「專家系統」取代的可能不是專家，而是你
這一陣子AI發展的方向，變成了不是「取代專家」，而是淘汰「不具備專家能力的普通人」。這是很自然的發展。如果AI在某些程度上已經可以取代專家，要取代普通人當然輕而易舉。
各位老骨頭還記得有一種東西叫做「專家系統」嗎？它在Wikipedia上的定義是：
專家系統是早期人工智慧的一個重要分支，它可以看作是一類具有專門知識和經驗的計算機智能程序系統，一般採用人工智慧中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由領域專家才能解決的複雜問題。
一般來說，專家系統=知識庫+推理機，因此專家系統也被稱為基於知識的系統。一個專家系統必須具備三要素：
領域專家級知識
模擬專家思維
達到專家級的水準
這也算是一種AI應用，而且已經發展好一段時間、也有一定成果了。
專家系統的目的，在於讓原本屬於特定領域人類專家的能力更普及（在沒有專家的地方也能使用專家的能力）、甚至取代部分人類專家的工作。
不過如同我先前一再強調的、上面的Wiki引文中也有提到，就是專家系統提供成果的「當責」問題：既然是「專家」，某些決策（例如醫療相關）甚至可以決定生死，當然必須有責任歸屬。
不過這一陣子AI發展的方向，反而變成了不是「取代專家（的工作）」，而是淘汰「不具備專家能力的普通人」。
這是很自然的發展。如果AI在某些程度上已經可以取代專家，要取代普通人必定不是難事，障礙只在於：
網路的普及度：拿著手機就隨時可以用；
大眾都在使用時的運算能力：所以必須搭配神經網路和分散運算之類的技術；
學習資料庫的大小：過去的專家系統多半僅限於特定領域，但現在的AI必須什麼都會，而這一點的限制也已經被突破。
最重要的是：簡單到一般人也能使用「前端自然語言交談介面」（或者說是NLP，也就是「輸入」）、以及我先前也寫過的「邏輯語言建構和修辭能力」（也就是「輸出」）兩者的成熟。
當這些都已經完備、讓一般人可以隨意使用之後，原本的「專家系統」就可以堂而皇之的進入生活，不再僅限於「專家使用者」了。
而原本就已經可以取代部分專家的AI，要取代不是專家的普通人更是輕而易舉。
所以，是不被AI取代的唯一解法是：
在工作上「把自己變成專家」、發展AI目前還無法觸及的能力、並且學會怎麼「奴役」AI。
這一點我在〈身為行銷文案人，AI寫作能幫你做什麼？〉這篇文章之中，也已經苦口婆心強調過了。
光是丟幾個問題之後發現AI很強，但結果只是歡喜讚嘆，而不去思考在未來的浪潮中生存下來，對你是不會有幫助的。
參考閱讀
標題下的好！令人深思自己的價值為何？