職場人生 | 人工智能悄然來臨，你會被淘汰嗎？

2013年，由牛津大學一位研究者發布的論文顯示，未來有700多種職業都有被機器替代的可能性。職業中可自動化、計算機化的任務越多，就越有可能被交給機器完成，其中以行政、銷售、服務業最為危險。

那么具體有哪些工作將會被人工智能代替呢？

今天我們精心挑選了較為常見的幾項工作，看看你從事的職業是否在“躺槍名單”里。

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人工智能將淘汰的

六大職業

1.專職司機、網約車司機、駕校教練

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目前，無人駕駛汽車正處于由實驗樣品向市場實用化的階段過渡。相較于真人駕駛，無人駕駛的安全、便捷、可控的優勢凸顯無疑。無人駕駛最大程度代替了司機的人力，汽車的駕駛時間成本被最大的節約，工廠質檢完成的汽車可以實現出廠即可駕駛。像小編這種在科目二、科目三上來回爬坑的菜鳥來說真是福音啊。而且，它們不會疲勞、不會酒駕、不會違反交通規則、更不會飆車，安全性有保障。

2.收銀員

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前段刷爆朋友圈、引發無數討論的阿里無人超市，已經凸顯了人工AI對于傳統收銀行業的致命威脅。人類無法比擬的收銀速度、極低的出錯率、可觀的人工成本節余，這都是服務行業收銀員無法解決的桎梏所在。隨著此類智能自動收費的推廣，消費者可以自助繳費，更多超市、商場、停車場、小區、高速公路收費站收銀員的崗位將會越來越少。

3.傳統流水線工人

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相較于其他行業可預見差異的“未來時”，工業生產中機器人的運用則是肉眼可見的“現在時”。有媒體報道，正在大力推廣機器人取代工人的富士康動作迅猛，其中江蘇昆山工廠就已經使用機器人替代了60000個工人，員工人數從11萬減少到5萬；三全集團的湯圓流水線一天可以生成400噸。幾萬噸的冷庫，一個人都沒有，無人駕駛的運貨車走來走去，全部都是電腦操作。牛津大學的一項研究調查表明，未來10年，47%的低級雇員有很高的可能性被機器取代。對于傳統流水線工人來說，尤其是低技術工作，將首先面臨的是被智能機器人的替換。

4.客服

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到2020年，85%的客戶服務工作都將由AI完成，無需任何人工參與。這一改變是因為AI技術的不斷進步，使得機器人交互感覺更加真實，服務更加個性化。試想一下，一個全天二十四小時待命、不會疲勞、不會有情緒的客服，程序設定好就能工作，哪個企業的管理者不愛呢？世界多家公司已經研發出自動化客服服務，該服務通過機器學習和自然語言處理來進行自動化的在線客戶服務，相比雇傭員工，這項技術將會極大減少成本與出錯概率。

5.銀行柜員

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這兩年銀行裁員的新聞時有耳聞，其背后透露的正是傳統金融行業正在遭受互聯網類金融的沖擊。以往人頭攢動、柜員們忙得不可開交的場面已經越來越少了，一臺智能聯網終端機就可以引導客戶自行完成60%基礎業務。在未來，威脅銀行柜員的生存因素還不僅是人工智能本身，5G網絡的大規模應用、全息投影技術的普及，大量需要線下辦理的業務甚至可以足不出戶就能夠完成。在可預見的未來，無人銀行也很可能成為常態。

6.銷售

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銷售需要尋找潛在用戶，并深諳用戶的需求，而這個過程逐漸將被人工智能取代。目前，像InsideSales.com這樣的業務很受歡迎，他們使用人工智能分析數據，尋找最佳潛在客戶，成功率達到80%。隨著AI技術的進步，銷售公司或許將更多依賴AI才能保持競爭力。2015年，美國有約800萬銷售類從業人員，占據了所有崗位的近6成，銷售AI或將令很多銷售從業者失業。

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人與人工智能

各有分工

首先，我們要關注的是，和人工智能相比，人類未來還在哪些領域被需要？

我們需要明確，人工智能的本質是為人類服務，將人類從大量重復、單調的勞動中解放出來，而不是去和機器與AI比效率、比計算能力。讓人類能夠拿去更充足的時間與精力去完成那些我們更該做的探索與創造，以給生活和世界賦予意義。

所以，人與AI各有分工。各有分工。

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以醫生為例，醫生日常80%左右的工作都是在重復，比如對一般性疾病的診斷、配藥、給病人拍X光片、做常規的手術等等。漆遠預測：“這部分的工作，將來必然會逐步被AI取代。”但是，當醫生從單調乏味的簡單重復中解放出來后，可以學習研究更復雜的醫療問題，探索新的疾病治療方法 。

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再比如在教育行業，人工智能系統性地替代老師完成閱卷、評分、設計課程等重復性工作；而老師將花更多時間花在個性化地教學思考和教育學生上。

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未來圍繞創造性、社交、“情緒勞動”，也許會迸發全新的職業。哈佛大學經濟學家戴維·戴明2015年發表文章指出，從1980年到2012年之間，美國幾乎所有新就業崗位，都是對社交技能要求比較高的。

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未來

這三類工作無法被取代

一是創造性工作，比如對科學與藝術和對未來的探索等；

二是設置KPI和價值觀的工作，AlphaGo圍棋上戰勝人類，但是它贏棋的目標是由人來設定；

三是情緒勞動，這個與愛及心理相關的概念，是由美國社會學家霍赫希爾德提出的。

1.機器訓練師

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開發人工智能機器需要進行實地訓練，需要教會計算機如何檢測疾病、需要用現有的標記病例來給機器做出示范，比如用X光來標記病理區域。

生成、收集和管理人工智能培訓數據，需要從入門級（手工數據標記）到專業領域知識的要求（比如對人工智能法官的法律案例培訓），來影響它整個的職業生涯。

對入門級和專業數據標記的需求已經存在，當團隊需要完成客戶的項目工作時，事先要準備好必需的數據集，對任何人工智能技術建模來說都是必須要經歷的過程。

就連谷歌也明白自動化的過程需要人類的參與，這家搜索巨頭目前正在招聘1萬名新員工來清理YouTube內容，并且未來專門用來培訓計算機模型。

此外，就算人工智能被激活之后，依然需要不斷訓練來提高自己的能力，并且在不斷發展的技術中與時俱進。

2.人工智能工程師

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如果你想成為駕馭人工智能的一份子，可以嘗試成為人工智能工程師。

目前，市場上對人工智能工程師的需求存在巨大的缺口，這直接導致了高級人工智能研究人員在DeepMind的年薪達到了34.5萬美元。

從物理學、生物學到軟件工程、人工智能，特別是機器學習技術需要結合更多的分析能力和創造力。對于擁有這種技能的人來說，未來的前景看起來很光明。

根據Gartner的報告稱，到2020年，人工智能將被整合進幾乎所有的軟件產品中。它將作為一種可插入式的組件，并且還可以進行模塊化定制。

3.社會工作者

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人工智能將承擔更多重復性、普遍性的任務，讓人類能夠留出更多的時間去做其它工作。以醫療技術為基礎的醫學發展，比如自動診斷技術，可以讓所有人都能負擔得起現代醫保體系，同樣也包括發展中國家的公民（自動化技術在預測癌癥診斷的準確率上甚至要比放射科醫生高15%）。

同時，人類在醫療保健方面的差異也并沒有那么容易被復制，人們總是渴望能深入了解別人，與他人感同身受。聯合國已經表示，到2100年全球人類平均壽命將達到81歲。同時人類社會對老年人的各種需求也會增加。

科技的發展越來越快，其對于社會生活的影響、尤其對于人類職業的沖擊也越來越快。以往一輩子只做一種工作的時代可能不會再有了。終身學習將會是全社會的共同認知，永遠保持接受學習新事物、新技能的開放心態和能力，才是應對未知世界的最好方法。