哪些职业最不容易被AI取代?

哪些职业最不容易被AI取代?

在被问及AI的快速发展是否会导致失业问题产生时,李开复这样说,“失去工作是必然的,大量的人会失去工作,在未来的十到十五年,50%的人会失去工作。我们考 查看全部

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能被人工智障取代的,都是体力活

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这个问题让我想起了我之前回答的哪些职业容易被AI取代的问题,实际上被AI取代的职业大多是可以自动化且逻辑性强的一些工种,比如售货员、快递员、外卖员等,当然如果你说这些职业需要跟人沟通,有些人很难沟通或者沟通不了。是的,我相信这些岗位一直还会在,除非AI真的非常智能,不然一定会有些人专门负责处理关于人的事务,只是这些人的职位更像客户经理。

回头来我们聊聊哪些职业最不容易被AI取代,我认为的是三大类,AI工程师、创作者以及人本身。怎么这样说呢?我是觉得作为游戏规则的制定者,一般而言是很难被取代的,因为规则有时候有BUG,还是需要管理员去修复和更新。其次,创作者是这个世界上最宝贵的资源,与重复劳动者的人做的事不同,在一件事情上创作者不但对事物产生增量,还有创新的额外奉献,例如乔布斯的iPhone、比尔盖茨的Windows等,这些新的事物足以推动世界的发展,所以这些人很难被取代,一般都是走在前面或者并肩齐驱。

哪些职业最不容易被AI取代?

至于为什么说人,有点疑惑吧,我觉得如果AI真的能大部分替代人的工作,那么人在未来也应该算是一种职业了。其实人本来就是很高级的人工智能,我们从小被“喂”数据,然后学习到很多东西,最终成为一个稳定的人工智能系统,但人这个人工智能系统也有创新机制,而目前的AI是没有的,都是从数据里面学习的,其实还是人高级很多,只是我们不会开发自己罢了。



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只要是重复劳动,依靠经验的工作都会被取代,包括医生,律师,
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在凯文·凯利的书中,曾经介绍过美国人对这个问题的研究。我记得不是很清楚那本书了,不是《必然》就是《科技想要什么》中说,最不容易被AI取代的是考古学。

在这个问题是我想也需要辩证的看待。

职业转变

首先职业从来都不是一成不变的,新的职业取代旧的职业是必然的。比如,在铅字照片时期,出版行业需要排字工这个职业,可是进入激光照排时代,铅字的排字工不需要了,可是还是需要人打字输入,操作排版的系统等。实际上这个行业,被训练成为激光照排人员的很多都是以前年青的铅字排字工。

工作目的

有些职业虽然人工智能 能超越人类,可是并不代表失业。例如,阿尔法狗的围棋水平已经超越了人类,可以想见的未来,手机上一个小小的软件就能击败顶尖的围棋选手,可是在未来职业棋手不会失业。因为人类学习围棋是为了锻炼大脑,相当于“大脑体操”,胜负不是人类学习围棋的目的。就好比计算器超越人类的计算能力,并不能阻止很多人学习速算一样。

工作时间 呈现缩短趋势

人类的工作时间会因为人工智能的发展而减少。事实上,我们的工作时间一直呈现为减少的趋势。未来也许不需要你工作很长时间,就能满足物质生活。我们更多的追求是精神生活层面的东西。

工作内容 游戏就是职业

今天,我们因为玩游戏而被指责玩物丧志;未来,玩游戏也许就是一种大家普遍从事的职业。例如,我们的价值就在于游戏过程中提供的各式各样的数据。电子竞技已经被划入体育竞赛的范围,未来,游戏就是职业。这个观点在凯文·凯利的《必然》一书中也有涉及。

AI让我们担忧的不是失业问题

AI能做的肯定越来越多,无人驾驶技术、机器的语言学习技能等都会让需要人做的越来越少,我们害怕的不是失业,而是失去生存的能力。更可怕的是失去人类对这个世界的主宰权。这正式霍金、埃隆·马斯克、比尔·盖茨能人担忧人工智能所在。


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我想起了一本书由杰夫'科尔文编著的《不会被机器替代的人:智能时代的生存策略》

从书名上内容来说,应该是比较符合的,因为即将到来的额人工智能时代,人到底该怎么办,怎么做才能不把工作输给机器人,已经是很多人该考虑的事情了。


单讲近几年智能化的案例,其中有人机大战AlphaGo再胜人类,百度无人驾驶汽车上北京五环路,BAT等科技巨头布局人工智能,阿里巴巴成立达摩院,最主要的是“人工智能”首次写入政府工作报告。

所以现在时代变了,现在机器已经能做大部分应该让机器干的活,普遍都认为最容易面临失业的职业是有固定规则、重复劳动的工作,面临失业风险最小的是需要与人沟通、富有创造性的工作。人应该去干人该干的事。如果人工智能技术无比发达,你现在从事的职业你还会赢得过它们吗?

作者提出的一个观点是我们不再被动的关注技术发展的演进会替代哪些人类的工作,毕竟往往我们会低估技术进步的速度,我们应该回归人类的本性,什么工作我们更信任人类,即使这是不理智的和无效的,这真是一个让人毛塞顿开的观点。

人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系,以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这是我们创造经久不衰的价值,而不被科技所取代的方法,更是我们天生具有的技能。


大家有喜欢美剧的可以去看一部叫《西部世界》,这是颠覆性的创作,有一位网友这样评论。

他的原话是:“嗯,我始终觉得西部世界最终是个伦理片儿,而想要说明的是,或者我希望它说明的是,Deloris不但是真正的人,而且已经是同物种超人了,即人类主动选择了同物种进化,而不是创造不同物种后被取代。”简单点就是说:就算被取代,人类也并没有灭绝,因为这些“超人”继承着人类的思想。


展望未来几十年,人工智能将逐渐为整个社会的经济赋能;以往每一次社会发展变革,都会淘汰一些职业,产生一些新的职业。而当前,我国经济深化供给侧结构性改革任务艰巨,加快人工智能在各产业领域的深度应用、让人工智能为经济发展注入新动能的需求也在国家层面得到不断强化。

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和人深度打交道的职业,那些需要了解人类内心和情绪、帮助人类梳理情绪和想法,并帮助做出决策的职业。


虽然人工智能目前还是在人工弱智的阶段,但是将来一定会成为人们生活中的好帮手,帮助人们做出一些简单的决策,甚至在没有得到人类吩咐的情况下就预先采取最有利的行动,例如调整室内温度、帮人们准备需要用的资料,或者挑选最适合环境和氛围的背景音乐等等。



但是这些都只属于弱人工智能范畴,即可以拥有一定程度的智力和自主判断能力。而强人工智能,即拥有和人类类似的情感情绪的人工智能,依然遥遥无期。


即使强人工智能真的可以实现,人们可能也需要花很长时间才能真正接受它们,成为我们生活的一部分。这毕竟是人类历史上的最大变革,让人类颠覆了人类自身的根本,因此出现冲突、震荡,甚至是反弹也毫不意外。



毕竟人类在本能上,会更容易接受同样是碳基生物的人类本身。


所以,即使是人工智能能够帮助人类管理好自己的生活和工作,但是属于人类自己的情绪,也只有人类能够帮助纾解。

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李开复确实说过,未来50%的职业都将被AI取代,比如,“华尔街的交易员,这个曾经很光鲜的职业很快消失了;未来的保安也会部分消失,因为摄像头的监控,加上一些机器人巡视,已经不需要保安了;司机可能也会消失,还包括一些非常高端的白领,比如说放射科医生,他们的看片能力不如机器人。”

如果说AI是大势所趋,简单的工作将被替代,那么我们人类为什么不去学着从事更有技术含量、与AI相关的工作呢?做AI方面的工作,应该就不会失业了吧。

据 Gartner 最新发布的一份报告指出,尽管 AI 技术将取代 180 万个工作岗位,但同时也将创造出 230 万个新就业岗位。Gartner 首席研究员 Peter Sondergaard 预测表示,AI 将强化员工的工作能力,并可能成为 2020 年的“净工作创造者”。我相信,AI 与过去所有的其他颠覆性技术一样,将为我们带来许多新就业机会。

得益于 AI 技术的兴起,以下五个行业岗位将呈现出显著的增长趋势:

1、数据科学家

数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别,他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论,发掘隐藏的一些见解,帮助企业做出更明智的业务决策。正如致力于商业分析和商业智能软件的 SAS 所说的那样,数据科学家是“部分数学家,部分计算机科学家和部分趋势科学家的集合体”。

以下是数据科学应用的一些例子:

  • Netflix通过数据挖掘电影观看模式,了解用户兴趣,再利用这些数据来做出 Netflix 原创剧的制作决定。

  • Target 使用消费者数据来确定主要客户群,并且对客户群中独特的购物行为进行分析,从而能引导消息传递给不同的受众。

  • 宝洁公司利用时间序列模型能够更加清晰地了解未来的产品需求,从而帮助公司规划出最合适的生产量。

由于AI 推动了创造和收集数据的趋势发展,所以我们也可以看到未来对于数据科学家的需求也将日益增加。据 IBM 预测,到 2020 年,对于数据科学家的需求增长幅度将达到 28%,数据科学家、数据开发人员和数据工程师的年需求量将达到 70 万人。其中一般的 AI 领域专家,包括刚踏出校园的博士生以及相对教育程度低一些、但是有几年工作经验的专业人士,每年薪水加公司股票可能在 30 万美元至 50 万美元范围内。

2、AI/机器学习工程师

大多数情况下,机器学习工程师都是与数据科学家合作来同步他们的工作。因此,对于机器学习工程师的需求可能也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能,而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识,他们通常需要更强大的编码能力。

哪些职业最不容易被AI取代?

如果你是十年前进入机器学习领域,那当时除了学术界之外很难找到别的工作。但是现在,每个行业都希望能将 AI 应用到他们的领域,对于机器学习专业知识的需求也就无处不在,因此 AI 也将继续推动社会对于机器学习工程师高需求趋势的发展。除此之外,AI 不同垂直行业的企业,包括图像识别、语音识别、医药和网络安全等,也面临着缺乏合适技能和知识的劳动力这一问题的挑战。据 Gartner 报告显示,有一位首席信息官想要在纽约聘用 AI 技术的专业人才,却发现人才库只有 32 人,其中只有 16 人符合潜在候选人标准。而在这 16 人中,只有 8 人正在积极寻找新就业机会。

3、数据标签专业人员

随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及,数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上,在 AI 时代,数据标签可能会成为蓝领工作。

IBM Watson 团队负责人 Guru Banavar 表示“数据标签将变成数据的管理工作,你需要获取原始数据、对数据进行清理,并使用机器来进行收集。”标签可以让 AI 科学家训练机器新任务。

Banavar 继续解释道:“假设你想训练一台机器来识别飞机,你有 100 万张照片,其中有一些照片里边有飞机,有一些没有飞机。那你需要有人先来教会计算机哪些图像有飞机,哪些又没有飞机。”这就是标签的用处所在。

4、AI硬件专家

AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施,来建立自己的专业芯片。

英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时,IBM 和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据 Facebook AI 研究总监 Yann LeCun 表示,Facebook 也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长,致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。

5、数据保护专家

由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加,未来也会出现对于数据保护的需求,因此也就会产生对于数据库保护 IT 专家的需求。

信息安全控制的许多层面和类型都适用于数据库,包括:访问控制、审计、认证、加密、整合控制、备份、应用安全和数据库安全应用统计方法。

数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要,因为网络开放程序越来越高。

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这个其实挺好回答,因为人工智能(机器人)都是基于大数据前提做出来的,这也是人工智能的“原生弊端”。

只要是基于大数据,那么肯定有两类职业基本上可以说百分之百不会被取代,一个是具备创新力的职业,一个是具备爱心的职业。

既然是大数据,那数据自然也只会是对过往的数据加以利用。爱心就不用说了,如就算人工智能真的成熟了,这也会是人与“机器人”最大的差别,就算几近完美的机器人,能够从数千万种选择则选择出最优解,但这些步骤都只会是机械化的,比如在近代抗日中,很多壮士明知道奔赴战场就可能一去不会,这很显然不是万千选择中的最优解,但这就是人与“机器”最大的区别。

前阵子,李开复在公开场合也讲到了人工智能的一些看法。具体讲到了,人工智能发展的四个发展路程,笔者觉甚有道理:

第一波是互联网AI,互联网AI就是在互联网上BAT、谷歌、Facebook搜集了大量的数据,用来做AI。


第二波是一个传统的机构,看你有很多数据,可能是在你们的传统商店里面的行销数据,可能是银行的存款数据,可能是股票数据,可能是保险数据,我们把这些数据用在正常的商务流程里面来赚钱。

第三波是实体世界的数据化,我们把过去不是数据的东西变成数据,用它来做过去未曾有的应用,比如说人脸识别、语音识别这一类的,或者是像天猫精灵、小鱼在家很多很多的摄像头,或者是机场、其他的购物中心布很多摄像头来捕捉数据,把世界上还没有数据化的东西数据化,变成AI,因为AI必须要数据化的。

第四波是全自动的智能,这四波是需要时间的。

很显然,从我国目前的发展情况来看,很明显人工智能的道理目前还是任重而道远,我们需要与时俱进的进取心,但也没必要杞人忧天,正所谓“兵来将挡,水来土掩”,这句话就是对人工智能最好的诠释。

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