中国最容易和最难被ChatGPT所代替的 TOP25 职业最容易被ai取代的职业是什么人呢

发表时间：2023-07-24 14:23:11

中国最容易和最难被ChatGPT所代替的 TOP25 职业

作者：chenqin

OpenAI研究人员曾发文称「约80%美国人的工作将被AI影响」。

文章的结论是，至少80%的美国劳动力会受到影响，他们的工作的10%会被GPT所替代。其中甚至有19%的美国劳动力的50%工作会被替代。

但需要注意的是，OpenAI的研究是对于美国职业来说的，中国的劳动力市场和美国有不少差异。

那中国的劳动力市场，有哪些职业的替代率最高，哪些职业的替代率最低呢？

因此最近两周，我们使用中国在过去8年的数亿条招聘数据完成了这个研究，看中国哪些职业最有可能被GPT之类的大语言模型和其衍生品替代。

分析不同职业被GPT替代的可能性，需要对每种职业的职能和具体工作进行分拆。

比如你笼统地问，“人力资源专员”这个职业，被GPT替代的可能性有多大呀？

这类问题就不好回答，因为太模糊了。

但是你可以根据招聘网站的情况，将“人力资源专员”给分拆成不同的职能，比如：

1、新员工的招聘，员工入职手续办理2、安排以及开展新员工入职培训3、考勤及工资绩效的核算4、维护和拓展公司招聘渠道，协助社招及其他招聘活动

去问其中一个职能，例如“安排以及开展新员工入职培训”，人力资源专员工作的这一部分有多大可能被GPT替代，就直观了一些。

我们还可以继续分拆，把“安排以及开展新员工入职培训”，进一步分拆成下列具体工作内容——1，撰写、准备培训材料；2，交流、沟通并安排计划时间表；3，演讲、培训，提升员工技能……

再问其中每一个具体工作，

撰写准备培训材料，GPT可以替代多少？

交流和沟通安排时间表，GPT可以替代多少？

演讲培训，GPT可以替代多少？

我们用O*net的数据，将中国的职业映射到O*net，再分拆成19265条工作任务和23534种工作内容。

这么分拆下来，每一个职业拆分研究，再汇总，那么我们对每一个职业中有多少部分可以被GPT替代，就比较有把握了。

分析每一种具体的职能和工作内容被GPT替代的可能性。

但是，要分析19265种工作任务，23534种工作内容其中的每一种被GPT替代的可能性有多大，也是一个非常繁重的工作。一般来说我们会让人工来打标，这么四万条内容全部打标，大概一个人就需要1周，一个人力的成本就要至少1万元。这已经是最低的价格了。

但我们知道，在对美国研究的工作论文中，OpenAI的工作论文提出了一种重要的方法。那就是让GPT来打标。

那我们何不也用GPT来打标呢？

于是我们用了GPT的API，让GPT扮演打分者，大概是这样的prompt：

你是一名“大型语言模型替代劳动力评估师”。大型语言模型，是一种用于处理和生成自然语言文本的深度学习模型，最新的大型语言模型能够基于自然语言文本生成、描述创建图像与视频。在这样的背景下，你需要从“该任务是否能够在大语言模型帮助下，在同样时间达成同样产出或者同样效果的前提下，减少人类劳动时间的参与”的角度，给下列每一个任务打分。评分从0到5分，0代表该任务不能通过大语言模型的帮助减少人类劳动投入，1代表可以减少20%人类劳动投入，2代表可以减少40%的人类劳动投入，3代表可以减少60%的人类劳动投入，4代表可以减少80%的人类劳动投入，5代表可以减少100%的人类劳动投入，即该任务不再需要人类劳动参与。你的评分，代表着大语言模型可以在每一个任务中节省多少比例的劳动投入，请根据当前大语言模型的进步情况和你认为未来可能的发展状况，谨慎评分。请按照“id,评分”的格式，每一行返回一条任务的评分结果。

这段算是API里面system部分输入的内容，然后在内容部分输入具体的工作任务和工作内容，GPT就会刷刷返回了，一次可以输入100条，gpt-3.5-turbo的返回很快，一屏幕一屏幕的0-5的分数就这么回来了。

说实话，在看到这一屏屏的分数出来，知道这是GPT在为自己能多大程度上替代人类劳动打分，有种审判日到了的感觉。

由于任务已经被拆解得比较细致，对于每一条任务的打标将会十分准确，稳健性也极高。更重要的是，使用GPT打标，成本之低令人发指。标注4万条内容，每次标注100条，只需要400次，一次标注和返回大约在4000token左右，且主要内容是在prompt中，使用GPT-4的模型，每标注100条，仅需要0.12美元。也就是说，共标注4万条内容，只需要耗费48美元。如果使用不那么精确，但速度更快且更便宜的gpt-3.5-tubo模型，4万条只需要耗费3美元。在这样简单的任务上，GPT-4和gpt-3.5-turbo的表现几乎没有差异。

人类数据标注员要完成4万条内容的标注，需要至少1万元，一星期。

GPT只需要半小时，3美元，合20元人民币左右。

而两者的质量是几乎一样的。

因此，很难不再次强调一遍这样的事实——

刚刚出现没几年的全新职业——人类标注员，他们喂养出来的大型语言模型GPT，在完成一项“GPT能够替代哪些职业”的标注工作任务时，首先替代掉了把GPT训练成材的人类数据标注员自己。

将标注结果汇总到职业层面

使用下图的流程，我们将每一个具体工作被GPT替代的可能性汇总到每一个职业上。

就能得到中国所有职业被GPT替代的可能性了。下表是招聘规模比较大的职业被GPT替代可能性的前25名和后25名：

上表的这50个职业，可以理解为未来职业发展的晴雨表。

AI替代率最高的职业是翻译，其次是保险核保专业人员以及剧作家。这三个职业，有90%以上的工作任务和内容都暴露在AI替代的风险中。

接下来，视觉传达设计人员、装饰美工、美术编辑、广告设计师、剪辑师，这些与美术、视频、作图相关的职业，被AI替代的工作内容也超过了80%。

文字编辑、网络编辑、文学作家、文字记者，这些与文字生成和修改高度相关的职业，被替代的工作内容也超过了75%。

呼叫中心服务员、前厅服务员（即为宾客提供咨询、迎送、入住登记、结账等前厅服务的人员）、节目主持人、秘书……这些职业，也出现在了前25名中。

不过最出乎意料的可能还是排名第25的计算机程序设计员，平均来说，程序员有75%的工作内容，面临被AI替代的风险。

AI替代率最低的职业主要是各种制造业相关蓝领人员。这并不意外，因为我们让GPT评分标注时扮演的角色就是“大型语言模型替代劳动力评估师”，它自然无法评估可能被其他机器所替代的职业。但仍然有几个制造业工人以外的人员值得注意——绿化工、保洁员、洗衣师、按摩师、美甲师、中式面点师……看起来并不需要太高学历，工资也不算最高的这些职业，反而成了最难被AI替代的职业。

容易被替代的职业都有什么样的特征？

在OpenAI的那篇工作论文中，研究者发现了稳定的正相关关系——工资越高的职业，被GPT们替代的可能性越高。这个趋势在年收入大于10万美元的职业之后才区域相反，见下图。

但在我们的研究中，在中国，每个职业能够被GPT替代的程度和该职业的收入却并没有相关性，见下图：

但是，每个职业除了工资以外，还有一个重要的参数——成长性。

“成长性”是我们另外计算的一个数据，是使用分经验年度的招聘岗位数据，计算跨年度的经验-工资差异得出的。

举个例子，A岗位，在2018年时，市场上对0年经验需求的招聘岗位平均工资为5000元。2019年时，市场上对1年经验需求的A岗位招聘平均工资为6000元。

不难发现，2018年0年经验的这批人，和2019年时有1年经验的这批人来自同一个队列。因此，6000÷5000=120%，就是同一个队列的人口，从2018到2019年，0到1年经验带来的工资增长倍数。

我们算出所有年份，包括2015到2016、2016到2017……2020到2021、2021到2022这样7个0到1年的经验带来的工资增长倍数，再按照招聘人数加权求平均，就得到了A岗位在过去8年时的0到1年经验带来的工资增长倍数。

用同样的方法，我们再一次算出1到2年的工资增长倍数、2到3年的工资增长倍数……8到9年的工资增长倍数。将每一年的工资增长倍数连乘，就得到了这个岗位从0年经验到9年经验一共10年工作的工资增长倍数，将这个倍数再开九次方，就得到了这个职业的“成长性”，即每增加一年工作年限，工资可能上升多少。

那么，从业年限的工资增长率，即这个工作的“成长性”，和每个职业的AI替代率之间存在什么关系？

可以看到，各职业的AI替代率，和每个职业的年限工资增长率有着非常显著的关系，两者之间存在正相关的显著性水平在0.001以下。如果我们将上图改为分段柱状图，我们将可以看到更明显的趋势。

从上图可以看到，每增加一年从业年限工资增长最慢，低于8%的职业，相对最不容易被AI替代的。但如果一个职业每工作一年工资增长超过20%，被AI替代的可能性平均将大于60%。

这个趋势，说明的是在本轮大语言模型和其衍生出来的相关AI的一个显著特征，那就是人们在一个行业上积累的经验、学到的技巧、掌握的诀窍，是被大语言模型首先替代掉的东西。

被GPT们替代掉的，究竟是什么？

“成长性”越高的工作，越容易被替代，这说明什么呢？

第一种可能，是因为那些学习、工作后能积累更多经验，提高更快生产率的职业，本身更贵，因此更促使人们去找到能替代这些职业的AI，给这样的AI产品更大的投资，因此这样更贵的劳动力就成了第一批牺牲品。

这样的说法初看有道理，但我们也能找到很多反例。最大的反例就是自动驾驶。一方面，驾驶这个技能，人们学习几个小时至多十几个小时就能掌握；另一方面，自动驾驶领域投资在人工智能行业内数一数二，但目前的效果距离全路况自动驾驶依然有很长一段距离。

反过来，一些生物、化学方面的技能，化合物寻找、蛋白质折叠，或者是在实验流程上的全自动化，这些人们需要数年专业训练才能掌握的知识，尽管资本的介入比起自动驾驶只能算九牛一毛，却已经有了非常不错的替代AI。

从这点看，因为某职业劳动更贵——为了节省这些劳动力而更多投资AI——更容易造出替代这些职业的AI，这样的逻辑似乎是行不通的。

因此，我们不得不考虑第二种可能——AI确实已经实现甚至超越了人类通过后天的实践学习知识、积累经验和诀窍的技能。

是的，有必要再强调一遍，不是单个技能，也不是一组技能，而是那种通过艰苦的学习实践来获取知识、积累经验的技能，人类已经落后于AI。那些高成长性的职业，不管现在是否还处在安全区，出现替代AI，也许就是这几年，甚至几个月之内的事。

到头来，那些人类孩提时期甚至出生时就已经掌握的技能，那些精巧的人类生物学本能，似乎反而是AI最难模仿和替代的部分。

而那些后天学习到的知识，花上好长时间学会算术、学会写作，学会画画，学会编程、学会做好看的ppt、学会看X光片、学会写法律文书，学会很多种语言并且自如地交流……人类学会了各种各样以此为傲的东西，并觉得这些特征似乎使人类和其他生物产生了哲学上的差异。

但在AI看来，这些东西一文不值。

中国最容易和最难被GPT所代替的TOP25职业！

OpenAI研究人员曾发文称「约80%美国人的工作将被AI影响」。

文章的结论是，至少80%的美国劳动力会受到影响，他们的工作的10%会被GPT所替代。其中甚至有19%的美国劳动力的50%工作会被替代。

但需要注意的是，OpenAI的研究是对于美国职业来说的，中国的劳动力市场和美国有不少差异。

那中国的劳动力市场，有哪些职业的替代率最高，哪些职业的替代率最低呢？

今天看到了一篇详细的，用数据分析的结论，分享给大家！

因此最近两周，我们使用中国在过去8年的数亿条招聘数据完成了这个研究，看中国哪些职业最有可能被GPT之类的大语言模型和其衍生品替代。

分析不同职业被GPT替代的可能性，需要对每种职业的职能和具体工作进行分拆。

比如你笼统地问，“人力资源专员”这个职业，被GPT替代的可能性有多大呀？

这类问题就不好回答，因为太模糊了。

但是你可以根据招聘网站的情况，将“人力资源专员”给分拆成不同的职能，比如：

1、新员工的招聘，员工入职手续办理2、安排以及开展新员工入职培训3、考勤及工资绩效的核算4、维护和拓展公司招聘渠道，协助社招及其他招聘活动

去问其中一个职能，例如“安排以及开展新员工入职培训”，人力资源专员工作的这一部分有多大可能被GPT替代，就直观了一些。

再问其中每一个具体工作，

撰写准备培训材料，GPT可以替代多少？

交流和沟通安排时间表，GPT可以替代多少？

演讲培训，GPT可以替代多少？

我们用O*net的数据，将中国的职业映射到O*net，再分拆成19265条工作任务和23534种工作内容。

这么分拆下来，每一个职业拆分研究，再汇总，那么我们对每一个职业中有多少部分可以被GPT替代，就比较有把握了。

分析每一种具体的职能和工作内容被GPT替代的可能性。

但我们知道，在对美国研究的工作论文中，OpenAI的工作论文提出了一种重要的方法。那就是让GPT来打标。

那我们何不也用GPT来打标呢？

于是我们用了GPT的API，让GPT扮演打分者，大概是这样的prompt：

说实话，在看到这一屏屏的分数出来，知道这是GPT在为自己能多大程度上替代人类劳动打分，有种审判日到了的感觉。

人类数据标注员要完成4万条内容的标注，需要至少1万元，一星期。

GPT只需要半小时，3美元，合20元人民币左右。

而两者的质量是几乎一样的。

因此，很难不再次强调一遍这样的事实——

将标注结果汇总到职业层面

使用下图的流程，我们将每一个具体工作被GPT替代的可能性汇总到每一个职业上。

就能得到中国所有职业被GPT替代的可能性了。下表是招聘规模比较大的职业被GPT替代可能性的前25名和后25名：

上表的这50个职业，可以理解为未来职业发展的晴雨表。

AI替代率最高的职业是翻译，其次是保险核保专业人员以及剧作家。这三个职业，有90%以上的工作任务和内容都暴露在AI替代的风险中。

接下来，视觉传达设计人员、装饰美工、美术编辑、广告设计师、剪辑师，这些与美术、视频、作图相关的职业，被AI替代的工作内容也超过了80%。

文字编辑、网络编辑、文学作家、文字记者，这些与文字生成和修改高度相关的职业，被替代的工作内容也超过了75%。

不过最出乎意料的可能还是排名第25的计算机程序设计员，平均来说，程序员有75%的工作内容，面临被AI替代的风险。

容易被替代的职业都有什么样的特征？

但在我们的研究中，在中国，每个职业能够被GPT替代的程度和该职业的收入却并没有相关性，见下图：

但是，每个职业除了工资以外，还有一个重要的参数——成长性。

“成长性”是我们另外计算的一个数据，是使用分经验年度的招聘岗位数据，计算跨年度的经验-工资差异得出的。

举个例子，A岗位，在2018年时，市场上对0年经验需求的招聘岗位平均工资为5000元。2019年时，市场上对1年经验需求的A岗位招聘平均工资为6000元。

那么，从业年限的工资增长率，即这个工作的“成长性”，和每个职业的AI替代率之间存在什么关系？

被GPT们替代掉的，究竟是什么？

“成长性”越高的工作，越容易被替代，这说明什么呢？

从这点看，因为某职业劳动更贵——为了节省这些劳动力而更多投资AI——更容易造出替代这些职业的AI，这样的逻辑似乎是行不通的。

因此，我们不得不考虑第二种可能——AI确实已经实现甚至超越了人类通过后天的实践学习知识、积累经验和诀窍的技能。

到头来，那些人类孩提时期甚至出生时就已经掌握的技能，那些精巧的人类生物学本能，似乎反而是AI最难模仿和替代的部分。

但在AI看来，这些东西一文不值。

未来十年最容易消失和最不易被取代的22个职业，越看越心惊！

今后除非出现紧急状况，人们今后在坐车的时候只需要躺在座椅上就可以了。

2.收银员

阿里无人超市投入市场使用，让人们真切体会到科技进步对于人类职业的威胁。

未来随着此类智能自动收费的推广，消费者可以自助缴费，相信更多超市、商场、停车场、小区、高速公路收费站都用不着收银员了。

并且智能自动收费系统不仅节约了人力成本，还大大提高是办事效率。

3.传统流水线工人

有媒体报道，正在大力推广机器人取代工人的富士康动作迅猛，其江苏昆山工厂就因为6万机器人的投入使用，员工人数从11万减少到5万。

牛津大学的一项研究调查表明，未来10年，47%的低级雇员有很高的可能性被机器取代。对于传统流水线工人来说，尤其是低技术工作，将首先面临智能机器人的替换。

4.保安

人工智能技术的发展，让安防设备更加具有智慧，安保机器人也已经出现，它可以自动巡逻，灵活机智地处理巡逻途中的情况，还具备流畅的语音交互功能，自动报警、防盗系统、自动充电系统，24小时不间断工作。

通过监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统等，机器人可以胜任大部分保安工作。

这一改变是因为AI技术的不断进步，使得机器人交互感觉更加真实，服务更加个性化。

6.银行柜员

以前毕业生挤破脑袋都想进银行，如今热度的确有多下降，传统金融行业也正在遭受互联网类金融的冲击。

随着移动活跃用户的增多，更多交易通过数字渠道完成，线下的网点已不再那么必要。

通过数字渠道办理业务的成本，也远远小于网点渠道。而线下网点的很多服务正在逐步用机器人来替代，预计无人银行也会出现。

7.翻译

目前人工智能技术在语音翻译领域已经实现了突破性的发展。

典型代表是科大讯飞推出的晓译和译呗翻译机，以及来自清华技术团队的分音塔科技公司推出的“准儿”人工智能翻译机。

前段时间，有家权威媒体对两个产品做了测试，可以惊人的发现，在日常场景下，中英翻译普遍达到了95%左右的准确率；“准儿”翻译机不但支持中英，而且还支持对日语、韩语、泰语的翻译。

光从语种上来说就已经相当于好几个人的工作量了，虽然在复杂的翻译情况下还需要人工的辅助，但仍足以应付日常的交流了。

这意味着，单纯以某种外语为专业，在未来可能不是一种明智的选择。

8.新闻记者

之前，四川九寨沟地震，机器人用25秒写了全球第一条关于这次地震的速报，通过中国地震台网官方微信平台推送，全球首发。

里约奥运会期间，今日头条研发的写稿机器人，通过实时撰写新闻稿件，以和电视直播几乎同时的速度发布报道，16天内生产了450多篇体育新闻稿。

第一财经后的写稿系统“DT稿王”，平均每天发布1900篇公告，而这是一位资深证券编辑100个小时才能完成的任务。而据报道，美联社90%的文章都是用机器来写的。

通过结合大数据和人工智能，利用软件开发的模板、框架和算法，可以瞬间撰写出上百万篇报道。

但是人工智能可以进行一些即时新闻的生产，深度报道目前是人工智能难以完成的。

9.导游

现在很多导游服务都能通过智能设备来实现，比如语音导览、智能问答等。

随着人工智能的发展，功能越来越强大，导游的很多工作将被机器替代，电子导游也逐渐为许多游客所青睐。

10.图书管理员

现在有的图书馆已经实现了智能化管理，未来像登记、检索、图书归类等工作，人工智能都可胜任。

11.厨师

事实上，一些披萨机器人、咖啡机器人已经开始工作了。

国内外都有这样的“无人餐厅”的试点和实行，还有让机器人学习米其林大厨的做法，做出五星级的饭菜。

但是还有很大一部分人比较反对这种做法，认为还是真正的人做出来的饭菜更具有人情味。

12.人力资源

人力资源管理专业是很多学生的选择。然而，简历的审读、筛选，薪酬体系的管理等工作，未来都可以由机器人来做。

三、什么类型的工作不容易被AI取代？

1、创意型

创意型工作需要在工作中加入自己的创意和个人情感来完成的，这样的工作得出的结果难以被量化或者得出的量化结果十分不稳定。

2、社交性强

虽然人工智能在数据处理和批量处理上面具有很大的优势，但分析人类情感方面却是人工智能的一大短板.

所以在与人类沟通的时候，人工智能目前只能完成在内容库中选择合适的内容回应人类的交流，而无法根据人类的情感创造出交流内容。

四、不容易被AI取代的十个职业

1.程序员

理论上来说，机器人完成基础的编程工作是完全可行的，毕竟，它们本身就是由代码构成的。

英特尔实验室的研究人员也确实开发成功了全球首个能自动生成完整软件程序的人工智能机器人。

但目前来看，机器人编程依然只是一个理论上可行的方案，耗时耗力，即算有朝一日实现了，也明显替代不了所有的程序员。

此类系统即便能淘汰众多编程工作，但也仅仅是起到辅助作用，毕竟在非常规的紧急时刻，起到关键性作用的还是人类。

相关专业：软件工程和计算机科学与技术，网络工程、信息安全、物联网工程等

推荐院校：清华大学、北京邮电大学、北京大学、南京邮电大学、重庆邮电大学、四川大学、吉林大学、东北大学、电子科技大学、北京理工大学、武汉理工大学、暨南大学、重庆大学、西南交通大学。

2.护理人员

相比人工智能，人类的另一个无法被机器模仿的特质就是同情心和情感交流技能，也许人工智能能够很好的规划你一天的护理计划，但很难与你有感情的沟通。

因此，在护理人士这类真正需要情感投入的职业中，机器人尽管能完成大部分工作要求，但终究很难代替。

相关专业：护理学、临床护理、预防保健、护理管理、护理教学和护理科研等

推荐院校：北京大学、北京协和医学院、复旦大学、中南大学、首都医科大学、天津医科大学、南方医科大学、长治医学院、福建医科大学

另外，在这多说一点，就是很多人其实不愿意做看护，很多人认为它“钱少事多”，但实际上，有越来越多的8090后选择了这个职业。

而且未来对于高级看护的需求会更大。

还有一个未来的新兴职业，晚年生活规划师。

到2100年时，地球上将会比现在多出40亿人口，并且人类的寿命也会比现在长。

世界卫生组织预计，到2025年，世界63%的人口将会在65岁以上，并且平均年龄将会持续变大。

有人认为这个时候晚年生活规划师将会成为热门职业之一。

随着人口老龄化越来越严重，很多老人都会重新审视和定义晚年。

3.健身教练

近些年，各种各样的“人工智能减肥顾问”层出不穷。

机器人作为减肥顾问，能够比人类更加客观具体的看待问题，而且机器的算法全面精准，可以制定出更好的减肥计划。

但无论如何，这些都比不上看见一个真正练出了八块腹肌的教练有激励效果，而且人工智能机器人也无法像健身教练一样陪你一起锻炼。

相关专业：体育学、运动医学、运动人体科学、运动康复与健康

推荐院校：北京体育大学、上海体育学院、华东师范大学、广州体育学院、成都体育学院、宁波大学、沈阳体育学院、华中师范大学

4.建筑设计师

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。

所以说，画图纸不难，难的是对空间的抽象理解，这是人工智能力所不能及的。

相关专业：建筑学，土木工程、城市规划与设计，风景园林规划等

推荐院校：清华大学、同济大学、东南大学、天津大学、哈尔滨工业大学、华南理工大学、重庆建筑大学、西安建筑科技大学、武汉大学、深圳大学、合肥工业大学、华侨大学

5.公关

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。

曾经，国内的一家公关公司宣称他们开始使用一种"公关机器人"，但它的实际功能只是为客户撰写公关稿而已。

即写公关稿是机器人能胜任的，但人工智能不懂如何巧妙地平衡舆论。

未来，这7种职业最容易被AI取代~~！

3. 直接的内容分析工作

大部分初级助理工作

从大量简单重复的文件中找到关键有效信息，是很多初级岗位的必备技能。但机器人已经开始将人从这种枯燥乏味的工作中解脱出来了。

类似于IBM沃森这样的认知计算系统已经证明，它们可以出色地完成分析和“理解”内容的工作。但是仍需要人来为这些系统编程并且从事修改系统的工作，而分析大量内容的任务，比如药物研究者和医学诊断医生的工作，将会越来越多地交由机器处理。律师们也是危机重重，因为法律工作的绝大部分都涉及文件分析。现在，“电子取证”工具通过“技术辅助审查”和“预测编码”功能就能通读上千个文件，并从中查找关键词和关键短语，鉴定出需要人类审查的文件，甚至可以判断一个案子的成功率。

4. 量化分析工作

初级商业分析师，

是的，你没有看错。有人可能会认为量化分析师在“分析时代”会免于失业，但是取代他们工作的技术也已经出现。很多量化分析师的工作将会被机器学习系统所取代或者工作量被大幅减少。机器学习最擅长的领域可能就是助力人类分析师，并且提高他们在分析和建模方面的生产力。但是在某些背景下，比如互联网广告，如果不应用机器学习方法，几乎就不可能构建出符合目标速度的模型。针对某位顾客和某种广告机会的模型的数量每周轻轻松松就能上千，而成功转化，也就是顾客在一周内购买该广告商品的概率顶多只有千分之一，也就是说不值得人类注意。通过机器学习方法来建立模型，是这个产业以及不断涌现出来的其他类似行业的唯一选择。当然，需要有量化分析师来设计这种机器学习方法，经过一段时间之后，这样一位分析师最终可以生成上百万个模型。如果你是一位理解机器学习的量化分析师，很有可能会保住工作。但如果你不懂机器学习的话，则很有可能会被它取代。

5. 自动化系统能模拟虚拟任务

培训行业

对于教师和其他内容专家来说，这是另外一个问题。如果一个任务可以被模拟，那么传授该任务最好的方法就是让学生们去体验模拟。这个结论你只要去问问剩下的为数不多的飞行教练就能有所了解。现在甚至还有培训领导者的优秀模拟程序。也许商学院的教授和总裁教练的工作也危在旦夕了。

6. 基于数据的叙述工作

理财经理、经纪人、保单核保等

需要叙述性地描述数据和分析的工作曾经只有人类才能完成，但是自动化系统已经开始逐步拿下这些工作，比如股市简报。我们也已经知道，分析学和算法从数据中得出结论的能力比大多数人类都强。在新闻业中，像AutomatedInsights和NarrativeScience这样的公司已经开始创建数据密集型内容。体育和金融报道已经如履薄冰，但是到目前为止，针对这些领域的自动化仍旧只能在有限的范围内实现，比如小公司的收益报告。其他诸如AnalytixInsight这样的公司利用自己的CapitalCube服务为超过4万家上市公司创建分析叙述。

目前在很多情况下，金融服务中的资产管理是依赖计算机系统来为某类投资者决定理想投资组合的，但这还不够。今天的理财经理和经纪人经常把自动化系统提出的建议翻译成叙述性文字给顾客看。随着顾客变得越来越精明、对计算机越来越熟悉，这种翻译功能就会变得越来越没有必要。

比如一家名为Kensho的科技公司已经制造出了一种叫作沃伦（Warren）的智能软件系统，这款软件已经能够回答类似这样的问题：“如果石油交易超过每桶100美元而中东最近又出现了政治动乱，能源公司的股价将会发生什么变化？”这家公司声明，在2014年年底，他们的软件能够回答1亿个截然不同的涉及复杂数据的金融问题。

7. 易于被程序化的工作

会计，审计，税务

一旦人类的某种智能活动可以被拆解成一系列已知的应急事件和明确的规则步骤，它就不再专属于人类了。最容易被自动化的领域永远是那些具有清晰、一致的规则的工作，相较人类来说，在精确、规范和严谨是机器的优势。现在，基于规则的系统可以处理越来越复杂的问题。比如，如果你正在接受财务审计的职业培训，那你就应该担心了。现在已经有系统可以自动化完成一些审计的关键任务了。在税务申报中,这是一种完全基于遵循复杂规则来完成的工作，对于顾客和小公司来说，很多工作已经由一些系统来完成。

计算机是始终如一的，这就是为什么它们已经在金融服务领域稳操胜券了。计算机也将会越来越多地进入在其他强调一致性的工作领域，比如保险索赔评定、金融压力测试。例如在保险索赔中，“自动裁定”可以自动评估和批准超过75%的索赔。只有那些最具有挑战性的案子才需要由人类理赔员来核准。

今天，机器的能力变得如此惊人，以至于我们很难找到一处人们可以凭借自己更成熟的经验来生活的“高地”让众人退守。而正是这一点让很多聪明人伤透了脑筋。比如，《第二次机器革命》这本书中指出，人们所预期的劳动力市场复苏似乎早就应该出现，但却迟迟未来。西方经济体中持续的高失业率可能意味着，由最后一波技能偏向型技术变革所造成的混乱将不会消失。另一项针对美国市场对高技能劳动者的需求总量进行的研究表示，该需求在2000年时达到了顶峰，随后就一直在下降。而与此同时大学却依然向市场输出越来越多水平参差不齐的劳动力。

我们将如何去应对这样一场危机呢？

牛津大学的一项研究称，美国47%的工作在不远的未来都面临着因计算机化而消失的风险。当机器会思考，怎样才能在这个时代里成为“无可替代”的人？全球顶尖商业思想大师托马斯·H·达文波特携新书《人机共生》，为你回答这个问题。本书独家揭秘智能时代人类胜出的5大策略，让机器做机器做的事，让人做人做的事。该书被《金融时报》评为年度十佳商业图书，并入选麦肯锡CEO年度书单。

出版社：湛庐文化浙江人民出版社

出版时间：2018年1月

定价：89.90元返回搜狐，查看更多

BBC预测300余种职业前景，发现最不容易被机器取代的是……

人类会被机器人取代吗？难说。如果真的取代了，站在更大的文明维度上来看，倒也不失为一种进化。但眼前，我们只谈谈当下。在这个时代，做什么工作最有可能被机器人淘汰？干什么最不容易被淘汰？BBC基于剑桥大学研究者MichaelOsborne和CarlFrey的数据体系分析了365中职业在未来的“被淘汰概率”。虽说他们分析的仅仅是这些职业在英国的前景，所基于的也不过是本土的数据。但从这些概率中，我们可以得出两个基本的结论：

如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，你被机器人取代的可能性非常小：

1、社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；

2、同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；

3、创意和审美。

如果你的工作符合以下特征，那么，你被机器人取代的可能性非常大：

1、无需天赋，经由训练即可掌握的技能；

2、大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；

3、工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。

以上仅供参考，以下则是部分具体职业的前景展望。

以下是预测被取代率

高于50%的部分职业

电话推销员

被取代概率99.0%

在BBC所统计的三百多个职业里，“电话推销员”被机器人取代的几率为最大，接近百分之百。

即使没有机器人的出现，这样一个单调、重复、恼人，又毫无效率可言的工种也是迟早要消亡的。

打字员

被取代概率98.5%

在电脑尚未普及的年代，打字员曾经也是一份很有搞头的工作。

会计

被取代概率97.6%

与技能基础，且日薄西山的电话推销、打字不同，会计这样一份要求不算低，职业前景也被社会主流看好的职业竟有高达97.6%的几率被机器人取代，着实令人意外。

但细究来说，会计工作的本质便是信息搜集和整理工作，内部存在着严格的逻辑要求，天生就要求100%准确，从结果上来看，机器智能操作的优势的确明显。

而事实上，就在2017年，全球四大会计师事务所中的德勤、普华永道和安永都相继推出了财务智能机器人方案，给业内造成了不小的震动。

保险业务员

被取代概率97.0%

另一个已经开始走向人工智能化的行业是保险业。2016年，包括平安保险、泰康在线、太平洋保险、弘康人寿、安邦人寿、富德生命等在内的多家险企已将智能科技引入到公司业务上，目前主要应用于售后领域。

但业内预测，不久的将来，人工智能将替代销售人员，成为个人保险智能管家。

值得一提的是，2017年1月，日本富国生命保险用IBM的人工智能平台WatsonExplorer取代了原有的34名人类员工，以执行保险索赔类分析工作。这34名人类保险业务员就此成为了“机器人抢我的饭碗”大军的一代先驱。

银行职员

被取代概率：96.8%

除了单调、重复，“低效率”也是造成某些职业被自动化取代的一大因素，比方说银行职员。

其实现代人挺习惯排队的，排地铁排挂号排奶茶排鲍师傅都不在话下，即便如此，在银行办业务时排的漫漫长队还是足以击溃一个文明人的忍耐底线。

虽说当下市面上出现的所谓“银行机器人”在实际功能上依然以卖萌为主，但在切实的需求面前，银行职员被机器人取代的确是可以被预见的事情。

政府职员

被取代概率：96.8%

BBC的研究人员在这里所指的是政府底层职能机构的职员。

如果你看过类似《是！首相》之类的英国情景喜剧，便会知道，在这个国家，冗余且无能的行政人员一贯是民众的槽点和笑料。

在该国2017年年初的一项调查中，有1/4的受访者认为，相比人类，机器人有更好的从政能力；66%的人认为，至2037年，就会有机器人在政府任职；16%的人认为，在未来的一至两年中，就会出现机器人担任政府官员的现象。

前台

被取代概率：95.6%

机器人前台这两年已经多次登上了新闻标题，话题度最高的是由日本软银公司开发的Pepper。目前，日本以及欧美多国都已经有医院、银行、电器店之类的机构购买了Pepper，作为前台接待人员使用。

客服

被取代概率：91.0%

人事

被取代概率：89.7%

在未来，不单单是员工本身，就连负责招募员工、解雇员工的HR也有可能会被机器人取代。

通过机器学习、自然语言处理、聊天机器人等人工智能技术，机械HR能完成很多人力资源管理者所要求的基本技能。

2018年3月，由北美著名猎头公司SourceCon举办的一年一度的行业竞赛中，一个名为“Brilent”的机器只用3.2秒便筛选出合适的候选人。除此以外，国内厂商开发的一种名为“iHR人力机器人”的一站式自助办公服务也获得了大量媒体曝光，其最基础的功能是开具各类证明文件自助打印，如在/离职证明、收入证明、公积金证明等。

保安

被取代概率：89.3%

关于人工智能，最令人无法解释的一条新闻诞生于2017年7月，美国乔治城华盛顿港开发区的一台保安机器人“溺水自杀”了。

此事的官方解释为机器人系统故障，但它在社交网络上依然激起了大量恐慌情绪。这名“自杀”的保安机器人是由硅谷公Knightscope研发的K5机器人，拥有GPS、激光扫描和热感应等多项功能，并备有监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统，自问世以来，在美国的大型商区中很受欢迎。

房地产经纪人

被取代概率：86%

现阶段，无论是房屋买卖还是租赁，都离不开房地产经纪人，也就是我们常说的售楼小哥的牵线搭桥，他们也借此收取佣金。

但美国的一些房地产机构近些年开始尝试使用机器人、大数据和人工智能算法完成交易。

随着人工智能在这一领域的技术逐渐完善，一旦这种模式被行业主流接受，人们又发现绕开中介可以省去大笔佣金，这一职业的前景便岌岌可危了。

瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等

被取代概率：80%-60%

绝大多数来自第一产业和第二产业的工作都被BBC的研究人员列为了高危职业，而这些也是很多人在提到“机器人威胁论”时最先想到的威胁。

事实上，从第一次工业革命开始，机械大生产对底层工人生计的威胁便已是经久不衰的月经贴。

19世纪下半叶的英国，纺织工人群体内还多次爆发了对抗工业革命的暴动，他们砸毁织布机，以宣泄失去工作的怒意，史称“卢德主义运动”。

几年前的台湾省爆发了一次现代版本的“卢德运动”。当年，“高速公路局”计划在年底用ETC自动收费系统，全面取代近1000名高速公路收费员的工作，激发了收费员群体的抗议。

其过程中，竹田收费站一位40岁的员工在自己的车中烧炭自杀。

厨师

被取代概率：73.4%

基本可以肯定的是，BBC将“厨师”的危机概率预测为73.4%，八成不包括中餐厨师。

虽说当下类似披萨机器人、咖啡机器人、酸奶机器人之类的机械厨师已经问世，但哪怕是再智能的机器人，看到中餐菜谱上的“盐／少许”“味精／少许”也得死机。

IT工程师

被取代概率：58.3%

略有些讽刺的是，专家预测，人工智能将给很多公司的IT部门带来威胁。

它将取代IT部门里许多的例行公事，其中又以系统管理、服务台、项目管理与应用支持等营运面最可能受影响。

图书管理员

被取代概率：51.9%

相信不少文艺青年年少无知时都有过类似当“图书管理员”的梦想，但时至今日，就连他们都会明白，博尔赫斯的时代早就过去了，这份工作还是交给条形码和人工智能吧。

摄影师

被取代概率：50.3%

而更令人惊讶的是，摄影师这样一份依赖主观审美的工作竟然也被判定为有超过50%的可能被机器人取代。

在专家的评估中，图像审美与其他艺术不同，是可以被量化、数据化的。

而谷歌也的确开发出了一种试验性的深度学习系统，这个系统会模仿专业摄影师来展开工作，从谷歌街景中浏览景观图，分析出最佳的构图，然后进行各种后期处理，从而创造出一幅赏心悦目的图像。

下面是该AI系统基于Google街景创作出来的一些作品：

以下是预测被取代率

低于50%的部分职业

演员、艺人

被取代概率：37.4%

在所有常见的艺术创作工种中，“演员”被判定为最容易被机器自动化取代的行业，概率高达37.4%。

但怎么说呢，撇开科幻小说中用虚拟形象取代真人演员的情节不谈，单单是当下以假乱真的“抠图剧”就让我们对这个行业被取代的前景充满了信心。

化妆师

被取代概率：36.9%

总的来看，在技术工种中，凡是需要依赖人类审美和社交技能的职业被机械自动化取代的可能性都不算太高，比如化妆师。

不过，就在去年，维也纳设计师JohannaPichlbauer和MayaPindeus开发了一种据称“有独立审美”的化妆机器人，虽不具备真正的人形，但内置编程系统，被设计师称为“美学数字公式”。设计师希望通过这种非需求式的体验，来让人们体验“一旦机器具有自我意识，人类会有什么感觉？”

写手、翻译

被取代概率：32.7%

无论你对微软小冰创作的“诗歌”有着怎样的苛责，不可否认的是，在语言学习上，机器和人工智能已经走到了一个令人惊叹和警惕的地步。

如此说来，在不久的将来，要说一个连小冰都写不过的文字工作者有32.7%的可能被取代，一点也不为过。

理发师

被取代概率：32.7%

看过《剪刀手爱德华》的朋友十有八九幻想过被（德普扮演的）机器人设计发型是一种什么样的体验。

但理发师与化妆师相比，不仅同样有审美上的高要求，安全指数也是一个重要的考量因素。正因如此，当下市面上一些所谓的“机器人理发师”大多沦为搞笑视频的主角，没有实际效用。

运动员

被取代概率：28.3%

无论机器可以在多大程度上模仿人类运动，但作为一项职业来说，运动员的立身之本就是人类的肉体凡胎，机械的运动技能再强，也无法与“更高更快更强”的体育精神相比。

当然，如果把机器运动员开发得足够完善，会是一种陪练的好帮手。

警察

被取代概率：22.4%

很早之前社会上便有人提出，人工智能最值得开发的领域便是作战功能，以特种兵的身份代替人类士兵赴汤蹈火。

在科幻题材中，类似的机甲战士威力无比，却也常常威胁到人类自身，这大概也反映了人类对这一领域机器人开发的警惕。

但就在2017年年中，迪拜竟然真的开发了一款“机器人警察”，预计2030年投入使用。这款机器人警察名叫REEM，身高约为1.68米，靠轮子而非双脚行动，同时它还配备了“情感检测装置”，能够分辨1.5米以内人类的动作和手势，还可以辨别人脸的情绪和表情。

不过REEM并不是用来追击犯罪分子的，起码现在还不是。目前这款机器人警察主要是为了帮助市民而设计，它胸前的内置平板电脑可用来与人类进行互动交流，比如报警、提交文件或是缴纳交通违章罚款等。

它还能凭借体内安置的导航系统来辨别方向，可以使用包括英语和阿拉伯语在内的六种语言和人类进行交流。

程序员

被取代概率：8.5%

理论上来说，机器人完成基础的编程工作是完全可行的，毕竟，它们本身就是由代码构成的。

2017年10月初，英特尔实验室的研究人员也的确开发成功了全球首个能自动生成完整软件程序的AI机器人，名为“AIProgrammer”。当然，目前的算法还有一定的局限，比如这只是面向人类的编程语言，不适用于ML编程。

目前来看，机器人编程依然只是一个理论上可行的方案，耗时耗力，即算有朝一日实现了，也明显替代不了所有的程序员。

此类系统即便能淘汰众多编程工作，也只能像无人驾驶一样，仅仅只是承担更多的驾驶工作，而非淘汰驾驶员本身。

记者

被取代概率：8.4%

一个令我们稍感安慰的数据是，BBC研究人员预计记者、编辑的职业被人工智能取代的几率仅为8.4%。

保姆

被取代概率：8.0%

相比人工智能，人类的另一个无法被机器模仿的特质就是同情心和情感交流技能，因此，在保姆这类真正需要情感投入的职业中，机器人尽管能完成大部分工作要求，但终究很难代替。

健身教练

被取代概率：7.5%

近些年，各种各样的“机器人减肥顾问”“人工智能健身项目”层出不穷。机器人作为减肥顾问，能够比人类更加客观具体的看待问题，而且机器的算法全面精准，帮助人类减肥的效果将会更好。

但无论如何，这些都比不上看见一个真正练出了八块腹肌的教练有激励效果。

艺术家、音乐家、科学家

被取代概率分别为：3.8%、4.5%、6.2%

无论技术如何进步，人工智能如何完善，对人类而言，创造力、思考能力和审美能力都是无法被模仿、被替代的最后堡垒。

律师、法官

被取代概率：3.5%

人类的另一个无法被模仿的能力，就是基于社会公义、法律量刑和人情世故作出判断的微妙平衡。

法律不是一块死板，不是可以计算、生成的代码，法庭上的人性博弈更是机器人无法触及的领域。

2017年7月，一款可以借助AI免费给人做法律指导的聊天机器人正式在全美50个州上线，开发者称其为“世界上首个机器人律师”，但它的功能仅仅是帮助不懂法律的普通人写出符合格式要求的申诉状而已。

牙医、理疗师

被取代概率：2.1%

当代医疗技术已经越来越多地介入了机械操作，外科领域尤其。但人类医师无论在伦理上，还是在技术操作上都很难完全被取代。

而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。

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。

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。

但很好笑的是，今年七月，国内的一家公关公司宣称他们开始使用一种“公关机器人”，但它的实际功能只是为客户撰写公关稿而已。

心理医生

被取代概率：0.7%

机器无法理解人类的情绪，但依然可以学会用某些方法来处理与情绪有关的问题，就好像不理解“什么是诗”的机器依然可以写出不错的诗来。

从这个角度来说，机器确实可以胜任心理咨询的工作，因为心理咨询原本就建立在这样一种信念之上：人类的情绪可以被有效地处理。

然而有些时候，急于处理问题恰恰是造成问题的原因。机器无法处理这样的悖论，而习惯了机器思维的人类同样无法处理。只有同样生而为人的心理医生菜有可能跳脱这一思维悖论，让问题本身变得无关紧要。

教师

被取代概率：0.4%

2017年10月初，国内的一家教育机构举办了一场“教学人机大战”。他们招募了三名17年平均教龄的中高级老师进行真人授课，另一组学生完全使用教学机器人进行学习。在四天的对照学习后，真人教师组被判定落败。

我们不排除这场“人机大战”背后的营销戏码，但哪怕人类教师真的输给了“教学机器人”，也不能就此否认人类教师的存在意义。

我们在之前提到的那些人类独有的、被视为最后堡垒的能力，都恰恰是机器所无法传道授业的。

可以预测未来的人工智能和机器人将极大地替代简单、重复性、操作性的工种，这些工种不仅仅是传统上定义的工厂生产线工人，还包括很多银行职员、财会领域等现在被认为是职业技能的领域。学者分析，在接下来的几十年中，只有三类人，能勉强对抗AI的冲击，即资本家、明星和技术工人。换而言之，面对步步逼近的人工智能，你要么积累财富，成为资本大鳄。要么积累名气，成为独特个体。要么积累知识，成为更高深技术的掌握者。然而，财富堤坝、个性堤坝、技术堤坝，能在人工智能狂潮下坚持多久，无人可知。如果你还是固步自封地做时代的旁观者，那就只能接受被拍在沙滩上的结局。

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BBC称人工智能时代教师是最不容易被机器人取代的职业之一！这是为什么

1、电话推销员：99.0%

2、打字员：98.5%

3、会计：97.6%

4、保险业务员：97.0%

5、银行职员：96.8%

6、政府职员：96.8%

7、接线员：96.5%

8、前台：95.6%

9、客服：91.0%

10、人事：89.7%

11、保安：89.3%

12、房地产经纪人：86%

13、工人，以及瓦匠、园丁、清洁工、司机、木匠、水管工等第一、第二产业工作：80%-60%

14、厨师：73.4%

15、IT工程师：58.3%

16、图书管理员：51.9%

17、摄影师：50.3%

18、演员、艺人：37.4%

19、化妆师：36.9%

20、写手、翻译：32.7%

21、理发师：32.7%

22、运动员：28.3%

23、警察：22.4%

24、程序员：8.5%

25、记者：8.4%

26、保姆：8.0%

27、健身教练：7.5%

28、艺术家：3.8%、音乐家：4.5%、科学家：6.2%

29、律师、法官：3.5%

30、牙医、理疗师：2.1%

31、建筑师：1.8%

32、公关：1.4%

33、心理医生：0.7%

34、教师：0.4%

35、酒店管理者：0.4%

以上数据显示，教师这个职业被机器人取代的可能性仅为0.4%。

人类独有的、被视为最后堡垒的能力，恰恰是机器所无法传道授业的。

虽然这只是对一些数据统计分析得出的结果，但是中教君查阅了多个资料，很多人都说教师是一个不容易被人工智能取代的职业，这究竟是为什么呢？

人工智能时代，教育会变成什么样？

人工智能时代，学校将越来越走向“精准教育”

所谓“精准教育”，在人工智能时代无疑是对孩子们更有利的教育方式。这就体现为人工智能在冲击传统课堂时，在另一方面却是对教师、学生、学校的一种颠覆。

教师在人工智能的辅助下，将会有更多的时间和精力来研究教学创新；学生在人工智能的帮助下，可以制定更加个性化的学习方案，提高学习效率；学校也不再是为未来职业做准备，而是为人的终身学习、终身发展而准备。

就在今年5月10日，记者走进了合肥八中的“智慧课堂”，在这里，学生英语口语测评、作业布置批改、分数统计、教案分享都变得“智能化”。学生杨益冉现场为大家演示阅读了一段英语，智慧课堂系统就立即从流畅度、发音、准确度等多个维度给出测评，帮助她提高口语。

如此一来，“哑巴口语”的现象也将会伴随着人工智能的发展逐渐消失，正是所谓的“妈妈再也不用担心我的口语啦”！

人工智能时代，教师将更注重培养孩子的能力

都说教育要从孩子抓起，也正是这样，在人工智能的帮助下，终身学习的能力将得以在孩子身上体现。孩子们学习的重点将不在于“将来从事什么职业，我就学会这个职业所需要的知识、技能和方法”，而是将会在个性化的学习中树立合理的价值观、强大的思维能力等。

其次，孩子们的自我主动性将会得到进一步的觉醒。人工智能带来的还会是大量的繁琐的信息，似乎所有的东西都是有用的。这时孩子们将会在众多智能中学会冷静下来，知道自己需要什么，不需要什么，为了说不要而不要，这便是真正意识到自己的一个表现，也就是将来孩子们自我主动性的表现。

最后，不可否认的是，人工智能将会培养孩子们与人连接的沟通能力。就像撒贝宁在《开学第一课》中所说：“‘阿尔法狗’赢了，人输了围棋，可能我们会因为遗憾而流下眼泪，但是‘阿尔法狗’就算赢了棋也不会笑。”在人工智能盛行时，孩子们必然会增加情感与交流，这是人对于精神共鸣的向往，对于群体的一种归属感。

人工智能时代，课堂能更精细、精准地了解学生

利用人工智能技术，老师在课堂上就能够更加精细、精准地了解学生的个性特点和学习上的需要，在了解更真实的学生的基础上，对学生也能够做出相对应的更精准的教育。

就像小编先前提到的“哑巴口语”，教师可以通过软件大致知道孩子们在这方面的弱势，而教师就可以利用英语语音分析智能软件，学生跟着讲一句，软件就帮助教师指出学生的发音问题在哪里、需要怎么改正。

如此一来，老师在课堂上能够更精准地了解学生，学生也能在更精确的指导下学到知识。

人工智能对老师有什么影响？

在数据、量表、AI当道横行的大形势下，教师真的就要下岗失业了吗？

答案显然是——不会。

至少从目前的发展趋势看，人工智能彻底取代老师，还有很长的一段路要走。就目前的形式来看，人工智能对这个行业至少带来了三个方面的冲击。

教学方法的改变

在技术和数据的支持下，任何重复性的基于知识积累的教学都将被人工智能取代。

简而言之，教师不再需要用大把大把的时间来完成基本教学任务，这种大锅饭式的教学知识，学生已经能够通过人工智能来习得。

而教师则基于学生的学习数据和学习分析报告，用更多的时间和精力来进行有针对性的因材施教。

教育基础的改变

在线课堂，英语口语APP等等，不得不说，这些当下在家长和孩子中盛行的教育类应用为孩子们真正进入课堂起到了不可估量的作用。孩子们能够利用这些应用，在潜移默化中提高知识水平和能力。

在孩子们身上，认识汉字的数量已远远超过从前的孩子。不仅如此，还包括计算能力、绘画水平、英语口语以及其他的综合素质。

在这些孩子进入校园之前，他们就已经在跑道上朝着终点的目标出发了。而处于其他教育阶段的孩子，也在这些应用的帮助下省去了先前由教师所需要进行的重复性的工作。

教育目标的改变

教师在40人、甚至70、80人的大班中本身就已经是精疲力竭，而还要再抽出时间和精力集中在教学方法等其他琐碎的事情上来进行教育教学。在适应人工智能之后，教师就不用每天愁着钻研“分身术”了，基础性的工作人工智能会帮助教师全部完成。

而这时候，从繁重的重复性分析型工作中解放出来的老师们就可以“大显身手”了。他们能将更多的时间和精力花在富有创造性的工作上，比如教学创新、经验传授、情感关怀，培养学生的素质和情商，激发学生对学习的热情等。

教师将会集中注意力在学生的个性差异上，针对每个学生不同的特点，从而来塑造不同类型的人才。

教育人工智能，大家怎么看？

人工智能到来了，老师你准备好了吗？

教师压力增大

@宁宁：互联网增加了学生获取知识的途径，但教师却感觉压力越来越大了。

@W.AJ：在课堂中遇到学生不认真听讲等等一系列问题，人工智能机器人怎么办？人工智能教学还有很长一段路要走。

教师需要给自己“充电”

@小刺猬：人工智能可以解答学生的各类问题，看来教师不给自己“充电”都行不通了啊，只有开拓知识面，才能更好地指导学生。

@我爱我家：希望人工智能早点进校园，让孩子们早点接触这方面的知识，不能光知道玩游戏，得知道游戏是怎么做出来的。

人工智能无法教给学生“美”

@小海螺：虽然人工智能可以为学生提供更多更专业的教学方法，但是他无法替代教师教给学生“美”，无法与学生进行情感交流。

@郝：老师像妈妈，机器无法代替妈妈温暖的怀抱。

为什么老师不容易被取代？

教育的本质不变

人工智能成为新一代“网红”，它带给我们的不仅仅是孩子们学习上的更加个性化，同时也对老师们发出了质问：究竟什么才是教育？

没错，教育的任务是教书育人，教育是为成人、育人而生的。教师的作用不仅是传授知识，而且需要通过情感的投入和思想的引导教会学生做人、塑造学生的品质等。

德国著名哲学家雅斯贝尔斯曾形象地将真正的教育描绘为，用一棵树撼动另一棵树，一朵云推动另一朵云，一颗心灵唤醒另一颗心灵。

教育是从心灵出发的一份伟大的事业，而教师拥有着人工智能所无法替代的特质，教师是富于感情和智慧的，教师是想象力和创造力的综合体，教师更是懂得在潜移默化中将这些品质融入教育并帮助孩子们培养自身人格。人工智能可以做到“授业”，但是基于情感出发的“传道”和“解惑”却是它所无法替代的。

正如福建教育学院教授黄家骅在《人工智能重构未来学校》一文中提到，机器人只是替代教师的部分劳动，并不能取代教师的角色。这是因为，虽然机器人也有对话、写作、动作等交流功能，并且也将有相应的“表情”或特殊的感情表达，但和人类丰富细腻的感情相比差距甚大，更不用说达到教师“春风化雨、润物无声”的教学境界，以及“以理服人、以情感育人”的大爱境界了。

学生成长的需要不变

在孩子们踏入社会之前，他们还需要获取除了知识以外的东西，他们需要有相应的能力和素质来适应社会。

而在获取这些的过程中，必然是需要教师的陪伴。教师是这条路的引路人、是孩子们路途的互动者，更是作为帮助者的角色一直陪伴在孩子们身边，这便是人工智能时代教师在孩子们成长道路中所承担的角色。

在人工智能面前，学生们需要教师给予他们理智、勇气去在浩瀚繁琐的选择里做出自己的决定，他们需要通过教师的指导来获得自主学习的能力和创新性的思维，他们需要在教师的引导下获得不可替代的自主、自立、自强和自由的能力。

教师的工作责任不变

教师对于人才培养的追求从来就没有改变过。社会需要什么样的人才，教师就要教育出什么样的人才。机器没有感情，影响不了人，但是教师可以。

因而，在人工智能“授业”时，教师就承担着“传道”和“解惑”的责任。从这两点出发，教师必然是带着感情来教育影响学生的，人只能通过人来培养。

那么，关于孩子未来的人格素养构成，便都是通过教师的人格魅力来得以展现。所以，教师最终只会将孩子们培养成有个性、能够服务于国家社会的有用的人才。

即使教师仍然具有不可替代的作用，但是面对人工智能的冲击，教师也应该具备危机意识和改革意识，思考如何提高教师这个角色的不可替代性，思考未来需要培养怎样的人才等问题。只有朝这些方向努力，才能将人工智能带来的挑战转变为变革传统教育、创新未来教育的机遇。

本文来源|中国教育报

选材|策划部吕利利

整理|胡婕返回搜狐，查看更多

未来十年最容易消失和最不易被取代的22个职业，越看越心惊！（附相关专业）

2.收银员

阿里无人超市投入市场使用，让人们真切体会到科技进步对于人类职业的威胁。

未来随着此类智能自动收费的推广，消费者可以自助缴费，相信更多超市、商场、停车场、小区、高速公路收费站都用不着收银员了。并且智能自动收费系统不仅节约了人力成本，还大大提高是办事效率。

3.传统流水线工人

有媒体报道，正在大力推广机器人取代工人的富士康动作迅猛，其江苏昆山工厂就因为6万机器人的投入使用，员工人数从11万减少到5万。

4.保安

通过监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统等，机器人可以胜任大部分保安工作。

6.银行柜员

以前毕业生挤破脑袋都想进银行，如今热度的确有多下降，传统金融行业也正在遭受互联网类金融的冲击。

随着移动活跃用户的增多，更多交易通过数字渠道完成，线下的网点已不再那么必要。通过数字渠道办理业务的成本，也远远小于网点渠道。

而线下网点的很多服务正在逐步用机器人来替代，预计无人银行也会出现。

7.翻译

目前人工智能技术在语音翻译领域已经实现了突破性的发展。典型代表是科大讯飞推出的晓译和译呗翻译机，以及来自清华技术团队的分音塔科技公司推出的“准儿”人工智能翻译机。

光从语种上来说就已经相当于好几个人的工作量了，虽然在复杂的翻译情况下还需要人工的辅助，但仍足以应付日常的交流了。

这意味着，单纯以某种外语为专业，在未来可能不是一种明智的选择。

8.新闻记者

之前，四川九寨沟地震，机器人用25秒写了全球第一条关于这次地震的速报，通过中国地震台网官方微信平台推送，全球首发。

里约奥运会期间，今日头条研发的写稿机器人，通过实时撰写新闻稿件，以和电视直播几乎同时的速度发布报道，16天内生产了450多篇体育新闻稿。

通过结合大数据和人工智能，利用软件开发的模板、框架和算法，可以瞬间撰写出上百万篇报道。但是人工智能可以进行一些即时新闻的生产，深度报道目前是人工智能难以完成的。

9.导游

现在很多导游服务都能通过智能设备来实现，比如语音导览、智能问答等。随着人工智能的发展，功能越来越强大，导游的很多工作将被机器替代，电子导游也逐渐为许多游客所青睐。

10.图书管理员

现在有的图书馆已经实现了智能化管理，未来像登记、检索、图书归类等工作，人工智能都可胜任。

11.厨师

事实上，一些披萨机器人、咖啡机器人已经开始工作了。国内外都有这样的“无人餐厅”的试点和实行，还有让机器人学习米其林大厨的做法，做出五星级的饭菜。

但是还有很大一部分人比较反对这种做法，认为还是真正的人做出来的饭菜更具有人情味。

12.人力资源

人力资源管理专业是很多学生的选择。然而，简历的审读、筛选，薪酬体系的管理等工作，未来都可以由机器人来做。

什么类型的工作不容易被AI替代？

1、创意型

创意型工作需要在工作中加入自己的创意和个人情感来完成的，这样的工作得出的结果难以被量化或者得出的量化结果十分不稳定。

2、社交性强

虽然人工智能在数据处理和批量处理上面具有很大的优势，但分析人类情感方面却是人工智能的一大短板.所以在与人类沟通的时候，人工智能目前只能完成在内容库中选择合适的内容回应人类的交流，而无法根据人类的情感创造出交流内容。

不容易被AI取代的十个职业

1.程序员

理论上来说，机器人完成基础的编程工作是完全可行的，毕竟，它们本身就是由代码构成的。

英特尔实验室的研究人员也确实开发成功了全球首个能自动生成完整软件程序的人工智能机器人。

但目前来看，机器人编程依然只是一个理论上可行的方案，耗时耗力，即算有朝一日实现了，也明显替代不了所有的程序员。

此类系统即便能淘汰众多编程工作，但也仅仅是起到辅助作用，毕竟在非常规的紧急时刻，起到关键性作用的还是人类。

相关专业：软件工程和计算机科学与技术，网络工程、信息安全、物联网工程等。

2.护理人员

因此，在护理人士这类真正需要情感投入的职业中，机器人尽管能完成大部分工作要求，但终究很难代替。

相关专业：护理学、临床护理、预防保健、护理管理、护理教学和护理科研等。

推荐院校：北京大学、北京协和医学院、复旦大学、中南大学、首都医科大学、天津医科大学、南方医科大学、长治医学院、福建医科大学。

另外，在这多说一点，就是很多人其实不愿意做看护，很多人认为它“钱少事多”，但实际上，有越来越多的8090后选择了这个职业。

而且未来对于高级看护的需求会更大。

还有一个未来的新兴职业，晚年生活规划师。

到2100年时，地球上将会比现在多出40亿人口，并且人类的寿命也会比现在长。

世界卫生组织预计，到2025年，世界63%的人口将会在65岁以上，并且平均年龄将会持续变大。

有人认为这个时候晚年生活规划师将会成为热门职业之一。

随着人口老龄化越来越严重，很多老人都会重新审视和定义晚年。

3.健身教练

近些年，各种各样的“人工智能减肥顾问”层出不穷。

机器人作为减肥顾问，能够比人类更加客观具体的看待问题，而且机器的算法全面精准，可以制定出更好的减肥计划。

但无论如何，这些都比不上看见一个真正练出了八块腹肌的教练有激励效果，而且人工智能机器人也无法像健身教练一样陪你一起锻炼。

相关专业：体育学、运动医学、运动人体科学、运动康复与健康

推荐院校：北京体育大学、上海体育学院、华东师范大学、广州体育学院、成都体育学院、宁波大学、沈阳体育学院、华中师范大学。

4.建筑设计师

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。

所以说，画图纸不难，难的是对空间的抽象理解，这是人工智能力所不能及的。

相关专业：建筑学，土木工程、城市规划与设计，风景园林规划等。

推荐院校：清华大学、同济大学、东南大学、天津大学、哈尔滨工业大学、华南理工大学、重庆建筑大学、西安建筑科技大学、武汉大学、深圳大学、合肥工业大学、华侨大学。

5.公关

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。

曾经，国内的一家公关公司宣称他们开始使用一种"公关机器人"，但它的实际功能只是为客户撰写公关稿而已。

即写公关稿是机器人能胜任的，但人工智能不懂如何巧妙地平衡舆论。

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