原文來源：英語原創版（origlish）。學英語，看世界。

“陰影”一詞，對我來說，太過嚴重。

Part one

說實話，以我目前知識的深度和廣度，還遠遠不足以去深入分析AI對英語專業的影響。

但剛好自己本碩都是學的英語，畢業又後在一家人工智慧企業待了一年多了。

可以粗淺地談一下“AI陰影下的英語專業”這個話題的一些想法。

Part two

為什麼說“陰影”一詞太過嚴重？

從下圖可以看出，AI影響的不僅僅只有英語專業，還有各個領域的方方面面。

按照“陰影”的說法，那整個教育領域，以及其他各行各業，都籠罩在AI的陰影下。

現在的概念有：無人車、無人機、機器人、智慧教育、智慧醫療、智慧零售、智慧金融、智慧營銷……

既然都受到AI的影響，那為什麼單單英語專業要如驚弓之鳥。

有了翻譯軟體，就不需要翻譯專業，就類似於，有了虛擬教室和虛擬教師，就不需要學校和老師。

大家都差不多。

Part three

AI的出現，確實替代了許多人做的工作，但也衍生出來許多新的需求。

2018世界人工智慧大會上，科大訊飛深陷“AI同傳造假”風波，致股票一度下跌。

科大訊飛翻譯系統並沒有實現自動實時翻譯，而是同聲傳譯員一邊聽一邊說，機器再把同傳翻譯說的內容識別出來，轉換成文字，顯示在大螢幕上。

這個過程機器是不需要進行翻譯這個行為的，只需要進行語音識別。

不過，只要技術成熟，機器確實可以做很多以前需要花大量精力的事情。

比如說爬蟲，能一天24小時不停歇地爬資料，不需要人一個個的去複製貼上，但爬蟲也需要人去幹預，需要告訴機器怎麼爬，爬下來的資料也要審校。

就目前來看，人工智慧還缺乏必要的技術基礎。

絕大多數機器學習方法都要依賴人工標記資料，這是AI技術發展的嚴重瓶頸。

要解決這個技術瓶頸，又會衍生出很多理論、知識、技術和工具等，這些新的需求，都需要大量的時間和人。

所以，機器要實現人的想法，有時候聽起來很簡單，但仍有一定的距離。

這就是為什麼產品經理和程式設計師經常互相看不順眼，經常打架的原因。

Part four

那人工智慧什麼時候，會像人一樣聰明？

《智慧架構》一書的作者，未來學家馬丁福特，採訪了AI領域的23位最傑出的人物。

其中一個話題要求受訪物件做出預測，我們在哪一年能夠有50%的機會成功實現通用人工智慧？

通用人工智慧（AGI）是AI研究的終極目標，目的是有朝一日我們能夠建造像人類一樣聰明的機器。

書中給出的結論是：

有一個認為，這個時間為2029年。另一個回答則是2200年。其餘人給出的答案在這兩個時間點之間，平均算下來，這個時間點為2099年，也就是81年之後。

我一開始沒有關注到50%的機會這個限定語，就把這個觀點跟同事，一個程式設計師大佬，說了，他聽完立馬就說不可能。

按書中的觀點，也就是可能要等一個世紀左右，才有50%的機會實現通用人工智慧。

書中還提到，到目前為止，我們已經建立了無數AI系統，在特定任務中的表現可以超過人類，但是當涉及到一般的腦力活動時，目前還沒有一個AI系統能夠比得上老鼠，更別說超過人類了。

Part five

不管未來如何，我對人工智慧是抱著一種積極的態度。

就像第一次工業革命、第二次工業革命、第三次工業革命…… 各種革命下；

石器時代、鐵器時代、機器時代、資訊化時代…… 各種時代下，人類都適應過來了。

時代在前進，人也會跟著前進。

與其現在去憂慮未來不知道什麼時候發生的事情，還不如立足當下，該學習學習，該工作工作，去實現自己的夢想和價值。

我之前在某乎上對“人工智慧會代替翻譯專業”的提問發表過一些想法，可能有點不太準確，大致看下即可。

學生時代其實不用太過杞人憂天，整天想著英語專業要被取消怎麼辦，翻譯要被人工智慧取消怎麼辦，以後不好就業怎麼辦……

很久的未來要真的發生了，國家、政府，教育界、個人等，自然有解決問題的辦法。

現階段，還是應該把主要精力放在學習上，想著怎麼自我提升，在自己擅長的領域，實現個人的價值。

說不定，未來自己也會參與怎麼去解決這些問題。

［學英語，看世界］