❶ 對於人工智慧取代工人有何看法
在人工智慧已經深入生活的今天，我們不得不面對的一個問題是我們都將進入人工智慧時代。將來人工智慧會改變我們的生活習慣和技能，如果將來人們沒有很大的創造性，很容易被人工智慧取代。聲智科技創始人、CEO陳孝良在接受采訪時說：工業革命興起以後，農民比較落寞;信息革命以後，工人比較落寞;人工智慧時代，知識分子將會落寞，也印證了人工智慧時代所帶來的巨大影響力。我們經常在看美國科幻大片的時候，比如《星球大戰》裡面的機器人給人的感覺無所不能，甚至擔負起了眾多人類都很難完成的工作。而現實當中，如果有心人會發現，目前很多的工作都可以、甚至已經被機器人所取代，那麼在不久後，當人工智慧真正成熟大量進入市場，標志著將有大量的行業被人工智慧取代。經過大量搜集和考證，鋒哥盤點出未來最有可能被人工智慧取代的十大行業。
NO.1：工人
我們時常可以看到，到處貼有大量招聘工廠流水線員工的招聘信息、網上也有大量這類的信息廣告，在工地上也可以看到大量的工人在辛辛苦苦的作業，在以後這些簡單的工作將會被機器人所取代。機器人進入工廠取代工人似乎已經實現，去年9月份，富士康就已經購買超過4萬台機器人參與到公司的生產流程中，而有傳言稱此次機器人將大部分進入崑山工廠生產iPhone，裁掉6萬人。消息真偽我們無從得知，但可以肯定的是機器人已經開始進入工廠取代工人。
No.2：司機
試想一下，平常我們開車時間長了會覺的非常的累，並且開車需要集中全部的精力，還不允許喝酒之後開車，如果有一天這些問題都能夠解決、是不是會覺得很興奮。再者，我們不管開車還是打車經常會遇到路線不熟悉的狀況，特別是陌生的地方，而如果以後只需要你說出地名，它就會幫你規劃好最近、最優質的路線，甚至可以規劃到每一個巷子里，你不需要他是誰，因為你根本看不見他，他嵌入在車載系統當中。
這種無人駕駛在未來不久將會實現，說的恰當一點應該已經實現，谷歌此前就測試過自己的無人駕駛汽車，設計的原型車在社區中的通行時速為每小時25英里，車中甚至沒有配備方向盤。原型車在行駛過程中很謹慎，不會冒險進入十字路口，它會用概率計算特定場景下將發生的事。
No.6：客服
當我們撥打10000或10086的轉人工的時候，會聽到清脆又甜美的聲音：「你好，請問有什麼為你服務!」，會為我們解答每一個問題。可是我們時常會遇到一些技術性的問題時，她們就不知道怎麼解決，只能讓我們轉技術部門或在官方平台進行需找了，這樣給我們的感覺非常的不方便。但在以後，這些問題都會得到解決，因為人工智慧會既充當客服也充當技術人員為你解決一切問題。
No.7：銀行出納
出納，在我的理解中是最繁瑣、最容易出錯的職業，因為與數字、錢打交道，需要你有足夠的耐心和細心才能完成好這份工作，一旦出現錯誤，不僅自己損失，公司也會受到較大的損失，這是員工和老闆都不願意看到的。但在未來這些問題都會消失，出納將會被人工智慧取代，完全有機器自動操作，不僅解決了一些人為失誤造成的損失，還解決了有的小公司老闆不放心出納而擔心的問題。創新工廠創始人李開復，在專欄文章《人工智慧對人類社會的真正威脅》裡面關於人工智慧對就業造成沖擊中就有出納這個職業。
No.8：金融顧問
在金融行業，貸款可能是最常見的業務之一了，而這以後完全可以由人工智慧來代替，比如貸款償還記錄的海量信息，並利用這些信息對具體案例(是否應給某人貸款)做出判斷，以達成某一特定目標(貸方利益最大化)的技術。這些技術在給定任務中所展現出的工作能力已經被證明可以完全超越人類的表現。
No.9：翻譯
翻譯這個行業，在我們的眼中是一種只有高學歷、高逼格的人才能從事的職業，經常看到一些國際上的重要任務都配有翻譯元。可是在不久以後，這些從事翻譯的工作者將集體失業。
俄羅斯《共青團真理報》網站2016年12月28日發表文章，預測2017年最值得期待的五大科學發現，認為人工智慧翻譯能實現真正的突破。人工智慧學習翻譯還處在初級階段，一旦走好了這一步，標志著人工智慧可以涉及精神產品的深水區。不過，現階段的人工智慧翻譯達到的高度是，在某些方面，谷歌研發的人工智慧神經機器翻譯系統(GNMT)對人類語言的應用和轉換上已經達到人的翻譯水平，將法語翻成英語或將英語翻成西班牙語的時候，GNMT和人工翻譯不相上下
No.10：教師
我們在上學時的學習成績完全靠所在學校的教師教育水平，如果教師教育水平沒有達到，再優秀的學生也都難考出好的成績。因此往往一些家庭條件比較好的家長都把自己的還在往城裡教育條件、師資力量比較好的學習去學習、哪怕花再多的錢。而一些沒有條件的孩子就只能接受普通的教育了，這就形成了教育的不平等對待，而未來這樣的情況都會消失，由人工智慧取代教師。人工智慧能否取代教師，是個早受關注的問題。國外多家機構曾經調查顯示，教師被機器所取代的可能性最低。但並不代表AI就失去了在教師行業的取代，就比如日本的註明企業軟銀集團，就將自己的機器人應用到高級中學和學生們一起上學，並幫助學生學習英語和計算機知識;同時在美國的一所高校里，一名機器人擔任3個月的助教卻沒有被學生發現真身是一個人工智慧機器人。
❷ 創新發展產品：智能皮膚 AIDERMA
智能皮膚（AIDERMA）是中國首個衫改慧皮膚病人工智慧輔助診療綜合平台，以領先的人工智慧（AI）圖像識別技術為核心，為醫生提供輔助診斷、病例管理、專業教育、患者或答管理的一體化支持。助力醫生全方面提升診療效率，為醫生開展臨床工作保駕護航。
智能皮殲並膚現已面向中國認證醫師開放，可識別疾病種類 90 種，准確率達86%。產品上線至今已在 3400 余家醫院臨床試驗，助力醫生完成輔助診斷近 80000 次，支持醫生獲取臨床內容 300 多萬次。
2017-5-19 概念發布會
湖南衛視新聞聯播：「拍圖識病」中國首個皮膚病人工智慧輔助診斷系統上線
36 氪：丁香園聯合湘雅二院、大拿科技，中國首個皮膚病人工智慧輔助診斷系統發布
動脈網：為皮膚病診斷賦能，中國首個皮膚病人工智慧輔助診斷系統發布
2018-4-28 智能皮膚 V1.0 正式發布
CCTV 央視報道：人工智慧輔助診療系統正式上線
浙江新聞：兩千皮膚科醫生人機大戰，竟然敗給了首創的它
丁香園：放大招！中國首個皮膚病人工智慧輔助診斷系統發布
2018-11-2 智能皮膚新品發布會
今日頭條：「智能皮膚」新品及皮膚病人工智慧發展聯盟未來戰略重磅發布
2019-2-28 智能皮膚榮獲湖南省科技進步一等獎
愛奇藝："智能皮膚"應用項目獲省科技進步獎一等獎
了解中國皮膚科全網「看圖辨病」排位賽
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❸ 谷歌將推出AI測試皮膚病軟體，為何第一站繞開美國選擇歐洲
谷歌正准備推出一款醫療應用軟體——輔助皮膚病診斷。用戶上傳三張自己皮膚瑕疵部位的照片，該應用會給出分析，告訴用戶這可能是哪種皮膚病。谷歌表示，該應用可以識別包括皮膚癌在內的288種皮膚病，涵蓋了大約 90% 的常見皮膚病。
目前，該應用軟體已獲得歐盟批准，但若要在美國上市，需通過FDA（美國食品葯品監督管理局）的嚴格審查。斯坦福大學皮膚科醫生Daneshjou認為，現在向消費者公開人工智慧皮膚病學工具可能為時過早。
利用圖像識別檢測，涵蓋288種皮膚病
身體不舒服，先上網搜搜可能是什麼病，這是很多人會做的事情。盡管很多人知道「谷歌看病」並不靠譜，但還是忍不住打開搜索引擎。
谷歌即將推出一個自詡「靠譜」的醫療應用程序，針對皮膚病診斷。在上個月的Google I/O谷歌開發者大會上，谷歌首席 健康 官凱倫·德薩爾沃 (Karen DeSalvo) 表示，最快在今年年底，谷歌將在歐盟推出皮膚科輔助工具。
2021年Google I/O開發者大會現場
他展示了該應用的具體用途。用戶需要從不同角度和距離拍攝三張他們的皮膚瑕疵照片，並且可以備注文字信息，例如身體的感受以及出現症狀的時間，然後點擊「提交」上傳圖片。該應用程序會自動分析這些圖片，給出「建議結果」，即告訴用戶這可能是哪幾種皮膚病，並且在每一種可能的結果中，都列出該病的症狀、傳染性和治療方案等信息。
不過，該應用在顯示結果時會警告用戶「此處列出的建議結果不是醫學診斷」。
谷歌表示，該應用程序接受了「數十萬張皮膚圖像」的訓練，可以識別包括皮膚癌在內的288種皮膚病，涵蓋了大約 90% 的常見皮膚病學網路搜索。
據統計，每年用戶在谷歌搜索皮膚問題多達數十億次。谷歌聲稱，開發該應用程序是因為沒有足夠的皮膚專家來幫助每個有皮膚病的人。谷歌的博客文章提到了一項比較研究，稱「我們的人工智慧系統可以達到與美國董事會認證的皮膚科醫生相當的准確性。」
但斯坦福大學的皮膚科醫生Roxana Daneshjou對此表示懷疑。她說，這項技術幾乎沒有來自臨床實驗的證據，並且在美國，沒有任何 AI 圖像分析工具被批准供皮膚科醫生使用。
市場選歐洲而非美國，因FDA對 健康 軟體審查嚴格
值得注意的是，谷歌沒有選擇美國本土市場來推廣該皮膚病診斷軟體，而是把第一站選在了歐洲。
谷歌稱，其皮膚應用程序已獲得歐盟批准——「 CE將其標記為 I 類醫療設備」（註：CE是歐盟市場安全合格認證標志，屬強制性認證標志），這意味著它可以在歐盟和其他認可該標準的國家或地區銷售。
這讓很多人感到詫異，因為歐盟對人工智慧應用的監管一向以嚴格著稱。英國數字 健康 咨詢公司 Hardian Health 的董事總經理Harvey表示，上個月，歐盟出台了更嚴格的人工智慧監管規定，新規要求，與 健康 相關的應用程序應證明該應用是有效的。此前已有的應用程序必須在2025年之前遵守新規定。
而谷歌在歐盟新規生效前一周的谷歌開發者大會上就展示了該應用。
在美國，該應用程序的上市之路或許還很漫長，要等待FDA審批。FDA即美國食品葯品監督管理局，由聯邦政府授權，是專門從事食品與葯品管理的最高執法機關。FDA發言人拒絕對該產品發表評論，但他表示，聲稱用於「診斷、治癒、預防或治療人類」的軟體可能被視為醫療設備，需要經審查批准。
據了解，FDA在 健康 軟體的審批上採取分級的辦法。對於那些僅提供 健康 建議或 健康 信息的軟體，FDA認為「風險較低」，不必獲得醫療器械批准。而對於提供特定診斷或用作醫療設備的軟體，則需要經過更為嚴格的審核批准。但隨著醫療軟體不斷更新，這個界限有時很難確定。
不過，谷歌這項皮膚病輔助工具目前應該是被認為「需要獲得批准」。FDA發言人表示，已對這款軟體發布指導意見，鼓勵從不同人群收集數據。
皮膚科醫生Daneshjou也認為，谷歌應該披露更多關於該軟體在不同膚色人群中的測試信息。有證據表明，谷歌的人工智慧皮膚病學研究對深膚色的人群研究較少。
事實上，圖像識別在搜索引擎中的運用已經非常成熟。例如，當人們在路上看到一株陌生的植物，拍張照片上傳到搜索引擎，就能立刻獲得關於該植物的資料。
但是，將圖像識別用於皮膚病診斷，顯然和用於一般的物體識別不同。一些皮膚病非常危險，例如黑色素瘤，可能致命。如果軟體判斷出現差錯，將帶來嚴重後果。
「現在向消費者公開人工智慧皮膚病學工具可能為時過早。」Daneshjou說。