你是“AI浪潮”中的贏家還是輸家

未來30年內，人工智能可能帶來太多人類目前還不理解的社會現象，不理解就可能會帶來麻煩甚至是災難，首當其沖的就是取代人類的工作。分析人工智能取代工作崗位，不能僅僅用傳統“低技能”對比“高技能”的單一維度來分析。當然，在人工智能的浪潮中，既會產生贏家，也會產生輸家，這取決于具體工作內容。

未來30年內，人工智能可能帶來太多人類目前還不理解的社會現象，不理解就可能會帶來麻煩甚至是災難。首當其沖的就是取代人類的工作，甚至會讓部分人失去“生而為人”的意義。

當人工智能開始從實驗室走向更為廣泛的應用時，它就不再僅僅具有技術上的沖擊力，而是會越來越明顯地影響到人類經濟社會的運行。人工智能使人類獲得更大解放的同時，也帶來了失業、收入差距拉大等負面影響。

而且，它來得是這么快。一切都網絡化以后，人工智能只要把數字拿來算一算、推一推，就可以做出各種比人更精確的決策、判斷、預測、分類。

我在新書《AI.未來》里也對這個話題做了系統分析：

“華爾街的交易員，這個曾經很光鮮的職業很快消失了；未來的保安也會部分消失，因為攝像頭的監控，加上一些機器人巡視，已經不需要保安了；司機可能也會消失，還包括一些非常高端的白領，比如說放射科醫生，他們的看片能力不如機器人。”

為什么會出現這個結果？分析人工智能取代工作崗位，不能僅僅用傳統“低技能”對比“高技能”的單一維度來分析。人工智能既會產生贏家，也會產生輸家，這取決于具體工作內容。

盡管人工智能可以在基于數據優化的少數工作中遠勝人類， 但它無法自然地與人類互動，肢體動作也不像人類那么靈巧，更做不到創意地跨領域思考或其他一些需要復雜策略的工作（因為這些工作投入的要素和結果無法輕易量化）。

一些人類看上去很難的工作，在人工智能看來可能非常簡單；一些在人類看上去很簡單的工作，可能卻是人工智能的死穴。我們可以用以下兩張圖來說明：

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對于體力勞動來說，X軸左邊是“低技能、結構化”，右邊是“高技能、非結構化”。Y軸下邊是“弱社交”，上邊是“強社交”。腦力勞動圖的Y軸與體力勞動一樣（弱社交到強社交），但X軸不同：左側是“優化型”，右側是“創意或決策型”。

如果腦力勞動的重點是將數據中可量化的變量最大化（例如設置最優保險費率或最大化退稅），就歸類為“優化型”的職業。

這幾條軸將兩張圖各分為四個象限：

第三象限是“危險區”，第一象限是“安全區”，第二象限是“結合區”，第四象限是“慢變區”。

工作內容主要落在“危險區”的工作（如卡車司機等）在未來幾年面臨著被取代的高風險。

“安全區”的工作（如心理治療師、理療師等）在可預見的未來中不太可能被自動化。

“結合區”和“慢變區”象限的界限并不太明確：盡管目前不會完全被取代，但工作任務的重組或技術的穩定進步，可能引起針對這些工作崗位的大范圍裁員。

在左上角的“結合區”中，大部分計算和體力性質的工作已經可以由機器完成，但關鍵的社交互動部分使它們難以完全自動化。所以，最可能產生的結果就是幕后優化工作由機器完成，但仍需要人類員工來做客戶的社交接口，人類和機器形成共生關系。此類工作可能包括服務員、理財顧問甚至全科醫生。這些工作消失的速度和比例取決于公司改造員工工作內容的靈活程度，以及客戶對于與計算機互動心態的開放程度。

落在“慢變區”的工作（如水暖工、建筑工人、美術設計師等）不依賴于人類的社交技能，而依賴靈活和巧妙的手工、創造性或適應非結構化環境的能力。這些仍是人工智能的短板。由于不斷發展的技術會在未來幾年中慢慢提升這些短板，所以此象限中工作消失的速度，更多地取決于人工智能能力的實際擴展。

在我看來，警告、悲觀、恐慌是“不識廬山真面目”的杞人憂天。撕掉標簽，人工智能，既不是“人”，也沒有那么“智”。它只能成為人類的工具，不可能取代人類的所有工作。

對職場人而言，來自機器人與人工智能算法的壓力是巨大的，但前景并不完全黯淡。人工智能將會取代目前由人類員工從事的許多工作，在某些行業，這種趨勢已經開始顯現，但在可預見的未來有些工作并不能被取代。

以下是我預測的，最容易受到AI沖擊、“名存實亡”的10種工作，以及看似很危險，其實很難被AI取代的10種工作。

未來“名存實亡”的十種工作

1、電話營銷員/電話銷售

電話銷售將是最快被AI取代的崗位之一。你很可能接到過自動語音來電，未來這類電話會變得越來越自然。在由AI主導的單一領域對話中，AI也更容易達到真實的效果。

此外，AI會通過顧客資料、購買歷史以及表情識別，找到吸引顧客的方法。例如，使用溫和的女性聲音或有說服力的男性聲音，向沖動型購買者進行追加銷售，用價格、類別均合適的商品來鎖定顧客。與人工電話銷售員相比，AI幾乎是零成本，而且不抱怨、績效高、與商業邏輯高度一致，所以電話銷售類工作是沒有未來的。如果你正從事電話銷售，可以考慮換成面對面銷售或其他需要和人們打交道的工作。

2、客戶支持

客戶互動會隨著AI的應用而增加。不過，鑒于這類工作的重復性（通常會有教科書式的應答方法作為參考），客戶支持將在很大程度上被AI取代。這一過程會分為幾個階段進行。最先被取代的將是聊天機器人和郵件客戶服務，接著是涉及大量來電和相對簡單產品/服務的語音服務。

一開始，AI將和人類聯手工作，由AI提供建議性的答案、主題和固定回復。人類則將充當后備人員，處理AI無法處理的來電（譬如來電者處于憤怒狀態）。

這樣將會縮短顧客的等待時間、提高問題解決率（因為使用AI的前提是確認它可以解決問題）并大大降低成本。這一過程會為AI積累大量數據，并最終使得AI的工作表現超過人類。如果你從事的是客戶服務工作，可以從文本支持轉向語音支持、從輕度支持轉向深度支持、從電話/互聯網服務轉向面對面服務，同時也應該學習共情、溝通和勸說的技巧。

3、倉庫工人

亞馬遜倉庫已經采用了由Kiva系統開發的機器人，它們會把貨架搬到固定位置的人類工人面前，由這些工人揀選好商品并放入箱子里。不過，隨著計算機視覺和機器人操控技術的發展，固定位置工人的工作會經歷強度加大而后被取代的命運。另外，AI將很快能從事搬箱、裝車以及其他倉庫工作。和工廠相比，倉庫自動化所需的精度低，因此更容易實現。

4、出納和運營人員

花旗銀行近日宣布將運營人員的數量從兩萬名裁減至一萬名。這些都是和數據、信息打交道的“無名”中間人，他們負責的工作包括文件存檔、處理、采購、庫存管理、錯誤勘查、銷售額估算、向管理層報告調查結果等。

圖/圖蟲

隨著商務流程的電子化，商務智能系統可以讓整個流程實現自動化，AI甚至能直接做出決策。這一現象不僅發生在銀行業，也將出現在每一個和海量數據打交道的大公司。在AI時代，沒有人會想成為千人一面的數據處理員。

5、電話接線員

電話接線員是電話類工作中最不需要用到人際技巧的工作。現在語音識別越來越精準（微軟的語音識別已經超過了人類水平），以情景對話為導向的語音合成也越來越自然（谷歌最新的語音合成與人聲幾無區別）。另外，電話類工作也隨著更多的人依賴信息而受到挑戰，因此被徹底淘汰只是時間問題。

6、出納員/收銀員

出納員和收營員正在被ATM機和自助結賬機取代。日益激烈的競爭迫使零售商、銀行和快餐公司大量精簡人工流程。

Amazon Go無人商店已經預示了一個商店完全無人化的未來。不過，由于無人商店價格高昂、移動支付尚未普及且攝像頭和面部識別仍存在隱私問題，無人商店不會迅速地大規模鋪設。但如果你是一名收營員，可先別感到松了口氣。

Amazon Go購物流程演示

基于射頻識別（RFID）和計算機視覺的自助結賬機正來勢洶洶，一同來襲的還有智能販賣機和小型便利店。現在是時候換份銷售助理的工作了，最好是那種會對親和力與說服力進行評估和獎勵的工作。

7、快餐店員

食物的準備工作兼具重復性和場所固定兩大特點，因此將不可避免地被AI取代。現有的連鎖餐廳已經開始推廣自動化點餐流程，很可能不久后便會使用面部識別和語音識別技術。下一步自然就是對食物的準備和烹飪進行自動化了。

另外，未來還將出現烹飪和上菜全自動化的全新平價連鎖餐廳 （比如價格只有麥當勞一半的機器人中餐廳）。這些“機器人餐廳”將搶走傳統快餐行業的生意，從而導致快餐店員工數量下降。

8、洗碗工

不要把洗碗機想像成一個機器人，而要把它想像成一個超大型洗碗機，能直接從餐桌上撤下碗碟（當然還有食物、骨頭、餐巾和其他餐具），然后把碟碗和銀器洗得锃亮。

位于加利福尼亞的初創公司Dishcraft已經在銷售這種超大型洗碗機了。這些洗碗機價格的確比較高，但是對于大型餐廳而言，和省下來的人力成本相比，仍然是可以接受的。假以時日，大規模的投產會使洗碗機的成本降低。如果你現在正從事洗碗這類重復性勞動，是時候接受培訓，換份重復性較小的工作了。

9、生產線質檢員

生產線工作將會逐漸被淘汰，這類工作重復性高，工作環境固定。整個淘汰過程有可能長達二十年之久，因為操控機器人對AI來說仍有難度。但也有一些AI容易上手的生產線工作，比如檢查商品的損毀和瑕疵情況（像是檢查 iPhone裝殼這類保證產品美觀的工作，或是檢查電路板這類保證產品功能的工作）。

這類工作利用了電腦視覺的快速發展，同時需要很少、甚至完全無需操控。對人類檢查員來說，這種工作既麻煩又累人，特別傷眼睛。所以，是時候換一份對健康傷害小、對靈敏度要求高、需要在非固定結構的新環境中從事的工作了。

10、快遞員

快遞員和送貨員正在被快遞機器人、小型汽車、大型卡車以及無人機取代。最先出現的將是結構化環境中的室內配送服務（酒店客房和公寓），之后會延伸至非公共道路，最后滲透整個快遞行業。短期內，電子商務會持續增長，快遞需求也會隨之增加，但快遞工作絕不是個好選擇，其中涉及的人類專有技能和人際互動微乎其微。

圖/新華社

對智能機器取代人類勞動崗位的擔憂并非是杞人憂天。從卡車裝卸工人到法律研究工作者，無論是白領還是藍領，只要是重復性的勞動，都將被機器人和基于人工智能的軟件取代。

未來“有驚無險”的10種工作

1、健身教練

盡管未來總會有更高質量、更智能的健身器材幫助我們鍛煉，但健身教練無可取代的地方在于，他們能為我們每個人量身打造健身計劃，在旁陪練指導，還能敦促我們堅持鍛煉，避免犯拖延癥。

其次，隨著社會財富增多，出行方式變得更高效（如智能型、甚至是自動型電動平衡車），我們對于鍛煉的需求將大大超出以往。最后，AI時代會給我們帶來更多的社會財富和閑暇時間，自助、娛樂和健康將成為發展的主題。

2、養老護理員

到2030年，麥肯錫醫療保健類工作崗位將在全球范圍內猛增5100萬個，總數將高達8100萬個。這類工作包括養老護理員、家庭健康護理員、私人護理員以及護士助理，不過最大的崗位空缺將出現在與養老護理相關的領域。

考慮到人類壽命延長、老年人對醫療保健的大量需求以及填補此類工作空缺的難度，這一需求還會不斷攀升。AI固然可以實現老年人的醫療監護、安全保障和移動輔助等基本功能，但像是洗澡、穿衣以及更為重要的聊天和陪伴工作，都是AI是無法勝任的，只能交由人類完成。

3、房屋清潔工

像房屋清潔、園藝以及其他需要在非固定結構空間內進行、且所在環境較為多變的工作，對于機器人而言難度太大。雖然像倫巴掃地機器人（Roomba）這樣的智能設備會承擔部分工作量，但整體而言，這類工作的就業水平有望得以維持。此外，我們預測，各類移民服務崗位將大量增加（在法律允許的前提下），因為AI將進一步拉大貧富國家之間的差距。

4、護士

護士、保育員、心理健康輔導員以及戒毒治療師是最難被機器替代的工作類型之一，這類工作涉及大量的人際互動、溝通和信任的培養。

例如，治療情緒不穩定、有抑郁癥狀的病人需要嫻熟的溝通技巧，治療師需要先了解造成病人情緒困擾的根源。這些都遠遠超出了AI技術目前的能力范圍。

5、樓房管理員

樓房管理、酒店管理、定制服務等其他高端服務將是財富新貴群體的高需求所在（如AI企業家和工程師）。在互聯網（旅游網站）和AI（自動化快餐和咖啡）提供標準化服務的同時，那些具有人情味、個性化以及能夠構建長期關系和信任感的優質服務將具有更高的價值。在AI時代，休閑和娛樂產業將成為強勁的增長領域。

6、運動員

雖然未來機器將比人類更擅長比賽，但體育運動不會因此而受到絲毫的影響。這些都是需要人類參與的娛樂活動。運動明星與知名歌手、演員并無二致。隨著人們閑暇時間的增加，擁有非凡天賦和個人魅力的運動員將有更強的吸金能力。

7、保姆

保姆是最討喜的工作之一，甚至可能會被當成家庭成員來看待。保姆的許多體力工作會實現自動化（比如除塵和洗碗），如此一來，他們的工作會逐漸轉向“關愛和個性化”服務，比如悉心烹飪一頓孩子愛吃的飯菜，或是朗讀孩子最愛聽的故事。保姆將花更多的時間去陪伴、照料家里的孩子，和他們玩耍。能夠成功轉型的保姆是AI無法替代的。

8、導游

優秀的導游是擅長講故事的人。他們將個人經驗和百科知識巧妙地融合在一起，并以戲劇化的方式呈現給游客，從而打造出獨一無二的旅行體驗。優秀的導游還能挑起趣味橫生、內容豐富的談話，創造出一段令人懷念的旅程。當然，那些照本宣科、一味重復的導游，在AI取代人類工作的大潮中就沒那么走運了。

9、人力資源

人力資源、特別是員工招聘和獵頭工作，都要涉及大量的人際互動。說服某人放棄現有工作、考慮其他工作是相當不容易的，這需要建立在對對方的長期深入了解和互相信任的基礎上。

當然，隨著人力資源工作變得更傾向于以人為中心，人力資源行業也會利用AI完成常規的問答工作（比如回復雇員的郵件）、監督雇員工作表現、發起招聘啟事、篩選求職者并進行工作匹配等。

10、數據處理和標簽

最后來個大驚喜。

雖然每個人都認為數據錄入和處理會因機械化而被淘汰（甚至不需用到AI）。但在未來二十年內，AI進行的訓練會用到規模龐大且不斷增長的數據。這些數據需要經過初期的人工篩選、處理、貼標簽和分類。亞馬遜土耳其機器人（Amazon Mechanical Turk）就是個很好的例子。不過，可別期待能從這類工作中獲得高薪。