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从12点这边逆时针转，红色是必然被取代的工作，绿色是会被修改的工作，黄色是暂时还不能取代的工作，转到最上面是最难取代的工作。这里能取代和不能取代很容易解释，能取代的就是大数据可以针对1个目标函数做1个决策，比人做更好的决策，那你就被取代了。大部分工作都是这样的。 绿色代表的是当有一天机器比医生可以做更好的诊断，但机器是冷冰冰的，医生可以包装1个人性化的接口，让病人能够得到安慰，让安慰剂效应能够发挥力量，使病人生活和心理感受更好。右边这些是现在人工智能还不能做的，包括艺术、人类学、管理者、决策者，更包括最大的发明家。 所以AI时代的人才结构，我们看到有大量的服务型人才在最下面，包括罗辑思维说的叠衣师、包括爱心陪伴，因为人的爱是不能被机器取代的。再往上是会把人工智能当作工具的人，比如说医师变成AI工具和人之间的翻译者，再往上是发明每1个领域的新技术掌控者，再上是跨领域的工作者，懂很多领域，而AI只懂1个领域。当然最顶尖的就是发明新的AI，掌控AI，他们这些人不但是最聪明的最懂技术的，而且担负最大的社会责任。
AI时代科学家怎么参与AI革命？4条路 第一，自己撸起袖子做创业，这个最困难，因为科学家本质是创新，而不是创造商业价值，有太多短板。 二、找个商业合伙人一起合作，比如Marc Andressen 和James Clark做的Netscape，这个是靠谱的。 三、留在学校，继续做创新，把创新的技术授权出去，让学生或者别人做。我非常鼓励学者这样做。 四、提供开源，发布数据和内容。 今天AI科学家苦于没有BAT手中的数据，希望用更开源的方法把手中的工作做出来。所以真的希望鼓励科学家，看清楚学校才是科研的净土，不要因为能够赚钱就加入大公司或者创业。而且顶尖科学家是我们稀缺的资源，希望你们能恪守自己的岗位，把技术推到更高的一个层次。 深度学习只是人工智能的第1步，未来还有很多机会。何况恪守自己的科研岗位也会得到商业价值，比如经过技术授权。如果你决定创业，也希望你能够了解，创业就要知道客户才是上帝，需要知道怎么样去拿最有价值的VC钱，来帮助你补足短板，比如创新工场，要能够有纪律、有效率的解决问题，而不是追求1个又1个新问题的提出，不是提出问题，而是解决问题，解决的时候重视效率，做你擅长的事，找合作伙伴，补足你的短板。 作为社会，必须做很多事情让教授既能得到利益，也能得到名声，还能够做有趣的创业。在报酬方面，应该让整个研究界提高科学家的报酬。在声誉和大奖方面，比如图灵奖和我参与的未来科学大奖都是很好的支持。在资源方面应该给他们更多的数据，不仅让BAT有最大的数据，教授也有最大的数据。解决浪费教授时间的问题，缩减申请研究项目/经费的繁琐手续。 斯坦福用技术授权的方式，CMU用极小占股的方式鼓励教授创业，这都是非常好的方式，国际上、尤其是中国都要好好思考，怎么样把土壤做得让创业者能做他们擅长的事，让科学家做他们擅长的事，让两者有机的结合，而不要强逼每个科学家都一定要出去创业。
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