6月29日，清華大學人工智能研究院院長張鈸院士在 2018 全球人工智能與機器人峰會上發表了演講，他提出，人工智能技術只有在“確定性信息、完全信息、靜態的、單任務和有限領域”這5個條件下才能發揮真正的作用，而滿足了這5個條件的工作，則會被計算機取代。
張鈸首先介紹了人工智能在一定範圍內超過了人類的5件事，前兩件是深藍打敗人類國際象棋冠軍，IBM在電視知識競賽中打敗了美國的前兩個冠軍，它們是同一類型。後面三件事屬於另外一個類型，微軟研究團隊使用的神經網絡在計算機視覺識別挑戰大賽中獲勝，它的誤識率略低於人類；百度和訊飛宣佈在單句的中文語音識別上，計算機的誤識率也略低於人類；還有就是AlphaGo打敗了李世石。
對於這幾件事，人們常常會從大數據、計算能力提高、人工智能算法這三個因素進行討論。張鈸認為，大家忽略了另一個因素，就是以上所有的成果必須建立在一個合適的應用場景下，必須滿足“確定性信息、完全信息、靜態的、單任務和有限領域”這 5 個條件。
張鈸以下象棋為例，做了解釋。下象棋就是一個完全信息博弈，它的信息完全且確定，而且會遵循完全確定的遊戲規則做演化，張鈸把這種情況稱為靜態。從上面5件事都可以看出，人工智能在有限的領域內，做單個任務時會超過人類的表現。張鈸說，IBM的沃森（Watson）機器人也是這樣，它會選擇知識競賽，是因為知識競賽提出的問題都是明確的，答案總是唯一的，這樣的問答對機器人來講是非常容易的。圍棋也完全符合上面 5 個條件。
對於“什麼樣的工作會被機器所替代”，張鈸認為，滿足以上 5 個條件的工作，即那些照章辦事，不需要任何靈活性的工作，總有一天會被計算機取代，比如說出納員、收銀員等，但老師、企業家等人群的工作則很難被計算機完全代替。
為什麼人工智能技術會有這5個限制條件？張鈸認為，這是因為我們現在的人工智能是沒有理解力的人工智能。像沃森機器人這樣的人工智能對話系統裡有知識庫和推理機制，但推理能力很差，“智能體現在推理能力上，而我們現在的對話系統離真正的智能還很遠”。
那麼機器為什麼不能理解人類提出的問題？張鈸提出，這是因為它的系統裡沒有常識，也沒有常識推理。要想解決這個問題，就必須在人機對話系統中加上常識庫和常識推理，比如想辦法告訴計算機，什麼叫吃飯，什麼叫睡覺，什麼叫做睡不著覺，什麼叫做夢。不過這是一項非常困難的工程，美國在1984年就開始了類似的工程，直到做到現在還沒完全做出來。建立常識庫也是張鈸現在正在做的事，他們的基本做法是建立一個常識圖譜，用這個圖譜幫助機器理解人類提出的問題，同時利用常識圖譜幫助機器產生合適的答案。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，自人工智能的進展火爆於媒體之後，大眾對於“傳統工作將被人工智能所取代”的隱憂程度持續加深。對於這一問題的分析，應當從人的角度進行切入。即，既然人工智能能夠替代人類的是部分工作，那麼就應該從更具人性的部分找出人工智能無法替代的工作內容。例如人的感知力、想象力，這些原發於人類思維的能力具有獨特性，由這些能力主導的工作是很難被人工智能所取代的。因此，努力擴大這些能力所及的工作領域是消解“AI恐懼症”的有效方法。總之，人工智能是由人類所創造，其目的是更好地協助、服務人類，而非排擠、取代。如果人工智能給部分群體造成了消極影響，那這一人群更應該奮發努力，將憂患意識轉化為積極行動。
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