谷歌近期成功让其 DeepMind 人工智能系统投入使用，识别眼部疾病。人工智能也被用于诊断癌症，此外，由人工智能驱动的智能手机应用能够讨论症状并对患者进行分诊。种种迹象听起来似乎表明，全面成熟的人工智能医生已离我们不远。
人工智能在以下领域的应用也取得了类似进展：编写软件和评估法律合同。人工智能甚至开始在创意领域崭露头角，创作艺术作品和时尚作品，评估平面设计，并帮助人们创作音乐。那么，人工智能对高技能工作的威胁，是否和对涉及简单、重复性任务的工作的威胁一样？
数百年来，新技术不断让工人失去工作。但历次工业革命的进步也始终创造出新的工作岗位，人们也能够适应变化。归根结底，成功的技术都让人与机器协同工作，造福更广泛的社会。但人工智能革命或许有所不同，因为它可能影响与体力劳动岗位同样多的白领专业岗位。
数据处理等低技能办公室工作岗位将会减少，这似乎不可避免，而且事实上已经开始发生。但人工智能也正在进入软件工程师等受过高等培训的专业人士的领域。不过，这在很大程度上恰恰表明，人工智能对熟练工人的作用将更像是一种工具，而非威胁。相比整个岗位直接消失，专业人士需要学习如何借助人工智能的力量，或许会更加常见。
以计算机编程为例。研究人员长期以来的一个梦想，是开发一种能够从零开始编写复杂新软件的人工智能。现实是，这样的目标可能有些不切实际。程序员通常依据非正式、主观的描述来编写任务说明，这些描述对实现这一目标来说实在过于含糊。
但研究人员已经认识到，人工智能在优化现有软件方面可以发挥很大作用，例如让软件运行更快、能耗更低。优化软件需要非常具体的技能，而大多数软件开发人员实际上并不具备这些技能。因此，这类人工智能有望在不威胁现有岗位的情况下，有效改进软件开发。
研究人员已开始开发新方法，让人工智能能够在真实场景中检测各种软件漏洞。Facebook 等公司已经在使用人工智能测试工具，以发现软件崩溃这类漏洞；这类漏洞会导致应用意外退出。随着软件对于社会平稳运行日益重要，这些任务至关重要，但目前人们很难完成。
我们为何应欢迎人工智能医生
我们可以预见，医学领域也会出现类似的模式。包括英国等发达国家在内，许多国家都面临医务人员短缺。例如，训练有素的医生数量远远不够，无法准确诊断眼病的早期迹象。人工智能可以帮助人类医务人员提升能力。诊断工作由人工智能协助完成后，医务人员便能把更多时间真正用于照护患者。
在受过良好训练的医生相对于人口数量更少的国家，或在难以获得任何医疗建议的偏远社区，这类技术可能会更有帮助。因此，医学界应当欢迎而非惧怕谷歌 DeepMind 正在开展的这类研究。
我们应当让人工智能承担它擅长的任务，以弥补人员短缺以及难以轻易自动化的任务方面的空缺。我们面临的挑战是，让学生和专业人士做好准备，应对工作岗位将发生的变化，以及人工智能未来将创造的全新且未知的工作。通过适当且及时的培训，对高技能岗位流失的担忧就不会成真，社会也能更多地关注人工智能将带来的益处。
现代就业市场竞争激烈，持续的职业发展对许多行业而言已至关重要。在某些方面，这或许让我们比工业革命时期的人们处于更有利的位置。但当前教育越来越侧重考试，并倾向于机械化思维，这些趋势正在朝错误的方向发展。死记硬背事实和处理数据正是机器擅长的事。与此同时，创造力和批判性思维对人类而言从未如此重要。
