微的光影、质感、色彩变化等需要画师有高超的技巧才能处理好。

艺术品位和审美标准：艺术品位和审美标准是画师所具备的，它们可以影响画师的创作方向、色彩搭配等等。而AI绘画技术目前还不具备这种能力。

价值认知：艺术品的价值认知是人类社会长期积累的文化认知，这种认知超越了画面本身的视觉表达。而AI绘画技术目前还无法理解和表达这种文化认知。

因此，即便AI绘画技术发展得非常出色，也不一定会完全取代画师。未来，AI和画师或许会共同发展，AI可以帮助画师完成一些重复性、简单性工作，而画师可以运用自己的创造力和想象力，创造更加有深度、有情感的艺术作品。

三、未来有什么工作绝对不会被ai人工智能取代?

【导读】我报考研究生的时候接触过人工神经网络(ANN)，这是目前人类所掌握的最先进的人工智能方案。客观地说，人类已经站在了造物者山峰的山腰处。部分学者认为，即使人类在未来20年难以取得突破性的进展，目前人类的人工智能技术也足以取代百分之八十以上的工作。那什么职业是无法被ai人工智能取代的呢?

算法工程师和前端工程师

确实，人工智能很强大，作为人工智能设计者与建造者的软件工程师们还有很大的招聘缺口。目前，人类在互联网领域高效率的竞争正在一步步把整个世界数字化。数字世界的制造者软件工程师将长期是人类最为需要的职业。

老师

目前人工智能在教育领域有着很大的应用，但我认为教师仍然是难以取代的。教师在很大程度上并不单单扮演了传授知识的角色，同时他也是一个有温度的职业，人与人情感上的交流对孩子的一生有着极大的影响。大多数时候，老师还可能教会了你爱、恨、荣誉和羞耻，不管是以什么样的方式。ai人工智能在大数据的支持下虽然有着不可小视的实力，但是实现像一个活生生的人那样对学生言传身教可能需要很长的时间，在可见的未来中暂时看不到希望。

作家和画家

目前先进的人工智能是可以写作和绘画的，但是与人类的佼佼者相比，人工智能的技术的作品总是显得缺了一丝生机。人类的复杂情感和喜怒哀乐暂时是人工智能所无法理解的。如果人工智能不能取得重大突破，作家和画家充满情感和思辨的创作也是人工智能无法取代的。

最后，我认为在人类和ai人工智能未来的相处中，“取代”是一个伪命题，AI与人类并不如胶卷与数码相机一般，AI的发展会产生新的职业，相信AI也会辅助人类走进一个全新的时代。

四、人工智能，未来竞争压力大不大？

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。虽然这些不是人人都能干的，但是对于我国乃至世界来讲人才也是非常多的，所以竞争压力肯定会有的。必须的不断学习，探索新知。

拓展补充：

对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。

第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。

即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。

本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。

科技产出与人才投入

1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 4.26% 增长至2017 年的 27.68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64% 。

2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。中国的专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的 16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。

3. 人才投入 : 中国人工智能人才总量居世界第二，但是杰出人才占比偏低。截至 2017 年，中国的人工智能人才拥有量达到 18232 人，占世界总量的 8.9%，仅次于美国(13.9% ) 。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体，清华大学和中国科学院系统成为全球人工智能人才投入量最大的机构。然而，按高 H 因子（又称 H 指数，用于评价科学家的科研绩效）衡量的中国杰出人才只有 977 人，不及美国的五分之一，排名世界第六。企业人才投入量相对较少，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为一家企业进入全球前 20。中国人工智能人才集中在东部和中部，但个别西部城市如西安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域则比较分散。

产业发展和市场应用

1. 企业规模 : 中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018 年 6 月，全球共监测到人工智能企业总数达 4925 家，其中美国人工智能企业数 2028 家，位列全球第一。中国( 不含港澳台地区 )人工智能企业总数 1011 家，位列全球第二，其后分别是英国、加拿大和印度（图 1）：

从城市尺度看（图 2），全球人工智能企业数量排名前 20 的城市中，美国占 9 个，中国占 4 个，加拿大占 3 个，英国、德国、法国和以色列各占 1 个。其中，北京成为全球人工智能企业数量最多的城市，其次是旧金山和伦敦。上海、深圳和杭州的人工智能企业数量也进入全球前 20。

从成立时间看（图 3），中国人工智能创业企业的涌现集中在2012-2016 年，在 2015 年达到顶峰，新增初创企业数量达到 228 家。从2016 年开始，创业企业的增速有所放缓。

中国人工智能企业的平均年龄为 5.5 年。其中，北京、上海和天津等地初创企业云集，企业平均年龄相较于全国平均水平更年轻，平均年龄在 5.5 年以下。山东和辽宁等地老牌工业机器人和自动化企业转型较多，企业年龄相对较大。

人工智能的应用技术主要包括语音类技术 ( 包括语音识别、语音合成等 )、视觉类技术 ( 包括生物识别、图像识别、视频识别等 ) 和自然语言处理类技术 ( 包括机器翻译、文本挖掘、情感分析等 )。将基础硬件考虑在内，国内外人工智能企业应用技术分布如图 4 所示。相比国外，中国人工智能企业的应用技术更集中于视觉和语音，而基础硬件占比偏小。

人工智能在行业应用上包括智能机器人、智能驾驶、无人机、AR/VR、大数据及数据服务、各类垂直领域应用(本文中定义为“AI+")等。国内外人工智能企业的行业应用分布如图 5 所示。可以看出，相比于国外，国内企业更看重智能机器人、无人机和智能驾驶等终端产品的市场，而国外企业更注重 AI在各类垂直行业的应用。

2. 风险投资 : 中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家。自 2013 年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势（图 6）。2017 年全球人工智能投融资总规模达 395 亿美元，融资事件1208 笔，其中中国的投融资总额达到 277.1 亿美元，融资事件 369 笔。中国 AI 企业融资总额占全球融资总额的 70%，融资笔数达 31%。

根据 2013 年到 2018 年第一季度全球的投融资数据，中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家，但是在投融资笔数上，美国仍然在全球处于领先地位。

发展战略和政策环境

1. 国际比较 : 各国人工智能战略与政策各有着重点。 2013年以来，美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台了人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重，美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响 ; 欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险 ; 日本希望人工智能推进其超智能社会的建设 ; 而中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化，助力中国的制造强国战略。各国政策在研发重点和重点应用领域也存在着较大差异。

2. 国家政策 : 从物联网，到大数据，再到人工智能。从 2009 至今，中国人工智能政策的演变可以分为五个阶段，其核心主题词也不断变化，体现了各阶段发展重点的不同。

国家层面政策早期关注物联网、信息安全、数据库等基础科研，中期关注大数据和基础设施，而 2017年后人工智能成为最核心的主题，知识产权保护也成为重要主题。综合来看，中国人工智能政策主要关注以下六个方面 : 中国制造、创新驱动、物联网、互联网 +、大数据、科技研发。

3. 地方政策 : 响应国家战略，地方政策主题因地而异。地方政府积极响应国家人工智能发展战略，其中，《中国制造 2025》处于人工智能政策应用网络的核心，在地方人工智能政策制定过程中发挥着纲领性的作用。通过政策发布数量来看，目前中国人工智能发展活跃的区域主要集中在京津冀、长三角和粤港澳地区。各省的政策主题也大有不同，比如江苏省关注基础设施、物联网和云计算等基础研发领域，广东省关注制造和机器人等人工智能应用，而福建省关注物联网、大数据、创新平台和知识产权，各地政策与地方发展条件密切相关。

对社会的综合影响

随着人工智能的充分发展，劳动生产率和生产力水平的提升，人们的生活体验将更加丰富多彩，将更多地将人们从体力劳动乃至常规性的脑力劳动中解放出来，更多地投入到创造性活动当中，使人类自身与社会得到更充分的发展。当前，人工智能技术的突飞猛进正不断改变着零售、农业、物流、教育、医疗、金融、商务等领域的发展模式，重构生产、分配、交换、消费等各环节。根据 IDC 数据显示，在未来5 年内，人工智能技术应用到多个行业，将极大提高这些行业的运转效率，具体提升的效率为教育行业82%、零售业 71%、制造业 64%、金融业 58%。

1. 人工智能对教育和就业的影响。发展人工智能的最终目的不是用来替代人类，而是帮助人类变得更加智慧，而教育将在这个过程中起到关键性作用。人工智能技术提升经济活动中的产能，使得人们逐渐从机械的重复性的或危险的劳动中抽离出来，从而增加了思考、欣赏等闲暇时间，更专注于创新能力、思考能力、审美与想象力的潜能开发与提升。

目前，人工智能在教育领域的应用主要集中在以下几方面 : 自适应 ( 个性化 ) 学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育、基于虚拟现实 / 增强现实的场景式教育。用适合自己的方式去学习，不仅效率会提高，而且会保持更长时间的学习兴趣。

在教育领域深度发展人工智能的意义并不是取代教师，而是协助教师使教学变得更加高效和有趣。另外，在人工智能技术所影响的教育体系中，对人才的信息输入与输出能力、自主学习能力等的要求骤然提高，创新能力的培养也成为重要方向。

随着技术的发展逐步替代人类从事大部分繁琐重复的工作或体力劳动，在给人们带来福利的同时也带来前所未有的挑战。今天已经有越来越多的人担忧是否自己的工作会被人工智能技术所取代，或者只能在人工智能所留下的“夹缝”中生存。有专家对中国的就业岗位被人工智能取代的概率进行了估算，结果显示，未来 20 年中，约占总就业人口 76% 的劳动力会受到来自人工智能技术的冲击，若只考虑非农业人口，这一比例为 65 %。但同时，人工智能技术对就业的创造效应也已有所显现。调查显示，中国科技公司目前人工智能团队规模平均扩张 20%，而且这种需求还会增长。另外国家工业和信息化部教育考试中心专家称，在未来几年中国对 AI 领域的人才需求可能增至 500 万。

可以判断，在人工智能重塑产业格局和消费需求的情境下，一部分工作岗位终将被历史淘汰，但是也会伴随着人工智能技术孵化出一系列新的岗位。另一方面，新型的人机关系正在构建，非程序化的认知类工作会变得愈发难以替代，其对人的创新、思考与想象力提出更高的要求。

机械化和智能化塑造着新的就业格局，但也要警惕新格局下有可能发生的衍生问题，比如由于失业率上升而引起的贫富差距和社会稳定问题。人工智能所带来的“冲击”是持续性的，对教育和就业的多重影响也是持续性的，因此也需要不断积极探索与技术革命相匹配、相适应的教育与就业机制。

2. 人工智能对隐私与安全的影响。今天，在许多生活消费场景中，人们对个性化体验的需求不断增加，个性化、场景化服务也逐渐成为人工智能驱动创新的主要方向。服务供应方在信息获取社交化、时间碎片化的情境下，着力建立更灵活便捷的消费场景，给人们带来更加友好的用户体验。与此同时，随着语音识别、人脸识别、机器学习算法的发展和日趋成熟，企业可以通过分析客户画像真正理解客户，精准、差异化的服务使得客户的被重视被满足感进一步增强。但是在蕴藏着巨大商业价值的同时，也对现有法律秩序与公共安全构成了一定的挑战。

网络空间的虚拟性，使得个人数据更易于被收集与分享，极大地便利了身份信息编号、健康状态、信用记录、位置活动踪迹等信息的存储、分析和交易过程，与此同时，人们却很难追踪个人数据隐私的泄露途径与程度。例如，以人工智能技术为支撑的智慧医疗，病人的电子病例、私人数据归属权如何界定，医院获得及使用私人数据的权限界限如何规范。再比如人工智能技术生成作品的著作权问题等。开放的产业生态使得监管机构难以确定监管对象，也令法律的边界变得越来越模糊。

人工智能的普遍使用使得“人机关系”发生了趋势性的改变，人机频繁互动，可以说已形成互为嵌入式的新型关系。时间与空间的界限被打破、虚拟与真实也被随意切换，这种趋势下的不可预测性与不可逆性很有可能会触发一系列潜在风险。与人们容易忽略的“信息泄露”不同，人工智能技术也可能被少数别有用心的人有目的地用于欺诈等犯罪行为。如基于不当手段获取的个人信息形成“数据画像”，并通过社交软件等冒充熟人进行诈骗。再比如，使用人工智能技术进行学习与模拟，生成包括图像、视频、音频、生物特征在内的信息，突破安防屏障。去年曾有报道，新款苹果手机“刷脸”开机功能被破解即是这类例子。而从潜在风险来看，无人机、无人车、智能机器人等都存在遭到非法侵入与控制，造成财产损失或被用于犯罪目的的可能。

3.人工智能对社会公平的影响。随着人工智能研发与应用的突飞猛进，一系列价值难题也正逐渐显现在人们面前。目前还有大量不会上网、由于客观条件无法使用互联网及不愿触碰互联网的人群，已经被定义为人工智能时代的“边缘人”，而人工智能对人们的文化水平、信息流的掌握程度又有了更高的要求。人工智能技术越发达，信息鸿沟就越深，进而演变为服务鸿沟、福利鸿沟，而在人工智能时代，“边缘人”将越来越难享受到便捷的智能信息服务，也更不易获得紧缺的服务资源。

本文转自 中国经济报告 2018年第10期，作者：清华大学中国科技政策研究中心

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