成本不断上升，而且相对劳动密集型。也就是说，直到现在。
Arterys是一种医学成像系统，它可以读取心脏的核磁共振成像，并测量通过心室的血流量。这个过程通常需要一个训练有素的专业人员45分钟，但Arterys可以在大约15秒内完成同样的任务。令人难以置信的是，它有一个自我学习的神经网络，随着它检查的每一个新病例，它会不断地增加对心脏工作原理的了解。正是在这样的领域，自动化将首先进入医学领域，通过陪伴而不是取代现有的工人来提高生产率。然而，这样的系统将逐年改进，一些人，如“深度学习教父”杰弗里·辛顿，认为医学院很快就会完全停止培训放射科医生。
也许这是自以为是的——毕竟，我们希望有一定程度的质量控制，甚至最终的诊断也需要人类参与—一但即便如此，这种大规模升级、更快的过程可能需要一名训练有素的专业人员，而目前有几十名专业人员，从而提供更快、更优质的服务，在时间和金钱上都更少。在一个老龄化的社会，这样的优势不仅是受欢迎的，而且是必要的。
类似的现象也出现在法律和法律服务行业一一历史上属于服务经济的中产阶级领域。根据咨询公司德勤(Deloitte)2016年的一项研究，未来20年，英国11.4万个法律工作岗位(约占整个行业的40%)可能会实现自动化。同一项研究发现，技术已经在该行业淘汰了31，000个工作岗位。这些往往是较低级别的职位，因为在许多领域，智能搜索系统越来越受初级律师和律师助理的青睐，尤其是那些最从事重复性工作的领域
Full Automation
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