機器人和人工智能不會完全取代目前的工作類別，而且會有助于在未來讓工作變得更加容易，因為更多的任務是自動化的，用以提高生產率或安全性。

AI，機器學習，深度學習和自動化不再是未來的技術，他們已經在企業中獲得了動力。如果我們愿意的話，無論是組織數據、還是發現趨勢抑或是讓生活更加簡單，人工智能都能對其產生積極的影響。

今年5月在麻省理工學院(MIT)召開的為期一天的2018年CIO研討會上，業界思想領袖和教育工作者齊聚一堂，共同探討IT發展趨勢的影響。

麻省理工學院斯隆管理許愿教授&麻省理工學院的總監Erik Brynjolfsson表示“有一點是可以肯定的，那就是在接下來的5到10年內，這些技術將在你的公司、每一個行業和每一個地區中運作，而這無疑是一個很大的挑戰。如果我們能更好的理解這些技術，并重新設計業務流程，那么這些技術將會被不同的人利用并創造大量的財富和利益。”

人工智能不會替代所有工作!

勞工部創建了一個名為“ONET”的數據集，其中包括美國964個職業的描述，每一份工作都有一份清單，其中包括大約20到32項任務，總共18000多項任務存在其中。

Brynjolfsson的團隊使用這個數據集并評估每個技能組，用以確定哪些任務可以利用AI更好的完成，哪些需要通過人類才能實現。研究小組發現，對于大量工作而言，存在人工智能可以做的比人類更好的任務，但人類仍然有許多工作要做。

這是我們在占領后的職業中發現的模式——很少有機器學習只是在桌子上運行。在大多數情況下，機器學習能夠完成一些任務，而不是某個職業中的所有任務。Brynjolfsson表示，這意味著組織中的大部分工作將受到機器學習的部分影響，但也會有人類需要繼續的工作。這需要協調人類和AI一起工作，但是，AI很少會完全替代某個工種。

提高勞動力素質

那么利用人工智能輔助人類呢?結論都是一樣的。在很多情況下，機器人可以幫助員工減少耗時、枯燥、乏味甚至體力勞動，卻不會讓員工丟掉工作。事實上，最可能出現的情況是人類和機器人一起工作，許多機器人專門為協作而設計，也被稱為協作機器人。

Brynjolfsson表示，我們離人工智能還有很遠的距離，這是你在電影中看到的自動化類型，機器人可以在“各個方面”勝過人類，AI能在企業中發揮重大的作用，特別是具有足夠數據的任何任務具有“映射到一組輸出的一組輸入”。

麻省理工學院政治經濟與城市規劃助理教授Brynjolfsson舉了一個醫療保健工作的例子。Brynjolfsson認為，自動執行諸如病人轉移和升降機等任務可以幫助緩解工人的一些身體負擔，同時還保護患者并防止傷害。這項任務需要醫療保健從業者的力量和努力——所以在這種情況下，自動化技能不會取代醫療工作者，它只會幫助他們更有效，同時為工人和患者提供更安全的環境。

麻省理工學院未來工作組的工作執行主任Elisabeth Reynolds認為，汽車和制造業也有類似的趨勢。她認為，聯合機器人正在為工人創造更多的向上增長和機會，因為他們可以自由地從事更復雜的工作。而且，景觀一些行業可能大幅度被顛覆，Reynolds表示，這只是我們看到的增長的一部分。

人工智能和機器學習數據的所有權

機器人和人工智能在企業中的未來并非沒有風險。與過去的技術一樣，企業需要著眼于潛在的風險、問題和障礙。其中，需要關注的一個關鍵領域是數據。

許多人認為社交媒體將會帶來一個美好的未來，連接和分享，但在很多方面卻并非如此，它導致了一些非常不正常的結果。那么，我們如何管理風險，使人工智能和自動化不會產生類似的意想不到的后果呢?舉例來說，多倫多讓谷歌安裝傳感器和其他設備，在街道或社區手機數據，提供有關城市的價值信息并發現對基礎設施的新見解。但是誰擁有這些數據呢?數據是屬于谷歌還是多倫多?

很明顯，城市有權利擁有這座城市的數據，但是這座城市有資源或能力來真正做到這一點嗎?這些都是重要的問題，企業不得不問自己，因為他們承諾依靠數據，尤其是當人工智能進一步融入勞動力和我們的生活。

隨著企業擁抱人工智能、機器人、機器學習和深度學習，他們將需要一個清晰的策略來利用技術，而不必擔心工作的位移或跨越道德的極限。這里的要點是，只要確保工作是一項高質量的、有意義的和無障礙的工作，將來就不會被人工智能所替代。