【據(jù)technologyreview網(wǎng)站2015年6月16日報道】來自康奈爾大學的工科教授Hod Lipson及他的機械創(chuàng)造實驗室是機器人領域的世界頂級團隊，他們研究的項目是探索機器自動“進化”的可能性，這種能力的實現(xiàn)隨著近年的人工智能技術發(fā)展，變得尤為切近。Lipson教授對此表示了深深的擔憂：“越來越多電腦控制的自動化生產(chǎn)涵蓋了決策到制造，深度學習技術引發(fā)了人工智能革命，3D打印已經(jīng)開始改變工業(yè)生產(chǎn)過程”。

歷史上技術的進步降低人工的需求，拉大了收入差距。人工智能和自動化的出現(xiàn)，對就業(yè)與收入的影響目前尚不能很好確定。軟件、數(shù)字技術在日常的運用使得自動化程度提高，使得會計、文書等崗位上的中產(chǎn)群體收入下降，當然這一趨勢在數(shù)十年前已經(jīng)開始逐步顯現(xiàn)。受影響最大的可能是“重復性”日常工作，如銷售、管理等白領工作以及裝配、機器操作的藍領工作，而這些占比將達到50%。不少專家認為，這僅僅是一個技術的過渡時期，技術在摧毀一些工作崗位的同時會提供改善就業(yè)機會。Martin Ford的新書中認為，此次技術突破較過去有著本質(zhì)不同，無人駕駛汽車、3D打印將最終取代大多數(shù)工人。

倫敦政治經(jīng)濟學院Michaels的任務沒有太多證據(jù)證明機器人影響就業(yè)，他們在制造業(yè)最為發(fā)達的17個國家調(diào)研，研究結果表明機器人僅僅完成低技能的工作，顯著提高生產(chǎn)力，讓其他人員更好從事創(chuàng)新工作。

羽毛軟件公式的創(chuàng)始人——西北大學計算機科學家Kristian Hammond，認為機器人在中短期不能取代人，僅能做些瑣碎的數(shù)據(jù)分析，雖然分析技術進步迅速，利用現(xiàn)有大數(shù)據(jù)處理手段，還是很難使得深度學習技術達到所形容的人工智能水平，吹捧與期望多于實際。

哈佛大學的勞動經(jīng)濟學家 Richard Freeman認為，一些機構將采取利潤分享計劃和員工持股計劃，讓員工共同享有機器人與人工智能帶來的技術紅利，既享受生產(chǎn)率提高帶來的便利，同時也享受收入的提升和閑暇。