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　　人工智能有大幅提升生产力增长的潜力，但代价可能是收入差距的进一步拉大。总而言之，人工智能将推动形成所谓的“技能偏好型科技变革”——即数字技能将特别受到重视，而对中低端技能劳动力的需求将缩小。

　　比如，考虑到阿里巴巴已在其移动支付应用中启用了人工智能客服，由此可以设想今后客服等职位的需求将减少。劳动力总需求因而可能下降，尽管平均收入水平有希望上升，财富分配则将进一步向具备合适技能的人才聚拢。“数字鸿沟”有可能扩大社会分化。

　　总体而言，中国目前从事可自动化工作的劳动力人口超过其他国家。麦肯锡全球研究院预测中国51%的工作内容有自动化潜力，这将对相当于3.94亿全职人力工时的冲击。

　　由重复性工作内容和可预测的程序性任务构成的职位尤其容易被人工智能取代。根据成本效益分析，中等技能工人将首当其冲，而低收入岗位则可能存在更长时间。但这并不意味着如今的高端工种能够完全免受冲击。

　　比如，医生之类专业人士的部分工作也可能被自动化，而医生的工作内容将会更专注于与人的沟通和互动。许多职业并不会消失，但其工作内容将会发生改变，因此教育和培训体系也应与时俱进。一份美国政府报告预测了可能在未来盛行的四大类人工智能相关工作：

　　使用人工智能系统完成复杂任务的协作性工作（如护士使用人工智能应用常规查房）；开发人工智能科技和应用的研发性工作（如数据科学家和软件研发人员）；

　　监测、授权或修理人工智能系统的监测性工作（如人工智能机器人的修理师）；适应人工智能时代的工作（如建立人工智能相关法律框架的律师或设计适合自动汽车行驶环境的城市规划师）。

　　对先进数字技能的需求增加和低端劳动力的剩余将可能导致不平等的加剧，部分人群在这一问题面前尤为弱势。比如，目前女性在中国计算机技术专业毕业生中的占比不到20%；从事可自动化的、重复性职业的女性过多，而在科技和管理岗位中又不足。

　　在最新的万事达卡女性进步指数中，中国女性在就业方面得分83.8，但在领导方面仅获27.8分，说明了高技能职位的两性平权远未实现。而人工智能因此可能会进一步加剧性别不平等。

　　与之相似，人工智能的逐步应用也可能进一步拉大富裕沿海地区与欠发达内陆地区的差距，加剧城乡发展的不平衡。只有认真研究充分评估各种可能性，才能规划好人工智能占据重要一席的未来。

　　对社会的影响

　　人工智能发展前景广阔，可用于改善医疗、环境、安全和教育，提升民生福祉。与此同时，由于它模糊了物理现实、数字和个人的界限，衍生出了复杂的伦理、法律及安全问题。随着人工智能的逐渐普及，需要审慎管理来应对这一转变。

　　许多现有用例展现出了人工智能解决社会问题的潜力。人工智能系统能够帮助科学家预测环境变化。康奈尔大学利用这一技术预测动物栖息地变化以保护某些鸟类。人工智能在医疗领域也得到广泛应用。

　　荷兰政府使用人工智能技术为特定病患群体寻找最有效的治疗方案，并通过分析数字化的医疗档案来减少医疗失误。在美国，拉斯维加斯卫生部利用人工智能技术进行公共卫生监测，通过社交媒体的追踪来确定疾病爆发的源头。

　　人工智能系统还能提升公共交通系统的安全性和效率。已有证据表明使用人工智能技术的自动驾驶汽车可以减少交通事故。而阿里巴巴与杭州政府合力推进智能城市交通体系，以人工智能控制交通信号灯，可以有效减少城市特定区域的拥堵并使通行速度提高11%。

　　另外，人工智能还被用于预测能源需求，管理能源使用。谷歌大数据中心的能耗降低，英国政府对电网系统中需求高峰的管理都是该技术方向的早期用例。对企业和消费者而言，这意味着高达数十亿美元的能源节约机会。

　　然而，除了这些潜力外，管理具备自主学习和决策能力的机器也是一份重艰巨的责任。许多值得深思的伦理和法律问题因此而生。阿西莫夫的机器人三大定律首次尝试为人机互动设立基本原则。但人工智能技术所带来的伦理问题更为微妙，其潜在影响也更为深远。