در آغاز، هوش مصنوعي براي کمک به انسان و انجام کارهايي که براي انسان دشوار است، طراحي شده بود. با پيشرفت آن، به تدريج به جايي رسيده که خطر جايگزيني شغل‌هاي مختلف توسط هوش مصنوعي وجود دارد. افراد خوش‌بين بر اين باور هستند که هوش مصنوعي فقط به عنوان يک دستيار براي انسان خواهد بود و هيچ تهديد شغلي براي انسان ندارد، اما اين نگرش به هيچ‌وجه درست نيست.طبق صحبت‌هاي بزرگان حوزه هوش مصنوعي و دنياي ديجيتال، دوره همکاري انسان با هوش مصنوعي به سه مرحله زماني تقسيم مي‌شود.
دوره پيدايش ساختارها
هوش مصنوعي در ابتدا به عنوان يک تکنولوژي نوپا از هوشمندي بهره‌مند، اما نتوانست به اندازه‌ مطلوبي به انسان کمک کند. در طول دهه‌هاي گذشته، پيشرفت‌هاي چشمگيري در زمينه هوش مصنوعي رخ داده است که به وضوح نشان‌دهنده توانايي‌ها و تحولات اين فناوري است. از جمله موفقيت‌هاي بزرگ هوش مصنوعي مي‌توان به توسعه مدل‌هاي زباني مبتني بر ترنسفورمر اشاره کرد.
يکي از نمونه‌هاي اين مدل‌ها، BERT است که با استفاده از ترکيبي از شبکه‌هاي عصبي بازگشتي و شبکه‌هاي ترنسفورمر، بهترين عملکرد را در زمينه پردازش زبان طبيعي ارائه کرد. BERT توانست معيار جديدي براي سنجش توانايي‌هاي هوش مصنوعي در زمينه تفسير و فهم زبان ارائه دهد.با پيدايش مدل‌هاي مبتني بر ترنسفورمر، ابعاد جديدي از قدرت و توانايي‌هاي هوش مصنوعي به نمايش درآمده است.
 اين مدل‌ها قادر به فهم دقيق‌تر و سريع‌تر زبان انساني شده و در انجام وظايف پيچيده مانند ترجمه ماشيني، پرسش و پاسخ و توليد متن هوشمند عملکرد بسيار بالايي دارند. در اين دوره پيشرفت‌هايي حاصل شد که باعث قدرتمندتر شدن هوش مصنوعي شد، اما هنوز به حدي قوي نبود که بتواند به رقابت با انسان پرداخته و آن را به چالش بکشد.
دوره سازگاري با انسان
در اين دوره، هوش مصنوعي به مرزهاي جديدي از پيشرفت و توانايي‌ها دست يافته است. اين دوره که هوش مصنوعي را تجسم مي‌دهد، از نظر عملکرد و هوشمندي به شکل چشمگيري پيشرفت کرده است. با اين حال، هنوز هوش مصنوعي نمي‌تواند به تنهايي با توانايي‌هاي انسان رقابت کند.يکي از زمينه‌هايي که هوش مصنوعي پيشرفت چشمگيري داشته است، زمينه ترجمه ماشيني است. امروزه، سيستم‌هاي ترجمه ماشيني بر اساس هوش مصنوعي مي‌توانند متون را به زبان‌هاي مختلف ترجمه کرده و اين امر به انسان کمک زيادي در ارتباطات بين‌المللي و فهم دقيق متون در زبان‌هاي مختلف مي‌کند. با اين حال، هنوز هم توانايي اين سيستم‌ها در ترجمه متون به صورت دقيق و با توجه به زبان و فرهنگ مخاطب، همچنان با توانايي ترجمه انساني قابل مقايسه نيست.
علاوه بر ترجمه ماشيني، هوش مصنوعي قادر به نوشتن کد نيز شده است. اين امر به برنامه‌نويسان کمک مي‌کند تا فرآيند توسعه نرم‌افزار را سريع‌تر و بهبوديافته‌تر انجام دهند. با اين حال، هنوز هوش مصنوعي نمي‌تواند برنامه‌هاي کامل و با کارايي بالا توليد کند و نياز به مشارکت انساني در فرآيند توسعه نرم‌افزار دارد.
در زمينه توليد تصاوير نيز، هوش مصنوعي پيشرفت‌هاي چشمگيري داشته است. اما هنوز هم توانايي توليد تصاوير به شکلي کاملاً شبيه به انسان را ندارد. 
به عنوان مثال، تصاوير توليد شده توسط هوش مصنوعي ممکن است جزئياتي داشته باشند که در واقعيت وجود ندارد، مانند توليد تصاويري که انسان شش انگشت دارد.
به صورت کلي، در اين دوره هوش مصنوعي در حالي که به عنوان يک کارآموز براي انسان ظاهر شده و آموخته که مي‌تواند از انسان متخصص بياموزد، هنوز نمي‌تواند به تنهايي به توانايي‌هاي متخصصان انساني دست يابد و نياز به همکاري و مشارکت انساني در فرآيند يادگيري و توسعه‌ آن دارد.
دوره جايگزيني با انسان
در آينده، هوش مصنوعي به دوره جايگزيني با انسان وارد خواهد شد و از دوره سازگاري با انسان خارج خواهد شد. در اين دوره، هوش مصنوعي به يک مرحله جديد از پيشرفت و توانمندي دست يافته است که به طور قابل توجهي از هوش انساني پيشي گرفته است. 
اين پيشرفت‌ها در زمينه‌هاي مختلفي از ترجمه ماشيني تا توليد متن و کد برنامه‌نويسي، به انسان‌ها کمک مي‌کند و در برخي موارد حتي جايگزين آن‌ها شده است.يکي از زمينه‌هايي که هوش مصنوعي به شدت تأثير گذار بوده، زمينه کارهاي ماشيني است. از زمان ورود ChatGPT و نسل‌هاي جديد آن به بازار، روند ترجمه توسط انسان‌ها تحت تأثير قرار گرفته است. ابزارهاي هوش مصنوعي مانند ChatGPT، در ابتدا به انسان‌ها کمک مي‌کنند تا در کارهاي‌شان راحت‌تر و سريع‌تر پيش بروند، اما با پيشرفت و يادگيري بيشتر از داده‌ها، اين ابزارها از انسان‌هايي که به عنوان مثال استادکاران ياد مي‌شود، به طور کامل پيشي گرفته و توانايي‌هاي بيشتري نسبت به انسان‌ها دارند.
براي نمونه، بررسي‌ها نشان مي‌دهند که از زمان ورود ChatGPT به بازار، درآمد مترجمين به طور قابل توجهي کاهش يافته است. ابزارهاي هوش مصنوعي از اين کاربرد مهم زباني بهره مي‌برند تا داده‌هاي بيشتري را از کاربران خود جمع‌آوري کنند و در نتيجه، هر چه بيشتر از خود بيشتر بياموزند و به طور کلي بهتر شوند.
در زمينه نويسندگي نيز، هوش مصنوعي تأثيرات قابل توجهي داشته است. با توجه به بازخوردهايي که از کاربران خود جمع مي‌کنند، ابزارهاي هوش مصنوعي مانند مدل‌هاي اساسي Foundation توانايي توليد متن با کيفيت و دقيق را دارند که اين موضوع منجر به کاهش 7درصدي درآمد نويسندگان شده است.
زنگ خطر براي برنامه‌نويسان هم با رونمايي از هوش مصنوعي مهندس نرم‌افزار به صدا درآمد که توانايي توليد هرگونه اپليکيشن را دارد. برنامه‌نويساني که کمک کردند تا هوش مصنوعي شکل بگيرد، هم‌اکنون خود را در معرض جنگ با هوش مصنوعي خواهند ديد.به علاوه، بر اساس اطلاعاتي که ازReddit به‌دست آمده است، نويسندگان نيز اقرار دارند که هوش مصنوعي به طور قابل توجهي بر توانايي‌ها و درآمد آن‌ها تأثير گذاشته است.
بنابراين، مي‌توان گفت که هوش مصنوعي به طور کلي نقش بسيار مهمي در جامعه امروزي دارد و از آنجايي که هميشه در حال پيشرفت است، احتمالاً در آينده نزديک نيز تأثيرات بيشتري خواهد داشت.
جمع‌بندي و نکات پاياني
ديدگاه نادرستي که وجود دارد اين جمله است چون هوش مصنوعي قرار است مشاغل انساني را آموزش ببينيد و انجام دهد پس سراغ آموزش هوش مصنوعي برويم و ساختن هوش مصنوعي را ياد بگيريم که اين ديدگاه توسط بزرگان اين حوزه نقض شده چرا که هوش مصنوعي در آينده قادر خواهد شد داده‌هاي خود را تهيه کند و نسبت به توسعه الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين اقدام کند.روندي مشابه با اتفاقاتي که در زمينه ترجمه ماشيني اتفاق افتاده، در برنامه‌نويسي وب و مهندسي يادگيري ماشين نيز قابل مشاهده است. با اين حال، تفاوت‌هاي قابل توجهي بين اين دو حوزه وجود دارد که بايد مورد بررسي قرار گيرد.
در حوزه برنامه‌نويسي وب، ريسک جايگزيني هوش مصنوعي براي مشاغل مهندسي نرم‌افزار به نسبت کمتر است. دليل اين امر اين است که مهندسان نرم‌افزار در حال حاضر سيستم‌هاي بسيار پيچيده‌تر و با اجزاي بيشتري را توليد مي‌کنند که نياز به دانش و تخصص گسترده‌اي دارد. 
از طرف ديگر، توليدات مهندسان يادگيري ماشين معمولا تک‌زبانه و تک‌جزئي است و اين باعث مي‌شود که جايگزيني هوش مصنوعي براي اين حوزه کمترين ريسک را داشته باشد. همچنين، مدل‌هاي open source يادگيري ماشين بسيار در دسترس قرار مي‌گيرند و از کدهاي open source در مهندسي نرم‌افزار استفاده مي‌شود. اين امر باعث مي‌شود که مهندسان نرم‌افزار به دسترسي آسان‌تري به تکنولوژي‌هاي يادگيري ماشين دست يابند و از آن‌ها استفاده کنند.
با تمامي صحبت‌هاي انجام شده و اينکه هوش مصنوعي قرار است در مشاغلي جايگزين انسان شود، تصور کلي که هوش مصنوعي در حال جايگزيني انسان در تمام مشاغل است، نادرست است. بهتر است که به جاي اينکه فکر کنيم بايد خودمان را جايگزين هوش مصنوعي کنيم، بيشتر در توسعه مهارت‌هايي که هوش مصنوعي نمي‌تواند جايگزين شود، سرمايه‌گذاري کنيم. 
به عنوان مثال، مهارت‌هاي تفکر استدلالي، خلاقيت و توانايي حل مسائل پيچيده، همچان به عنوان مهارت‌هاي بسيار ارزشمند در صنعت نرم‌افزار و يادگيري ماشين شناخته مي‌شوند و هيچگاه قابل جايگزيني توسط هوش مصنوعي نيستند.
به گزارش امانت به نقل از ايسنا،به طور کلي، بايد توجه داشت که هوش مصنوعي به تنهايي نمي‌تواند تمام نيازهاي يک صنعت را برآورده کند و همکاري بين انسان و هوش مصنوعي بهترين راه براي بهره‌برداري از قابليت‌هاي هر دو است.