柯洁输给AlphaGO后，日本惊呼：2045年，这家公司将统治全球，47%的人会失业！
“人类最后的希望”柯洁输给AlphaGO后，虽然引起棋坛和科技界的震惊，但是对于我们大多数人来说，这似乎与看一场球赛没什么区别。
不过，当你发现AI（人工智能）以下面这种方式出现在你生活里，不知会不会有一丝忧虑？
美国网站Big Think认为，目前人类从事的47%工作将被AI取替，一旦AI普及将爆发失业狂潮。
现实中，日本知名富国生命保险公司引入IBM AI 系统Watson Explorer，取代了34位处理赔偿个案的人手职位，占部门近三成人力。
关于「有47%以上工作会被AI取代」之说，最早出自2013年9月，英国牛津大学研究员卡尔．佛雷（Carl Benedikt Frey）和麦克．奥斯本尼（Michael A. Osborne）共同发表一篇名为〈工作的未来：哪些工作容易电脑化？〉（）的论文，率先被国际传媒大举引用和报导。
问题在于，他们怎样得出一般人感到很夸张的评估？
卡尔．佛雷（Carl Benedikt Frey）
这是根据美国卫生署提供名为「O*NET」资料库包含702个工种，那清单几乎是所有现代社会的职业，由木匠、作家、律师到服装设计师样样有，二人抽出最具代表性的70个工种，再邀请AI专家评估这些工种十至二十年后，会被AI机械人或电脑抢走工作的百分比。
假设「绝对会被抢走的」为100%，「毫无被抢风险的」为0%，以那70工种为范本，其余再交由电脑计算出702种工作的评分，列出重要工种被抢走机率的分布比例。以下提供部分「最高、最低」被抢工种风险简表：
职业名称（失业风险「高」） | 被抢走的机率 |
资料输入人员 | 99% |
银行负责融资工作的人员 | 99% |
金融机构的窗口服务员 | 99% |
簿计、会计、审计人员 | 99% |
零售店的收银人员 | 99% |
服务生 | 99% |
的士司机 | 99% |
职业名称（失业风险「低」） | 被抢走的机率 |
医师 | 0.4% |
小学等各学校教师 | 0.4% |
时装设计师 | 2.1% |
电子技术员 | 2.5% |
通讯系统管理员 | 3.0% |
律师 | 3.5% |
撰稿人、作家 | 3.8% |
软体开发人员 | 4.2% |
数学家 | 4.7% |
导游 | 5.7% |
大概，最难被AI取替的工种可分为两大类，仍在安全范围的工作，一类是「需要创意和高度沟通能力」，如不同作家、行销人员、经理人（管理）、电影制作人等；另一类是「倚靠（人手）专业技能/ 非典型劳动者」，如园艺专家、厨师、发型师等。
然而，后者长远亦可能因为机械技术的突破而遭取替。简单来说，就是愈需要高度思考与整合能力、处理人际、具备巧手的工作，都没那么怕被AI取替，其余创意要求不高，技术不高，也未至于极具巧手及须真人服务的工作，则极可能全数被AI取替。
日本学者：两兄弟各自创立公司，懂AI的弟弟赢了
为何AI发展足以令专家有如此夸张的评估？近年日本信息安全研究学者小林雅一，在他的新著作《下一个统治世界的企业》便分析了人工智能的起源、近况与可能性，展示出AI发展的重要面貌。
甚至批评日本政府及企业若不急起直追，除了要面对失业潮与安全等问题，亦顾虑数十年后世界将会被美国Google「统治」，可是尝试了解和思考AI的知识分子依然不多。
Victor Niederhoffer
一切先由美国投资界的两兄弟说起。哥哥维克多．尼德霍夫（Victor Niederhoffer）在哈佛大学经济学系毕业后，在1970年代创立了一家风险基金公司，极速在业界打响名堂。
而弟弟罗伊．尼德霍夫（Roy Niederhoffer）向来崇拜哥哥，同样在哈佛大学毕业，可是他研习的却是AI理论（研究计算神经科学），他从中开发了智能运算程序，能把投资者各种市场预期心理评估化为数据，借掌握「市场情绪」（Market sentiment）建立具备智能学习的交易系统，「又」成立了一家风险基金公司。
怎料，这样的背景使两兄弟事业走上截然不同的道路，哥哥在1997年金融风暴时错估行情，损失过大导致公司倒闭；相反，弟弟透过系统得到预先警示「股票行情有崩盘征兆，请现在出清可以卖的股票和美国债券」，逃过一劫。
哥哥此后并不甘心，凭个人能力东山再起，1998年成立新的风险基金公司，殊不知10年后金融海啸，哥哥再次错估行情，失掉75%资金，公司被迫倒闭，而弟弟依然因为系统提出警示，而避过了大量损失，投资回报多年来大幅增长。
Google斥资4亿英镑收购「0营业额」公司，AI的影响力持续增长
这些前事可见，不止棋赛，在现实的投资角力之中，仅靠人的市场评估，碰上AI惊人又不带情感的运算能力，关键时期似乎人远不如AI。AI的震撼力一直没有停止，2014年也是标志性的一年。
IBM推出「华生认知运算分析」（Watson Analytics），它能够成为商业用进行云端运算（Cloud computing）掌握海量的客户资料，协助整理出改善销售及员工福利等方案。
而美国贝勒医学院（Baylor College of Medicine）便运用了华生系统，在数周之内发现了6个可能抑制癌细胞的蛋白质，就是透过检视7万份科学论文，抽取当中的关联性，尤其之前研究人员也没有注意的部分，大大缩短了研究所需时间，三十年以来，科学家要发现这类蛋白质，平均需要一年时间。
不断突破的AI技术充满巨大意义和商机，同样是2014年，Google以4亿英镑收购一家公司，公司被收购时营业额为0（你没有看错），也未有任何产品推出，这公司正是现在为人熟知的DeepMind Technologies（简称DeepMind）。
Google决定收购的主要原因，是执行长赖利．佩吉（Larry Page）读到这公司的一篇AI论文，分析如何利用「回馈机制」（feedback），对「神经网络」智能系统的运算项目结果给予评价，完成得不错便输入「做得很棒」，若不好或失败了就输入「还得再加油」，可以比喻为，程序能按照表现好坏不断「汲取教训」，愈来愈进步。
Larry Page
对于洞悉先机的佩吉来说，这简直就是人性化AI重要的开始，便向公司三位20至30岁左右的创办人埋手，全数雇用全公司12名研究员；在2014年，全世界对「深度学习」AI技术有心得的研究员，大约有只50位。
不到30年，美国Google将统治全球产业？其他国家怎么办？
Google的收购案没有细想「当下」营业额的问题，因为AI是未来，小林雅一如此写道：
「如果Google（未来）连AI机械人的主导权都垄断了，全世界所有的产业都将被Google统治，专家预估不到30年，也就是2045年左右，Google的机械人将全数量产、翻转整个世界。」
他感叹，本来在1980年代，那时福岛邦彦开发的「新认知机」（Neo-cognition）正是深度学习计算技术之源起。不过基于电脑晶片运算速度限制，当时人工神经网络性能根本无法做到实用水平，不少研究员心灰离开这领域，自此一直落后美国。
他认为日本应该急起直追，不应只着眼于发展实际服务产业使用的机械人，而应着力加强AI产业与培育人才。
其实，连德国为首的欧盟，同样积极在研发AI技术上及早抵抗美国独大，德国有「工业4.0计划」，欧盟有「SPARC计划」。所谓工业4.0，就是把网络与AI引进制造业，视为第四次工业革命，建立智能自动化生产工厂，部分配以无人驾驶运送卡车计划。SPARC亦在开发下一代机械人为计划重点，投下总资金高达28亿欧元。
尽量各国在未来AI技术上有不同着力点，但无可避免面对矛盾的问题，AI的普及或造成大量失业浪潮。当专家大声警示这件将使全球极度头痛的事，《经济学人》（The Economist）杂志则有文章无奈地评论为：No Government Is Prepared。
关于AI，究竟我们还要多知道些什么？还有什么问题需要忧虑？欢迎大家留言评论。