2017年被認為是人工智能在全球范圍內(nèi)開始受到極大關(guān)注的一年，如果你留意的話，幾乎每天都有相關(guān)的消息傳來：Google母公司Alphabet公開測試無人駕駛汽車、阿里宣布投資千億成立達摩院、百度機器人入駐肯德基等等。

新技術(shù)總會催生新的職位需求，也會摧毀一些崗位。咨詢公司Gartner指出，2019年之前人工智能造成的失業(yè)將多于其創(chuàng)造的工作機會。但從2020年開始，人工智能創(chuàng)造就業(yè)數(shù)量將會超過造成失業(yè)數(shù)量，人工智能會在“殺死”工作機會的同時，制造新的工作機會。

一種極其樂觀的論調(diào)是人類能夠高效地完成自己喜愛的工作，有了更多的時間度假和享樂，娛樂行業(yè)會達到空前的繁榮，到時也應(yīng)該有新的指標來衡量人類的生產(chǎn)力。

這種論調(diào)讓人有一種在聽赫胥黎講述《美麗新世界》的感覺。盡管如此，既然未來不可阻擋，我們還是可以看一下人類對未來的預(yù)測具體有哪些。

我們綜合了美國勞工統(tǒng)計局（U.S.BureauofLaborStatisticsLatestNumbers）最近發(fā)布的新的十年預(yù)測報告、智聯(lián)招聘的《2017人工智能就業(yè)市場供需與發(fā)展研究報告》、MichaelPage（中國）發(fā)布的《中國機器人及人工智能報告》等報告以及相關(guān)論文、媒體報道，就人工智能將會如何影響人類的工作這個問題，總結(jié)出你可能會感興趣的11條內(nèi)容，主要是針對中國和美國市場。

人工智能相關(guān)領(lǐng)域的薪酬，屬于金字塔尖1%的水平根據(jù)騰訊研究院和BOSS直聘聯(lián)合發(fā)布的《全球人工智能人才白皮書》，全球AI領(lǐng)域人才約30萬，而市場需求在百萬量級。其中，高校領(lǐng)域約10萬人，產(chǎn)業(yè)界約20萬人。全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，每年畢業(yè)于AI領(lǐng)域的學生約2萬人，遠遠不能滿足市場對人才的需求。

MichaelPage（中國）區(qū)域總監(jiān)陳慧潔告訴《好奇心日報》，AI相關(guān)領(lǐng)域候選人的薪酬競爭度，屬于金字塔尖1%的水平。許多科技公司會為高端人才提供股權(quán)激勵，一些中國科技巨頭為了吸引海外人才，愿意給予候選人全球入職的自由度。

Google半個月前在中國成立了一個專注于人工智能的中心，招募多個跟人工智能和機器學習相關(guān)的崗位，其中包括機器學習研究院技術(shù)主管、云端機器學習產(chǎn)品經(jīng)理等。除此之外，微軟、IBM等也都在招聘相關(guān)領(lǐng)域的中國員工。

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，目前國內(nèi)人工智能相關(guān)崗位應(yīng)屆畢業(yè)生的起薪基本在12.5K/月-25K/月；畢業(yè)三年后人工智能崗位的技術(shù)人員，基本可以實現(xiàn)薪酬翻番。由于人才競爭過于激烈，企業(yè)在爭奪候選人時會提供30%-50%的薪資漲幅。

數(shù)據(jù)分析最易跨界，掌握機器學習的AI人才最緊俏根據(jù)智聯(lián)招聘的調(diào)查，數(shù)據(jù)分析是所有AI人才技能標簽中最成熟的技能，占比最高為48%。作為AI領(lǐng)域的“基礎(chǔ)建設(shè)”，從事數(shù)據(jù)分析的求職者是向AI領(lǐng)域轉(zhuǎn)換門檻最低的人群，也是最容易跨界從事AI領(lǐng)域的人群。其次，具備圖像處理技能的求職者占比14%；數(shù)據(jù)挖掘技能人才占比13%；而機器學習人才僅占比6%。

AI人才高度集中，國內(nèi)華為招攬的最多由于人才緊缺，AI人才的分布高度集中在大公司中，事實上主要就是那么幾家科技巨頭。以國內(nèi)而言，現(xiàn)有的AI人才主要集中于華為、聯(lián)想、BAT等行業(yè)巨頭，其中華為的占比最高，為30%。而從全球范圍來看，幾乎超過50%的業(yè)界頂級AI專家都已被Google招入麾下。深圳云天勵飛是一家專注于視覺人工智能領(lǐng)域的公司，其首席科學家兼AI副總裁王孝宇表示，“短期內(nèi)對于創(chuàng)業(yè)公司而言，招聘人工智能人才的成本非常高。我們在美國招一個剛畢業(yè)的計算機視覺方面的博士，年薪在30萬-40萬美元。”

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AI人才主要集中在一線城市，其中北京、上海、深圳人才供給占比多于需求占比，廣州、杭州的人才供給少于需求占比，人才緊缺的程度更高。

就國內(nèi)的高校而言，培養(yǎng)人工智能人才方面還沒有特別突出的院校，目前就職市場上占比最高的前三名高校分別為清華大學、西安電子科技大學、華中科技大學。

“無人店”流行，零售工作會大幅減少幾乎所有討論人工智能的報告都指出，未來的零售門店將會更多使用機器，而非人類職員。消費者也更喜歡自己完成挑選、結(jié)賬甚至打包的工作。過去這一年，有關(guān)“無人店”的嘗試越來越多，比如沃爾瑪對抗亞馬遜籌劃的無人超市項目，為解決老齡化問題的日本便利店，中國的無現(xiàn)金支付門店等。

按照世界經(jīng)濟論壇（WorldEconomicForum）之前的估算，一旦目前所有的自動化技術(shù)都投入使用，全球30%-50%的零售業(yè)工作都有消失的風險。

最明顯的是已經(jīng)普及了二十多年的自助機器，按照英國咨詢公司RetailBankingResearch的計算，全球自助結(jié)賬機的數(shù)量將會從2013年的20萬增加至2021年的32.5萬。未來十年里，光是美國雜貨店，收銀員與打包人員就會分別減少4.27萬和2.88萬人。

自動駕駛技術(shù)對司機需求的影響，遠不及Uber、滴滴去年十月，Uber已經(jīng)嘗試讓無人駕駛卡車接單；中國國內(nèi)無人駕駛巴士的應(yīng)用也已經(jīng)投入使用。更加安全、高效的無人駕駛可以更好地適應(yīng)長途運輸需求，尤其是在電商高速發(fā)展的情況下。

有預(yù)測指出，美國未來80%的卡車司機工作會消失——但就和許多報告一樣，這項預(yù)測并不能給出具體的實現(xiàn)時間。

美國勞工統(tǒng)計局的經(jīng)濟學家們認為，無人駕駛卡車徹底取代司機的速度不會那么快。他們預(yù)測為未來十年里，重型卡車崗位還會增加11.4萬個。

職業(yè)預(yù)測部門的總監(jiān)TeriMorisi表示：“我們認為自動駕駛離我們對卡車行業(yè)的預(yù)測還有點遠。列隊駕駛、剎車輔助等方面的科技進步會讓卡車駕駛變得更安全、更高效利用能源，但它們不會改變（市場）對卡車駕駛的需求。”

至于其他駕駛工作，美國城市公共交通系統(tǒng)中的巴士司機數(shù)量將會增加8.9%，而的士司機數(shù)量會降低41.2%，不過這與Uber、Lyft的發(fā)展更相關(guān)。

北美消失的制造業(yè)工作機會，85%都是因為“機器”卓別林的《摩登時代》里的預(yù)言正在實現(xiàn)，但并不刺。

根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局（U.S.BureauofLaborStatisticsLatestNumbers）發(fā)布的最新十年預(yù)測報告，在崗位減少速度最快的20個行業(yè)里，有14個都來自制造業(yè)，除了煙草業(yè)是嚴重受需求量減少影響以外，其他都與機器人的應(yīng)用有關(guān)。

2000-2010年美國和加拿大制造業(yè)崗位減少了560萬個，其中85%都是因為機器替代，只有13%的工作是被勞動力相對低廉的發(fā)展中國家搶走。

藍領(lǐng)工人被取代，是因為他們的工作性質(zhì)本身就過于機械化。

波士頓咨詢公司（BCG）在2015年提出，使用工業(yè)機器人變得越來越劃算，每個機器的平均購買和運營成本將會從2005年的18.2萬美元降低至10.3萬美元，到2025年，美國、中國、韓國等全球最大的25個出口國家每年在工業(yè)機器人的投資將會以10%的速度增長。

早被看衰的會計與審計，未來十年還會增長牛津大學BenediktFrey與MichaelA.Osborne教授曾經(jīng)在2013年發(fā)表了一篇被廣為引用的論文——《雇傭的未來：各職業(yè)會怎樣受自動化影響》（TheFutureofEmployment:Howsusceptiblearejobstocomputerisation）中顯示，“會計與審計”是最高危的職業(yè)之一，被取代的可能性高達94%，處理賬款、審計等工作都很有可能會由程序來完成。

好消息是，在未來十年這件事應(yīng)該還不會發(fā)生。勞工統(tǒng)計局的預(yù)測顯示，美國會計行業(yè)的崗位將會從今年的98.57萬個增加至2026年的106.36萬個，崗位數(shù)量占到行業(yè)36%左右的“會計與審計”崗位將會增長11.8%，是全美增長最快的職業(yè)之一。

但會計行業(yè)里最沒有技術(shù)含量的打字員、數(shù)據(jù)錄入、接線員、文件管理就不同了。在辦公無紙化的環(huán)境下，這些崗位降低幅度都高于10%，其中打字員降低了32.9%。

這些職業(yè)的衰退不止發(fā)生在會計業(yè)，而是遍布于各行各業(yè)。在論文的最后，兩位教授列出了702個職業(yè)被機器所取代的可能性，其中電話營銷、數(shù)據(jù)錄入等工作是人工智能最可能取代的工作，可能性高達99%。

ATM會越來越智能，一個機器就是一家支行“目前ATM機已經(jīng)能夠完成90%人類能做的工作，”全球最大ATM公司Diebold的CEOAndyMattes表示，在現(xiàn)金使用日益減少的情況下，ATM公司正在努力改善產(chǎn)品性能、提高智能程度。

《雇傭的未來：各職業(yè)會怎樣受自動化影響》顯示，柜員崗位被取代的可能性為98%。在接下來的十年里，美國存款機構(gòu)的柜員數(shù)量將會從44.4萬減少至39萬，同比減少12.1%。

收集用戶信息、審核貸款資料、準備合同等大量機械化的工作將被自動化，按照麥肯錫的報告，這些消耗了金融機構(gòu)員工43%時間的工作都可以由機械代勞，這就是弱智能技術(shù)的工具性優(yōu)勢。

日本最大銀行三菱東京日聯(lián)銀行宣布未來將相當于9500個員工工作量的文書工作都交給程序處理，但宣稱不會因此而裁員，會要求員工把更多時間都用來服務(wù)資產(chǎn)最高的那部分客戶。

關(guān)于買房，還是聽取人類的建議吧讓人有些意外的是，屬于服務(wù)行業(yè)的房地產(chǎn)經(jīng)紀人也一度被列入受自動化影響的“高危職業(yè)”。美國勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)顯示，未來十年房地產(chǎn)行業(yè)的崗位數(shù)量將會減少12.1%，其中銷售代表和經(jīng)紀人的崗位數(shù)量都下降7.9%。

和推銷員類似，在購房交易中的不美好體驗，讓買家更傾向于通過網(wǎng)站來發(fā)布、查看信息。看起來房產(chǎn)經(jīng)紀人的危機在于提高服務(wù)質(zhì)量。

人工智能可以幫助購房者評估其貸款事項、縮小選擇范圍，這可以減輕房地產(chǎn)經(jīng)紀人的工作量.但就目前看來，這些工作被完全取代的可能性并不大。最終購房貸款階段中，買家依然會依賴于人類的建議，最值得信賴的信源分別是經(jīng)紀人（41%）和銀行（35%），只有11%的人愿意聽取機器人的意見做決策。

AI時代，更需要供給情感、創(chuàng)意的崗位在人工智能可以做更多程式化的工作之后，人類的精力和智慧將在精神創(chuàng)造、藝術(shù)文化等方面得以發(fā)揮自身的特長，這也是人工智能難以取代的，比如娛樂治療師（recreationaltherapists）被取代的幾率只有0.28%。

某些招聘平臺也針對需要創(chuàng)意、情感的崗位進行了篩選，發(fā)現(xiàn)在思想、精神、創(chuàng)意起主導的崗位中，需求將更加聚焦在人本身能釋放的價值，如心理醫(yī)生針對病人的個性化訴求如何通過感情和心理學理念去醫(yī)治，而非簡單的心理測試；廣告的文案、創(chuàng)意人員則被要求更大程度的釋放人類的想象力和創(chuàng)造力，而非設(shè)計工具的使用。

但在這些領(lǐng)域，一些基礎(chǔ)技能的崗位也將被取代。比如今年雙十一的“人工智能設(shè)計師”魯班就是一個現(xiàn)成的案例，通過不斷學習、練習，掌握banner設(shè)計的所有套路風格，魯班一秒鐘可以做8000張海報。

所以人類設(shè)計師將貢獻更多創(chuàng)意思維，而非重復(fù)技能的熟練。

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目前擔任創(chuàng)新工場AI工程院院長的李開復(fù)預(yù)測，可能未來人才金字塔中，大約會有四種群體：第一種是創(chuàng)新領(lǐng)袖；第二種是各領(lǐng)域頂尖的專業(yè)人，無論是醫(yī)學、新聞還是其他領(lǐng)域，剩下少數(shù)；第三種是人文藝術(shù)類，也是AI不能取代的人；第四種是服務(wù)業(yè)從業(yè)者。

而根據(jù)《紐約時報》的一篇報道，人工智能已經(jīng)運用到音樂、繪畫等領(lǐng)域，不僅在創(chuàng)造新的藝術(shù)類型，還在創(chuàng)造新的藝術(shù)家。

與其說被取代，技能迭代更令人焦慮AI人才的爭奪是全球的競爭。目前AI人才供應(yīng)量最大的是美國，此外，日本、印度、以色列、英國、法國、德國和中國等國家也有很大需求。

對于大量招不到AI人才的企業(yè)來說，跨行業(yè)招聘或者轉(zhuǎn)型后的技術(shù)人才成為了退而求其次的選擇，許多大公司也成立了內(nèi)部培訓的教育體系。

包括物理、數(shù)字、電子等專業(yè)的畢業(yè)生都“跨界”到了人工智能領(lǐng)域。一些改變行業(yè)應(yīng)用場景的技術(shù)壁壘并不是那么高，只要有基本的數(shù)學能力和學科知識，跨行業(yè)是一件可行的事情。

從事大數(shù)據(jù)工作的人才將成為最容易實現(xiàn)跨界的人群，但高端需求如機器學習、圖像處理等技術(shù)門檻較高的崗位跨界較難，多依賴于海外引進。人類被機器取代的危機在數(shù)年內(nèi)并不會真正出現(xiàn)，但被機器追趕著學習新技能、適應(yīng)職場需求已經(jīng)在發(fā)生了。