В любом алгоритме с обучением существуют замкнутые циклы, на которых принимаются решения. Как правило, они бинарные, то есть Да/Нет, Хорошо/Плохо, Подходит/Не подходит. Все промежуточные решения принимаются последовательным приближением наподобие поиска максимального числа в массиве.
К чему я веду? Основная мысль в том, что решения алгоритм принимает всегда на основе какой-либо уже известной ему информации. В отличие от человека, который информацию забывает, интерпретирует, придумывает или понимает по-своему - алгоритм действует математически. По этой причине, все созданное машиной имеет "коллинеарность" и не содержит ничего нового.
Конечно, искусственный интеллект спровоцирует появление еще большего количества контента. Но контент необходимо структурировать и верифицировать - это задача человека, можно предсказать появление новых профессий.
Созданные нейросетями тексты и изображения нуждаются в коррекции и дополнении - это тоже задача человека, можно предсказать расширение функционала ряда существующих профессий дизайнеров, редакторов и переводчиков.
Одно можно сказать точно: внедрение алгоритмов с обучением в рабочие процессы влияет на перераспределение временных ресурсов производственных и бизнес-процессов. Подобно как внедрение станков с управлением на производствах приводит в повышению производительности труда, снижает временные затраты, но не исключает людей и этих процессов.