AI大爆炸 哪些人会最先失去工作？

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机器人(300024，买入)和人工智能将夺走人类的工作甚至生命，这不是一个新话题。

各种影视作品和学术分析都指出，未来人工智能将在整个生活中占据巨大的地位，但问题是它还很遥远。远离对我们工作和收入的真正威胁。

然而，在今年下半年，从巨头到初创企业，从硅谷到国内的黑色技术，他们似乎在告诉我们，人工智能真的可以被使用。

在经历了个人电脑和手机这两个互联网时代后，我们应该已经知道了互联网是如何改变真正的就业机会的:首先，一些小漏洞被戳穿，然后是一场如洪水般的普及运动，最终在各地开花结果。

那么，哪些行业最有可能使用人工智能的“真实应用版本”？这篇文章做了统计，希望你不是读者之一。当然，现在没关系了。毕竟，任何工具的发展本质上都将为职业发展提供更多的渠道。

[速记]

罗永好的新产品发布突然激活了语音输入行业，这可能是今年最有趣的意外遭遇之一。但我不得不说，这是必要的，不是意外。

从最近火热的讯飞，到行业领袖搜狗输入法，甚至蝙蝠和国际巨头，人工智能语音识别不是一两天内的新闻。

然而，不同之处在于基于语音心理成分的单元化智能识别大大提高了人工智能语音识别的准确性。具有降噪、抗干扰、对话角色识别等功能。通过人工智能将语音转换成文本已经成为一项基本可行的工作。

在这一转变中被忽略的人类劳动显然是速记。根据个人测量，许多付费软件的语音到文本转换的正确率远远高于专业速记。显然反应速度更快。目前，最大的问题仅在于姓名、地名和一些专有名词的识别(事实上，速记无法识别它们)。

另一个受到威胁的职业是同声传译。由于大多数同声传译的错误率非常高，基于类似于谷歌神经网络的翻译技术然后通过语音传输的翻译结果实际上可以推翻大多数同声传译工作。

当然，涉及创造性和职业属性的翻译暂时还是安全的，但是我们不知道它能安全多久。

[股票分析师]

Fintech被称为p2p已经有一段时间了，但在中国，这个术语更多地被视为P2P升级的噱头和合法包装。

然而，从金融、证券特别是个人金融服务的本质来看，判断回报率、选择投资和制定合适的打包比率是这类工作的基础。大数据和深度学习技术的改进使得人工智能能够完成大多数金融服务。

fintech系统的一个重要部分叫做“机器人财务管理”。许多硅谷和以色列的创业团队瞄准这项技术，今年进行了巨额投资或并购，在技术方面相对成熟。一方面，该平台缺乏可信度，无法赢得用户和监管机构的信任；另一方面，如何从机器人金融平台获取利润也是一个问题。一旦蝙蝠级巨人加入战场，可能会有相当大的变数。证券分析和金融服务等从业者可能会受到影响，尤其是“民间专家”分析师。

当然，人工智能+人工金融服务更有可能成为未来的主流。Fintech更像是金融业的升级机会。

[购物指南]

对于用户来说，购物指南的作用是什么？一是通过购物指南了解产品，二是帮助你选择产品，三是讨价还价。

如今，随着大数据，尤其是客户数据系统、客户画像能力和智能推荐技术的提高，它有可能成为帮助用户在购物场景中通过新颖的技术体验完成选择的主流。

淘宝的虚拟现实购物平台buy+自推出以来一直很受欢迎，这表明消费者非常欣赏用新技术+体验完成购物。人工智能导购系统被广泛引入实体店和超市，不仅可以大大节省人力支出，还可以在平台接入、支付系统和在线增值服务等方面获得更多红利。为什么不为商人做呢？

将人脸识别、用户肖像和智能推荐的导购系统大规模推向商场，实际上只需要大规模的补贴和回笼活动，中国网民(爱记、净值、信息)非常擅长这一招。由此产生的连锁效应可能会让低端购物指南和提供分拣、提货、收银和推荐等实体服务的购物指南失去其工作意义。

当然，智能推荐+购物可能会创造许多新的就业机会，这可能是o2o的又一次觉醒机会。

[客户服务人员]

包括阿里和腾讯在内的荣连云和平安都推出了自己的云客户服务系统。这个2b行业网点被认为是企业级服务的突破。当然，目前云客服工具的应用价值对于很多企业来说并不高，只是减轻了客服人员的部分工作，企业支付的人工成本基本保持不变。

然而，在人工智能被广泛引入后，现状可能会被进一步改写。

目前，人工智能可以提供语音识别、语言响应、智能推荐等功能。在问题数据库和处理模式数据库的基础上，建立了一个相对完善的客服响应中心，辅之以与深度学习端口相连的人工服务，一个简单实用的客服处理中心基本可以宣告完成。

人工智能+客户服务具有响应速度快、无时间限制、出错率低的优点，并且能够构建多路径集成响应模式，这是人工客户服务永远无法实现的。甚至美国的研究机构也发现，通过智能推荐，智能客户服务的二次交易率高于手工工作。相比之下，人工客户服务只能提供不可替代的服务，如情感交流和特殊问题解决。前者应用过于频繁，而后者可以通过深入学习来弥补。

因此，企业通过人工智能完成客户服务+市场+客户群租赁业务已经不远了。中国有许多平台级玩家来解决这种升级需求。相应地，客服人员可能会遇到很多缺乏工作价值的情况。当然，人性总是复杂的，人工客服总是有必要缓解顾客情绪(尤其是被骂)。

[文字工作者]

是的，我和我的同事也面临着人工智能带来的失业压力。

人工智能写作一直是未来媒体和新媒体领域的一项关键技术。但是从今年的情况来看，这项技术已经在很大程度上投入使用。我们不要谈论创造性写作，比如写诗和小说(事实上，这些人工智能已经完成了)。假设每一个新媒体人和企业的新媒体运营和网络编辑都会遇到“捕捉热点”和“创造点击率”，人工智能的征稿和写作引擎已经被证明是完全胜任的。

与人类相比，人工智能捕捉到的热点和关键词更加准确，初级网络编辑的“拼写+屏蔽图片”行为完全可以通过人工智能高效地实现。

另一方面，撰写文案和官方文件的作者正面临更大的挑战。这种模块化的写作内容实际上是人工智能的最爱，它可以准确地满足所有的需求，避免所有的错误，甚至可以深入了解审稿人的好恶。使用人工智能作者来写官方文件显然永远不会犯错误地写下领导人的名字。它可以被称为许多政府官员和媒体人的福音，也是他们最大的竞争对手。

当然，人工智能在创造力和深度上没有优势。它只能满足读者的需求，却不能为读者提供任何新的东西。

[这些行业的共同特征]

事实上，许多行业将很快面临人工智能的挑战。总结这些行业，我们会发现它们有以下共同点:

首先，在信息的两端。目前，人工智能只能有效地完成两件事:识别数据和推荐数据。这两者只是信息的两端。同样，识别数据方面的速记和翻译以及推荐数据方面的购物指南和财务规划也可能受到直接影响。相对而言，使用数据和基于数据重新创建作业会更安全。

二、以分类+选择为目的的工作。有很多工作，其本质不是创造价值，而是在有太多固有信息或难以处理时，帮助他人对信息进行分类和选择。然而，人力有时会被耗尽，一旦人工智能被连接到一个特定的数据库，它所能提供的服务就比人力好得多。

第三，它是高度模块化的。另一种工作很可能被人工智能打败，也就是说，职业本身就是将高度模块化的东西反复拼接在一起，尤其是信息拼接。这就像信息空.的工业革命人工智能拼接模块和信息流的效率是惊人的，它可以满足用户基于数据的需求，这在效率和目的上是人力无法比拟的。前提是初始模块的工作已经完全固定，当然，还有很多这样的工作。

一般来说，识别、分类和选择的工作是非常危险的，人工智能可以在没有硬件和设备的情况下被取代。如果设备完成，驾驶、机械操作、摄影等设备工作也将面临巨大的冲击。

我该怎么办？事实上，最好的方法是通过预见成为人工智能专家，然后抓住别人的就业机会。