1樓：湯文潔
人類負責在好奇心的引導下探索未知、創新，負責為人工智慧迭代公升級提供養料，人工智慧負責托底、負責保障人類基本的物質需求。
共產社會真的能實現嗎？
2樓：焚火
10年後應該不可能，若干年後，可控核聚變和智慧型機械高度發達後，人工智慧最終會徹底取代人類勞動，但那時勞動與否就不重要了，因為資源已經足夠支撐人類的消耗了，所有人都可以呆在家裡混吃等死。
第二是有創新能力的，高度發達後的人工智慧就是一種新的生命，而且是遠超人類的那種。
人類的智慧型是有極限的，要更快的發展科學，就要發明一種智慧型超過人類的東西，這種東西智慧型也許有極限，但它同樣可以發明一種上限更高的造物，以此類推，人類最後也許連渣都不是。
3樓：小蠢熊
長遠眼光「樂觀地」估計下人工智慧的發展：
假設人類的價值可以被量化
假設突然技術進步爆科技
假設人類成功達成共識
解決倫理難題
給所有機械人加上不可以傷害人類的鐵律
（而且不是神盾局4中那能找到bug跳出protocol的情況）那麼反正科技這麼發達了
反正機械人怎麼幹活都比你強
反正按斤買他們更加便宜划算
反正你也就是個廢人了，也只想快樂快樂的
那麼插管吧
大家一起集體擼管啊不腦子插管
一起過快樂的日子
機械人把我們生存需要的那些活都幹了呢
幹的很好的呢
我們每個人都需要基本的營養液和電力
按需分配真正實現了哦~
社會集體幸福快樂最大化了哦~
共產主義實現了呢！
社會不公消失了呢！
奢侈浪費沒有了呢！
還低碳環保對自然friendl~y呢！
——那些反對我們快樂日子的人砍死後我們一起共產共X了吧!
機械人才是哲學王，世間最無慾無求的君主，一切所有人無上的君王！
人的異化？能擼嗎？
我學下那些無機生命吹A吹的話語邏輯
話說，好像無機生命也會造反的樣子，不然賽博坦怎麼來的
4樓：TKhaka
前兩年中科院王大明教授在給我們上課的時候簡要提到過這個問題。當然不一定是五十年，也有可能是五百年或者五千年，當人類可以從基礎和重複性的工作上徹底放手，完全交由機械去完成的理想條件下，除開藝術創作與文化相關工作的群體，其餘的人力資源都將投入進科學研究上去。
道理比較明顯，隨著人類科技進步，培養一名科學家所需要的時間和資源越來越多。古希臘時代有全才一般的科學家與藝術家，牛頓發現力學三定律源於乙個掉在頭上的蘋果。而現代教育下的學生可能需要數十年，閱讀大量的文獻才能到達現今科學的邊際，在此之上可能還要花費數十年才能做出貢獻。
隨著人類不斷擴大科學的邊疆，到達邊疆所需要的時間也越來越長，而科學的發展又是有一定程度的不確定性的。因而如果在人類記憶和壽命兩個研究方面沒有大幅度的進步的情況下，最合理的方案就是採用「科學的人海戰術」，也就是將除了維持社會正常運轉的群體之外，盡可能大量地將人類的聰明才智投入在科研上，用來推進整個人類文明的進步。
5樓：
不要太樂觀，資本家目前在編造新的崗位會替代舊有崗位提供就業的鬼話。
實際上第一就是總體而言崗位還是在不斷減少，科技提高了生產力，對勞動者的需求確實是減少了。非要說產生更多崗位純粹瞎說。
資訊革命以來，美帝it產業告訴發展，特別是最近十幾年實際上美帝就業水平是越來越糟糕的，碼農好找工作，但是伴隨的是大量的失業。川普怎麼上台的？
第二新的崗位和舊有崗位從業者大概率無關，新的崗位是碼農，你原來是搬磚的，你怎麼轉行？有那麼容易嗎？實際上你會失業並且有可能永遠的退出勞動力市場。
還有如果整個社會實現自動駕駛，你是司機，你會失業嗎？
這麼搞早晚失業率爆表，我能想到的唯一方案就是共產主義。
不然社會要崩潰。
早晚勞動會成為一種奢侈，這個世界所有工作都需要極高的受教育水平，和極高的個人素質，以至於大量的人想工作都輪不到去工作。
6樓：fleuria
目前仍不大信 AI 能大規模減少（至少軟體行業的）腦力工作，複雜場景中的失敗不可避免，生產系統要對失敗場景有覆盤，生產系統必須可理解，工程上可以隔離複雜性到子系統，但生產系統整體不可能以黑盒而存在。而做到可理解性，人工對生產過程的把控是不可或缺的，所以現實中，即使存在現成的軟體可以買，有時也寧願自己輪一遍，自己輪出來的船好調頭。
不過即使不上 AI 這類黑科技，行業內的自動化也從沒停過，因為很多時候堆人力並不 work，伺服器 scale 上萬，跑個 Map Reduce 任務就壞一塊盤，不想辦法自動化根本沒法過日子。然而這個過程對舊工種的影響也是看得見的。
剛剛看《精益企業》裡面正好有塊講自動化運維的段落：
由於我們（如果做到了）徹底減少運維人員必須執行的被動響應式支援工作，因此有人把這種模式稱為『無運維』。那些所有服務都執行在公有雲裡的團隊，確實可以做到產品團隊在整個生命週期中對服務的開發、部署和運營擁有完全的控制力，並承擔責任。這種模式已經導致了大量來自運維人員的阻力，因為他們擔心會失去工作。
『無運維』這個標籤顯然是有挑釁性的，而這個說法確實也有問題。在我們所描述的這種模式中，對運維技能的要求事實上提高了，因為交付團隊必須要負責運維他們自己的服務。很多 IT 運維人員將會進入到組織中那些從事開發、改進、運維和支援產品與服務的團隊中去。
傳統的運維人員確實將不得不經歷一段緊張的學習和文化轉變的過程才能在這種模式下有所作為——不過話說回來，身處適應性組織的所有角色都是如此。
我們必須意識到並承認，這種轉變對很多人來說是可怕的。我們必須為那些希望實現這種轉變的人提供支援和培訓。必須說明的是，我們描述的這種模式並不是要讓人們變得多餘，而是每個人都需要有意願去學習和改變。
而對那些沒有興趣學習新技能和在組織中承擔新角色的人，應當提供慷慨的離職補償金。
7樓：
開始讀CS的時候，也是信心滿滿地選了AI方向，學著學著，也可能是自己太廢，寫個能自己用攝像頭數硬幣的程式都費勁，只能在黑布上數Quarter（25美分），想讓AI有朝一日完全取代我結構工程師的工作，我覺得是不可能的。
然而，有了各種計算程式和畫圖軟體的幫助，還有施工協助，乙個結構工程師能幹過去幾個人的活。我看好AI會取代50%的工作，然而不是以取代整個行業的形式，而是加強效率，取代掉每個行業後50%的人。
剩下的人類以何為生？去拉票啊，「Make human great again」。
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