有位舊生的老公，是IT 專業，讀了我這篇短文：
「我相信，人工智能在未來三四年是應用階段中的「積累」期，積累甚麼？
各行各業都有其獨特性，前台數據的應用，本質自有不同，譬如同是公營企業，中電跟煤氣所提供的客服，與顧客談及的內容就不同，而即使是同一個相談內容，亦會因顧客的不同文化和學識背景而有偏差，要確保日後人工智能九成九應付得來，多多的相談個案也要，好讓機器學習有足夠數據吸收。真的，大企業如銀行、保險、公共事業等等，已在「積累」中。
十年前，我們常聽到甚麼大數據中數據，我那時已好奇數據這麼大又點？數據運行需時，若依舊要人分析、判斷和總結，仍是非常吃力呢！不太有意思吧！所以，我們當時見不到大數據有甚麼具體應用。
始終還要人分析嘛，而且分析者的智商亦不能低，起碼是一個統計學或計量經濟學的專家。
但人工智能出現後就變天了，有機器「強暴」式去「解析」資料，配合GPT 晶片的運行速度，要因應情景對應相關數據只需秒速；於是，不再需要人腦分析了，人工智能讓大數據出現廣大的應用場景。
再配合現在開發中的robots ，六七年後的世界，是科幻小說中的景象。
除非你快到退休之齢，否則你真要擔心，有天，人工智能會取替了你的崗位………
我們必須要了解，你作為「人」，究竟還有那些事，人工智能無法取替你。
唯有這種了解，我們才能駕馭人工智能，而不是被它所取替！」
跟我有以下的分享：
「Hey Alex，
我睇咗你啲文，真系身同感受。
我而家身在加拿大，做緊保險公司嘅IT部，好彩我系做系統設計嗰個，我下便好多工程師，已經因為人工智能，冇咗份工。
而且公司裡邊，好多部門，包括核保，賠償同埋客戶服務，甚至連專業嘅翻譯，都比人工智能取代咗好多。」
他進一步說出細緻：
「保險公司而家連：究竟個客人要做幾多檢查？要做到幾深入？全部都系人工智能判斷，再唔系個個都要去驗身，真系非常之科學化，亦都慳返好多錢。」
「基本上就系將整間保險公司嘅流程，人工智能化，我估唔使好耐，¾嘅人可以走得。」
真的，如果人類工種是一個三角金字塔，分五層，那人工智能就橫里殺出一刀，將下三層切走，換上一個個Robots 在工作。
將來就只得第二層需要人類進行「承上啓下」的工作，上接最高行政決策，然後結合自身的IT 專業和該產業所要懂的專門知識，理出一個IT 系統，然後分派工作給下線Robots 完成。
我讀大學時工管科讀過一本好書叫「Structure in Five」，當中提及第三和第四層是middle management，要「人」在這兩層幫手管下線的人；人工智能的出現，徹底將這兩層鏟掉，日後不用管人囉，代之而起，是管理程式系統；你不再需要懂人力資源點管理，而系要知點控制嗰IT 系統。
咁年青人讀工商管理做乜？呢科訓練既人才，就系嚟填補第三第四層既人力需要，咁呢兩層都唔見左，即系唔需要呢方面既人才啦！
而我相信上述嗰本工管好書，好快會成為Adam Smith 「原富」既朋友，成為經典，但卻不合事宜。
我懷疑內地好多大學畢業生無野做既原因，其中之一就系佢地讀錯科，讀左d呢幾年因科技進步而唔再需要既專才科目，而且，以後都唔再需要。
科技行得太快啦，今時今日年青人揀乜科專修，都要好高瞻遠足！唔好咁out 先得架，會長期失業架！
