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隨著人工智能的發展，很多經濟學家、技術專家和未來學家都對人類未來的工作前景感到憂慮。很多人都覺得，那些低技能的工作會很快被人工智能取代。創新工場創始人李開復在《哈佛商業評論》發表文章說，分析人工智能取代工作崗位，不能只用「低技能」或「高技能」這樣的單一維度來分析。人工智能時代到來之後，既有贏家，也有輸家，這取決於具體的工作內容。
比如，李開復把「認知勞力」分成了四個象限。認知勞力指的是，通過個體的心智複雜操作，對信息進行處理，才能完成工作任務，達成工作目標。這四個象限分別是危險區、安全區、結合區和慢變區。在危險區里面的工作，比如卡車司機等，在未來幾年面臨著被取代的高風險。在安全區的工作，比如心理學家、按摩師等，在可預見的未來中不太可能被自動化。而結合區和慢變區的工作界限不太明確，盡管目前不會完全被取代，但隨著工作任務的重組或者技術的穩定進步，可能引發針對這類工作崗位的大範圍裁員。
在結合區中，大部分計算和體力性質的工作，機器已經可以做到了，但這類工作還需要社交互動，所以很難完全自動化。因此，最可能的結果就是幕後優化由機器來做，跟客戶進行社交的部分需要人類去做，人和機器形成共生關係。這樣的工作包括保安、報稅員，甚至放射科醫生。這些工作消失的速度和比例取決於公司改造員工工作內容的靈活度，以及客戶跟機器互動的意願。
在變慢區的工作，比如水管工、建築工人、平面設計師等，不依賴人類的社交技能，靠的是動手能力、創造性或者適應非結構化環境的能力。這些仍然是人工智能的短板。隨著技術發展，這些短板可能會提升，所以這類工作消失的速度更多取決於人工智能能力的實際擴展。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，人工智能的發展從客觀上能夠倒閉整個社會人群知識水平的提升，同時對於傳授的知識內容會進行顛覆性的更迭。人工智能將逐步取代那些所謂的傳統行業和職位，但同時新生了具有更高知識和技術含量的新行業，而要從事這些行業必須更新自己的知識結構，同時補充新的內容。最重要的是，這將是一個持續的動態過程，既不會一蹴而就，也不會停滯於某個節點。因此，終身學習，不斷做到自我精進將成為每個現代人必須遵守的生存法則。