复旦人工智能教授：未来3
在中文网站，因为ChatGPT和Midjourney，也陆续出现了第一批失业的设计师和文案编辑。
未来3-5年，什么样的工作会被AI取代？
哪些行业是相对安全的？
如果想要成为AI工程师，需要什么样的能力？
以及文科生可以转AI吗？
文章采访了复旦大学人工智能专家张军平教授，针对以上问题做了解答。
未来3-5年
哪些工作会被AI取代？
张军平教授行走在复旦校园里
ChatGPT-4的出现是令人震惊的，我们做AI研究的，知道迟早会有这么个东西出来，不过没想到这么快，以及跑出来的性能这么好。
3月份以来，我朋友圈里很多人都在晒ChatGPT-4的聊天截图，非常狂热。再加上MidjourneyV5一起，大家都很担心，自己的工作会不会被AI取代？
人机共存场景，一条编辑部经由Midjourney生成
这个担忧是合理的。
ChatGPT-4最令人惊艳的一点，是它的“涌现功能”，就是当它训练的数据量足够大的时候，这个复杂的系统，就诞生了其各组成部分所没有的属性——接近人类的“思维模式”和“智力表现”。
里面有个思维链，帮助ChatGPT-4去“链式思考”。就像我们有时候做作业，到了某个节点，做不出来，然后家长说“你再想一想”，其实也没说什么，但是这个学生就觉得我可能还有一些东西没掌握，通过慢慢想和一点点的引导，就突然把一个正确答案得出来了。
所以你在对话框里，让ChatGPT-4“再想想”，它也会再给你一个改进过的答案，大家就会觉得很惊讶。
因为AI对生产效率的提高，一个优秀的人才可以做很多工作，由一小部分人运营一个大市值公司的现象，以后可能会越来越多。你看Midjourney就是个典型，员工只有11人，但是年营收1亿美金。
AI生成“失火”的白领工位
细看来，未来3-5年内容易被取代的工作，有两个标准：脑力工作和简单易重复。确实白领受影响比较大。
我自己的生活里，现在接快递电话，好多是机器人。国内科研工作者写论文要翻译成英文，以往可能要找国外的母语翻译者，以后说不定可以尝试ChatGPT-4翻译，它速度快，把领域内的专有名词限定下，应该会很不错。
Office365里嵌入ChatGPT，
能自动生成简报、表格
接下来最危险的是办公室文员、人力资源，还有做财务报表的。
微软Office365已经把ChatGPT嵌入到Word、PPT和Excel里了，可以自动生成简报、PPT和表格，你以往费心学习的这些Office技能价值就下降了。
有个段子说“财务不会被AI替代，因为它不能做替罪羊”，虽然有点道理，但生产效率提高了，意味着公司对财务的人才需求压缩，你的就业空间就变小。
另外还有律师行业。我们知道律师很重要的一块工作是熟练法条和查找以往的案例，查找的过程是非常耗时间的，律所里应该专门有一部分人做这块工作。
换成AI的话，它把所有的案例都收过来，ChatGPT用对话的方式给你，速度非常快，那么以前做这部分工作的律师，就不再需要了。
程序员们在工作，一条编辑部经由Midjourney生成
ChatGPT-4也会生成代码的，部分程序员会受到影响，尤其是前端。因为前端设计比较模块化，并没有涉及到很复杂的计算。OpenAI有个演示，就是在纸上画个草图，然后ChatGPT-4就给你跑出来了一个网页。
从公司的角度，有可能以后会更加倾向于ChatGPT写代码。因为每个人写代码的风格是不一样的，一个员工走了，新员工过来，因为不顺手，可能要重写代码。那么ChatGPT的一致性会更好，从公司的角度来说，更加有效率。
AI生成的风格插画
受Midjourney影响的插画师、设计师，我网上看到有些人已经被裁员。你人完成一副插画可能要花2天时间，机器几分钟就出来了，效果还很好，这在迫使大家去做更具有创新性的工作。
一个有意思的现象是，一部分AI研究者自己的工作，都被AI干掉了。
然后我们就讨论是为什么？以往科研院校，3-5年会出些成果，细细碎碎的需要那么些人去做，但是ChatGPT-4出来之后，它把很多问题都解决了，剩下都是一些非常难啃的硬骨头，那么你是不需要那么多教职去做的，就导致一些岗位被减掉。
未来10年哪些行业是安全的？
文科生可以转AI吗？
制作漆器的手工艺人
首先，跟实体相关的工作，比如医生、护工、驾驶员，还有小众手工艺者，比如做古琴的、做陶瓷的艺术家，都是依赖个人经验来做的，被AI替代的概率较小。
因为一直以来AI大多在做认知相关的任务，感知这块下的功夫少，现阶段跟实体相关的都做不好，与人类相比，机械手比较初级，拧一个瓶盖还是很难的事情。
就连打扫卫生，对我们人类来说是“简单易重复”，但对机器却是一个模糊的概念，没有办法程序化或形式化。
那么对于白领工作，还有一部分比较安全，就是大数据进入不了的行业。
《滚蛋吧，肿瘤君》剧照
我们想想ChatGPT是怎么起来的？它的数据都是Billion级的，就是10亿级以上，这就意味着这么多数据，很有可能都是不设隐私的，才能被它调用。
如果一个行业涉及到隐私，数据不能公开，不能上模型训练，那么AI就挤不进去。比如说医疗、银行、生物等领域，相对来说是安全的。
所以我的一些学生，他们就不在互联网公司找工作了，而是会去一些数据相对封闭的领域，稳定一些。
如果高中生选专业，只考虑就业前景的话，我觉得人工智能方向目前还是最好的，所谓“不入虎穴焉得虎子”。
我们有个新名词叫做AIforScience，用人工智能帮助科学发展，以后各行各业都需要AI的辅助，要由懂AI方向的人来操作，那么就会有一个非常大的人才缺口。
AI研究员，一条编辑部经由Midjourney生成
一个好的AI研究者或工程师，需要三个基本素质：数学基础、编程能力、英文。学英文是因为要跟踪国际最前沿的技术，读文献资料，然后对编程能力的要求，要比数学高一些。
现在不像以前那样需要了解特别深的人工智能知识，如果你是计算机或其他理工科专业，转AI的话门槛并没有那么高。
首先，现在的研究大部分是模块化，深度网络都是一些模型，就像积木一样在搭。算法方面，在ArXiv上你能够快速知道最新的算法是什么样子，代码呢本身就有很多网站，比如Github上的代码是共享的。这三点，就使得你现在进入这个行业是比较容易的。
文科生也有机会转AI的，我们复旦有中文系的学生，转到我们做自然语言处理的这个组，做得还挺好的。
目前国内AI发展如何？
多久能追上国外的水平？
机器人与女孩一起在农场工作，一条编辑部经由Midjourney生成
首先，我们确实需要追赶，不追不行，要不然就会被卡脖子。
据说GPT5已经训练完了，那我们什么时候能追上国外的？目前有两派：
一派是乐观派，觉得问题不大，2-3个月能追上。
另一派是悲观派，觉得需要1年至1年半。
可能你觉得1年时间不算太久，其实这里面有些麻烦的地方。
目前AI主流的发展路径是三大块：模型、算力、大数据。
乐观的地方是，模型框架前辈们都做好了，几乎是公开的，研究人员把它做大、做深就行了。
深度学习之父GeoffreyHinton
2006年GeoffreyHinton就提出来了深度学习模型，之后有一个图像分类竞赛上采用了大规模数据集ImageNet，2012年GeoffreyHinton就带着他的学生为这个竞赛做了新的深度学习模型，一下子就令人震惊了，比上一届冠军性能提升了将近10个百分点。
这是什么概念呢？如果你是用传统机器学习方法来做，每年就提高0.3-0.4个百分点。这意味着，深度学习的方法比传统机器学习方法，加快了20年左右。所以那时候，大家都转到做深度学习模型。
但是深度学习模型，是需要强大的算力的，在特定的GPU芯片上面跑。
但是我们国家，目前在算力上有瓶颈，因为2022年12月份，美国对中国禁售了A100以上的GPU。这样国内没法用A100（有替代品，但通讯模块受限），但国外还能用比A100更好的卡，这就有点麻烦了。
现在我们做研究成本很高，也是因为GPU，以往你发文章只需要时间和人力成本，但是现在一篇论文的成本说不定在10万人民币左右。
再一个就是大数据，中文语料库推不上去。
ChatGPT有10亿级以上的数据做预训练，它都是英文的，但是我们中文的每个平台，都设了一个进入的门槛，防止你大范围搜索，另外还有格式的问题，这就导致我们堆数据，没有国外那么方便。
而且ChatGPT-2之后就没有开源了，你也不知道确切的差距到底在哪里。
现在国内的AI投资很火，资本层面的驱动还是蛮重要的。而且我们复旦前段时间发布了一个Moss系统，还开源了，相对来讲还是一个比较小的模型，大家都还是在努力的。
上海街头的机器人，一条编辑部经由Midjourney生成
从历史上来讲，人工智能不到90年，我们一般认为它的开端，是1936年的图灵机，期间一直经历涨跌的过程。
七八十年代它经历第一次寒冬，当时如果你说自己是做人工智能的，是拿不到项目的。在90年代初，又经历了第二次寒冬。
我自己是从小喜欢看科幻小说，接触AI是在1997年，当时更流行叫自己是做机器学习而非人工智能的。
我的感受是到了2012年，也就是GeoffreyHinton带着学生赢得了竞赛那一年，人工智能才真正迎来腾飞。
2016年AlphaGo对弈韩国围棋手李世石
到了2016年AlphaGo赢了李世石，然后2017年谷歌研究出了Transformer网络，这之后才有了ChatGPT的一系列工作，还有自动驾驶、AI金融、AI医疗等各个领域都在前进。
但其实到2022年，AI行业有点往下走的趋势了，因为大家觉得该做的都做了，并没有看到很好的应用，很明显的是有些大公司的深度学习这块，已经在裁员了。但突然今年3月一下子ChatGPT-4出来了，就又把大家都拉了回来。
所以它有兴盛期，也有衰败期。我自己在这个领域待久了，对于ChatGPT-4掀起的热潮看得比较冷静一些吧。AI的研究范围是很宽泛的，很多问题很难，难以在短时间内变现，人类对智能的理解还有很长的路要走。
作为一名研究者，乐趣还是在于探索未知，你在未知里面可以找到一点点进步，那个愉悦感就很令人满足了。
每天一条短视频，每天讲述一个动人的故事，每天精选人间美物，每天来和我一起过美好的生活。一条（ID:yitiaotv)
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人工智能时代, 最不容易被取代的工作是什么BBC做了一番预测
0分享至前段时间，《纽约客》杂志的一期封面引发不小的争论。画面上，机器人占领世界，人类在坐地乞讨——在未来社会，机器人将会在很多工作领域取代人类，人类最终沦落成街头流浪的弱者。人类真的会被机器取代吗？BBC基于剑桥大学研究者MichaelOsborne和CarlFrey的数据体系分析了365种职业在未来的被淘汰概率。如果你的工作包含以下三大类技能要求，那么你被取代的可能性就非常小：社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；同情心、以及对他人真心实意的扶助和关切；创意和审美。如果你的职业符合以下特征，那么你被机器取代的可能性就非常大：无需天赋，经由训练即可掌握的技能；大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，只需要熟练；工作空间狭小，坐在格子间，不闻天下事。那么，按照这样的标准，最不容易被淘汰的职业是哪五种？我们一起来看看。第五种：牙医、理疗师被取代概率：2.1%在牙科这个技术要求极高的领域，尽管很多手术，比如3D打印牙齿植入，已经可以由机器人完成，但在整个过程中，依然离不开人类医师的诊断和监督。第四种：建筑师被取代概率：1.8%近年，已经有各种各样的所谓“人工智能建筑师”被开发出来，但这些系统能完成的工作仅仅是画图纸而已。而建筑师真正赖以立足的创意、审美、空间感、建筑理念和抽象的判断都是机器难以模仿的。第三种：公关被取代概率：1.4%就连人类自己，也很难去模仿那些人情练达者的社交能力，更何况不具备情感反射的机器人。第二种：心理咨询师被取代概率：0.7%机器无法完全理解人类的情绪，谈何为人类解决情绪问题。有些时候，急于处理的问题，恰恰是造成问题的原因，机器无法处理这样的悖论。只有心理医生才能跳出这一思维的悖论，让问题本身变得无关紧要。第一种：教师被取代概率：0.4%人类独有的、被视为最后堡垒的能力，都恰恰是机器所无法传道授业的。心理咨询二级证书取消后，从业还能考什么？刚刚提到最不容易被AI取代的职业时，心理咨询师位列其中。收入高、需求广、工作自由、社会地位高，心理咨询师成为很多人的择业选择。然而，2017年，人社部取消了心理咨询师二级和三级的资格认证。这个过去被认为是国内从事心理咨询工作的“敲门砖”正式成为历史。虽然国家认证取消，但想要从事心理咨询师行业的需求并未消退，各种证书纷纷登场。其中，以中科院心理所颁发的心理咨询师基础培训合格证书，是目前市场上，在权威性、行业认可，证书含金量等各方面都突出的优势，成为“后心理咨询师考试”时代，一股异军突起的力量。心理咨询师培训流程正规、标准较严格，管训分离，招生对象有一定要求，考试有一定难度，并非胡乱发证，又有心理学背景的学术科研机构背书，推荐指数满级。通过学习心理咨询师基础培训班，学员可以为专业成长和职业发展，打下心理咨询知识和技能的良好基础。考证背景心理健康成时代病患，行业从业缺口大。世界卫生组织数据显示，全球超过3.5亿人患有抑郁症，近十年来患者增速约18%。根据比例估算，目前中国泛抑郁人数逾9500万人。抑郁症，正成为仅次于癌症的人类第二大杀手。即便没有患上抑郁症，现代人压力倍增，感受各种心理问题也比任何时候都要严重。更可怕的是，“抑郁”这个魔鬼，正将魔爪伸向青少年群体。抑郁的背后，是一个个“被烦死了”、“没意思”、“没胃口”、“没用”、“睡不着”等口头禅绑架的孩子。如今，越多越多的人重视心理健康，企业、学校和家庭也积极开展加强心理健康教育的工作，对心理工作专业从业人员的需求与日俱增。项目优势1.权威性：中科院心理所是我国的国家级心理学科研教学机构；2.专业性：现有的国家心理咨询师职业标准和培训教材都是以心理所为主的专家组织开发的；3.资源多：心理所和国内外心理学机构有广泛联系，可以有效融合国内外资源，为学员提供专业支持；4.有经验：十几年来，国家心理咨询师考试一直是以心理所为主的一批专家在背后提供技术支持。就业方向教育系统、卫生系统、社会单位、自主创业、线上平台。对家庭教育、亲子关系、婚恋情感、自我发展、职业选择等方面感兴趣的人群。尤其是教师、父母、早教、医务工作、销售、企业HR、企业管理者、司法系统工作的员工。有一张心理咨询培训项目的证书，将极大程度拓宽自己的职业天花板。此外，对心理学感兴趣，想用专业知识帮助家人、朋友，帮助自己走出心理的困境，系统性的心理学学习至关重要。证书样章案例一周女士曾是企业的人力资源高管，转行做心理咨询师10余年。入行是因为喜欢，后来发现这是一个非常有潜力的蓝海。于是就离职，从考证开始，到现在拥有了自己的心理咨询办公室。周女士的咨询对象对为女性，或者是失去人生意义的女大学生，或是恋爱受挫的女白领，或是婚姻触礁的全职妈妈……他们在周女士的咨询室卸下心房，渐渐被她疗愈，而周女士也从这份工作中获得了难以言喻的成就感。每小时800的咨询费不便宜，但随着现代人越来越重视心理健康，愿意并付得起这笔钱的人也并不少。疫情后，周女士将不少个案改到了线上，心理咨询受时空限制的优势也更加明显。课程细节1.通过率相对比较高，拿证快。每年2次考试，5月和11月，第三周周六考试。学员培训结束3年内都可报名参加考试。2.含金量高，收入可观。时薪高（兼职时薪可达300-1000元，全职可达15k以上），适合在家带娃的宝妈，时间相对自由。3.线上课程（录播+直播，不少于192课时），线上考试。课程分为：理论基础、操作技能、考核考试三大部分。4.报考门槛低：大专以上学历，在校生毕业前一年凭在校证明可报名参加考试。行业专家授课在每个教学模块，精选这一领域的优秀专家。口碑好、授课严谨、经验丰富。在心理咨询理论、咨询诊断与技术、行业发展、个人执业伦理等方面，为学员提供最专业最权威的指导。学好心理学，掌握幸福人生心理咨询师一个终身学习、持续精进的工作。证书是一个准入门槛，考证的学习过程也是一个系统梳理自己知识体系的机会。未来，心理咨询的确是一个充满前景的工作，但也要清晰知道，付出和回报是对等的。在考证后，持续增加心理学学习，按照要求见习实习，参加个人体验和督导，提升自己的专业胜任力，才是一个优秀心理咨询师的必经之路。对另一批心理学爱好者来说，学习心理学，能让他们在生活中更多用心理学的角度来解决问题，淡定自如地做决策，帮助家人、孩子、朋友，自己，走出各种各样的心理困境。他们能根据所学，从根本上解决孩子厌学、婚姻失序、职业发展瓶颈等难题，从而拥有更好的人际关系，掌握幸福人生。案例二齐女士是40岁那年突然想要考张心理咨询师的证书。动机是她实在搞不懂13岁的儿子在想什么，为什么越来越难管沟通。齐女士自己处于中年危机，与丈夫的关系说不出的微妙。她想从心理学角度弄明白到底发生了什么，于是就开始系统学习心理学。学习心理学后，齐女士认识一群志同道合的朋友，大家一起学习，办读书会，交流心理学问题。渐渐地，她会用心理学建议的沟通方式与青春期儿子交流，也明白自己和丈夫关系的瓶颈出现在哪里。家人关系缓和，齐女士也找到了自己人生的新方向，活得越来越自洽，也越来越快乐。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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来源：雪球App，作者：兰死不改香，（https://xueqiu.com/9579353102/246869372）
人工智能的历史上，围棋的人机大战绝对算得上一个里程碑时间。这几年更是发展的很是迅猛，各个行业都陷入会被人工智能代替的担忧，但总有一些行业是人工智能替代不了的，就像现在职业围棋不是还继续搞么，普通棋迷也不想天天和AI下棋啊。替代不了的行业我觉得要符合以下特点，情感类服务，或者用AI替代效益不高的:
1、幼师或者老人护理;
2、厨师；
3、医生
还有哪些是替代不了的呢？$药石科技(SZ300725)$$博腾股份(SZ300363)$$药明康德(SH603259)$
未来10年内，即将被AI人工智能取代的12个行业！你有没有入错行
记得二狗子跟我说过这样一句话，如果在城里混得不好，大不了就回家种田。呀，还有什么比务农更简单呢？二狗在离家那年已经是机械化喷洒农药了，农药补给得很快，喷洒的范围也广，相比面朝黄土背朝天的劳作方式已有了质的飞跃。后来，村里引进了大型机械，直接导致了喷药的王大爷赋闲在家，整天在村口和李寡妇下象棋。再后来，村里用上了无人机，喷洒农药效率可快了，1小时就干完了汽车3个小时干的活，王大爷连棋也不下了，直接去城里做了打工人。
你要是以为就结束了那你就错了，以上你觉得很效率的几种方法有几个痛点，误喷作物，漏杀杂草，最重要的是这种无差别的喷法严重浪费药水，在整个喷洒面积中仅有3%左右有作物。2014年，一家名为BlueRiver的初创公司制作出了一种结合人工智能视觉算法的农药喷洒机，就像UV喷墨打印机一样，它们能通过传感器精准识别地上作物区域和植物颜色外形，根据程序释放药量。
这机器拥有规整智能的喷洒技能，不需要喷洒农药的地方就会完全避免浪费，节约了至少97%以上的药量以及30倍的灌药时间，大大提升了效率降低成本，未来的智能机械完全可以代替人类务农，所以你还会把自己最后的退路设为种地吗？恐怕未来没有这个机会了，今天草叶君会告诉大家未来哪些行业可能会迅速消失，我们应该选择什么样的职业。
网红也要被取代了吗？米克拉从2016年登陆Instagram就吸引了大量粉丝，最初的人设是19岁西班牙裔、巴西裔混血的美国女孩，长期居住在洛杉矶，是一名模特及音乐人，直到粉丝破百万时她的评论区还天天为她到底是不是真人而争吵。她常常与人类有些梦幻联动，毫无违和感，在开设账号的两年后，同为虚拟博主的百慕大发文声称与米克拉是同一家公司编程产生的数字虚拟博主，遭到了米克拉隔空否认，两人因此掀起骂战。
2017年8月，她的首支单曲“NotMine”在美国全网数字音乐平台位列热门单曲榜第八位。2018年，《时代杂志》将她评为25位“网络最具影响力人士”之一。没错，这就是人类的第一位虚拟网红，她仅在Ins上就坐拥300多万粉丝。2018年4月，本克拉首次在自己的账号中承认自己是虚拟人物，但做了一个有意思的声明，声称自己的记忆是由公司编造的，她也被蒙在鼓里，她还称自己是“有感觉的机器人”。
这家公司真是掌握了流量密码，米克拉现在已经成为时尚偶像，先后与多个高端品牌进行合作代言，同时还与音乐人合作发布单曲进军数字音乐产业，让公司赚得盆满钵满。虚拟网红可以实现人类实现不了的各种受机能限制的事情，譬如做出比迈克尔杰克逊还难十倍的舞蹈动作，24小时不断地吃东西做美食主播带货，24小时直播做日不落直播间而不困不累等。人设方面和网红明星一样，背后都是投入了大量的时间与金钱打造出来的精神偶像，但毕竟是虚拟人物不会在现实生活中有不可描述的一面，这个IP永远不会面临塌房的风险，品牌方可以更放心大胆地花重金打造和使用他们的形象。
另一位虚拟网红的代表人物是黑人女性“ShuduGram”，她在社交平台上介绍自己是“世界第一数字超模”。她精致的五官再加上完美的头身比例，让人惊艳，未来依靠自身条件吃饭的人体美学代表“模特行业”很快就会面临致命冲击，美国知名数据分析公司分析了虚拟网红参与度这个指标，数据显示，他们的流量粘性几乎是真人的三倍，这个数字与2019年的统计结果保持一致。
随着虚拟现实技术越来越成熟，预计不出十年，虚拟人、虚拟网红、虚拟明星不可避免地会大规模爆发，这个市场之大可以与现在的短视频比肩，所以有能力的小伙伴可以瞅准时机提前布局了。除网红和模特外，同时会夺走很多行业的就业机会，就在前天，抖音携手诺奖得主莫言开启了一场别开生面的直播，主持人柳夜熙恰恰就是一位颇为逼真的“数字人”，这种直播中真人与数字人的互动，在行业级别如此高规格的直播里并不多见，就像元宇宙的开端一样，必然成为我国虚拟直播行业的一个历史事件。
很显然需要专业性极强的新闻播音员和主持人等岗位，正在面临前所未有的挑战，随着虚拟现实技术的完善，更多符合人类审美和预想的超级美女帅哥的演员会不断粉墨登场，再也不会出现刘亦菲稀缺的现象了。那有人说了，咱们还可以跑网约车或送外卖、送快递，这么大体量的行业总饿不死人吧？
2019年7月，河南省郑州市郑东新区龙子湖智慧岛的5G无人驾驶公交车开始试运行，一款L4级自动驾驶巴士比正常的公交车要短小很多，最多只能容下10个人搭乘，路线全程仅有1.5公里，共设三个站点。当有市民站在智能化站台乘车点时，无人驾驶车会自动停下，等待乘客上车，随后关门行驶。到2020年7月，已有2万多人使用过无人驾驶汽车的服务，车辆运用5G视觉感知雷达的方案在设定路线内实现了完全自动驾驶、充电，云控系统都不需要人为干预，该路线已经成功运营了3年。
虽然只是小规模试行，不会在三年两载取代有人驾驶的地位，但不难推测，AI也通过3年的学习不断在提升算法完善代码。未来也许10年也许20年，驾驶行业肯定会受到前所未有的挑战，后勤的调控职业也无法与这些数控系统匹敌。
外卖方面。某团，某猫，某鸟，某东的机器人早已经上路，很多大城市已经可以看到它们的身影。随着代收点网络的完善，外卖员被取代只是时间问题，预测在某个时间节点后很多环节会被机器取代。注意，我们今天是从宏观角度来预测，并不是说这些行业的从业者瞬间就都被淘汰，而是慢慢挤压他们的生存空间，有个逐步取代的过程。即使机器占据了现在50%的岗位，绝大多数人都是承受不了的。
10年前外卖需要多少人分拣干过外卖的人应该很清楚，这绝对是一种劳动密集型产业，仅仅过了几年，我们再来看看现在大型中转仓的分拣效率吧，是什么让你认为你在分拣效率，准确性上和智能机械有得一拼？每一套这样的系统背后都有多少分拣员被迫转行？现在网约车、外卖、快递员这些体量很大的行业，实则像温水煮青蛙一般，不知不觉地被AI和机器逐步蚕食。
因为市场很大，所以难以感觉到明显的变化，一旦真的惊觉过来，就像现在的实体店一样，七八年前做梦也想不到的事儿，七八年前做梦也想不到的事儿，说发生就发生了。可能有人会想“大不了逼急了进厂打螺丝钉去总行了吧”。打螺丝的第一大厂是谁来着，鸿海富士康是吗？那我们一起来了解一下鸿海的工业4.0的关灯工厂吧。10年前富士康是最大的劳动密集型工厂，2012年时，工业富联在成都园区投入第一座熄灯工厂。
目前在深圳、成都、郑州、太原等地运行了六座关灯工厂，包括了精密机构件加工工厂、智能模具加工工厂、精密组装、测试封装及包装工厂，连灯都省了。最要命的是，效率相比人类流水线直接提升了近9倍，引入同样流水线技术的真的已经到数不胜数了。我再举一个大家熟知的例子吧，小米官方发布的智能工厂宣传片，显然也是一种熄灯工厂的概念，特斯拉，奥迪，奔驰很多部分的流水线已经变成了全自动化生产，需要人类介入的环节在不断压缩。明眼人已经看出来了，这类制式化的劳动密集型工人不是说未来，而是现在就已经在极速消失。
那么需要专业知识的领域呢？不得不说，它们也在遭受着挑战，你苦学了99年的英语正在被一个售价990元的小机器完全碾压，语言翻译类行业的大饼还将随着算法的累积被进一步吞噬，很多不知道的领域正在被AI大肆攻城略地，一些AI写出的代码效率是人的千百倍，效果却让人瞠目结舌。一些金融信贷公司应用深度学习的人工智能技术，实现了招聘流程的自动化，数据分析和监控的自动化，买入和止损的自动化，大量HR和交易员和分析员正在被取代。
知名的零售管理公司PRS应用人工智能为客户制定可预见的维护计划，分析数据变化趋势，智能收集和分析趋势，实时做出明确决策，预测仓库匹配，员工抵达仓库时长及报销费用等。方案架构师和企业架构方面的职位，人事，行政，会计等正在被取代，世界四大会计事务所之一安永（EY)十多年前就开始借助人工智能调查欺诈纠纷案件，根据条件在海量数据库匹配筛选，准确度和效率惊人。
大量邮件派发和客服工作早已是自动完成，系统的主要功能是AI帮助审计业务中的合同审查，由AI进行初步筛选，客服，渠道和甚至需要较强专业能力的审计岗位已有大量被取代，决策者只需将AI运算出的结果加以核对即可，准确率和效率远超人类。现在这类行业真的说上三天三夜也聊不完，那么我们不禁会想未来AI和机器真的会全面取代人类的职业吗？
我们不妨先来分析一下现阶段AI的本质。可以说人类在人工智能的飞速发展的兴奋中还没回过神来。2006年，人工智能在基于神经网络的深度学习领域取得突破，现在各种搜索引擎，视频短视频平台已经具备千人千面的推荐算法，都是基于AI的学习能力，再深一层，AI的能力是什么？简单来说海量数据下深度学习所做的就是信息分类，当信息或数据的维度很高，数据量又很大的时候，深度学习可以通过建立复杂的统计模型，做出更准确和效率的分类，达到正确的结果。
例如围棋，AlphaGo碾压世界冠军李世石所做的，本质上是对每一步落子所能够产生的影响进行分类，并找出全局的最优解，这个过程所产生的数据量和计算量是人脑无法处理的，所以人类棋手被机器所击败也是在情理之中，就连一些看似复杂的行业算法工程师也不能幸免。这么看你发现了一个问题吗？和人类智能很不一样，AI是以数据为对象的一个统计分析系统，基于符号、逻辑的数理工具。
只能对真实世界进行“量化特征采样”的非连续性模拟，是无法真正地去“理解”这个世界的，而人类智能的增长，取决于和真实世界的感知和交互，在AI还没有意识前，需要人性和创造力介入的行业是不可能被取代的。而制式化的流水作业和数据统计类的工作必将不断地遭到蚕食，例如生产、制造业已经高度自动化了，可以预见未来会自动化得更加彻底，我们不得不看到，目前阶段基于深度学习的人工智能还远不能达到替代人类的程度，这个过程虽然是缓慢而坚定的，但绝不会在一夕之间发生。
例如需要人和人的沟通的商务工作，社会公共服务，警察、消防类需要人类智慧进行现场判断管理和维护的职业，教育类需要注重人文关怀的，科研、计算机、法律和医护人员等，有相对较高的专业度的。自动化工具短期内会帮他们提高效率，但完全取代绝不是一朝一夕的事儿，现阶段我们要做的就是认清现实，开始规避那些容易被取代的行业，做出更加长远的规划才能赢在未来。当然由于时间问题我只能列举这么一点例子了，还有哪些很难被AI和机器取代的职业呢？小伙伴们可以留言告诉我，咱们评论区见！