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我們在餐廳和咖啡廳時，如今已逐漸改為對著自助電腦螢幕點餐，而非與人交談點餐，這正是人工智慧（AI）如何影響零售體驗與工作的最佳案例之一。

過去幾十年來，工廠出現較明顯的自動化趨勢，但這種趨勢最近在辦公室也愈來愈常見。麥肯錫公司在調查美國800多種職業，及18種類別的2,000個工作活動後，發現60%的這些工作裡，有30%能自動化，5%可以完全自動化。

麥肯錫估計，若推論到全球經濟，以現行技術來說，49%的工作可能會被自動化。加拿大卑詩大學經濟學教授蕭亨利（Henry Siu）說，不斷重複同一套程序的工作已到了自動化的時機，包括銀行櫃員、旅行社人員、數據處理人員、裝配線工人等工作。蕭亨利的專長為機器人技術，他也研究機器人將如何改變工作場所。

蕭亨利說：「以機器人、一般資訊及電腦科技形態出現的自動化技術，已對工作場所造成巨大的影響。」

事實上，AI憑藉著機器學習以及神經網路技術，已變得愈來愈聰明，相關應用在職場也愈來愈常見，甚至有超越人類之勢。例如，AI已被運用在法律、市場行銷和廣告、顧客服務及醫療保健等產業。

根據raconteur.com，美國的一些大型企業已採用電子系統，從大量法律文件裡，篩選出與特定訴訟相關的詞語，節省公司95%的「律師時間」。

專家指出，保險商也能運用AI技術監控個人損害求償，找出可能是詐騙賠償案件的跡象，AI也能用於草擬專為個人客製化的工作或租賃合約。這些原先為律師設計的系統，可望將讓愈來愈多民眾能在行動設備上自己撰寫合約。

經濟日報提供

美國一家廣告公司更舉行一個實驗性的AI海報活動，運用人體追蹤技術感知走過的路人，並從路人的反應解讀廣告投放的準確度。在這個活動的背後，有個前程似錦的發展：應用辨識和認知傾向系統來幫助銷售。

此外，英國維珍鐵路公司（Virgin Trains）也用AI來「閱讀」投訴郵件、並「了解」郵件裡的文意和情緒，理解的程度足以抓出關鍵字，讓客戶關係團隊回應，大幅縮短客服團隊回應郵件的時間，從35個工時減少到4小時，並加快回應時間。客服業者也讓AI透過幾乎與人類講話一樣的口氣，自動與客戶對話。

美國波士頓兒童醫院也正在使用一種認知系統，幫助臨床醫生解釋一位兒童的基因定序數據，並與醫學文獻相互比對，找出異常之處，以幫助診斷罕見疾病。還有一種手機應用程式（App），能運用臉部辨識功能追蹤、並辨別患者或藥物試驗參與者有無服藥。這種App已被使用。

不過，沒人能預測自動化和機器人技術會進步多快、能到什麼程度。機器學習是電腦科學的其中一個次領域，能讓機器不必預先編排程式、就能自行學習，另一個次領域為神經網路，能讓電腦與其他電腦互聯，以類似人腦的模式解決問題兩者統整後，可望讓自動化進步到下個階段。蕭亨利指出，機器學習的重點在於模式認知，例如允許電腦從切片組織中診斷是否有惡性腫瘤，或是從視網膜掃描中，找尋成年發病型糖尿病的跡象。

不過，並非任何職業都能被機器取代。蕭亨利說，一些醫院會用機器人來配藥，但護士的任務不太可能被自動化。他認為，人類總是比較具有優勢，「我不會想把我的孩子託付給沒有人的托兒所」。

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卑詩大學機器人實驗室的生物醫學工程師史托克（Leo Stocco）表示，人們對機器人有誤解，在高度專業的職業，人類還是不可或缺的，機器只是提升人類的能力。