Gartner分析称，到2020年，AI技术几乎将被引入至每一款新型软件产品及服务当中。
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2016年1月，“人工智能”一词尚未能进入gartner.com网站的前百名热门搜索词汇，但到今年5月，其排名已经跃升至第七位——这亦表明Gartner客户开始高度关注AI议题，并积极思考如何将其引入自己的数字化业务发展战略。根据Gartner公司的预测，到2020年，AI将成为逾三成CIO的五大优先投资方向之一。
所谓AI，是指那些能够在无需明确编程即可对当前情况进行观察，并独力分析出行为调整结论的系统。
尽管人们普遍担心AI技术有可能最终取代人类，但实际情况是，目前的AI与机器学习技术只是在大大提升人类的既有能力。经过训练，机器能够在某些特定领域发挥出远超人类的表现; 事实上，机器与人类的结合将以往很多不可能变为了可能。
那么，AI会让我们失业吗？
首先，人工智能兴起的时代，劳动力市场不可能不发生变化。
一般来说，人工智能影响劳动力市场的途径主要有三点：
一是替代，这也是大家最担心的。未来人类一定不会再把大多数时间用在重复、枯燥的工作上，人工智能更好、更快、更便宜地完成这些工作，让雇工变得没有必要。许多流程化的工作都会渐渐被人工智能所替代，这部分大多是中等收入人群。
二是互补，引入人工智能以后能够帮助人们更好地完成本职工作。往往在专业领域，人工智能更多地扮演的是「助手」的角色。典型的例子比如法律，类似Ross等软件可以帮助律师快读查找并整理案例，把宝贵的时间节约到核心业务上；又或者在医疗领域，IBM 的 Watson 可以用较快的时间帮医生阅读大量病例和相关文献，来辅助病情的诊断进程。这部分多是高收入人群。
三是创造需求。随着人工智能的兴起，一些机器暂时比人更贵，或者机器暂时无法实现的灵活应变或有效沟通的工作需求上升了，这部分大多是低收入的服务业。
除此以外，人工智能的崛起，另外一个更直接的影响就是——创造了对人工智能课程的需求。
据专家估计，我国智能学科人才需求缺口每年接近100万，但由于智能学科与技术目前尚不是一级学科，直接影响到学科布局，进而影响到人才的培养。
我国智能学科建设相对落后
近年来，全球智能技术发展突飞猛进，发展智能科学与技术已经提升到各国的战略高度，美国、欧盟、英国、日本、俄罗斯等纷纷制定了人工智能国家发展计划，我国也先后出台了《“互联网 ”人工智能三年行动实施方案》《中国制造2025》等战略规划。
然而，令相关领域专家们忧心的是，我国智能学科的建设却相对滞后，智能学科与技术尚不是一级学科。
“这导致智能专业教学和科研活动散落在其他多个一级学科中，智能专业课程不是重点学习内容，学时占比也较少，存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题，严重阻碍了我国智能科学与技术的发展和智能技术人才的培养。”中国人工智能学会常务副理事长、北京邮电大学教授杨放春指出。
人工智能学科覆盖面广、包容性强，应用需求空间巨大，已成为国际上公认的最具发展前景的学科之一，所培养人才的就业方向几乎覆盖了所有的领域。杨放春认为，这体现了智能科学教育需求的普遍性，此外，创新创业高潮、社会老龄化、劳动力红利减少等因素使得这种需求更加迫切。
“积极进行学科建设，加强人工智能一级学科的建设。”国家科技部副部长李萌在7月21日召开的国务院政策例行吹风会上指出，在制定《规划》过程中，国际上的一些大企业给他们最大的启发就是对人才的重视，与他们相比，国内企业最缺的就是高端人才。
人工智能领域一级学科的设置亟须提速
对人才的迫切需求，倒逼人工智能领域一级学科的设置亟须提速。
中国人工智能学曾联合中国自动化学会、中国电子学会、中国通信学会等20个学会与北京大学、浙江大学等42所高校，以及相关领域的科研机构、企业等，按照国务院学位委员会关于一级学科的论证要求，先后经过近百次调研论证，征求了上万位专家和技术人员的意见，从智能学科的引领性、独立性和普遍性三方面论证，最终形成《“智能科学与技术”一级学科论证报告》。
《报告》认为，设置“智能科学与技术”一级学科正当其时，可以实现智能人才培养，尤其是本科生教育的专业化、规范化和规模化，这门学科可以属工科学位，也可授予理科学位。
但是，根据国家教育部按每十年调整一次学科结构的节奏，“智能科学与技术”一级学科设置要等到2019年才能调整。这让专家们感到着急，他们期待，国家教育部能够打破常规，尽快做出调整。
最后
对于人工智能时代的兴起，专家的建议：
对个体，不要循规蹈矩，要追求创造力；对就业，不必关注数量，应关注岗位结构和收入分布；对社会，两极分化可能造成新的不稳定因素，这可能是许多人的机会。
毕竟，人工智能的发展不是一朝一夕的事情。以无人驾驶为例，无人驾驶汽车不会立即取代人类司机——更多情况下，它们只是在特定条件接管汽车，当路况复杂时，再把控制权交还给司机。就好比 ATM 也不会自动读取每一张支票，仅在字体清晰时才能读取。在这两种情况下，机器处理较大比例的工作，但是当它们不敢确定能否处理好时，人类接管是必需的。
