根据牛津大学和耶鲁大学的研究

2024年，机器会代替人类进行语言翻译

2026年，机器可以写出高中论文

2027年，机器可以自动驾驶一辆货车

……

2049年，机器可以写出畅销书

2053年，机器可以代替外科医生的工作

随着人工智能AI（artificial intelligence）的发展，愈来愈多的工作即将会被机器取代。牛津大学在2013年的一份研究预计，近20年里，美国将有47%的工作岗位可以被机器人或自动化科技代替。

这不得不让人思考，未来人类的工作机会是否会越来越少？

我们要如何在AI 的“威胁”下，保证自己不会被淘汰呢？

依旧有工作是需要人去完成的

 

尽管多数程序化的、重复性的工作都会在不久的将来全部交给人工智能来完成。

大多数的人工智能研究者和专家们还是认为，在近几十年内，有些工作是机器没有办法做的。

创新工场董事长兼CEO李开复曾说道：“爱可以把人类和人工智能区分开来。”他认为，人们应该把关注点放在爱和情感上，因为人工智能还不能具备这些特质。像老师、社工、导游以及护士这些对共情、人际交流能力和身体灵敏度的有较高要求的工作目前比较安全的。

人工智能的发展还会增加高科技工作岗位的数量。

比尔盖茨曾说今后需求最大的将是掌握科学、工程学、经济学相关技术的人。马云认为越来越多的公司会挖掘精于数据分析和收集的人才。

至2029年，对人才仍然有大量需求的工作包括程序员、开发者和工程师。

像软件应用开发、系统软件开发、计算机系统分析师和计算机用户支持专员等岗位，在未来十年内很有可能需要越来越多的人才加入。

比如Uber就聘用了上百个无人驾驶汽车的专家，其中大约有50名来自卡耐基梅隆大学机器人研究所。华尔街对AI人才的需求也日益增加。

同样，和人工智能研究相关的工作，比如对机器学习工程师和计算机视觉工程师的需求量也会持续增长。

公司很可能会雇佣大量博士级别的科学家，因为他们不仅可以制造公司的产品，而且能够研究如何优化未来的设备。

在美国，人工智能研究员是最高薪的工作之一。顶尖的研究员的薪水高达七位数，初级和中级的研究员每年也可以赚几十万美金。Skymind的创始人兼CEO Chris Nicholson表示这样的高薪就是因为供远小于求。

AI会创造出新的工作

人工智能的出现必然会导致一部分工作的消失，但是同时，这种新的工作形式也会创造出新的工作岗位。

根据咨询公司麦肯锡的预测：对科技的投资，包括人工智能和自动化，可以在全球增加两千万到五千万个工作岗位。

今年三月刚刚出版的《Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI》写道，当今并不存在但未来很有可能被大量需要的工作包括“训练者（trainer）” “解释者（explainer）”和“维持者（sustainer）”。

Paul Daugherty和H. James Wilson两位作者相信未来人类和人工智能的密切合作会使工作流程更加流畅，当人工智能成为主流的时候，成百万计的目前不存在的工作会被创造出来。

书中提到的“训练者”指的是可以帮助人工智能表现得更像人类、教人工智能学会同情并且摒除在编程时可能存在的偏见。

“解释者”相当于人工智能和工作人员以及人工智能和顾客之间的联络员。

如今，“解释者”已经开始被一些公司聘用了。例如在美国的保险公司Guardian Life，所谓“解释者”（或“翻译”）的工作就是帮助员工理解在为客户服务时科技可以展现的力量以及科技指导和人做教练之间的差别。

“维持者”则是负责法规方面的事宜。毕竟，当人工智能取代了上百万的工作，管理部门需要解决许多问题。“维持者”就是需要确保所用的人工智能都是合法合规的。

为了保证未来不会被AI替代，现在应该做什么？

因为科技的飞速发展，“稳定”这个词离我们越来越遥远，为了保证今后不会完完全全被硬件和软件代替，我们不能懈怠，必须提高学习的能力，不断学习新知识、新技能，适应这个社会改变的速度，并做好改变职业的准备。比如：

  

a. 学习一门编程语言，比如Python

b. 修一个机器学习的PhD学位，如果觉得太难的话，至少上一到两门有关机器学习的在线课程

c. 提高你的创新能力、同情心和共情能力

d. 向你的老板确认公司是否提供培训项目

 

人工智能和人类所擅长的领域其实有所不同。AI 善于自动化程序性的工作和通过已有数据产生新观点，却不会跳出人类现有的知识框架。它不能推算或演绎出未知的知识，无法提出还未被概念化的问题，甚至没有常识。

在这样的情况下，我们应该放弃在机械性的工作上和AI竞争，而是要把注意力转移到诸如创新、与人的沟通、批判性思维、解决问题、团队合作和共情等等这些AI没有办法实现的所谓"软能力"上。

 

人工智能和人类并不是相互排斥的关系，当AI和人共同协作的时候，将双方的优势结合时，效率才会得到最大化。

举个例子，计算机可以快速准确的处理大量数据并识别出消费人群的购买行为模式，但是只有人才能赋予这些模式意义并从中得出可行的商业策略。

想要确保自己未来的职业竞争力，我们可以选择一个自己擅长的领域，一个通过AI的帮助可以变得更加高效的领域。

 

既然没有办法打败人工智能

那就接受它

 

学习一些机器学习的知识

掌握一门编程语言

提高自己的技术水平

在人力和计算机之间搭起桥梁

同时着重锻炼人类特有的“软实力”

不要让AI成为自己的竞争对手

而是要让它成为帮助我们发展的垫脚石

  

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排版：Yuxuan

  

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