人工智能的快速发展引发众多想象和猜测：人类的工作是否会被人工智能所代替？大面积失业及其引起的一系列经济、社会等问题会否出现？从一名业内人员的角度，这些担心有道理，但过虑是不可取的。
人工智能的爆发式增长及其带来的影响，虽然在人类历史上第一次出现，但我们能在过去的历史进程中找到相似阶段。18世纪，以蒸汽动力为标志的第一次工业革命肇始于英国，结束工场手工业时代，开创机器动力时代。虽然机器取代了部分人类劳动力，但社会工作机会总量非但没有减少，反而有所增加。原因在于，机器动力大大提高生产力，反而需要大规模的城市产业工人，这部分需求远超过被取代的工人数量之和。
同时，社会生产力的快速发展，社会财富的增加，挖掘出更多新需求。比如，工业消费品、战争消耗品和服务业等等，创造出更多各种各样的新就业机会。实际上，在当时的英国，人们担心的社会问题不是失业，而是人力资源不足。工业技术革命带来社会关系变革，手工作坊、自耕农业等社会形态逐渐减少，新的生产关系和社会结构慢慢形成和发展。
19世纪最后30年和20世纪初，第二次工业革命将人类从蒸汽时代带入电气时代。在这期间，农业、轻纺工业已经不是发展重点。电气、化学、石油等很多新兴产业给社会带来大量就业机会，各新兴行业急需各个层次的人才。美国福特公司与著名电机专家斯坦门茨之间的一美元故事，就是发生在这个时代背景下。负责在问题线圈处画线的人只能得到1美元，知道在哪画的人则可获奖金9999美元，侧面反映出当时社会对电气等新兴行业人才的渴求状态。
从20世纪四五十年代以来，第三次科技革命在电子计算机、微电子技术、航天技术和分子生物学工程等领域取得重大突破。第三次科技革命在淘汰落后生产方式、替换冗余劳动力的同时，创造出大量新兴产业和岗位。单软件开发这一个新兴行业而言，目前全球就有超过2000多万程序员从事这一职业，约是今天英国总人口数的1/3。
同前三次工业科技革命一样，这次人工智能浪潮也催生大量新型产业和人才需求。现在，人工智能领域人才需求量极大，学术界和产业界都求贤若渴。比如，在人工智能的发展进程中，深度学习扮演重要角色;深度神经网络一个参数的调整，可能会带来模型实际效果的巨大变化，各大巨头公司不惜重金，全球招聘精通调参的深度学习工程师，这像极了当年通用公司追求知道在哪画那条线的斯坦门茨。
相比于前三次工业科技革命，人工智能所具备的发展硬件和基础更充分，带来的影响也更广泛和深远。人工智能技术已经应用在医疗、金融、安全、商业等各个领域，催生了相关产业链上大量的新型工作需求。比如，曾经在互联网时代发挥巨大作用的程序员群体，在未来几年，将会有相当一部分转型为人工智能工程师，从事新兴的图像识别、自然语言处理、语音识别、大数据挖掘、智能控制等相关工作。还有，快递员、出租车司机等传统职业，也会因为人工智能调度算法的发展，被赋予新的生命力，队伍会持续壮大。
科技进步，淘汰的是落后的生产力，带来的是更多新型产业和机会，以及社会生产关系的优化调整。人工智能已经带来的变化，我们有幸正在见证，对未来我们也应拭目以待。▲(作者是中国科学院自动化研究所学者)