人工智能始于對機器進行編程以對某些問題給出特定的響應。Siri可以應要求提供天氣報告。機器學習是一種新方法，其中為軟件提供了大量數據，并且該軟件將開始識別某些模式。在看到數以百萬計的貓和非貓的圖像后，該軟件將能夠識別貓的圖像，甚至可以設計貓的圖像。

　　如果機器可以學習新技能，那么AI的應用將是無窮無盡的。如今，在舊金山的一個售貨亭中，具有AI的機器人可以接下客戶的咖啡訂單，并以所需的溫度和混合比例倒入一杯咖啡。通過減少開支，加快流程并提高準確性，將AI應用于自動化是有好處的。缺點是，隨著AI使流程自動化，這些機器人正在取代人類。

　　有許多AI應用程序可以創造工作。顯而易見的直接工作是在AI技術開發和研究中。這是其他一些例子。

　　Clear Ventures的合伙人，幾家AI初創公司的董事會成員Glenn Gow都發現了AI在金融領域的機會。“人工智能已經使大部分審計過程實現了自動化，但是并沒有減少參與審計過程的人員。事實上，如果做得好，人工智能可以幫助財務專業人員從數據中尋找模式，否則看不到識別可疑交易，并且由于它在預測分析方面的優勢，因此可以創建更好的預測模型。”

　　這可以為可以更快地分析更多數據的審計師創造更多的工作;然后審核員可以專注于幫助公司改進流程。這將意味著更多高附加值的顧問審計師職位。

　　人權

　　非營利性技術公司Benetech的首席執行官Betsy Beaumon指出，他們正在使用AI支持敘利亞的人權工作：“人權調查員比以往任何時候都可以觸手可及的證據，人工智能使他們能夠做到這一點數據。擺脫敘利亞沖突后，我們看到了數百萬個視頻上傳到YouTube和社交媒體，記錄了暴行的發生。Benetech正在使用人工智能來幫助調查人員整理和分析大量數據，以便將肇事者繩之以法。我們的JusticeAI平臺使用計算機視覺為每個視頻分配一個指紋，該指紋將其鏈接到其他類似的視頻。這不僅大大減少了審核證據所需的時間，

　　這使司法系統中的人能夠對過去無法解決的人權采取后續行動。這正在改變人權調查員的工作方式。

　　制造業

　　AI用于PHIXED，PHIXED是一種預測性分析初創公司，在制藥業務中安裝了傳感器（例如Ph測試）。加州大學戴維斯分校生物系統工程專業的學生之一，共同創始人麗莎·伊爾斯（Lisa Illes）是PLASMA啟動中心競賽的決賽選手之一。Illes指出：“該技術的主要價值主張集中在提高生物制造過程監控系統的數據質量。PHIXED甚至可以促進范式的轉變，使整個行業朝著生物制造4.0的方向發展，并創建更多以數據分析和優化為重點的工作。”

　　在安裝新系統和咨詢如何基于智能/分析的流程方面，將會有更多的工作。當然，關鍵的經濟利益在于改進了生產工藝，因此，更多的救生藥物可以更快地到達消費者手中。

　　機器老師

　　對于機器學習，需要一位人類老師。一個人會標記輸入到機器中的數百萬個數據點，以便機器可以學習模式。例如，機器老師會查看用于無人駕駛自動駕駛車輛的街道交通照片，并區分交通燈和圣誕燈的照片。機器將分析交通信號燈的照片并識別模式，并了解車輛何時應停下交通信號燈。查看和過濾數據以供機器使用需要數千個員工小時。這些通常是在低就業和低工資地區的高薪職位。鑒于當今的高失業率，這是一個好消息。