一般人在提起人工智能，最主要的出发点一定是：人工智能究竟会对我的事业造成什么影响？

为了解答这个问题，我们需要从大的背景开始，那就是人工智能究竟能做什么。

在工业界，人工智能可以分为三个层次：弱人工智能，强人工智能和超人工智能。

其中，弱人工智能是擅长单个方面的人工智能，比如下围棋；强人工智能则进入了通用智能的范畴，具有广泛的学习能力，可以替代绝大多数的人类工作；超人工智能则是在科幻片中经常出现的存在，具有远远超越人类的能力。

我并不是很想讨论后两者，即使是最乐观的估计，强人工智能的到来也在15年之后，至于更悲观的估计认为，几个世纪后才会真正实现通用型的人工智能。考虑到往前推15年，我们连智能手机都想象不到，姑且可以认为15年后才有可能发生的事并没有提前计划的价值。

聚焦在弱人工智能，或者称之为专用型人工智能上面，又可以根据领域的不同，划分成关键领域人工智能和非关键领域人工智能两个部分。

关键领域指的是自动驾驶、医疗这类关乎到生命安全的领域，对于驾驶的人工智能而言，要求再高的可靠性和准确率都不为过。对于关键领域的应用，我们是不能采用互联网思维中常见的反复迭代、小步试错的方法，因为试错的代价太严重了。这类关键领域，也通常是巨头公司或者拥有良好背景的创业公司才有机会涉足的。

非关键领域指的是其他的领域，比如金融，人工智能如果判断错误，可能会造成一定的资金损失，但金融本身就是一个统计学意义上的行业，在这里判断错误损失一点，在那里判断正确又赚回来了，并不会造成危及生命这样不可挽回的后果。又比如客服，人工智能回复错误一句话，造成的影响就更小了。这类非关键领域，草根创业公司也可以进入，跟大公司相比，前期的人工智能性能差一点，但是其他方面的服务到位一些，说不定整体竞争力还要更强。

从这个意义上来说，非关键领域的从业者要比关键领域的从业者更容易被人工智能所取代，目前看来，电话客服和营销领域已经展开了这场革命，甚至是一些传统意义上认为具有一定专业知识壁垒的工种，比如设计师，也面临阿里人工智能“鲁班”的巨大威胁。

对于制造业的从业者，虽然传统意义上经常会被工业4.0这类的名词唱衰，但是我反而认为没有那么悲观。两次工业革命的根本目标都是提高制造业的效率，几十年来，制造业的生产效率飞速提高，但在全球经济中制造业的份额却逐步缩小，被服务业所侵占，背后的本质问题是服务业的效率提升速度远远落后于制造业。而人工智能的出现恰恰是一个契机，一个针对服务业的生产效率进行根本性变革的契机，我认为服务业将会受到的冲击要远远大于制造业，原因在于服务业的提升空间还有太多太多。

从另一个维度来继续讨论。目前社会上有两种个人发展的方向，一种是专家方向，另一种是跨学科方向，举例子的话，一位围棋顶尖高手就是一位专家，而一位普通的围棋高手，在学习了儿童心理学之后从事儿童围棋教学工作，可以认为是跨学科人才。显而易见，这位围棋顶尖高手完全不可能战胜AlphaGo，但是这位儿童围棋教师却很难被人工智能所代替。

综合以上的讨论，可以初步给出几个不成熟的结论：（1）非关键领域的从业者更容易被代替；（2）服务业的从业者更容易被代替；（3）专业型的人才（反面是跨学科）更容易被代替。

看起来很悲观，是不是？但是，我认为现实没有那么悲观。

每一次产业变革都是打破阶级稳固性的好机会，上一次是移动互联网，再上一次是互联网，从这两个例子来看，抓住机会最重要的是，不要把互联网当作一门技术，要把它当作一种思维。如果你只是把互联网作为一门技术，就像很多银行搞了一套网银系统一样，什么都不会改变；而如果你把互联网当作一种思维，把迭代，把试错，把用户至上写入到企业的价值观当中，你才可能真正构建起一个腾讯这样具有自我创新能力的生态体系。

现在，把目光转向人工智能，我相信在人工智能时代最重要的一定不是人工智能技术，而是人工智能思维，它代表了人类智能与机器智能的协作。其实，人机协作一直都在，人类天生不擅长大数字的计算，于是利用计算器来完成，人类天生只能跑到40公里/小时，于是驾驶汽车和飞机。在新的时代，人工智能思维是一种可以清晰的界定人类智能和机器智能之间边界的能力，每一个人都是一位管理者，把一些工作分配给机器智能，把另一些工作分配给自己的人类智能，而这两者结合，可以创造出十倍百倍的生产力。

在这个新的时代，每一个行业都有可能出现颠覆者，这些颠覆者将利用人工智能思维来武装自己，不断的优化内部和外部效率，创造出前所未有的体验与增长点。正如网红店用移动互联网时代的新营销思维杀出了自己的市场份额，在人工智能时代，同样会有新的思路和新的机会，而这一切，你我共勉。