人工智能(AI)逐漸普及到人們工作生活的各個(gè)角落，很多人預(yù)見，AI將逐漸取代各行各業(yè)中的一些崗位，也開始擔(dān)心，自己所處的崗位會(huì)不會(huì)被AI所取代。今天我們就跟隨微軟智匯學(xué)院的腳步，來探討一下，什么崗位會(huì)最容易被AI所取代?

工作與崗位

“工作”是一個(gè)過于寬泛的概念，不如更具體一點(diǎn)，我們來討論最容易被 AI 取代的具體的崗位 —— 也就是什么樣的行業(yè)里哪類企業(yè)的何種職位，最容易被人工智能產(chǎn)品或服務(wù)承擔(dān)起來。

為了方便討論，我們設(shè)將最容易被 AI 取代的崗位是 X，而對應(yīng) X 崗位的從業(yè)者稱為 Xer。

先來看看是什么(What)

1. X 所屬的行業(yè)大致上具有如下特征

1.1)關(guān)乎大多數(shù)人日常生活，必不可少的行業(yè);

1.2)并非處在高速增長期，但也沒有到全面衰落的地步;

1.3) 在這個(gè)行業(yè)內(nèi)有幾家利潤穩(wěn)定的大型(甚至巨無霸)企業(yè)，相互劃分市場，基本形成穩(wěn)定格局。

2. X 屬于大型行業(yè)頭部企業(yè)

大致就是 1.3 中描述的那種企業(yè)。

3. X 作為一個(gè)“工種”，可能是這樣的

3.1)有較高的門檻(通常表現(xiàn)為吃學(xué)歷，很可能從業(yè)者碩士、博士占很大比例)

3.2)薪金均值不低，方差不大

3.3)日常工作的輸入/輸出基本以符號(hào)系統(tǒng)為載體，領(lǐng)域(專業(yè))性強(qiáng)，但場景相對單一。

4. 由 3 不難看出 Xer 們的群體畫像

4.1) 高學(xué)歷，專業(yè)性強(qiáng)，但創(chuàng)造力和聯(lián)結(jié)能力未必出眾。

4.2) 工作對象以文字、符號(hào)為主要載體，與人溝通的成分較少。

4.3) 工作內(nèi)容或許不簡單，但相對單一，很可能枯燥。

4.4) 傾向穩(wěn)定、work life balance的工作。

得出以上這些推測當(dāng)然是有底層邏輯作為支撐的。

這一邏輯說起來也簡單，那就是：如果某一個(gè)工種被 AI 取代，那一定不是偶然現(xiàn)象。不是會(huì)是有人閑得無聊研究出某種技術(shù)偏巧、正好取代了它。而一定是有大量資本投入，可以引導(dǎo)全球的 AI 研發(fā)機(jī)構(gòu)開發(fā)針對 X 的替代技術(shù)的結(jié)果!

I. 研發(fā) AI 技術(shù)，無論結(jié)果如何，巨量投入是不可避免的。

誰能投得起大量資本用于 AI 研發(fā)呢?必然是大金主 —— 能夠穩(wěn)定地獲得高額利潤，但整體利潤率趨于平穩(wěn)，市場基本處于飽和態(tài)行業(yè)中的寡頭企業(yè)。

II. 金主們都已經(jīng)承擔(dān)了風(fēng)險(xiǎn)投入了資本了，自然要瞄向那些“夠貴”的崗位，才值得這一筆高昂的投入。

至于那些低門檻勞動(dòng)密集型崗位，要么直接工業(yè)自動(dòng)化就已經(jīng)足夠替代了;要么暫時(shí) AI 取代方案的性價(jià)比低于向更落后地區(qū)做產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

III. AI 的金主們優(yōu)先出現(xiàn)在“傳統(tǒng)”行業(yè)。

這倒未必是因?yàn)?ldquo;新興”行業(yè)的勞動(dòng)者多難被取代。主要是那些還在增長期的行業(yè)還有諸多開源的渠道等著或正在被挖掘，從上層到中層都在忙著開疆拓土，還沒功夫把精力和資金大筆投入到節(jié)流上。

另外，從現(xiàn)階段 AI 技術(shù)(機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí))自身的特征而言，AI 所擅長的是從既往的記錄中學(xué)習(xí)已經(jīng)被人們發(fā)現(xiàn)的規(guī)律及發(fā)明的方法。

新興行業(yè)遇到的問題內(nèi)核可能是舊的，但往往解決問題的具體手段是新的，沒有現(xiàn)成的歷史經(jīng)驗(yàn)。

因此，那些還需要通過不斷探索、試錯(cuò)來改進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)的行業(yè)中的核心崗位，暫時(shí)還不是 AI 替代的首選。

IV. Xer 的價(jià)值更多體現(xiàn)在 TA 所掌握的知識(shí)，而非其作為自然人的內(nèi)在屬性。

如果一個(gè)崗位中及格、優(yōu)秀與頂尖員工之間的收入差異巨大，且從業(yè)者雖然學(xué)歷普遍不低但卻來自各種各樣的專業(yè)，那么很可能這個(gè)崗位需要的是智商和學(xué)習(xí)能力等附屬于人的要素，而非局限于對具體某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)的掌握。

這樣的崗位是不太容易被 AI 取代的，畢竟目前的 AI 還處在“學(xué)會(huì)操作法”，而不是“習(xí)得方法論”階段。

反之則是容易被取代的。