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AI人工智能会抢走人类的饭碗吗

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云端运算（Cloud Computing）、物联网（Internet of Things，IoT）、机械人（Robot）、以致于人工智能（Artificial Intelligence，AI）等新科技兴起，加上种种立异应用服务快速生长形成的新型态经济样貌（如共享经济、平台经济等），都将造玉成天下事情情形与型态的改变，亦引发「未来那些职业会由于人工智能而消逝」、「那些行业会受立异服务模式的攻击」等热议与担心。

人工智能科技应用 早引爆种种商机

事实上，以人工智能为基础的智能科技应用，早已深入我们的生涯之中，像是苹果手机的Siri智慧助理、Line的谈天机械人、机场收支境的3D人脸辨识等，都是人工智能应用的规范案例。人工智能走入我们的生涯，引爆种种商机，但人类事实有那些能力可能被人工智能替换，造成劳动市场的厘革，值得工业配合关切。

若从事情的特色来谈，可以从两个面向来解构，划分是「创作性」与「重复性」。

（1）第一种事情类型是低创作性与高重复性的事情，这型态的事情通常是高劳力麋集，这类型的事情如机械操作、打字输入等。

（2）第二种事情类型是低创作性与低重复性的事情，这类型的事情如文书校对、记账、一样平常行政事情等。这可能需要人类五官判读及某种水平的准确度。

（3）第三种事情类型是高创作性的事情，这类型事情需要高知识涉入水平之外，可能陪同的是高度的人群互动，以及相同的软手艺。如医疗咨询、教学、发型设计等。

高重复性劳力事情 被取代危害较高

第一种低创作性与高重复性的高劳力麋集事情，便可能由于人工智能的崛起而有较高的取代危害。数字科技可以使重复性的事情化为自动化服务，加上人工智能提高这类事情的准确度，降低创作性的门坎，并且资通讯装备可以24小时运作，大大降低人力本钱，这类型的事情确实保存相当大的替换危害。

然而，我们在这里所说的创作性与重复性是针对数字科技而言。简朴的说，驾驶车辆这件事情是高重复性吗

？由于驾驶线差别、路况差别，在已往许多人以为这不是一件重复性高的事情，但人工智能的崛起却悄悄改变了重复性及创作性的门坎；运用人工智能的深度学习手艺，无人车驾驶将上路；同样的，深度学习让银行柜台营业、大型仓储的运输与管理、医疗照顾护士的影像磨练等看似具高难度，藉由人工智能的应用，酿成近乎重复性可被取代的事情。虽然毫无疑问的，第三种高创作性、高知识性涉入的事情就较量禁止易容易被人工智能等新科技所取代。

重大数据剖析学习 人工智能辨识高

过往以为所有的人工智能均需要大宗的数据才华够完成深度学习的想法，前述做法乃是由于机械学习过往是一个指令一个行动，也就是接纳监视式的学习，透过标签。例如：照片中的猫、狗，让机械学习这些特征。但现在的生长趋势已可提供少量的有卷标数据，以及大宗没有卷标的数据，让人工智能在重大的数据剖析下学习，藉此作育分类、剖析的能力。虽然一最先的准确率很低，可是透过一直重复学习与修正，辨识的准确率已经很高。

众人期待人工智能能带来工业的转型与生长，并创立天下更多的便当与优美；在面临人工智能的人机对弈战局中，只管机械人在那场战争中赢了人类，但机械人的学习来自人类的智能，最终人工智能将饰演辅助的角色。然而深度知识涉入水平、跨领域以及具备人类特有的同理心与相同能力，仍是人类演进生长的自我本能。拥抱并起劲面临新科技带来的转变，才是我们该做的事情。

身为社会快速变迁的一员，我们可以发明人工智能的生长，配合上云端运算、大数据、边沿盘算、物联网等ICT科技快速抵达引爆点，台湾工业的生长与转型务必更为加速，才华顺应潮流扶摇而上。而我国劳动力素质的提升、社群的快速生长和针对这波全球科技和经济交互运作影响的因应、劳资双方配合生长和携手同心面临全球竞争的周全体认、以及相关规则的调解，自将是刻禁止缓的议题。