自动化（automation）
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自动化，是指让一台机器或一个程序去执行某项任务，而几乎不需要人持续操心。它远早于AI就存在了：一个把房间温度维持住的恒温器、一个把同一道焊缝焊上千次的工厂机器人、一段每晚替你备份文件的脚本——全都是自动化。它们的共同线索是：把一件人本来要亲手做的活，交给一个能可靠、重复地把它做完的系统。
把自动化看成一道「任务需要多少判断力」的光谱，会很有帮助。光谱的一端是固定的、照章办事的自动化：每一次都精确地做这件事，无需任何决策——大多数传统机械和软件都属于此类。再往前，任务里就掺进了抉择、不确定、感知或学习，而这正是AI登场之处：一台自助结账机遵循固定规则，但一个能辨认手写字、或为送货卡车规划路线的系统，则要去适应那些杂乱、多变的输入。在这个视角下，AI就是那件让我们得以把「过去对机器而言太需判断力」的任务也自动化起来的工具。
把这点说清楚，能廓清许多混淆。并非所有自动化都是AI——其中大多数是朴实、可预测的工程——而AI迄今最主要的实际影响，恰恰是拓展了「可被自动化的范围」，从死板的体力与文书工作，延伸到涉及模式识别与语言的任务。真正的社会利害也正落在这里：自动化重塑着工作，改变着哪些工作、以及一份工作的哪些部分，是由人还是由机器来做。诚实的说法，不是「机器全盘取代人」，而是「谁做什么」的一场持续不断的重新协商。
一台洗车机是固定自动化：无论来的是什么车，同样的刷子和喷头都跑同一套流程。而一个能扫描进来的发票、读出金额（无论手写还是打印）、再归档的系统，则是有AI加持的自动化：它必须去感知、去适应那些每次都不一样的输入。目标相同——少费人力——但对机器的要求大不相同。
固定自动化每次都做同一件事；有AI加持的自动化则能应付变化的输入。
别把自动化与AI混为一谈：大多数自动化都是普通的、基于规则的工程，根本不涉及学习。AI的独特角色，在于拓宽了自动化所能触及的任务范围——那些需要感知、语言或判断力的任务。