乔布斯有句名言，电脑是思想的自行车。如果说电脑加快了思想的运算速度的话，AI作为新一代的通用科技，又将如何推动思想的发展？一定会让很多人从简单重复的劳动中解放出来，有机会让更多人释放出更多的创造力。

从这一视角分析AI可能给人的生活和职场带来的改变，就不必简单地去担心工作被自动化所代替，而是要从整个工作流程的角度看AI到底会给职场带来什么样的改变。和过去的技术迭代一样，AI一定会取代一些工作，或者一些工作的一部分，但同时也一定会创造一些新的工作机会，或者把一部分既有工作变得更吃重，所不同的是，这样的改变速度更快，频次更多。

那AI给未来的工作会带来什么样的改变呢？

第一种情况，当工作的一部分职能被自动化了之后，工作本身反而变得更重要了。这在PC时代就曾经出现过。比如Excel的出现让财务的话语权更大，而不是让更多会计师失业。同样，工作的一部分被自动化会让那些需要更多人判断的工作变得更重要也更有价值。

第二种情况，机器的确会替代一些工作。比如说亚马逊分拣仓里的分拣员。亚马逊的物流配送分拣仓雇佣了4万多人，因为人仍然比机器能更快地分拣货物。但是亚马逊也意识到，只要人在整个流程中存在，物流配送就无法完全自动化。亚马逊2012年收购机器人公司Kiva就是要向自动化迈出一大步。未来当机器完全取代人类分拣员之后，仓库就可以变成黑灯仓库，节约照明和空调的电费，而且可以24小时不停歇地工作，大大提升效率。

第三种情况，AI会重塑一些工作，取代一部分职能，同时增加另一部分智能。比如说放射科医生。放射科医生主要的工作是解读X光片或者CT影像。现在机器已经可以做得更好了。但这并不意味着放射科医生的工作会被替代。他们的工作会发生大的变化。一方面，他们仍然需要向其他医生解释AI得出的影响判断，另一方面为新机器的AI提供训练也是他们未来的工作之一。

第四种情况，则是一些工作的实质会发生改变。比如说，当自动驾驶被普遍应用之后，校车司机会失业么？乍一看下来答案是肯定了，因为车辆可以自动驾驶了，不再需要司机。但事实上校车司机还有一项很重要的职责，就是在车上维护秩序，确保孩子们的安全。所以，当司机开车的这项主要任务被AI取代之后，会凸显出另外一些重要的任务，比如说在校车上管理孩子。校车司机工作的实质发生了变化，但是并没有被取代。

当然，未来将会有更多“人+机器”的工作场景。在《人+机器》这本书中，身为埃森哲咨询师的作者就提出，人机协作在很多场景中会比人或者机器单独完成工作要更有效。《人+机器》把产业转型分成三个阶段，100多年前从福特开始的标准化流程的转型，1970年代开始的数字化转型，也就是利用IT技术的自动化转型，而现在这一阶段AI推动了人机协作的适应性转型阶段。标准化转型让批量大规模廉价生产成为可能，自动化转型通过流程优化和流程再造，让机器能够取代许多人的岗位，提升效率。适应性转型又有所不同，人+机器可以有很强的适应性，又可以根据实时的数据做应对，可以推出小批量定制化的服务。

人机协作还会带来一些有趣的变化。人和机器会相互学习，机器可以观察人的一些动作，提升自己的能力；人也需要学习并适应与机器一起工作。人机协作也能增强人的能力，机器（AI）将成为人体的延伸，就好像智能手机变成了人大脑的延伸，又好像医生使用手术机器人一样得心应手。人机协作，其实是解放人，让人在工作过程中能够从事更多人擅长的工作和人与人沟通交流的工作。

在一个“人+机器”的未来，要想充分调动人的自发性和创造力，同时保持人的灵活度，最需要重新思考的问题是，教育该如何变？培训该如何变？未来需要什么样的人才？“人+机器”对于今天的孩子来说意味着什么？

《生命3.0》中给出了部分答案：今天的孩子需要培养三方面技能——与人沟通互动的技能和社交的能力；保持创造力，能够找到有效解决方案的能力；以及应对环境中不确定性的技能。

未来终身学习将变得更加重要，虽然AI不只是会消灭旧工作，同时也会创造出新工作，但是未来新工作被改变、替代、重塑的速度和频次也会更高，所以每个人都需要做好在未来重新选择工作的可能，重新塑造自己的技能，而这种重塑将不止一次。终身学习不仅需要保持好奇心、乐观的态度，还有不断接受和挑战新知的毅力，这或许是未来人与机器最大的区别。