未來30年內，人工智能可能帶來太多人類目前還不理解的社會現象，不理解就可能會帶來麻煩甚至是災難。首當其衝的就是取代人類的工作，甚至會讓部分人失去“生而為人”的意義。
當人工智能開始從實驗室走向更為廣泛的應用時，它就不再僅僅具有技術上的衝擊力，而是會越來越明顯地影響到人類經濟社會的運行。人工智能使人類獲得更大解放的同時，也帶來了失業、收入差距拉大等負面影響。
而且，它來得是這麼快。一切都網絡化以後，人工智能只要把數字拿來算一算、推一推，就可以做出各種比人更精確的決策、判斷、預測、分類。
我在新書《AI.未來》裡也對這個話題做了系統分析：“華爾街的交易員，這個曾經很光鮮的職業很快消失了；未來的保安也會部分消失，因為攝像頭的監控，加上一些機器人巡視，已經不需要保安了；司機可能也會消失，還包括一些非常高端的白領，比如說放射科醫生，他們的看片能力不如機器人。”
為什麼會出現這個結果？分析人工智能取代工作崗位，不能僅僅用傳統“低技能”對比“高技能”的單一維度來分析。人工智能既會產生贏家，也會產生輸家，這取決於具體工作內容。儘管人工智能可以在基於數據優化的少數工作中遠勝人類， 但它無法自然地與人類互動，肢體動作也不像人類那麼靈巧，更做不到創意地跨領域思考或其他一些需要複雜策略的工作（因為這些工作投入的要素和結果無法輕易量化）。一些人類看上去很難的工作，在人工智能看來可能非常簡單；一些在人類看上去很簡單的工作，可能卻是人工智能的死穴。我們可以用以下兩張圖來說明：
對於體力勞動來說，X軸左邊是“低技能、結構化”，右邊是“高技能、非結構化”。Y軸下邊是“弱社交”，上邊是“強社交”。腦力勞動圖的Y軸與體力勞動一樣（弱社交到強社交），但X軸不同：左側是“優化型”，右側是“創意或決策型”。如果腦力勞動的重點是將數據中可量化的變量最大化（例如設置最優保險費率或最大化退稅），就歸類為“優化型”的職業。
這幾條軸將兩張圖各分為四個象限：第三象限是“危險區”，第一象限是“安全區”，第二象限是“結合區”，第四象限是“慢變區”。工作內容主要落在“危險區”的工作（如卡車司機等）在未來幾年面臨著被取代的高風險。“安全區”的工作（如心理治療師、理療師等）在可預見的未來中不太可能被自動化。“結合區”和“慢變區”象限的界限並不太明確：儘管目前不會完全被取代，但工作任務的重組或技術的穩定進步，可能引起針對這些工作崗位的大範圍裁員。
在左上角的“結合區”中，大部分計算和體力性質的工作已經可以由機器完成，但關鍵的社交互動部分使它們難以完全自動化。所以，最可能產生的結果就是幕後優化工作由機器完成，但仍需要人類員工來做客戶的社交接口，人類和機器形成共生關係。此類工作可能包括服務員、理財顧問甚至全科醫生。這些工作消失的速度和比例取決於公司改造員工工作內容的靈活程度，以及客戶對於與計算機互動心態的開放程度。
落在“慢變區”的工作（如水暖工、建築工人、美術設計師等）不依賴於人類的社交技能，而依賴靈活和巧妙的手工、創造性或適應非結構化環境的能力。這些仍是人工智能的短板。由於不斷髮展的技術會在未來幾年中慢慢提升這些短板，所以此象限中工作消失的速度，更多地取決於人工智能能力的實際擴展。
在我看來，警告、悲觀、恐慌是“不識廬山真面目”的杞人憂天。撕掉標籤，人工智能，既不是“人”，也沒有那麼“智”。它只能成為人類的工具，不可能取代人類的所有工作。對職場人而言，來自機器人與人工智能算法的壓力是巨大的，但前景並不完全黯淡。人工智能將會取代目前由人類員工從事的許多工作，在某些行業，這種趨勢已經開始顯現，但在可預見的未來有些工作並不能被取代。
以下是我預測的，最容易受到AI衝擊、“名存實亡”的10種工作。
1
電話營銷員/電話銷售
電話銷售將是最快被AI取代的崗位之一。你很可能接到過自動語音來電，未來這類電話會變得越來越自然。在由AI主導的單一領域對話中，AI也更容易達到真實的效果。此外，AI會通過顧客資料、購買歷史以及表情識別，找到吸引顧客的方法。例如，使用溫和的女性聲音或有說服力的男性聲音，向衝動型購買者進行追加銷售，用價格、類別均合適的商品來鎖定顧客。與人工電話銷售員相比，AI幾乎是零成本，而且不抱怨、績效高、與商業邏輯高度一致，所以電話銷售類工作是沒有未來的。如果你正從事電話銷售，可以考慮換成面對面銷售或其他需要和人們打交道的工作。
2
客戶支持
客戶互動會隨著AI的應用而增加。不過，鑑於這類工作的重複性（通常會有教科書式的應答方法作為參考），客戶支持將在很大程度上被AI取代。這一過程會分為幾個階段進行。最先被取代的將是聊天機器人和郵件客戶服務，接著是涉及大量來電和相對簡單產品/服務的語音服務。一開始，AI將和人類聯手工作，由AI提供建議性的答案、主題和固定回覆。人類則將充當後備人員，處理AI無法處理的來電（譬如來電者處於憤怒狀態）。這樣將會縮短顧客的等待時間、提高問題解決率（因為使用AI的前提是確認它可以解決問題）並大大降低成本。這一過程會為AI積累大量數據，並最終使得AI的工作表現超過人類。如果你從事的是客戶服務工作，可以從文本支持轉向語音支持、從輕度支持轉向深度支持、從電話/互聯網服務轉向面對面服務，同時也應該學習共情、溝通和勸說的技巧。
3
倉庫工人
亞馬遜倉庫已經採用了由Kiva系統開發的機器人，它們會把貨架搬到固定位置的人類工人面前，由這些工人揀選好商品並放入箱子裡。不過，隨著計算機視覺和機器人操控技術的發展，固定位置工人的工作會經歷強度加大而後被取代的命運。另外，AI將很快能從事搬箱、裝車以及其他倉庫工作。和工廠相比，倉庫自動化所需的精度低，因此更容易實現。
4
出納和運營人員
花旗銀行近日宣佈將運營人員的數量從兩萬名裁減至一萬名。這些都是和數據、信息打交道的“無名”中間人，他們負責的工作包括文件存檔、處理、採購、庫存管理、錯誤勘查、銷售額估算、向管理層報告調查結果等。隨著商務流程的電子化，商務智能系統可以讓整個流程實現自動化，AI甚至能直接做出決策。這一現象不僅發生在銀行業，也將出現在每一個和海量數據打交道的大公司。在AI時代，沒有人會想成為千人一面的數據處理員。
5
電話接線員
電話接線員是電話類工作中最不需要用到人際技巧的工作。現在語音識別越來越精準（微軟的語音識別已經超過了人類水平），以情景對話為導向的語音合成也越來越自然（谷歌最新的語音合成與人聲幾無區別）。另外，電話類工作也隨著更多的人依賴信息而受到挑戰，因此被徹底淘汰只是時間問題。
6
出納員/收銀員
出納員和收營員正在被ATM機和自助結賬機取代。日益激烈的競爭迫使零售商、銀行和快餐公司大量精簡人工流程。Amazon Go無人商店已經預示了一個商店完全無人化的未來。不過，由於無人商店價格高昂、移動支付尚未普及且攝像頭和麵部識別仍存在隱私問題，無人商店不會迅速地大規模鋪設。但如果你是一名收營員，可先別感到鬆了口氣。基於射頻識別（RFID）和計算機視覺的自助結賬機正來勢洶洶，一同來襲的還有智能販賣機和小型便利店。現在是時候換份銷售助理的工作了，最好是那種會對親和力與說服力進行評估和獎勵的工作。
7
快餐店員
食物的準備工作兼具重複性和場所固定兩大特點，因此將不可避免地被AI取代。現有的連鎖餐廳已經開始推廣自動化點餐流程，很可能不久後便會使用面部識別和語音識別技術。下一步自然就是對食物的準備和烹飪進行自動化了。另外，未來還將出現烹飪和上菜全自動化的全新平價連鎖餐廳 （比如價格只有麥當勞一半的機器人中餐廳）。這些“機器人餐廳”將搶走傳統快餐行業的生意，從而導致快餐店員工數量下降。
8
洗碗工
不要把洗碗機想像成一個機器人，而要把它想像成一個超大型洗碗機，能直接從餐桌上撤下碗碟（當然還有食物、骨頭、餐巾和其他餐具），然後把碟碗和銀器洗得鋥亮。位於加利福尼亞的初創公司Dishcraft已經在銷售這種超大型洗碗機了。這些洗碗機價格的確比較高，但是對於大型餐廳而言，和省下來的人力成本相比，仍然是可以接受的。假以時日，大規模的投產會使洗碗機的成本降低。如果你現在正從事洗碗這類重複性勞動，是時候接受培訓，換份重複性較小的工作了。
9
生產線質檢員
生產線工作將會逐漸被淘汰，這類工作重複性高，工作環境固定。整個淘汰過程有可能長達二十年之久，因為操控機器人對AI來說仍有難度。但也有一些AI容易上手的生產線工作，比如檢查商品的損毀和瑕疵情況（像是檢查 iPhone裝殼這類保證產品美觀的工作，或是檢查電路板這類保證產品功能的工作）。這類工作利用了電腦視覺的快速發展，同時需要很少、甚至完全無需操控。對人類檢查員來說，這種工作既麻煩又累人，特別傷眼睛。所以，是時候換一份對健康傷害小、對靈敏度要求高、需要在非固定結構的新環境中從事的工作了。
10
快遞員
快遞員和送貨員正在被快遞機器人、小型汽車、大型卡車以及無人機取代。最先出現的將是結構化環境中的室內配送服務（酒店客房和公寓），之後會延伸至非公共道路，最後滲透整個快遞行業。短期內，電子商務會持續增長，快遞需求也會隨之增加，但快遞工作絕不是個好選擇，其中涉及的人類專有技能和人際互動微乎其微。
對智能機器取代人類勞動崗位的擔憂並非是杞人憂天。從卡車裝卸工人到法律研究工作者，無論是白領還是藍領，只要是重複性的勞動，都將被機器人和基於人工智能的軟件取代。在智能機器時代，人類的意義是什麼？
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