如果 一项新技术可以大幅度提高自动化程度，提升效率，那很大可能，这项技术会取代做相应工作的工人和机器。而这些工人中，一部分直接成为新技术的操作者（人工智能时代之前），另一部分，成为了为这项技术服务的从业者，参与到服务和改进这项科技的工作中；而这些改进上一代科技的工作，又会在下一代科技出现时被取代。
比如，因为汽车大量使用而失业的马车夫会有一部分直接转换技能成为汽车司机，另外一部分，会加入到汽车产业链中，维修，改善汽车和零部件，而这种改进汽车的工作，在逐渐成熟后，会被计算机控制的自控系统所取代；而这些被自控系统取代了工作的工作者，又会有一批加入到做自控系统的产业中，完善如何用自控系统取代人工改进汽车产品；而如果这些自控系统的研发工作（比如写代码）成熟以后，有可能就会被人工智能（代码生成器）所取代，那这些被取代的原来做自控的工作者会去做什么？ 沿刚才那个思路，这些人中一部分，又会进入如何提升AI（去取代自控系统）的工作中。现在来看，提升AI这种工作已经出现，
比如，数据标注师，AI训练师。
再顺着这个逻辑下去，是不是有一天数据标注师，AI模型训练师也会被取代呢？ 笔者认为，很有可能，半自动标注，目前就是一种AI去标注数据，去服务其他AI的方式，而GAN生成对抗性网络，更是直接用AI来对抗和训练AI的思路。在某些纯数字领域，比如游戏，棋类领域，用游戏自身程序去训练AI，反而是一种更好的方式。那个时候，用机器生产机器，用机器操作机器，用机器训练和提升机器，就成为了一种常态。—— 仅代表尹智 个人观点
