前些日子，谷歌的一小步，把不少翻译小伙伴吓得退了一大步。算法和工程能力升级了的机翻带来比以往好太多的体验，外语渣表示“以后论文英文摘要不用愁了”，另一种恐慌的声音则称“理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧。”
每当有职业范儿的人工智能出现时，相关从业者就要在媒体制造的氛围中配合地“惶恐”一下。然而真当这些技术得以普及时，可能某些行当中的人非但没有被淘汰，相反却成了技术的受益者。那么面对人工智能，谁会多了帮手，谁又会被替代呢？一起来看一下。
翻译
先拿之前热度大爆的谷歌翻译开刀，机器翻译有可能替代人工翻译么？人在翻译时需要经过“词汇→语感→翻译”的流程，机翻在其中还要加上“计算”一环。无论是什么人工智能，直觉、感觉，根据具体情况做出反应都是最难的，所以机翻发展了这么多年还是在努力让直译变得可读。而一旦打破直觉的限制，机器人“大脑”的功能和人类大脑就极为接近了，这意味着前者可以自主学习。
记者用一句话测试了一下谷歌翻译的“中翻英”，发现直译还是存在一些错误的。
在算法上不断进步的机翻以后可以承担不那么注重细节或者非关键价值的信息，如普通网页、菜谱、旅游手册等等。但像合同、策划案、文学作品、专业书籍等要求告精准翻译和美感的内容还是要靠人工解决。总体而言，机器翻译可以解放人类翻译，让他们可以更专心地做更专业性的翻译。
记者
写稿机器人也是曝光率极高的一个人工智能产品，毕竟媒体人还是很会“借势营销”的。从财经报道到体育报道再到快速消息的切入路径可以看出，写稿机器人对数据性新闻有着天然优势，因为其可以直接迅速地提取资料库内容。
新华社技术实验室人员在讨论完善机器人记者“小新”的写稿流程。
但记者联系采访对象，观察对方，用心去感受人物，再对大量资料进行整理，做出取舍，这些复杂细致的情感工作是人工智能靠深度学习借鉴不了的。写稿机器人没有个性化的判断、价值观与人文关怀，它更多是在为人类记者节省查阅资料的时间，让人力记者有更多精力去完成调查性、深度解释性报道。
司机
无人驾驶这种能和人发生线下接触的技术，总有种一不小心就可能变身“杀人机器”的感觉...司机能被替代么？天上空间更不受限制，怎么没有不配备飞行员的客机...紧急情况下，还是需要靠人紧急制动的，但就如智能工厂一样，司机岗位数量确实会下降，因为工作负荷小了。
今年4月，一支超过12辆车的车队实现了环欧洲一周行驶。特别的是，这个车队只有头车有驾驶员操控，后车均是利用无线通讯技术，实现了同步操作（加速、制动等）。
速记
语音识别将声音转成文字，这个工作结果匹配的是速记的工作性质。目前来看，这一技术已经实现了同步转写，正确率也在不断提高。只要使用场景中有必备的基本硬件，如电脑、手机、网络、蓝牙麦克或其他可连接语音识别系统的收音设备等，且讲话者不是用方言，音质也不是太杂乱时，速记是极可能被取代的。
科大讯飞分别在PC、手机和录音笔上推出了语音识别产品，均可实时转写。有记者测试了网页版，31分钟12秒的音频从上传完成到收到文本大概是两分钟，正确率90%作用。不过这是项收费功能。
快递员
亚马逊这样的企业已经开始用无人机送快递了，并且成本比人工还要低，速度更快，也便于到达交通受限的地区。但无论快递无人机怎么改，都会面临负重和自身体积的限制，大件物品是无法通过无人机运送的。因此走的地面运输，可以通过机器人或多个机器人组合配送来实现。无论天上还是地下，机器可用面部识别系统来确认收货人。未来快递员将会被人工智能取代，但受限于能耗、交通状况等原因，仍要有人工操控员来对这些机器监督以保安全。
科技公司Starship Technologies设计的快递机器人服务于最后一公里配送。
客服
智能客服极大地减轻了人工客服的工作量，但也是无法替代后者的。首先是数据库的问题，智能客服需要储存足量的顾客问题，才能保证面对顾客时能有所反应。其次是算法，为了让反应尽可能的正确。所以我们会发现服务电话总是会把业务分门别类，用户要经过好几步才可能获得想要的结果。如果有机器声可以直接和人对话不是更好？最后又回到了人工智能的感觉和交互系统上，根据用户的表现而反应，才能对上不按套路出的牌，而这是机器无法实现的。
导购
这个行业也是可能被人工智能取代的。从用户端来看，机器导购可以通过大数据如实地反映商品状况，而厂商也可以通过算法提高被推荐的几率。最典型的，电商网站一直在研究用户消费行为，“猜你喜欢”、“建议搭配”、各种限定条件的检索都是导购的变种。
医生
人工智能正在帮医生分忧，像是可操作小手术的机器人，能够三维成像病灶的显像仪，比病理学家更能准确肺癌患者寿命的数据系统等等。但人工智能是无法替代医生的，最直观的就是医学伦理、人文关怀等问题。
IBM的超级计算机“沃森”可通过分析糖尿病患者数据，调整患者的胰岛素计量。同时也能通过数据帮助一些病人进行术后恢复。
（掌上青岛/青网记者 周婧）
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