机器里的莫扎特
至少在短期内，人工智能和机器人还不太可能完全取代整个产业。有些工作专精在小范围，日复一日做的都是程序化的动作，这种工作就会被自动化取代。然而，如果是每天都有变化、需要同时运用广泛技能组合的工作，或者需要应对难以预见的情况的工作，就不太容易用机器来取代人类。以医疗保健为例。很多医生的主要工作是处理信息：汇总并分析医疗数据，然后做出诊断。相比之下，护士需要有良好的运动和情绪技能，才能帮患者打针、换绷带，或者安抚激动的患者。因此，我们的智能手机上出现人工智能家庭医生的时间，很有可能会远远早于我们拥有可靠的护理型机器人。人文关怀产业（也就是照顾老幼病残）大概在很长一段时间内仍然会是人类的工作。事实上，随着人类寿命延长和少子化，养老产业很可能成为人类劳动力市场成长最快的行业类别。
除了养老产业，创意产业也是自动化特别难以突破的领域。现在，我们可以直接从iTunes（苹果数字媒体播放应用程序）下载音乐，而不需要由真人店员来销售，但作曲家、音乐家、歌手和音乐节目主持人都还是活生生的人。我们需要这些人的创意，除了是要制作全新的音乐，也是为了在多到让人头昏脑涨的诸多选项当中进行选择。
尽管如此，最终所有工作都有可能走向自动化，对此就连艺术家也得小心。现代社会一般认为，艺术与人类的情绪紧紧相连，艺术家引导着人类的心理力量，艺术的目的是让我们和自身的情绪有所联系，或者激发出新的感受。因此，当我们品评艺术的时候，通常就是看它对观众的情绪起了多大的作用。但如果真以这个标准来定义艺术，当外部的算法比莎士比亚、弗里达-卡罗 （Frida Kahlo ，墨西哥女画家）或碧昂丝 更能了解和操纵人类的情绪时，又会发生什么事？
毕竟，情绪也不是什么神秘的现象，只是生化程序反应的结果。因此在不久之后，只要用机器学习算法，就能分析身体内外各种传感器所传来的生物统计资料，判断人的性格类型和情绪变化，或是计算某首歌（甚至是某个音高）对情绪的影响。
在所有艺术形式中，最容易受到大数据分析冲击的可能就是音乐。音乐的输入和输出都适合用精确的数学来描述，输入时是声波的数学模式，输出时则是神经风暴的电化学反应模式。在几十年内，算法只要经过几百万次的音乐体验，就可能学会如何预测某种输入如何产生某种输出。
假设你刚和男友大吵一架，负责音响系统的算法就会立刻发现你内心的情绪波动，并根据它对你个人以及对整体人类心理的了解，自动播放适合你的歌曲，与你的忧郁共鸣，附和你的悲伤。它放的这些歌可能不适合其他人，但完全符合你的性格类型。算法先把你带到悲伤的底层，然后放出全世界最可能让你振作起来的那首歌，原因可能是这首歌在你的潜意识里与某个快乐的童年记忆紧密相连，而你可能根本毫无察觉。任何一位人类音乐节目主持人，都不可能与这样的人工智能相匹敌。
你可能会提出异议，认为这样一来，人工智能不就扼杀了所有的偶然，把我们束缚在一个狭隘的音乐“茧”里，一丝一缕都是由我们自己的好恶织成的？你是想探索新的音乐品位和风格吗？没问题。你可以轻松地调整算法，让它完全随机地挑选5%的内容，为你播放印度尼西亚的甘美兰（Gamelan）合奏、罗西尼的歌剧，或者最新的韩国流行音乐。慢慢地，通过监测你的反应，人工智能甚至能判断出对你来说理想的随机性程度，可能是上调至8%，也可能是下调到3%，让你既能探索新音乐，又不会觉得厌烦。
另一种可能的异议，则是认为算法不见得知道该让情绪把我们带到哪里。刚和男友大吵一架之后，算法究竟是该让你高兴还是难过？它对于“好”情绪和“坏”情绪的判断，会不会过于武断？或许有时候，它觉得伤心也不见得是件坏事？当然，这些问题就算是人类音乐家和音乐节目主持人也会遇到。但放到算法领域，这个难题就会有许多有趣的解决方案。
方案一，让使用者自己选择。你可以自己评估情绪，再让算法依你的指示行事。不管你是想沉湎于自怜中还是兴奋地跳起来，算法都会像个奴隶般乖乖听你的话。算法也确实有可能学会在你自己还毫无察觉的情况下，就判断出你到底想要什么。
方案二，如果你不信任自己，则可以先挑选出你信任的著名心理学家，再让算法听那位心理学家的建议就可以了。比如，如果男友甩了你，算法或许能够协助你走过理论上“悲伤的五个阶段”：先用博比-麦克费林 （Bobby McFerrin）的歌曲《不要忧虑，要快乐》（Don’t Worry, Be Happy）帮你否认发生的事；再用艾拉妮丝-莫莉塞特 （Alanis Morissette）的《你应该知道》（You Oughta Know）让你发泄愤怒；接着用雅克-布雷尔（Jacque Brel）的《不要离开我》（Ne me quitte pas）和保罗-扬（Paul Young ）的《回来，留下来》（Come Back and Stay）鼓励你讨价还价；用阿黛尔-阿德金斯 （Adele Adkins）的《如你》（Someone Like You）让你深刻体会沮丧；最后再用葛罗莉亚-盖罗 （Gloria Gaynor）的《我会活下去》（I Will Survive）让你接受一切。
接下来，算法开始调整这些歌曲和旋律，为你量身打造。或许某首歌什么都好，只有一个地方让你不喜欢。算法知道这件事，是因为只要一到那个地方，你的心跳就会停一下，催产素水平也会稍微降低。而算法能做的，就是把那个讨厌的地方重写或干脆删去。
最后，算法就能学会编写整首曲子，人类的情绪就像钢琴琴键般任它们弹奏。有了你的生物统计数据之后，算法甚至可以量身打造出全宇宙只有你会喜欢的旋律。
常有人说，人类之所以喜欢艺术，是因为可以在艺术中看见自己。但如果脸谱网开始运用它对你所知的一切来打造个性化的艺术品，结果可能会出人意料，甚至造成危险。比如，如果男友甩了你，脸谱网呈现给你的可能是一首完全为你量身打造的歌曲，内容就是关于这个负心人的，而不是那个让阿黛尔或艾拉妮丝-莫莉塞特伤心的不知名人士。这首歌甚至能提醒你在过去交往时那些只有你们俩知道的事情。
当然，为个人量身打造的艺术可能成不了流行，因为人还是喜欢大家都爱的玩意儿。如果这个曲调只有你知道，不就没办法和大家一起唱唱跳跳了？然而，比起制作个性化作品，算法可能更擅长制作全球热销作品。运用储存了数百万人数据的生物统计数据库，算法知道只要按下哪些生化按钮，就能在全球掀起热潮，让所有人在舞池里疯狂摇摆。如果艺术的重点真的在于启发（或操纵）人类的情绪，那么人类音乐家大概难以再与这样的算法匹敌，因为算法实在比人类更了解它们所拨弄的这个乐器：人类的生化系统。
这一切会带来伟大的艺术吗？这可能要看艺术是如何定义的。如果说听众觉得美就是美，而且顾客永远是对的，那么生物统计算法就有可能创造出历史上最佳的艺术。但如果艺术是一种比人类情绪更深层的东西，应该表达出超越生化震动的事实，那么生物统计算法大概就不会成为优秀的艺术家。然而，大多数人大概也成不了优秀的艺术家。只是为了进入艺术市场，取代许多人类作曲家和表演者，算法并不需要直接打败柴可夫斯基 ，先打败小甜甜布兰妮就行了。
