新近推出的已经爆火出圈，它的回答之智能之流畅让众人惊艳。据媒体报道，还通过了美国部分高校的法律、医学考试，并顺利通过了谷歌软件工程师入职测试，岗位年薪18万美元。
当全球科技圈被 牵动，一个巨大的焦虑浮出水面：为代表的人工智能技术是否彻底取代人类的工作？哪些工作岌岌可危？你和孩子应该怎么“避坑”？
诚然，大众对AI造成的失业问题一直都有担忧，但的惊艳表现让大家被取代的危机感骤然提高到了新高度。AI能取代相对于人类更有优势的工作，比如简单重复的流程性工作。从AI 1.0 的感知智能往 AI2.0 的认知智能跃迁的过程中，如果AI具备了相当的语意沟通能力，显然比大活人更容易训练进行迭代，进而在理解力和表达力上匹敌甚至超越人类。
但值得一提的是，爱和同理心以及对人类陪伴的需求，是冰冷的AI永远难以取代的。
以下是未来将会“名存实亡”的10种工作，和看似金饭碗实则已经“危机四伏”的10种工作。我列出这些具体职业，主要带大家探讨被AI能力取代的种种职业特征，让读者们能更客观去分析自己面临的处境。
最危险TOP10种工作
从事这些工作的朋友，需要提前做好规划了！
1.电话营销员/电话销售
电话销售将是最快被AI取代的岗位之一，和对话展现了这类能力。你很可能接到过自动语音来电，未来这类电话会变得越来越自然。在由AI主导的单一领域对话中，AI也更容易达到真实的效果。此外，AI会通过顾客资料、购买历史以及表情识别，找到吸引顾客的方法。例如，使用温和的女性声音或有说服力的男性声音，向冲动型购买者进行追加销售，用价格、类别均合适的商品来锁定顾客。与人工电话销售员相比，AI几乎是零成本，而且不抱怨、绩效高、与商业逻辑高度一致，所以电话销售类工作是没有未来的。如果你正从事电话销售，可以考虑换成面对面销售或其他需要和人们打交道的工作。
2.客户服务
客服互动会随着AI的应用而增加。不过，鉴于这类工作的重复性（通常会有教科书式的应答方法作为参考），客服岗位将在很大程度上被AI取代。这一过程会分为几个阶段进行。最先被取代的将是聊天机器人和邮件客户服务，接着是涉及大量来电和相对简单产品/服务的语音服务。一开始，AI将和人类联手工作，由AI提供建议性的答案、主题和固定回复。人类则将充当后备人员，处理AI无法处理的聊天或来电（譬如来电者处于愤怒状态）。这样将会缩短顾客的等待时间、提高问题解决率（因为使用AI的前提是确认它可以解决问题）并大大降低成本。这一过程会为AI积累大量数据，并最终使得AI的工作表现超过人类。如果你从事的是客户服务工作，可以从文本支持转向语音支持、从轻度支持转向深度支持、从电话/互联网服务转向面对面服务，同时也应该学习共情、沟通和劝说的技巧。
3.仓库工人
XYZ等码垛机器人已经开始替代人力进行分拣，捷象灵越、壹悟科技等无人叉车可以把货品货架准确运送到仓库指定位置，这些产品已经陆续开进了不少世界五百强企业的内部仓库。随着计算机视觉和机器人操控技术的发展，AI将很快能从事搬箱、装车以及其他仓库工作。仓储物流自动化的趋势愈发不可阻挡，和工厂相比，仓库自动化所需的精度低，因此更容易实现。
4.出纳和运营人员
一世界五百强银行已宣布将网店运营人员的数量从两万名裁减至一万名。这些都是和数据、信息打交道的“无名”中间人，他们负责的工作包括文件存档、处理、采购、库存管理、错误勘查、销售额估算、向管理层报告调查结果等。随着商务流程的电子化，商务智能系统可以让整个流程实现自动化，AI甚至能直接做出决策。这一现象不仅发生在银行业，也将出现在每一个和海量数据打交道的大公司。在AI时代，没有人会想成为千人一面的数据处理员。
5.电话接线员
电话接线员是电话类工作中最不需要用到人际技巧的工作。现在语音识别越来越精准（微软的语音识别已经超过了人类水平），以情景对话为导向的语音合成也越来越自然（谷歌的语音合成与人声几无区别）。另外，电话类工作也随着更多的人依赖信息而受到挑战，因此被彻底淘汰只是时间问题。
6.出纳员/收银员
出纳员和收营员正在被ATM机和自助结账机取代。日益激烈的竞争迫使零售商、银行和快餐公司大量精简人工流程。无人商店已经预示了一个商店完全无人化的未来。不过，由于无人商店价格高昂、移动支付尚未普及且摄像头和面部识别仍存在隐私问题，无人商店不会迅速地大规模铺设。但如果你是一名收营员，可先别感到松了口气。基于射频识别（RFID）和计算机视觉的自助结账机正来势汹汹，一同来袭的还有智能贩卖机和小型便利店。是时候换份销售助理的工作了，最好是那种会对亲和力与说服力进行评估和奖励的工作。
7.快餐店员
食物的准备工作兼具重复性和场所固定两大特点，因此将不可避免地被AI取代。现有的连锁餐厅已经开始推广自动化点餐流程，很可能不久后便会使用面部识别和语音识别技术。下一步自然就是对食物的准备和烹饪进行自动化了。另外，未来还将出现烹饪和上菜全自动化的全新平价连锁餐厅。这些“机器人餐厅”将抢走传统快餐行业的生意，从而导致快餐店员工数量下降。
8.洗碗工
不要把洗碗机想像成一个机器人，而要把它想像成一个超大型洗碗机，能直接从餐桌上撤下碗碟（当然还有食物、骨头、餐巾和其他餐具），然后把碟碗和银器洗得锃亮。这些洗碗机价格的确比较高，但是对于大型餐厅而言，和省下来的人力成本相比，仍然是可以接受的。假以时日，大规模的投产会使洗碗机的成本降低。如果你现在正从事洗碗这类重复性劳动，是时候接受培训，换份重复性较小的工作了。
9.生产线质检员
随着创新奇智等“AI＋制造”公司在工业AI质检场景方面的崛起和成熟，工作重复性高、工作环境固定生产线将会逐渐被淘汰。整个淘汰过程有可能长达二十年之久，因为操控机器人对AI来说仍有难度。但也有一些AI容易上手的生产线工作，比如检查商品的损毁和瑕疵情况（像是检查 装壳这类保证产品美观的工作，或是检查电路板这类保证产品功能的工作）。这类工作利用了电脑视觉的快速发展，同时需要很少、甚至完全无需操控。对人类检查员来说，这种工作既麻烦又累人，特别伤眼睛。所以，是时候换一份对健康伤害小、对灵敏度要求高、需要在非固定结构的新环境中从事的工作了。
10.快递员
快递员和送货员正在被快递机器人、小型汽车、大型卡车以及无人机取代。最先出现的将是结构化环境中的室内配送服务（酒店客房和公寓），之后会延伸至非公共道路，最后渗透整个快递行业。电子商务会持续增长，快递需求也会随之增加，但快递工作绝不是个好选择，其中涉及的人类专有技能和人际互动微乎其微。
“外强中干”工作TOP10
这些工作看上去是金饭碗，其实危机四伏
1.销售与市场研究
研究工作看上去相当复杂，很难被取代。不过，“研究”这个词语被赋予了过多的语义。销售和市场研究（或任何普通的数据研究）工作如今更多是对大数据进行筛选，从中得出洞见。对人类来说，管理如此庞大、多维和复杂的数据将会越来越困难。麦肯锡把这类工作归为“极易受自动化影响”的职业。
2. 保险理赔员
保险理赔员需要处理大量的一般性金钱索赔。为了妥善处理每一笔索赔，他们需要仔细检查大量的数据，应对各种不确定因素。保险公司通常只会随机抽查，或自动接受小额索赔要求。有了AI，所有索赔都可比照历史数据进行核实，这样一来，欺诈率会大幅降低，理算的数值基础也会更坚实可靠。另外要注意的是，保险业是一个充斥巨额利润和庞大开支、同时缺乏透明度和信息对称性的大型数字游戏，它必然会成为AI以全新模式破旧立新的首要目标。
3.保安人员
有些办公室和固定环境已经开始使用“安保机器人“，还有一种成本效益更高的做法是将多台相机与一个能实施监控的AI系统相连接。这两种方式不仅会用到照相机和麦克风，还动用了深度传感器、气味探测器和热成像系统。传感器会把信号输送给AI，以检测场所的入侵（甚至在漆黑环境中也可正常工作）、起火以及燃气泄漏等情况。这两种安保机器人仍需要一定的人为监控（在大型场所的专用监控室或小型场所的响应中心进行），但是保安职位将大幅减少。各场所至少会配备一名现场保安与人直接沟通、处理棘手的情况以及管理“AI系统”。这会是一份薪酬可观的工作，安保人员可以通过学习熟练使用AI系统，保住自己的饭碗。
4.卡车司机
由于卡车主要在高速公路上行驶，而高速公路是无人驾驶最易付诸应用的场景，因此，一旦无人驾驶技术变得成熟（我预测在三至五年），卡车司机就会成为最先被取代的职业之一。虽然一些国家的工会和政客会保护这一职业，延长该工种的寿命，但无人驾驶技术仍将在其他国家兴起，且技术会不断精进，因此卡车司机的职位将无可避免地被取代。
5.消费者贷款受理人
AI擅长处理海量数据、做简单的决策以及进行精准判定。贷款正好就属于这类工作：银行存有海量的贷款历史数据，要做的决定只是是否批准贷款，而对客户的判定也只需参看用户是否存在还款拖欠纪录。AI贷款审批员可以基于核查更多的信息来决定是否批准贷款。我们已经看到，AI在保持原有批准率的同时，所批的项目违约率大大低于人工批准的项目。
6.财经和体育记者
AI的文笔自然比不上夺得世界新闻奖的深度报道杰作。不过，由于大部分新闻都是对相似事件的重复性描述（如公司的季度营收报告或足球比赛），因此可交由AI处理，它们甚至可以在报道中加上包含画外音的多角度视频。另外，AI可以根据历史点击数据生成吸引人的标题（当然还是要经过编辑的把关）。
7.记账员与财务分析师
自动化将在会计业的未来发展中发挥重要作用。记账员将是最先受到AI影响的岗位。自动数据录入和核对功能正在抢走记账员越来越多的工作，因AI能够发现规律，从而帮助企业主深入了解公司的业务情况。会计业的未来将取决于企业是否需要从人工端获取信息。从事这一领域的人应该从交易型和重复分析型工作转至以获取洞见为导向的工作。建立信任并深入了解管理层的需求（不仅仅局限于公司本身）将是会计业中最不可替代的工作。
8.水果采摘者
农业中的许多工作都是重复性的，如拖拉机驾驶、播种、除草、监测和水果采摘。水果采摘工资低、违反人体工学，因此并不是份理想的工作。有几家初创企业正在运用更为完善的计算机视觉和机器人技术来开发水果采摘机器人。在较为富裕的国家，农业机器人可以接过人们不再想做的工作。一旦农业机器人的成本因大量采用而降低，粮食生产就可能实现完全自动化，这将有助于在世界范围内消除饥荒（同时农场工作也将彻底消失）。
9.专业投资人员
在金融业中，最先受到自动化浪潮冲击的便是大宗商品交易所。很多类型的投资工作都需要消化大量的信息或进行极其快速的决策，这两项工作都适合交给AI完成。量化交易、个性化的机器人投资顾问，以及更加依赖大数据和AI对共同基金进行积极型管理的买方证券研究就是AI应用的实例。当然，在企业并购、天使投资和机构化信贷产品中仍存在许多顶级的投资工作，但在未来十年内，受AI影响的高收入投资人员数量将是非常庞大的。
10.放射科医师
AI取代的职位不仅局限于低收入工作。纽约的放射科医师平均年入47万美元。好几年来，我都把放射科医生作为例子。起初人们并不相信这种职业会被取代，但是最近，几个AI科学家演示了AI技术如何通过X光、MRI或CT来诊断特定类型的癌症（黑色素瘤、肺癌），其诊断表现已能达到人工水平。另一家公司也展示了AI技术如何对流经心脏的血液进行分析，其分析速度是人类医生的180倍。尽管AI还需一段时间才能取代放射科医师的大部分工作，但如果你在考虑学医，这肯定是一个要避开的领域。
有危机，就有压力，就有机会做得更好。其实AI时代也有很多“高枕无忧”的工作和职业，这些工作和职业正期待着像你一样关注未来、积极进取的优秀人才。
在《AI·未来》一书中，我列了AI时代“高枕无忧”和“有惊无险”的20种“金饭碗”工作。我列出以下具体职业，主要带大家探讨被AI能力取代的种种职业特征，让读者们能更客观去分析自己面临的处境。
未来“高枕无忧”的10种工作
在AI面前你的工作很能打
1. 心理医生
心理医生、社工和婚姻咨询师这些职业都需要极强的沟通技巧、共情能力以及获取客户信任的能力。这些恰好是AI的弱项。此外，随着时代变迁、不平等加剧以及AI取代人类工作，对这些服务的需求很可能会增加。
2. 治疗师（职业治疗、物理治疗、按摩）
灵巧度是AI面临的挑战之一。在物理治疗中（或者脊椎矫正、按摩治疗），治疗师施加的压力是很微妙的，同时还要留意病人身体的细微变化。此外，AI在这类工作中面临的挑战还包含个性化护理、对于客户受创后的悉心处理以及面对面互动。这些都使得AI在短期内无法胜任这项工作。
3. 医疗护理人员
由于收入的增加、福利的健全、AI推动的护理成本降低以及人口老龄化，我们的社会将产生更多的护理需求，医疗保健领域将有长足增长。这些因素将促进人机共存医疗保健环境的形成。在这种环境下，AI将接手医疗行业内的分析性工作，而医疗护理工作将更多转向关怀、陪伴、支持和鼓励方面。
4. AI研究员和工程师
AI的发展势必会带来AI岗位的猛增。据高德纳咨询公司估计，未来几年内，AI创造的工作会超过被其取代的工作数量。不过，要记住的是，随着AI工具的精进，开始能写程序，AI行业内的一些入门级工作也会随之自动化。AI从业者需要紧跟这些变化，就像软件工程师们以前不得不学习汇编语言、高级语言、面向对象编程、移动编程，现在不得不学习AI编程一样。
5. 小说作家
讲原创型的故事是创造力的最高体现形式之一，也是AI的弱项所在。作家们要想象、创造并耗费心力写出具有风格和美感的作品。尤其是那些伟大的虚构类作品，需要具备独到的见解、有趣的人物、引人入胜的情节以及诗意的语言。所有这些都是很难被复制的。在可见的未来，最好的书籍、电影和舞台剧本依然将由人类的创作灵魂操刀。
6. 老师
已经引发了教育界的担忧，我更认为老师的任务绝对不仅仅是重复性地传递标准化的知识，在人工智能时代，AI将成为老师们和教育行业的左膀右臂。它会基于每位学生的能力、学习进展、习惯和性格而制定出专属课程。届时，教育者们将更多地帮助每位学生发掘自己的理想，着重培养他们的自学能力，并以良师益友的身份教会他们如何与他人互动、获取他人的信任。因此，人文关怀型教师的岗位将大大增加。
7. 刑事辩护律师
顶尖律师们大可不必担心会丢了工作。从跨领域推理，到获得客户的信任，再到长年和法官们打交道、说服陪审团，他们的工作完美地结合了复杂性、策略性以及人际互动，这些都是AI力所不能及的。不过，在文件审查、分析和推介等准备工作方面，AI的表现将远超人类。此外，律师助理负责的很多工作会逐渐被AI取代，其中包括证据开示、订立合同、处理小型索赔和停车案件等。
8. 计算机工程师
麦肯锡报告显示，到2030年，高薪工程类工作（计算机科学家、工程师、IT管理员、IT工作者、技术咨询等）将激增2000万个，全球总数将高达5000万个。不过，这类工作要求从业者必须紧跟科技发展，涉足尚未被科技自动化的领域。
9. 科学家
科学家是将人类创造力发挥到极致的行业。AI只能基于人类设定的目标，对科学活动进行优化。不过，AI虽不可能取代科学家，却可以为科学家所用。例如，英矽智能等“AI＋制药”公司，正在用AI赋能新药研发的能力：在药品研发中，AI可用于筛选“老药新用”策略，或帮助开发有治疗潜力的新药，供科学家参考。解答了蛋白质折叠的生物难题，为世人展示AI有望助力基础科学突破，AI将使人类科学家如虎添翼。
10.管理者（真正的领导者）
好的管理者往往具备极佳的人际互动技巧。他们擅长激励、协调，有说服力，能代表公司与员工进行有效的双向沟通。更重要的是，最好的管理者都是领导者，他们为公司打造强大的企业文化和价值观，并通过一言一行让员工心悦诚服地追随自己。虽然AI可用于绩效追踪和考核评比，但管理者会继续由人类担任。
未来“有惊无险”的10种工作
很惊险，但你可以吃“定心丸”
1. 健身教练
健身教练无可取代的地方在于，他们能为我们每个人量身打造健身计划，在旁陪练指导，还能敦促我们坚持锻炼，避免犯拖延症。其次，随着社会财富增多，出行方式变得更高效（如智能型、甚至是自动型电动平衡车），我们对于运动锻炼的需求将大大超出以往。最后，AI时代会给我们带来更多的社会财富和闲暇时间，自助、娱乐和健康将成为发展主题。
2. 养老护理员
麦肯锡预计，到2030年，医疗保健类工作岗位将在全球范围内猛增5100万个，总数将高达8100万个。这类工作包括养老护理员、家庭健康护理员、私人护理员等，不过最大的岗位空缺将出现在与养老护理相关的领域。考虑到人类寿命延长和人口负增长带来的社会结构老龄化，老年人对医疗保健的大量需求以及填补此类工作空缺的难度，这一需求还会不断攀升。AI固然可以实现老年人的医疗监护、安全保障和移动辅助等基本功能，但像洗澡、穿衣以及更为重要的聊天陪伴工作，都是AI无法胜任的，只能交由人类完成。
3. 房屋清洁工
像房屋清洁、园艺以及其它需要在非固定结构空间内进行、所在环境较为多变、个性化的工作，对于机器人而言难度太大。虽然像扫地机器人这样的智能设备会承担部分工作量，但整体而言，这类工作的就业水平有望得以维持。此外可以预测到，各类移民服务岗位将大量增加（在法律允许的前提下），因为AI将进一步拉大贫富国家之间的差距。
4. 护士
护士、保育员、心理健康辅导员以及戒毒治疗师是最难被机器替代的工作类型，这类工作涉及大量的人际互动、沟通和信任的培养。例如，治疗情绪不稳定、有抑郁症状的病人需要娴熟的沟通技巧，治疗师需要先了解造成病人情绪困扰的根源。这些都远远超出了AI技术目前的能力范围。
5. 楼房管理员
楼房管理、酒店管理、定制服务等其他高端服务将是财富新贵群体的高需求所在。在通过互联网和AI提供标准化服务的同时，那些具有人情味、个性化以及能够构建长期关系和信任感的优质服务业岗位将具有更高的价值，为人们每天生活增添“人情味”。在AI时代，休闲和娱乐产业将成为强劲的增长领域。
6. 运动员
虽然未来机器将比人类更擅长比赛，但体育运动却不会因此而受到影响。这些都是需要人类参与的娱乐活动。运动明星与知名歌手、演员并无二致。随着人们闲暇时间的增加，参与运动和欣赏运动的娱乐属性将进一步提高，拥有非凡天赋和个人魅力的运动员将有更强的吸金能力。
7. 保姆/家政人员
保姆或家政人员是最讨喜的工作之一，甚至可能会被当成家庭成员来看待。保姆或家政人员的许多体力工作会实现自动化（比如除尘和洗碗），如此一来，他们的工作会逐渐转向“关爱和个性化”服务，比如悉心烹饪一顿孩子爱吃的饭菜，或是朗读孩子最爱听的故事。保姆或家政人员将花更多的时间去陪伴、照料家里的孩子，和他们玩耍。能够成功转型的保姆或家政人员是AI无法替代的。
8. 导游
优秀的导游是擅长讲故事的人。他们将个人经验和百科知识巧妙地融合在一起，并以戏剧化的方式呈现给游客，从而打造出独一无二的旅行体验。优秀的导游还能挑起趣味横生、内容丰富的谈话，创造出一段令人怀念的旅程。当然，那些照本宣科、一味重复的导游，在AI取代人类工作的大潮中就没那么走运了。
9. 人力资源
人力资源、特别是员工招聘和猎头工作，都要涉及大量的人际互动。说服某人放弃现有工作、考虑其他工作是相当不容易的，这需要建立在对对方的长期深入了解和互相信任的基础上。当然，随着人力资源工作变得更倾向于以人为中心，人力资源行业也会利用AI完成常规的问答工作（比如回复雇员的邮件）、监督雇员的工作表现、发起招聘启事、筛选求职者并进行工作匹配等。
10.数据处理和标注
最后来个大惊喜。虽然每个人都认为数据录入和处理会因机械化而被淘汰（甚至不需用到AI）。但在未来二十年内，AI进行的训练会用到规模庞大且不断增长的数据。而随着背后的大模型训练的范式演进，还会催生新的工作模式和要求，比如编写提示语（）或者针对提示写回复，做排序等。不过，这类工作是否高薪，还得持谨慎的预期。
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END
