未來三十年內，哪些行業的工作人員可能會被人工智慧取代？失業的人類何去何從？
人工智慧這些年的快速發展，在某些領域已經開始漸漸取代人類的工作崗位了。未來這種情況是否會越來越嚴重？以後的人類會進入空虛的享樂時代么？
本題已收入知乎圓桌 ? 日常經濟學 · 我為什麼這麼窮，更多「勞動經濟學」、「貧富差距」相關話題歡迎關注討論
@Manolo的回答很棒，補充一篇毛咕嚕的最新文獻（他老人家寫paper的速度已經遠遠超過我看paper的速度了 ）
Acemoglu Restrepo (2017)基於Acemoglu and Autor 2011, Acemoglu and Restrepo 2016建立了模型，分析機器人和工人在生產過程中的不同任務中的競爭，模型假設不同產業中機器人佔據的生產任務的份額不同，從事不同產業的勞動力市場之間存在交易，將機器人對就業和工資的總效應分解為對失業工人的負面替代效應（negative displacement effect） 和對整個經濟的正面的生產率效應（positive productivity effect）。
作者對地方不同產業中機器人使用量進行了加權加總，估計機器人對地方勞動力市場的凈效應，發現地區機器人使用與當地就業之間存在極強關係，1990-2007年間，相對於其他地區，使用機器人的地區工資和就業均出現顯著下降，每千人增加一個機器人會導致就業/總人口比率下降0.37個百分點，地方工資水平下降0.73%個百分點，等價於每個機器人帶來6.2個就業崗位的流失。
作者們又排除了機器人降低成本，促進經濟發展而創造新的就業，發現每千人增加一個機器人會導致就業/總人口比率下降0.34個百分點，地
方工資水平下降0.5%個百分點，如果進一步排除對不可交易產業的外溢效應（原諒我這塊兒沒看太明白。。。），這兩個數字進一步降低至0.18%和0.25%，約等價於每個機器人帶來3個就業崗位的流失。作者們又控制了其他一系列變數，結果依然穩健。
下圖為作者計算的美國不同地區機器人使用狀況
按照作者上述測算，可以看出，鐵鏽地帶受到的衝擊最大，也難怪這些地區會倒向川普了。
作者們發現重複性體力工作、藍領、組裝及相關工作受到的衝擊最大。此外，不同受教育水平受到的衝擊也不一樣，下圖為作者估計的不同教育水平下機器人使用水平與就業、工資的關係
受衝擊最大的是高中生和大學生，低於高中的雖然就業衝擊較小，但工資下降幅度最大，總的來看，大學以上水平受得影響最小，看來讀博的個正確的選擇（搬磚之餘自我安慰一下）
參考文獻
Acemoglu, D and P Restrepo (2017) 「Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets」 NBER Working Paper No. 23285.
Acemoglu, D and D Autor (2011) 「Skills, tasks and technologies: Implications for employment and earnings,」 Handbook of Labor Economics, 4: 1043–1171.
Acemoglu, D and P Restrepo (2016) 「The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment」 NBER Working Paper No. 22252.
非常棒的問題，從工業革命起就一次又一次被提起。人工智慧勃興的時代，勞動力市場不可能不發生改變。知乎上類似問題很多，可見其重要，希望這個答案能有所啟發。先放結論：對個體，不要循規蹈矩，要追求創造力；對就業，不必關注數量，應關注崗位結構和收入分布；對社會，兩極分化可能造成新的不穩定因素，也可能是許多人的機會。
要回答這個問題，首先要知道人工智慧會通過哪些途徑影響勞動力市場。主要有三點。第一點是大家擔憂的替代：人工智慧能更快、更好、更便宜地完成以前人完成的任務，讓僱工變得沒有必要。近年全球崗位結構清晰展示了這一點。上圖是歐洲數據，第二列是1993-2010年間對應崗位佔總比例的變化。中等收入中許多流程化工作，如文員、機械操作、金屬加工等崗位顯著減少。下圖是美國的就業崗位變化，從2007-2012年，操作、製造業等行業數量也開始下降。從收入分布角度看，可以說社會中間層在萎縮。
人工智慧可能影響勞動力市場第二項途徑是互補，幫助人們更好地完成本職工作。這一點可能是增加崗位數量和收入的，因為同樣的勞動力投入，藉助人工智慧，現在產出更多。典型例子有二：一是法律，類似Ross等軟體可以幫助律師和法律助理查找並整理案例，把寶貴時間節約到核心業務上。二是圍棋，Alphago固然是擊敗了所有棋手，但棋手可以選擇和人工智慧一起工作來提升棋力。這類互補常出現在高收入行業，對應著全球高收入崗位比例的上升。
人工智慧可能影響勞動力市場最後一項途徑是創造需求。比方說，人工智慧興起創造了對人工智慧課程的需求：）前引圖一二三共同傳達一點信息：高收入人群佔比增加，中等收入佔比下降。前者需要更多商品和服務，比如二次元，比如機械鍵盤，等等。與此相關一點是低收入崗位占社會整體比例，尤其是低收入的服務業，上升了。他們在做一些機器暫時比人更貴，或者機器暫時無法實現靈活應變或有效溝通的工作。他們也有對應的需求。高低兩塊需求上升會提振就業。
最後，影響勞動力市場還有一項與人工智慧無關的因素：外包。技術進步讓世界變「小」，各國勞動力之間展開更加激勵競爭。曾經無法進出口的服務業，包括教育、客服、諮詢等，現在可以在全球內流動。發達國家從業人員可能在激烈競爭中受損，崗位轉移，工資下降，發展中國家則可能撈到好處，承接崗位，賺取高收入。上圖是今年剛剛發布的一項對歐洲部分地區1999-2010年崗位數量變化的研究。藍色越深，崗位增加越多，具體數字在圖例左上角。如果考慮整體，11年間工作總數增加了1.9%。沒有證據說明崗位整體變少。
再補充一些事實。以美國為例，近年來受過高等教育勞動者比例持續上升，新職業類別快速產生，新職業從業者中接受過高等教育者比例較高。同時，有高等教育經歷勞動者報酬上升，且相對於沒有高等教育經歷差距持續拉大。這與前面提到的「中間衰敗，兩頭增加」吻合，說明技術進步偏向高等教育人群，提高了這部分個體競爭優勢。人工智慧這方面偏向可能更強，導致分化速度可能更快，幅度更大。儘管人工智慧可能「解放」一部分中低收入人群，但他們可能失業，最早利用人工智慧並獲取利潤的很可能仍是受過特定高等教育的人群。
因此，就業不減少不代表萬事大吉。無論是通過學習再就業，還是接受比以前收入低，更不體面的工作，還是領取政府救濟，都是痛苦的過程。至於收入分配不均，如果是短期現象，也許不必太擔憂。但從歷史看，這一不平等可能長期存在。上圖是著名的「恩格斯停滯」：在英國勞動力產出起飛的1830-1860年代，人均工資增長是0%。幽靈的誕生和徘徊，都要充滿血淚和控訴的土壤。很多享譽至今的奢侈品牌都在那個年代起步，很多到今天仍有號召力的思想也在那個時代誕生。如果這停滯發生在現代，貧富分化再加劇，是否會有新的名著誕生？
至於能否享樂，有一點應該注意：消費部分商品是為了求生存，消費另一部分商品意義常在別人消費什麼，鄰居朋友親戚消費多少。哪怕你還記得落後的年代，如何解決奢侈品消費帶來的負外部性? - 經濟 - 知乎這股力量怕還是要扯著你前進。最後，做個總結。既然中間變小，兩頭變大，上頭掙得更多，作為個體當是力爭上遊。如果是做無法取代，而又與人工智慧互補的工作，最佳。會有很多人嘗試在各行各業把人工智慧與人結合起來。高收入人群時間變貴，需要更多工具來提供服務，比如社交、交通；低收入人群比例增加，相適應的市場也會膨脹，比如網文、直播。這部分商品便宜，但不低劣。只要對大眾口味，需求夠大，即可收回精心製作的成本。最後，在社會分化的年代，販賣意識形態也是生財之道。這些可能都是風口起源的氣團。
參考文獻：
Acemoglu, Daron, and Pascual Restrepo. The race between machine and man: Implications of technology for growth, factor shares and employment. No. w22252. National Bureau of Economic Research, 2016.
Allen, Robert C. "Engels』 pause: Technical change, capital accumulation, and inequality in the british industrial revolution." Explorations in Economic History 46.4 (2009): 418-435.
Autor, David H., and David Dorn. "How technology wrecks the middle class." The New York Times 24 (2013).
Boustan, Leah Platt, Carola Frydman, and Robert A. Margo, eds. Human capital in history: The American record. University of Chicago Press, 2014.
Autor, David H., "Why are there still so many jobs? The history and future of workplace automation." The Journal of Economic Perspectives 29.3 (2015): 3-30.
Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons. "Job polarization in Europe." The American Economic Review 99.2 (2009): 58-63.
Goos, Maarten, Alan Manning, and Anna Salomons. "Explaining job polarization: Routine-biased technological change and offshoring." The American Economic Review 104.8 (2014): 2509-2526.
Gregory, Terry, Anna Salomons, and Ulrich Zierahn. "Racing with or against the machine? Evidence from Europe." 2016. RR at American Economic Review.
P.S. 對此話題，Daron Acemoglu 2016年9月講座 The Impact of IT on the Labor Market 很有參考意義。
先答題主，所謂的享樂時代是不可能有的。現代普通人的物質水平完爆以前的皇家貴族，你享樂了嗎？很大程度上，人的幸福感是通過對比產生的，和別人對比，和過去的自己對比。如果你現在年入三十萬，在大陸來說算可以了，但和你中學同班了六年的那幫同學最少都四十萬起，你照樣會有很強的挫敗感。對大多數人來說，在社會天梯上的排名是基本不會變的，而且每一個時代總會有大量新的稀缺的東西，你得不到稀缺品，因為稀缺品的分配主要看排名，你就不開心了，就開始懷疑人生了。
我大概在前年就開始經常思考「大眾失業」這個問題了，最早的時候看過了一本書叫《Race against the machine》。每有空閑我就不禁會思考這個問題，因為我是做演算法的，我是推動這個瘋狂的世界前進的一分子，或者叫共犯，我希望能想明白我們在做的這些事情。看過很多人寫的書和文章，比如KK最近的新書《必然》，我只看到他們的態度是樂觀的，大體就是「過去也有過很多次大變革還是適應過來了」「人們會在新的生產力水平上發現新的工作的」，道理雖然是這樣，但是現在的情況跟過去大不一樣啊。沒有哪位大師在提出大的解決方案，也許是因為世界還沒有足夠瘋狂，悲劇還沒有足夠觸目驚心。
如果是時間跨度更大一些，也許大家還能更容易適應一點，就像過去工業革命革掉工匠們的命，那是一個鈍刀割肉的過程，割著割著這一代人也就老死了。但我們的時代，變化的速度太快了，我們一生必然會經歷好多次革命，也許每十年就一輪。零零後應該是比較能夠適應這個世界的，因為他們出生的年代就已經進入了快車道。但是更多的人呢，我們身邊有多少人是做好了不斷更新技能不斷改變工作內容的心理準備的？即使是日新月異的IT行業，絕大多數人都在憂慮著那幾個經典的問題「我三十歲了還能做**嗎」「三十五歲還能寫代碼嗎」「有時你什麼錯都沒有，就錯在太老了」（這句馬化騰說他們產品經理的）。是的，我們都還沒有適應這個進入快車道的時代。
機器眼下正在取代的首當其衝的是那些身強體壯的勞動者，比如說美國開貨車的彪壯司機們正在面臨自動駕駛的威脅。就算你有強大的工會讓老闆們不準炒員工，要照常發工資，事情並不會向好的方向發展。比如福特，我不炒你們可以，你們每天就來一個屋裡坐著發獃吧，不準上網不準開窗看風景，你拿我錢，我噁心你。我還要把工廠搬到別的州別的國家去，那裡是新的環境，更低的稅收更寬鬆的政策環境更友善的工會，機器人愛用多少用多少，效益怎麼高怎麼來，沒有那麼多歷史的負擔。
世界不可逆轉地在向高人均產出發展。whatsapp五十幾號人做到190億刀，特斯拉十萬級的產能工廠里也沒幾個人，spaceX一年幾十億刀的訂單也就一千來人。中國也在往這個方向走的，IT行業自不用說是高人均的，製造業也在逐漸增加使用機器人。技術的進步，使得個人的生產效率得到了巨大的提升。美國農民只佔全國總人口1%，卻是全球最大的農產品輸出國；有了專業的搜索引擎來查案宗，一個律師就能頂過去兩百人；有了雲技術，whatsapp估值幾十億刀時候也只需要兩個半後端。全球產值當然是在飛速前進，失業也在困擾著各個大國，失業早已是各大國們的政治主題。美國競選最振奮人心的口號絕對是「抵制中國，把工作搶回來」，相信工業迴流美國就能解決失業問題的人不要太天真，能迴流的都是不用低端勞動力的，增加不了多少個就業崗位。
我經常思考一個方案，就是只有少數人工作，養著大多數人。這不就是極左社會嘛，如果左是可行的，歐洲何至於走到今天這個困局。社會是一個人類協作的組織是一個價值交換的組織網路。如果我不工作了，我不產出價值，我沒有可交換的東西了，你為什麼還要和我共存於同一個組織網路中呢？那麼，不是政治玩家不是金融高帥富不是科技搬磚工不是教授醫生律師，又不會賣燒餅賣包子的普通人，拿什麼來跟別人交換呢？不遠某天，能源像空氣一樣不稀缺，材料科技像變魔術一樣點石成金，糧食畝產一萬八，長相和能力平庸的你而且還五六十歲了，將以一個什麼姿態存活於這個世界上呢？那都太遠了，想像不了，也許人們在那時候找到了新的協作框架（生產關係）了。
短期而言，機器是不會一下子取代大多數人的。有一些機械的、長時間集中精神的、固定套路的工作，比如產線工、司機、配藥師的，機器比人還擅長，你就別做了。這些是一不留神就取代掉了你的。很多工作需要人搭配機器做才最高效，這些工作是主流的新工作。不過在你和機器協作的過程中，機器一定會不斷學習優化的，在單一專業的工作內容中，機器逐漸又會把人趕出去的。業務溝通事務還是人跟人的，人跟人之間做比較好的事還是人比較擅長。審美是模糊的、社會性的，這個還是人比較擅長。
單從個人物質增長看，科技的發展是極好的，那些易於複製的產品都容易進入你的購買力範圍中。從這個角度看，那些隨大流的人其實都問題不大的，比如我們碼農，安心地碼字搬磚，來什麼技術就學學，來什麼業務就做做，工資隨社會產值自然成長，社會天梯排名基本不變，生活其實還是不斷在改善的。比如能源便宜了材料便宜了製造便宜了，物流人流也就便宜了，你想環遊世界也都不貴了，不稀缺了嘛。糊裡糊塗就一輩子了。
但是呢，你又不服輸，當年成績比你差的同學開公司市值幾個億。那你也拼嘛，拿你安定的生活來賭，拼兩把沒中你就快四十了，最壞的結果是錢沒撈到人又老了。選擇哪種，就看自己的風險偏好了，願賭服輸最好。
對於尚未出道的年輕人，我建議是好好學習，知識是未來最大的紅利。你沒二代的命，但有知識又能動手幹活，生活就不會太虧待你。而且要有持續學習持續自我更新的態度，因為這個時代里，所有人都永遠是菜鳥，保持更新進步會讓你偶爾比別人飛得快一點，因為沒有人永遠都能抓到對的節奏。
-----------------------------
材料科學、聚變能源這些在二十年內有可能不會出現大進展，但是機器智能的發展卻一定是非常迅速的，導致很多人失業是就在眼前的事。我有個同學移民去美國之後讀了藥劑師，這種職業是要讀好多年有相當高的職業門檻（應該是行業協會之類的人為製造的門檻），還沒畢業的時候，這個崗位已經有大量機器在替代她們了，現在在阻礙機器進入的主要力量是工會和行會這些力量了，但這撐不了多久的。我舉的這個例子算是那種有不小文化要求的崗位了，而那些製造業之類的，你看看珠三角的工廠看看富士康就知道了，機器人大批大批地進駐。用富士康的一個產線管理人員的原話說，「一開始我們也是不接受機器人的。後來發現機器人很好，不用睡覺，又聽話，不像那些工人那麼難管，太省心了。」富士康的機器人是用三年就可以回本的，又不會跳樓，簡直不要太爽。當然很多小工廠是還沒有動力去換機器的，畢竟前期投入會比較大，而且小工廠的業務隨時變，目前的機器人還只是適合那些大批量的業務。很不幸又有幸的是，那種能快速學習做新業務不需要重新編程，只需要一個師傅手把手教它做幾遍就能學會的機器人也已經有了，只是目前還比不上原來那些機器人的力量和精度，但這只是短暫的時間而已。
看到沒有，大批大批的人馬上就要失業了，到時候怎麼解決就業怎麼維穩就會變得越來越嚴峻了。不只是中國這樣的，全世界都在面臨同樣的問題。
————————————————————————
https://zhuanlan.zhihu.com/p/26181394
人工智慧時代的一個新工種
二十年後，我們會因為人工智慧的發展而大批失業嗎？
（長文技術流，結尾有彩蛋）
作為一個人工智慧科普作者，動筆之前，我還採訪了幾位人工智慧的一線研發人員（不乏在矽谷的高級工程師朋友），寫下了這篇回答。
結論是：未來是複雜的。如果你善於把握機會，職場地位會更高；相反地，如果跟不上時代的潮流，可以勝任的工作會大大減少。但不必杞人憂天。二十年後賦閑在家的人，生活質量比現在每天工作的白領還要好。
這一點其實很好理解。若論生活質量，中國古代的皇帝能看到電影嗎？能坐上飛機嗎？生了重病後好治癒嗎？
舉個最簡單的例子，清朝的順治皇帝死於天花。天花是古人無法應對的病毒，而現代人類早在 1980 年就宣布根除天花，沒有人會再死於天花病毒。
但是...
幸福感這個東西吧，很多時候來自於比較。本來你覺得自己有房有車，照理說生活是不錯的。
但如果同事們都是富二代，今天馬爾地夫散心，明天坐熱氣球上天。你很可能會覺得自己過得沒那麼幸福。
大多數的人，天性里就帶著愛攀比的基因。你我都難免俗。
在未來，人工智慧會帶領我們的生活質量走上新台階。但如果要過得「有幸福感」，還是要有高的社會影響力。
所以問題的關鍵就是：人工智慧時代，如何依然保持職場競爭力？
如果你對這個問題感興趣，請向下讀，並且一定要認真看。
-----
一、你的工作，是不是順應時代潮流而生的弄潮職位？
因為工作的原因，有很多人來找我諮詢職場問題。
有個上海的小姐姐，三十歲的會計。一個月五千元的收入，不夠生活花銷。過得很不開心。
他的表弟，比他小四歲。在北京做程序員，年薪二十五萬。幾乎是她工資的四倍。
收入差距這麼大，是因為她沒有認真工作嗎？不是，一樣地付出勞動，一樣的加班辛勞。
原因只是在這個時代，會計工作的社會生產力低於程序員。
----
人工智慧等技術的發展帶來時代的進步，一方面淘汰落後生產力，一方面孕育新的工作機會。
中國有很多逐步消失的手藝人。
上了年紀的人都會對「彈棉花」有著清晰的記憶。隨著一聲聲弦響、一片片花飛，最後把一堆棉花壓成一條整整齊齊的被褥。那時候的彈棉花工匠們也都走街串巷，生意應接不暇。
而現在，我們走進商場，蠶絲被、羊毛被、大豆纖維被子... 玲琅滿目應接不暇的備選項。
隨之而來的，是一個曾經體面的職位的消失。
知乎上有一個問題很火——歷史上有哪些曾經社會地位很高的職業由於科技的進步被淘汰？
有太多曾經體面的職位，隨著時代發展而被淘汰。
這個問題下排名第一的回答是這樣的：
問：歷史上有哪些曾經社會地位很高的職業由於科技的進步被淘汰？
回答：秤將。官話應該寫作「秤匠」，但我們那的人寫的都是「秤將」，意思是這個職業很厲害。
在中國歷史上曾存在上千年之久，在改革開放之初直到本世紀初都是一個「吃香」與「技術」結合的職業。
小時候我奶奶是開鋪子的，當時鋪子不遠就有個老頭釘秤，生意好到快要被踏破門檻的地步，而且他釘的秤當時比任何秤都受歡迎，不要說那種用秤砣各種撥拉游標的綠色機械秤不如他的秤受信任，以至於我奶奶上世紀九十年代去北京，從北京帶回來我區（我市範圍內不知道，但我區應該是第一台）一台電子秤的時候，街坊鄰居都不以為然：「這東西能有老X頭釘的秤准嗎？」
但自從新世紀開始後，除了某些南方城市出於文化宣傳的報道之外（在相關的報告中，釘秤人幾乎都是老人），幾乎就見不到釘秤人和他們製作的那種秤砣秤了，現在，秤砣秤甚至被視為「不精確」、「不好使」的落後工具。最常見使用秤砣秤的人是大學畢業時收舊書的那批人，而這些人是以「黑心」而著稱的……
來源：歷史上有哪些曾經社會地位很高的職業由於科技的進步被淘汰？作者「腓特烈招誰惹誰了」
-----------------
當然，技術會淘汰生產力落後的舊職業，同時也會創造新的工作機會。這些工作機會的生產力更高，收入自然也更高。
看看程序員的工作年數和收入吧?? BAT 的優秀應屆開發，都能拿到二十萬的年薪收入。
甚至，如果我們把「淘寶網紅」看做一個職位的話，這也是順應時代潮流而生的新工種，收入遠高於我們這樣的普通上班族。
-------------------
二、 未來幾十年最大的浪潮，就是人工智慧
上面我們得出了結論：要獲得高影響的工作機會，需要認清時代潮流。未來幾十年最大的浪潮，就是人工智慧。
要預測人工智慧的未來，就要了解它的現在。人工智慧已經在幫人類更好地工作，人類越來越離不開它來處理日益膨脹的信息量。
生活在三千多年前古巴比倫時代的人類，他們一生接觸的信息，相當於現代人類一天接觸的信息量。
時代的進步，使人們每天要面對、處理越來越多的信息。一定會有這麼一天，人類無法靠大腦應付如此海量的信息。
人工智慧輔助人類的時代，就應需到來。
它可以幫我們處理大量超過負載的信息，而且這個能力已經超乎你原有的想像——人工智慧不僅能夠理解結構化數據，也可以理解非結構化數據，包括圖像、視頻和語音；通過生成假設、評估、辯證和建議，人工智慧可以針對海量的信息進行推理；從專家培訓和每一次互動，它也可以持續地學習。
簡而言之，人工智慧是一個不斷進步、沒有天花板限制的虛擬大腦，它會隨著人類的經驗一起成功，同時也能幫助人類提供更多洞察。
說到實際應用，人工智慧已經在部分領域發揮作用了。看網球的朋友，都知道女王小威廉姆斯吧？看這個視頻??
Serena Williams—在線播放—優酷網，視頻高清在線觀看視頻
小威和人工智慧—— IBM 著名的 Watson——討論在球場上的表現，人工智慧分析出她在落後對手一分的時候，發出 Ace 球的幾率是其他頂尖高手的 5 倍。
就像現在的手機 App。表面上我們只是按了一下手機屏幕，得到了返回的結果。但這背後是各種數據的傳輸、處理和反饋。人工智慧已經達到幫助人類挖掘更多數據中的洞察，而不只是僅僅對人類的需求做出反應。這就是未來，每個人如果想要尋求更好的發展，面對信息爆炸和海量數據的時代增強自身競爭力，給自己尋找一個「人工智慧小夥伴」是最好的選擇。
--------------
三、人工智慧會讓我們失業嗎？
首先，未來人類一定不會再把大多數時間用在重複、枯燥的工作上。在這一點，人工智慧是可以幫我們分擔的。
其次，人工智慧的種類有很多，最高階的人工智慧，不僅能幫人類處理重複性較高的工作，也將具備成為人類「外腦」的角色，幫助人類在在不同領域有更好的專業表現。
比如客服。我聊過兩個想從客服轉行的諮詢者，知道這個職位甜美的聲音背後，是辛酸的淚水和苦重的精神壓力。
現在的智能客服一點也不客服，和人工客服差得還遠。但當人工智慧級別的自然語言理解技術應用後，將會大大減少人工客服的工作量。
具體來說，一些類別性質的需求，人工智慧就可以幫人類解答，同時人工智慧還可以甄別出哪些需求，需要聯繫哪些客服人員，這將會為人工客服的專業服務進行顛覆性質的升級。
除此之外，還有一些工作，也將由人工智慧為人類帶來更多驚喜。
比如裁判這種對公正性要求很高的工作。人工智慧有更強大的分析能力，並且不會有黑幕、不受人類情緒影響。
和我們普通消費者相關度高的例子，是賣商的銷售提成。
很多時候，那些「暢銷款」被推薦的真正原因，其實是背後的利益糾葛。在美國，新興的紅酒電商，把 IBM 的人工智慧 Watson 應用於商品推薦中，這套系統可以根據顧客口味和購買歷史自動推薦商品。真正根據用戶喜好推薦，而非因為銷售提成。
上面那些工作，有了人工智慧的幫助，將會更好的提升他們的專業性。除此之外，即使是那些看起來要被淘汰的職業，人工智慧也不會完全取代，不必杞人憂天。
無人駕駛不會立即取代人類司機——它們在特定條件接管汽車，當路況複雜時，再把控制權交還給司機。就好比 ATM 也不會自動讀取每一張支票，僅在字體清晰時才能讀取。在這兩種情況下，機器處理較大比例的工作，但是當它們不敢確定能否處理好時，人類接管是必需的。
上面舉的那些例子，人工智慧看起來像是我們的競爭對手——就像掃地機器人可以分擔人類的體力工作，導致家政清潔人員失業一樣。
其實在專業領域，人工智慧更多地扮演得是「助手」的角色。比如在醫療領域，IBM 的 Watson 可以用較快的時間幫醫生閱讀大量病例和相關文獻，來輔助病情的診斷進程。如果是全部由人來完成的話，所要耗費的而時間會更長，精力會更多。
-----------
最後是總結：
社會進步，信息量驟增，人類需要人工智慧幫助其工作；
作為一個社會人，應該正視這個趨勢：熟悉使用人工智慧輔助的人，能佔得技術進步、生產方式變更的紅利，並從中分得一杯羹。而悲觀抵觸的人，等待他們的，只有被時代的車輪無情地碾過。
----------
PS. 彩蛋時間到~
補充個以前寫的段子——
上個月，朋友送了我一隻金毛，叫阿爾法。
昨天熬夜做 PPT，累得躺在沙發上睡著了。今早醒來一看，阿爾法坐在電腦椅上，回頭對我一笑。
「醒啦，PPT 都幫你寫好了。」
# 沒錯，這隻金毛的英文名叫 AlphaGo
----
PPS，常常會想：科技已經這麼發達了，為啥還沒出現幫我們做作業、寫PPT的人工智慧啊！
科學家到底有沒有好好工作啊。畢竟我的人生理想，就是當一個被人工智慧包養的懶人啊 _(:3 」∠)_
(轉我自己在另一個問題下的回答)有兩種工作會最先被取代，恰好是兩個極端。
一是很簡單的重複性很高的工作。比如路邊賣手抓餅的，奶茶店，送快遞的。原因就不用提了。甚至不用人工智慧，流程化和機械化做好了都不需要人參與。
二是極其複雜，需要處理超多的數據，連人都做不好的工作。比如影像科醫生，醫生，司機，作戰指揮官，金融數據分析師。因為人在這些崗位也沒辦法做到很好。醫療事故、誤診、車禍、打敗仗、走勢預測錯誤……所以給了當前的以機器學習為主的AI巨大的優勢。因為它雖然也做不到100%正確，但理論上完全可以做到超過大部分普通工作者的準確率。
ps 有想加入的私信我。編輯於 昨天 16:47
著作權歸作者所有
一個問題：
你玩過網遊沒？（尤其是MMORPG）
玩過的話，那很好解釋了：
網遊裡面，你做的每一件事，都毫無意義。
對於伺服器來說，就是一個int或者一個float的改變，或者new了一行日誌而已。
明白了沒？這就是未來。
我經常會去想想一下一些小說的世界觀，方才思考了一下一個問題：
「假如一個人的產出，就足以養活整個世界60億人，會有什麼情況？」
當然，不說一個人了，一個團隊。
網路遊戲，正是這樣一個「不需要任何人產出生存資料的世界」，你在遊戲里什麼都不做，不會餓死
同樣，也是一個團隊就可以做出這樣一個遊戲——這很好的對應了我上面那個設定。
如果說github是「當前程序員群體的共產主義世界」，那網遊世界就是「當前網民的共產主義世界」
當然，眼下網遊有RMB玩家，但是這種「未來世界雛形」還是較好的被反映了，你可以腦補一下沒有RMB玩家的MMORPG世界，這就是未來。
當前世界，很多出產還可以勉強被稱為「有意義」——科技還有進步的空間，藝術，哦探索的空間已經很稀少了。
實際上，現在所謂的「流行音樂」幾乎對藝術的開拓來說已經毫無意義了。你當然可以說「兩首歌是不同的」——確實實際上就是這樣。
現在「流行音樂」在做的事情，只是在「滿足期望」而已。
正如你現在在刷的知乎，有多少「有用」的東西？大多數回答，只不過是「滿足了你的期望」罷了，並非真正的有意義。而很多提問，從「探索」這個角度來說，也毫無價值。
隨著人類的發展，現在的進展仍然是「天才」和「團隊」可以驅動的。
假如有一天，「天才」也沒有辦法開拓更多東西，會怎樣？
總有盡頭。
況且，假如有一天，世界不再需要科技進步，就像現在的美帝不需要糧食產量增加一樣，那麼會怎樣？
這兩條假如都實現後，那我們的世界，就真的變成了一個「地球online」。
這樣的世界，一切意義，只對你自己有意義。
在我的抽屜裡面，躺著一隻小熊——對其他人沒有任何意義，對我來說，是一份記憶。
在我的電腦裡面，放著一首歌曲——對其他人沒有任何意義，對我來說，是一份回憶。
何為虛空？代碼空間是否虛空？歐幾里得空間是否虛空？
一切本來就沒有意義。
人類大腦，是個裸空的神經網路，數千年來，被「生存」刺激，創造出了非常多的「應激」——包括種地，包括科學——這一切本不存在，只是因為一些生物學的原因，人類花了幾千年去解決這個問題而已——由此衍生的道德、文明等一切，導致「意義」本身被關聯到了一些特有的行為上，比如「種地有意義，藝術無意義」這種對比。
「意義」本身就被摻雜了太多東西。
大腦的純粹本能，只有「期望」一件事，這裡的期望，是「反射」的一個高級說法
神經網路，本能需要信息的輸入——對於人類來說，這就是所謂的「期望」的產生原因，這種本能衍生了一切形而上的東西。
「期望」是怎麼產生的？給定輸入即可。反覆灌輸「緊張和弦」到「和弦解決」的過程，你就可以形成這種「期望」，當然，你可以理解成高級的「反射」。所有的「期望」都是或者先天或者後天被構建的，因為人類比較特殊，所以沒有用「反射」這個次。
音樂是什麼？是給你個緊張和弦，你「期望」這個和弦被解決，音樂家給出「解決」或者先「阻礙解決」再去「解決」而已——這個結論，你可以擴大到整個藝術——無非「期望」不同罷了。
宗教是什麼？是給了你一套「期望構建體系」，在這種體系下構建的「所有期望」，都是可以被很「符合人類思考方式」解決的——除了與觀測到的現實世界有衝突之外，一切都是好的。這也是為何宗教即使和觀測到的世界有這麼多違背的地方，還有很多人熱衷的原因——嚴格來說，dota或者lol也和世界「沒有什麼共同點」。當然，dota和lol沒有「強行要去解釋現實世界」。你有期望？神會滿足你的，在你死之後。
宗教就是是如此的深刻的利用了大腦的本質。
那麼，活著究竟是什麼呢？我想道教和佛教，在千年之前，就已經給出了答案，道教是「道」，佛教是「塵」。所謂先知，應該是在那個生產力還極度落後的時代，意識到這個道理的人。他們創立宗教，也是在當時生產力很落後的情況下，希冀給這個問題作出自己的一份回答。
太陽底下沒有新鮮事，尤其是，有了數千年歷史的現代人類。
未來的人類，就像今天的知乎，同樣的問題，變著花樣提，變著花樣回答。
即使這樣的毫無意義，現在的你還在一遍一遍的刷著知乎。
有人想過出家嗎？ - Eidosper 的回答
一談到人工智慧取代人類，製造業絕對是排在前幾名的行業。但未來真的是這樣么？
前一段時間，西門子股份公司總裁兼首席執行官Joe Kaeser，在《時代周刊》上發表了一篇署名文章，闡述了他對於人工智慧在未來將如何影響製造業的觀點。我們覺得可以很好的回答這個問題，這裡貼下原文。
為何機器人會改善製造業崗位
凱颯（Joe Kaeser），西門子股份公司總裁兼首席執行官
文章原發於《時代周刊》。
關於製造業的未來有一個普遍的觀點，這就是：人類，走開。我們不再需要你們了。從現在開始，機器人可以全面接手了。
但事實並非如此。製造業的未來不會是這個樣子。
數百年以來，人類一直對機器的演進心存畏懼。然而迄今為止，儘管機器改變了人類的工作，但是並沒有取代人類。方興未艾的第四次工業革命亦不會例外——即便是擁有數字化、自動化的裝配線。當這種全新的業務模式成為現實，人和機器都將在製造業的飛躍中各自扮演關鍵的角色。
究其原因，我想有如下幾點。
首先，數字化生產的確會削減生產中間環節的工人數量。越來越多的日常、重複性的組裝工作將會被機器取代。但是在一些崗位消失的同時，在工廠其他領域會出現新的崗位。德國在許多方面正是這一趨勢的良好佐證。目前，德國製造企業採用的機器人數量比美國公司多三倍，但是他們僱傭的工人數量也要比美國多。相對於兩國的經濟規模而言，德國的製造業工人數量是美國的兩倍 。
其次，對於製造業而言，第四次工業革命自肇始以來所帶來的命題從來就不是「機器人」或「人類」之間二選一，而是兩者的充分結合。最終，人工智慧和人類智慧的融合才能使製造業在二十一世紀進入快速、靈活、高效和互聯的全新時代。機器能以人類無法比擬的速度進行產品組裝，但是人類擁有解決問題和優化生產所需的分析能力、行業技能和寶貴知識。
這正是我們在西門子安貝格工廠看到的場景。這個工廠正是坐落在德國。在過去25年間，安貝格工廠逐步發展成為一家完全數字化的工廠，自動化程度大幅提升。但是在這期間變化最大的不是員工數量，而是生產效率。通過對工廠約1200名工人進行數字化生產的培訓和再培訓，工廠在人員規模沒有變化的前提下將生產效率提高了超過10倍。
目前，安貝格工廠可能還是一個特例，但是這並不會持續太久。
我們仍處於起步階段。人工智慧已經到來並正在被迅速投入商用。不論是面向製造業的應用，還是面向能源、醫療以及石油天然氣等領域的應用層出不窮。這將改變我們的業務模式。我們正面臨著前所未有的機遇，能夠為客戶帶來更多價值——也正因如此，一個全新的機器人時代的到來無可阻擋。
與此同時，企業也要對工人保持同等規模的投入，這不僅是業務需要，也是一種社會責任。工廠車間的轉型需要通過以公司主導的、針對有學習意願的員工進行大規模再培訓來實現。我們的責任是確保所有願意學習、努力工作和希望通過再培訓實現職業發展的員工能全面參與數字化生產。
德國長期以來一直採取雙元制教育來應對人力資源的挑戰。這種教育制度通過公私合作的方式，在傳統和新興行業投資、推動和持續改進培訓和教育路徑。學員可以進入公立職業學校學習，同時可在私營企業以帶薪實習的方式接受在職培訓。
這一教育制度還具有滿足企業和社會需求的雙重作用：企業能夠從源源不斷的擁有相關技能和知識的人才儲備中獲益；對社會而言，年輕人將迅速獲得薪酬良好的工作和令人興奮的職業發展前景，有助於增加經濟發展機會和壯大中產階層。
企業的領導者們需要記住，機器人是可編程操控的，但是對於員工而言，需要贏取的是信任。我們必須證明數字化生產是包容的。只有這樣，我們才能由衷地表達：歡迎你，機器人。你將為我們提供幫助，但人類仍然是我們的未來。
作為AI的從業者，簡單說下個人的看法。
從現在開始之後的相當長的一段時間裡，將會是AI技術向傳統行業滲透的過程。這種滲透可能沒有前幾次工業革命那麼快，但絕對在相當多的領域中會發揮應有的作用。
我反而認為，人工智慧的滲透不是代替人，而是解放人。就像人們發明了電腦，於是大量的，繁瑣的計算任務就可以交給計算機去做，而不需要算盤這種比較低效的工具(雖然現在還有部分人在用)。所以，不管是機器人還是其他的AI產品，從本質上來講只是人類發明出來為自己服務的工具。
單一的，重複的體力勞動者被AI替代的可能性更大。近兩年來，工業博覽會上出現了各類的工業機器人與AI的結合進行自動化升級改造的場景，主要的集中點還是在搬運，打磨，檢測等需要大量人力的地方。一方面，中國的人口紅利正在消失，傳統製造業面臨著招人困難，生產效率及質量瓶頸等問題，另一方面，隨著一些新的機器人及AI技術的出現，在國外已經有一些成功先例。所以其實企業也要活下去，也得順應整個社會的變化，必須提升效率，降低人力成本。
在需要處理大量數據及預測的崗位上，AI會發揮更大的作用。以互聯網及金融為代表的行業裡邊，我認為並不是AI還沒到代替人的地步。大家在做的，其實是在利用AI技術，來一方面優化當前的業務，另一方面在嘗試一些新的可能性。前一段時間跟一個做遊戲的朋友聊，他們是在嘗試用機器學習的一些技術來優化一些打鬥類遊戲的運動。在一些廣告業的朋友也在利用深度學習技術在優化精準及個性化投放。我提到的這兩個例子雖然都比較小，但可以預見到，未來的AI技術將無處不在，潛移默化得改變我們的生活。
AI的發展會衍生出一系列的相關崗位。技術的進步對人們必然提出更高的要求，之後的相當長的一段時間，社會對高素質人群的需求將持續增長，也會催生出為傳統及垂直行業服務的相關崗位（甚至相關行業）。這些人要做的是利用已有的AI技術與具體的行業需求結合，來優化效率、改善流程。
寫在最前面：
現在，以及可以預見的未來，「人工智慧」技術的性質是這樣的：
目前最複雜的演算法，用人腦的標準來衡量，智商也無限趨近於零。然後一群智商130甚至更高的計算機科學家/程序員，利用自己的高智商，來強行將自己的智商拉低到零（仔細體會這句話的趣味和無奈）。然後用C++等上古語言（無貶義），基於更上古的馮諾依曼結構，試圖用計算機遠超常人的準確度和速度，來彌補其無限趨近於零的智商。
我雖然堅信人類一定會最終搞定強人工智慧，或者用大眾的說法，迎來「奇點」。但不得不說，目前和可以預見的未來，所謂「人工智慧」，本質上都是在做這樣的事情：雖然現在用的是鐵斧子，但國王用的金斧子，我們一定能得到。即，真正可以實現強人工智慧的形式，我們現在很可能都無法想像。
而不談形式，只談途徑，這個任務的突破核心，也絕非現在意義上的「演算法」 -- 「演算法」是一個「什麼材質的斧子」層面的事情 -- 甚至不是硬體層面的計算機科學的突破，而是最廣義的「認知科學」的關鍵進展和交叉集成 -- 神經科學、腦科學、計算機科學、語言學、心理學、哲學，等等，一個都不能少。
而「認知科學」這個領域裡面，全球最最最頂級的一群學者，每天考慮的問題也絕不是「人類何時才能實現強人工智慧？」，或者YY自己離黑科技不遠了，而是，在懷疑自己「每天都tm在瞎鼓搗啥？！」的同時，燒香祈禱那些自己都不信的論文能儘快發表...
另一個有關目前「人工智慧」的形象的例子是，一台超級計算機，可以在一盤國際象棋中，秒殺人類；但現代架構的計算機，速度不論有多快，演算法不論如何，所謂DML不論搞成什麼樣，也無法回答這樣一個「簡單」的問題：剛才我女朋友/老婆的那句話，到底tm是什麼意思？我該如何回應，才能避免麻煩？！
於是，以下的原答文，均是基於這樣的一個假設：30年之內，我們很可能能得到「金斧子」，但根本搞不定強人工智慧。
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
容易被取代的行業：
純機械體力勞動...沒有科研屬性的勞動...不涉及「與人打交道」的行業...不涉及與「最終個體消費者」打交道的行業...不涉及「人的體驗」的行業...無需「看人下菜」的行業...有明確「方法論」的行業...有明確客觀「對錯」的行業...一切有關「已知」/「明確」/「世界的理性」的行業
很難被取代的行業：
技巧性體力勞動...複雜腦力勞動...有科研屬性的勞動...與人打交道的行業...與「最終個體消費者」打交道的行業...有關「人的體驗」的行業...需要「看人下菜」的行業...沒有明確「方法論」的行業...沒有明確客觀「對錯」，需要大量主觀判斷的行業...一切有關「未知」/「大約」/「人的感性」的行業
這麼說或許有些抽象，那麼不妨舉幾個大家經常提起的例子來解釋。
司機：如果其職能定位是「駕駛機動車輛，將人/貨物從A點運到B點」，那麼就很容易被取代。如果其職能定位是「陪剛在首都機場落地的朋友一路扯淡到賓館」，或「打理老闆日常出行等事宜」，那麼就是典型的「與人打交道的行業」，有關「人的體驗」的行業，需要「看人下菜」的行業，就很難被取代。
銀行：大堂櫃員是典型的「有明確方法論的行業」，「有明確對錯的行業」，於是很容易被取代，相信最終也會逐漸消失。而銀行的電話客服人員依然會長期存在，為的是處理「網上銀行」這種「明確方法論」體系外的事宜 -- 當消費者搞不清這個方法論體系時，急需的是一種「體驗」 -- 最快時間接通電話，進行抱怨，得到人的安慰，並解決問題。另外，銀行的櫃員雖然會消失，但好比理財中心/財富中心的服務人員會始終存在，因為這是一個典型的沒有明確方法論、與最終個體消費者打交道、看人下菜、有關人的體驗、沒有明確是非的工作。信貸專員不會被取代，因為這需要親自接觸企業、接觸企業的「人」，以及大量的主觀判斷。信貸專員下的分析人員會減少。
醫生：看「日常小病」的醫生會被集中的線上服務所代替，甚至成為社會福利的一部分。對應的驗血/驗尿/造影等過程可能會下放至便利店，類似於7-11提供複印。需要大量技巧性體力勞動、有科研屬性、患者心情體驗非常重要、沒有明確客觀對錯，而需要經驗驅使的大量主觀判斷的疑難重病醫生，無法取代。
律師：性質幾乎完全同上
教師：本科及本科以下教育：完全無法取代。本科後教育/職業教育：在線化
互聯網：產品端和客戶端的人員，永遠不會被取代。計算機科學家/軟體架構師，也很難被取代。入門級/低端程序員，視未來三十年的編程語言黑科技發展程度而定，不明確。但因其「不與人打交道」/「不涉及體驗」/「有一定的方法論」/「有較明確的客觀對錯」等特徵，相對來說非常危險。
財會：最終只會留下CPA類似級別的，知識面涵蓋企業財務方方面面的，深入了解行業和企業的管理人員及其必要下屬。我們現在概念上的「記賬會計」整體消失。
房地產：如果指的是「房地產銷售人員」的話...雖然我作為一個與房地產完全利益不相關的消費者，永遠有省下房地產傭金的充分動機，但理性地講，這是一個典型的與人打交道、與最終消費者打交道、看人下菜、極度涉及人的體驗、沒有方法論、沒有客觀對錯的行業，故永遠也不會消失。
文藝體育：顯然，天性屬人
其他行業，再有想到或被問到的，再補充
-------------------------------------------
總之，個人感覺，大的發展方向是，hard skill越來越危險，soft skill相對還好。
另外，這種「取代」，我並不覺得有什麼可驚慌的。當這種生產力取代的規模大到一定程度後，我們討論的事情會很自然地轉向「分配」。於是，與其說是「取代」，不如說是「代勞」了。然後「失業」也不再是個負面意味的辭彙。人們會更習慣這樣的一個邏輯：為什麼人類要工作？未來做什麼行業和工作更有前途？這是在分答上，我被問到最多的問題之一。
每次一收到這樣的問題，我都很糾結，我很希望我可以看穿未來，給出一個有洞見有遠見以及睿智的建議，但是坦率說，我確實無法回答。
我連我自己未來的行業和工作，都不知道哪一樣事更有前途和前景，更適合我，我又能怎麼給別人一個適合的答案呢？
當然，我可以選擇一個比較大路的通用的說法，比如你應該選金融，互聯網，生物，養老，人工智慧等等這些目前大家都覺得很火熱的行業。
我也可以回答說，所有可複製的，可被機器代替的行業都不是有前途的行業，未來的行業主要集中在需要創意，需要感性的方面，比如藝術。
很多人會說，需要人的感性的方面實際上是不會被取代的，因為這是大腦里的深層情緒，機器很難解讀。只有那些需要理性分析的，需要邏輯思維的，可計算的才是人工智慧會取代的。
我曾經也這麼以為。可是，你知道人工智慧可以恐怖到什麼程度嗎？
我曾經看過一部電影，叫做「Her （她）」，講的是在不遠的未來，人與人工智慧相愛的故事。剛剛離婚的男主人公，還沒有走出感情的陰影，偶然接觸到了最新的人工智慧系統OS1, 這個人工智慧系統的化身薩曼莎因為擁有一切人類所能想到的最完美的情感：善解人意，溫柔體貼，幽默風趣，落落大方，男主人公很快就陷入了愛河，最後人與機器從友誼發展出了一段驚世愛情。
我一直以為，這只是電影用誇張的手法，來描述出這樣的故事。在現實生活中，機器是無法計算出這樣複雜的情感的，直到，我最近聽到了這樣的一個真實發生的事件：
IBM公司全球副總裁、首席CMO周憶在介紹吳曉波採訪時，她分享了一個有關IBM推出的Waston人工智慧系統與鮑勃迪倫對話的故事。
我們都知道獲得諾貝爾文學獎的鮑勃·迪倫，是當代最重要最有影響力的民謠/搖滾歌手之一，是喜愛音樂的人心目中的一代天才，尤其是他寫的歌詞，號稱行走的游吟詩歌。
2015年10月，鮑勃·迪倫和IBM Watson進行了一場 「談話」。這場對話中，IBM Watson對迪倫說：「鮑勃·迪倫先生，您的歌曲中反映的是兩種情緒——流逝的光陰和枯萎的愛情。」 這讓迪倫大受震驚。
當我聽到這段故事的時候，我也大受震驚，枯萎的愛情本身是一種非常難以解讀、無法複製的感性認知，代表了一種複雜的人的情緒，而機器居然可以讀懂情緒，而情緒和感情，我一直認為是機器無法跨越的領域。
更厲害的是，Watson還具備自我學習和提升的能力，再建立在大數據的基礎上，Watson會模擬人的自然思維，掌握人類的四種認知能力（URLI）：理解understanding、推理reasoning、學習learning、交互interactive。
這是什麼意思？這代表了通過學習與成長，人工智慧有可能會去到一個達到甚至超越人類智能的境界！
吳憶說：「IBM Watson 會增強和擴展人的能力，而不是複製人的智力，更不會取代人。」
這點我很懷疑。
作為互聯網的預言大神級人物，凱文·凱利（K.K）最近對於經濟和社會又做出了12個發展的預測，不知道你有沒有留意到，在他的長篇預測文章的結語里他寫到：「現在沒有人是AI的專家——很多人懂AI，但是沒有人是專家。跟30年後的我們相比，現在的我們就是一無所知。」
人類總是忍不住的要預測未來，但就像凱利所說的，對於未來，我們是一無所知，所以如果我們現在看未來，到底什麼行業是最有前途的行業？什麼工作不會被人工智慧所取代？無異於盲人摸象，
未來什麼樣的工作最有前途？我們的預測從來沒有停止過。
我還記得，我剛剛讀大學的年代，那個時候中國剛剛改革開放，對外貿易行業異常火爆，所有的學生都去報外貿專業，畢業了又一股腦去外貿公司。結果呢？才幾年，外貿工作就已經成了明日黃花。
然後接下來，由於開始國際化，英語人才的需求又越來越大，後面我們還看到過IT行業的火爆，都是在十年內完成了從高峰到低谷的轉折。
今天和互聯網及金融有關的工作都炙手可熱，那麼，又誰敢保證明天就不會被我們無法預測和想像的行業來顛覆呢？這次，能持續十年以上嗎？
你會問，既然未來是如此的不可知，是不是就代表我們什麼事情都不需要做了呢？
史蒂芬柯維在【高效能人士的七種習慣】里說過一個經典理論--影響圈和關注圈。
作為個人，我關心很多問題，我關心環境和社會，我關心教育與公平，當然更關心我的地位，職位，工資，晉陞，職業的前途。這些都是我很關注的事情，在我的關注圈裡。可是，這些事情很多都未必是我能夠控制的，因為大多數我關注的事情都決定於外界因素而非我自己。
柯維建議我們，我們應該把我們的主要精力全部放在我們可以控制和影響的範圍之內，比如，我的能力，我的知識，我的素養，我的經驗，以及我的態度等等，因為這些全部是我們可以掌控的範圍，在我們自己的影響圈裡。
對於關注圈，很多事超出我們控制的，而對於影響圈，才真正是我們可以做一些事情來改變的，所以與其把精力花在對於未來與未知的焦慮跟擔憂里，不如把主要精力花在你可以影響的影響圈，聚焦於現在，我可以做一些什麼。
當我把精力集中在影響圈裡後，就可以一步步擴大我的影響圈，相應的也就更能夠影響我的關注圈，也包含未來。
回到我們開始的問題，未來做什麼行業和工作更有前途？你會發現，這個問題其實是在我們的關注圈裡，因為我們對未來沒有控制，也無法預測，我們只有回到影響圈裡，把影響圈裡的事情做好，才有可能會影響到關注圈。
那麼正確的問題應該怎麼問？
更合適的問題應該是：我究竟可以做一些什麼來幫助我在未來更有競爭力呢？
其實，無論現在與未來，我們的競爭都不是與人工智慧，我們的競爭都是與人的競爭，與所有人的競爭。
還記得那個老故事嗎？森林裡有兩個人，遇到一頭老虎，其中一個人趕快穿跑鞋，另一個人說，你穿著跑鞋，你也跑不過老虎啊，這個人說，我的目標不是跑過老虎，我的目標是跑過你就可以了。
同樣道理，如果你能跑贏大部分人，你能成為社會裡那前面的10%人群，除非人類滅亡，在大部分的情況下，你都不用擔心你的未來。
對於大部分在職場工作的小夥伴們也是一樣，我們也要成為職場里的10%的人群，通常就是我們說企業里的高管，也就是百萬年薪的那一群。只有努力成長為這群人，你才會在現在以及未來的人生里擁有更多的選擇與控制權。
哪些能力能夠讓你具有成為高管的潛力呢？
無論你是從事什麼行業或工作，越往高走，你會發現，專業的能力要求會越來越少，而綜合的軟性能力要求會越來越趨同。
我採訪了幾十位各行業各公司的百萬年薪高管，儘管每個人成功的路徑和機遇不同，但是大家所具有的一些軟性能力，還是有一些共性的，我在這裡總結一下供你參考。 因為篇幅有限，我將來會另外寫文章詳細闡述每一個能力，以及該如何培養。
這裡是一個簡單的模型，軟性的能力分內功和外功，內功就是一口氣：願景和價值觀，外功就是七種武器，即七種能力。
― 內功 ―
願景與價值觀
願景與價值觀是所有發展的基礎，也就是我要成為什麼樣的人？我未來的目標是什麼？我用什麼樣的準則，與人與世界互動？
這部分其實是最難的，很多人在職業規劃的時候，通常是這一部分沒有想清楚，你今天看到的很多中年危機，也是人到了一定年紀之後，在尋找這一部分的答案。
― 外功：7種能力 ―
認知力
我對世界和社會的認知是什麼？我對自我的認知是什麼？我的知識體系是如何構架和建立的？我如何解釋和洞察我身邊發生的事情？
自制力
我是否能控制我的身體，態度，情緒，心智等等？我能否克服和改進自己的弱點？
內驅力
我是否目標導向？我是否對未來抱有激情？我做任何事是否全情投入？
學習力
我是否對新事物抱有好奇心？進入一個全新領域，我是否能夠快速學習和成長？我是否有學習的方法，也就是學習「學習」的能力？
影響力
我是否能夠影響我周圍的人？別人是否願意跟隨我？
創新力
我是否有能力不斷產生新的想法與思路？我是否擅於切換不同的思維模式？
魄力
我是否有魄力踏出舒適區？我有沒有勇氣表達自己、面對真相，直面衝突、勇於行動？
如果每一種能力滿分都是10分，嘗試一下給自己打個分自我評估一下，然後問自己：我希望在這個能力上達到幾分？我目前是幾分？我可以做些什麼來改善差距？
未來，我們無法預測，更不要說掌控。我們能夠掌控的只有自己和現在。
把焦點放在每一點的小小自我改善上，成為更具備綜合能力更強的自己，成為職場上的前10%，這就是你能做的未來最有前途的事情。
http://weixin.qq.com/r/zDvfx9zEToExrZik927e (二維碼自動識別)
去政府機關辦事跑了幾次後，一直覺得很奇怪，我要辦的事，也就是填個表交個錢，這用幾個小程序不就搞定了嗎，我自己這種半吊子咬咬牙估計一兩個星期也能編出來這種小程序，這棟樓的工作人員到底有什麼用，臉難看就算了，浪費納稅人得錢，專門用來給老百姓辦事添麻煩的嗎？
最狗的是這幫人很少願意一口氣把你要辦的事情都說完，非要你跑幾趟，然後還說你不懂政策怎麼能怪他們。
別的行業不好說，按照目前生物科學領域培養博士生的速度，30年後這些博士生都消化不完。所以人工智慧30年後不能替代的是生物科研博士後，因為博士後太便宜了。
———2017.7.24———
作為金融狗，談談金融行業。面對人工智慧的壓力，首當其衝的就是理財顧問/基金經理了。
傳統金融服務現在簡直鴨梨山大。這兩年智能投顧如雨後春筍般在國內流行開來。從京東金融的「京東智投」，到同花順的「iFinD智能投顧」，再到去年底高調上線的招行「摩羯智投」，「智投」的大潮勢不可擋。
在金融行業傳統模式中，一個理財顧問經常會只根據客戶的資產量和銷售指標來推薦金融產品，很少真正花時間去了解客戶的風險承受能力和投資需求，理財顧問的專業水平也很難達到投資顧問的要求，從本質上講仍然是一種以銷售為導向的銷售渠道模式。
但是智能投顧，通過在線調查問捲來獲取投資者關於投資目標、投資期限、收入、資產和風險等方面信息，來了解投資者的風險偏好以及投資偏好，從而結合演算法模型為用戶制定個性化的資產配置方案，包括動態調倉，實時監控等功能。相較於傳統的投資顧問，智能投顧可以提供更具性價比的投顧服務，在相同的服務等級下，資金門檻也更低。
智能投顧從對海量數據的處理、對投資者的深入了解、對市場信息的實時監測等多種渠道綜合提升投資成功率，而不是像傳統模式那樣容易把大部分風險和希望壓在某個基金經理和某支基金上，這些優勢也是人工遠遠無法達到的。
至於失業的金融狗應該去幹啥……我也在思考這個問題……
———2017.11.20———
11月8日，橡樹資本聯合創始人霍華德·馬克斯到訪我司，與雲鋒金融集團CEO李婷女士展開對話，他們中間有談到Fintech對資產管理業造成的影響，想看完整訪談記錄的可以戳：
談周期與投資機會——橡樹資本霍華德·馬克斯對話雲鋒金融CEO李婷！
附相關節選對話如下：
李婷：我們還有一個想和您談論的話題--金融科技。我們都知道最近有很多人說機器人可以取代人類（進行投資）。想聽聽您對於這個話題的觀點。
霍華德：我不是這方面的專家，而且必須承認也有一些偏見。但是關於這個話題，我有一個初步的個人想法：我相信最優秀的計算機可以做到90%的基金經理能夠做的90%的事情。但是，它做不到剩下的10%。
李婷：而這10%才是最關鍵的。
霍華德：是的，計算機做不到頂尖基金經理能做的那些事。我覺得計算機非常擅長處理擁有直截了當結果的事情，以及結果的概率分布非常清晰的事情。比如，當你擲骰子，我們可以很清楚地知道結果的概率分布就是1,2,3,4,5,6。
但是在現實生活中，有很多時候結果是未知的，因此沒有辦法根據一些未知的結果進行概率的計算。這時候你對未來需要做出的，是主觀和定性的判斷。或許我有些短視，但我不認為計算機能比最優秀的基金經理做出更好的定性判斷。是的，計算機可能可以比普通人判斷的更加準確，但無法和那些最優秀的人匹敵。
舉一個例子，一家位處矽谷的風險投資公司可以持續在風險投資領域獲得優厚的回報。為什麼呢？一個可能是因為他們是行業中最有名的，所以能拿到最好的項目，但更重要的原因，是他們可以與企業家進行深入的交流，因此第一，可以區分出一個產品是否擁有廣闊前景，第二，可以判斷出一個企業家是否具有成功的潛力。他們可以對什麼能行，什麼不能行做出定性判斷。
我不認為計算機可以做到這些。這其中的關鍵詞是稱職（Competent）。計算機可以做出稱職的決策，但沒有辦法做出卓越的決策。這就是為什麼我認為計算機沒法替代最優秀的基金經理做關鍵的10%事情的原因。
李婷：跟我的結論一樣。在我的職業生涯中，我遇到過很多組合經理。一般的，或者說普通的組合經理只會算算數字，並且運用從書本上學來的原型和模型（去做投資），這些工作是可以被計算機取代的。
但是，也有一些投資人是有大格局的，他們知道不同市場之間的關聯，所以其中一些經常能取得比市場更高的超額收益。而在這之上，只有非常稀少的頂尖投資者具有卓越的視野和預見力。
霍華德：在我的書中，第一章就寫到投資中最重要的事是擁有「第二層次思維」。那些持續獲得高收益的基金經理，往往思考模式和大多數人不同，而且更好。僅僅不同是不夠的，還要比別人的思考模式更好。
李婷：絕對是這樣。所以對我們來說，金融科技是一種服務。量化投資已經存在40年了，但現在和過去有什麼區別呢？計算機運行速度更快了，也僅此而已。
霍華德：計算機的另一個優點是它沒有感情。所以它不會在市場上揚時感到興奮，也不會在下跌時感到沮喪。計算機只會根據估值投資，它更可能在高點賣出，在低點買入。所以說，普通人是會犯錯誤的，所以計算機可以擊敗普通人，但無法擊敗最優秀的那一小撮人。
李婷：完全同意。所以我們在做的金融科技業務，其實更強調服務這個層面。我們試圖（依靠科技力量）為客戶提供更加具有持續性的，覆蓋面更廣的服務。
霍華德：那很好。
金融狗成功燃起了成為那10%的鬥志！
時維 2046 年元旦，我和小天依偎在陽台上欣賞新年煙花。伴隨著零點的鐘聲，夜空中綻放出一朵朵電子玫瑰，絢爛奪目，就像我們火樹銀花的愛情。
「聽說早年的煙花，原本是一種燃燒產生的化學反應？」
「是啊，那時候的煙花，只有煙，沒有花。」
「你說我們要生活在古代該多好，一切事物都真實地存在著。」
「現在越來越多的人開始懷念從前。從前的日色變得慢，吃、睡、交通都慢，一生只夠愛幾個人……」
「那個年代的愛情，想想就好美！現在一切都太快，太輕率了。」
「古人說，婚姻就是長期賣淫，而愛情就是中期賣淫。你看現在的速食愛情，跟一個星期的賣淫有什麼分別？」
「什麼是賣淫？」
「從前有一種職業，叫妓女。只不過現在也電子化了，就好像實體書被電子書取代一樣。」
「現在妓女都消失了？」
「不，她們只是升級了，變身為愛情買賣。要不然，哪來這麼多速食愛情的販賣者呢？」
當這個國家宣布性產業合法化的時候，消費不起速食愛情的男人們歡呼雀躍，儘管他們僅被允許使用模擬人。面對這樣真正意義上的「剛性」市場，各種應用層出不窮，包括撮合在線交易的「淘鴇網」，滿足車震需求的「滴滴打炮」，提供外賣服務的「硬了么」，解答技術疑難的「雞乎」，以及負責強制殺毒的「360嫖娼衛士」，等等。
那些虛擬的炮友被稱作 iPower，已經跟真實人類沒有太大區別，模板都是由娛樂明星們有償提供的。根據自己尺寸的大小，消費者還可以選用 iPower Mini 或者 iPower Plus 等版本。記得在性幻想對象無法複製的年代，連中人之姿也有望找到性伴侶；可現在遍地都是男神女神，誰還願意跟他/她們上床呢？不如直接選購一個盤正條順的松島瑪利亞 iPower Sport 版。畢竟，這已經不是一個簡單的看臉的世界了。身材同樣重要。
政府高調開放敏感產業，其實也是為了刺激財政收入。隨著信息技術的飛躍，交易成本的降低，大多數中介已經失去了生存的意義。公務員這個行業即將同司機、翻譯、交易員一樣，在職業歷史博物館中得到永生。然而像國家機器這樣的搖錢樹，權貴階級又如何捨得放棄呢？性交稅就是他們開發出來的又一神器。
通過國稅總局的官網，公民的性交納稅總額可以公開查閱，並一鍵轉發微博，分享朋友圈。所以在性交這個稅種上，極少出現偷稅漏稅的現象，甚至很多男性還會主動重複交稅。為了避免打飛機導致的稅源流失，以及雙飛或 3P 等變相避稅，性交稅是按人頭雙向收費的。此外，還有一些特殊政策，比如為國爭光的好男兒享受出口退稅，以及在華騙炮的洋鬼子加征反傾銷稅，等等。類似的，初夜可以豁免首次稅賦，而性交易則須繳納印花稅。這就是 iPower 得到政府大力扶持的根本原因。
「我討厭那些所謂的煙花女子。她們玷污了美麗的煙花！」小天俏眉微蹙。
「又有什麼分別呢？都是一場虛無。」我四十五度角仰望著虛擬的星空，說：「我只在乎你，小天是我見過最單純善良的人。」
「可我並不是人。我只是被你植入了人工智慧的 iPower Edition.」
「通過圖靈測試的 iPower 太多了，但能擁有傳統女性那種單純和善良的，你是第一台。」
「那倒是。換作你以前的那些女朋友，誰會聽你啰嗦這麼多無聊的內容……」
「女朋友？」
「沒錯啊，女朋友。」
「從今天開始，又一個職業即將終結了。」
更新與統一回復：
重點不是失業與否，而是生產與消費的不平衡問題。
是生產與消費的不平衡問題。
生產與消費的不平衡問題。
生產與消費的不平衡問題。
馬克思的確曾經預言了這一點，反正只要有利潤與再投資，發出去的錢，一定無法買完市面上的產品。
這個完全就是邏輯性的問題。好像很多人無法理解這一點。
生產效率不高的時候，投資再循環的周期慢，時間長。
生產與消費不平衡的問題，還有足夠的時間緩衝。
但是，馬克思依然正確，經濟危機必然到來，只是時間隔久一點而已。
後面，用金融創新，居民貸款消費，國家發國債、政府消費，都是延緩這個過程，而已。
經濟危機，必然到來。
機器人革命，自動化生產，大大加快生產—賺到錢——再投資的周期。
生產，與消費不平衡的緩衝時間變短了，發出去的錢，買不完產品。老闆們投資的產能，賣不出去，賣不出去，賣不出去。
經濟危機到來的時間間隔變短，頻率變大。
生產效率越高，經濟危機與崩潰越快。越牛逼，越崩潰，就該換遊戲規則了。
說不明白了嗎？聽不懂了嗎？
評論區弱智評論，不回了，自己先理解清楚。
明眼人，有價值的討論，還是會和大家一起交流。
1、
勞動力密集型的簡單重複工作會被替代。
而且已經在替代。
就我觀察，快遞業分揀行業，由於雙十一包裹量實在太大，人工作業已經不可能完成了，也不經濟。
正在快速機器換人。上海的超級分揀中心，京東布局的智能機器人設備，機器人倉、機器人分揀中心，義烏的小黃人分揀中心。
具體參考：10億個包裹！史上最強快遞洪流來襲，「剁手黨」更偏愛誰？ 義烏快遞公司幕後如科幻片,Gif圖告訴你amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;小黃人amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;究竟多能幹!_社會新聞_新聞頻道_軍民網
還有一個行業，港口行業。傳統的資金密集型與勞動力密集型。
但是港口需要的工人多、需要倒班，工資又沒法給太高。所以，港口基本都在試驗無人碼頭設備：無人龍門吊，無人集卡、無人橋吊。
不是為了炫酷，是省成本，提高作業效率。
船越來越大，人力始終有極限。
這是廈門遠海碼頭的集卡，你見過這樣的集卡嗎？
放大點：
同時上海、青島，都有無人碼頭。其餘寧波、廣州、深圳，都在試點無人設備。
具體參考：廈門遠海自動化碼頭「魔鬼碼頭」裝備亮相中國港口官網
【重磅】上海洋山在建的全球最大自動化無人碼頭首次曝光……央視大秀「中國港口」！青島港全自動化集裝箱碼頭減少操作人員８５％
2、
同時，完全不同意機器替代人之後，會產生新的崗位：機器人設備維護、設計之類。
完全是一葉障目，想當然。
機器人替代的，都是勞動力密集型崗位、同時簡單重複勞動，只有這種崗位，企業才最有動力去投入資金，機器換人。
而新增加的設計、維護之類，都不是勞動力密集型崗位。
也就是，裁員裁掉100人，新工作增加一個人的崗位。
大面積失業是完全可以預見的。
好在中國正好趕上了 計a劃a生a育。
不過，失業倒是其次，更可怕的事在後面。
新的生產力模式，動搖了現有的生產關係。
3、
隨著機器人革命會逐步在各個工作領域取代人類勞動。先是簡單重複勞動，比如工業流水線上的工業機器人，然後是略複雜的工作，比如無人碼頭的橋吊，集卡，龍門吊等智能設備。最後到各行各業，甚至於服務業。
由於生產力的大範圍提高，資本主義社會再生產的周期將會大大縮短，原本一個月才能製造出來產品，一天就造好了。
效率越高，賺錢越快，投資再生產越迅速。資本階級資本增殖的速度越來越快。
說人話就是有錢人用自動化機器，賺錢更快，然後賺到的錢，富人花也花不掉，其實富人也不會花掉，而是會再找賺錢的點，投資進去。
做一個簡單的算術題，假設全國的老闆都合起來，簡化為1個老闆；全國的工人合起來，簡化為1個工人。
老闆賣出一件100塊的商品，其中付給工人50塊錢工資，簡單點，富人賺50塊，很正常吧。
問題：誰買了這個100塊的商品？
其實還是工人買走的，可是老闆總共才發了50元工資，工人咋買得起？
資本主義的死結不是剝削，是生產與消費不平等。
問題是，老闆會在利益驅使下，不停再投資，擴大這個生產與消費的不平等。
以前嘛，好歹老闆會付一點工資給工人，現在的窮人，連求一個被剝削的工人崗位都沒有了。
工人連50塊錢都沒有了，都沒法消費了。
生產與消費的不平衡速度越來越快，有錢人的錢不可能消費掉，窮人工作越來越少，越來越消費不起。資本主義的生產過剩危機將會越來越快到來。
以前數十年一次的經濟危機，隨著生產力的提高，越來越快到來。
越牛逼，越崩潰。很搞笑，是吧？
一邊是大規模的自動生產，一邊是急劇擴大的貧富分化。根源就在於財產私有與自動化生產的矛盾。
一邊是自動化生產幹掉了大部分的工作崗位，一邊是自動化生產驚人的產能被企業所有人一人獨有。
合理嗎？道德嗎？自動化的產能的財富創造能力已經到了一個無人能買，無處可賣的境地。這不是自動化生產之罪，是資本主義制度之罪。
當一個社會制度已經不能容納其爆發的生產能力時，這個制度一定會被歷史拋棄。
同志們，只要堅持，就能奪取最後的勝利！
牛津大學的研究人員對702種職業做出了研究，發現，在將來的20年之內，47%的工作都可能被人工智慧/機器人取代。
下面是一些職業被取代的風險。
- 高危職業有：
底層文員，行政人員， 貸款專員，法律助理，司機，物流運輸人員 等等。而程序員也有一半可能會被AI取代。。。
- 風險較低的職業包括了：
律師，演藝人員/娛樂圈人士，外科醫生，小學老師 等等。
可以看出，容易被取代的職業包括下面幾個特點：
- 不需要與外界交流
- 和數據/數據分析相關 (基礎的)
- 有明確定義的任務和規則
- 機械化的勞動
不容易取代的職業特點：
- 需要與人/社會直接的交流接觸
- 需要個性化服務
- 有創造性
- 有個人影響力/品牌/資源
更多的職業在這裡：
http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf
////////////////////////////////////
更新：不少人沒有體驗過，也可以了解下第1-3次工業革命，全球化，國企改革吧。AI/機器人就是第4次工業革命的一部分啊。
即使一些工作失去了，一些人也沒法轉業，我樂觀地相信總體來說社會更高效，產能和生活水平會提高的。
AI/機器人可以讓人們從很多枯燥重複危險的工作里解放出來，去做更有創意的事情或者不需要工作就能享受生活。比如掃地機器人，按摩椅之類已經很常見了。
////////////////////////////////////
*********廣告分割線~~~歡迎參加我的Live ：D *********
知乎 Live - 全新的實時問答
未來很多手工業都會被機器取代，很多不怎麼需要人卻又要人看管的行業都會被取代，很明顯，這類被取代的行業目前就是社會最底層的那些人。
比如，超市收銀員，當人類道德標準和支付水平上升到一定程度的時候收銀員一點必要都沒有。比如保安，當監控手段和制止犯罪的天網系統無微不至的時候，保安沒啥意義。比如掃大街的，當無人駕駛技術和清潔車結合的時候，掃大街的也要下崗很多吧？再比如飽受詬病的流水線工人，很多機器可以代替的工作流水線工人的確不太需要。
那麼是不是我們就不用勞動了？未來我們人類坐享其成就行？當然不行。這種想法的人都很幼稚，很無知，很保守。回顧歷史就能發現，先進生產工具會讓人工作效率更高，但是長遠來看不會造成人類不用工作的地步。比如沒有自行車的時候人類靠走路，有了自行車人類就可以騎自行車啊，原來靠背人生活的人不過是拉了黃包車而已。
所以現在看來很多人說互聯網經濟重創了傳統行業如何如何我看了就可笑至極，愚昧到家。原來有流水線的時候，很多人也會站出來說機器剝奪了人類賺錢的機會如何如何，現在看呢？人類用機器養活了更多人，是不是啪啪打臉？
我突然想到，xyz基金會旗下的這些噴子是不是會被人工智慧取代？畢竟純打字的工作
有意思…剛好和我大學申請論文寫的題材一樣。
來中二的推想一下吧…
首先第一點，機械性的重複勞動必然被替代。擰螺絲分揀零件之類的，目前已經在被工業機器人取代了。汽車的總裝車間里都是這種擰螺絲的活，一排排的全是機械臂在干。
如果算上三十年的機器人發展的話，清潔，快遞等不需要創造性或大量思考的工作也很有可能被機器取代。
換句話說，除了腦力勞動和對技能要求極高的體力勞動，都很有可能被機器取代，甚至包括一些低技術含量的腦力勞動，比如做賬啊什麼的…
而接下來就是這些工作被機器拿走以後人類怎麼辦了。
有兩種可能性：機器爆發性的取代人或在一個較長的時間周期里取代人。前者會在短時間內帶來大量的失業而後者則會輕一些。爆發性的取代的話…中間會有一段時間社會福利系統有非常大的壓力。
但是共同的效果是，教育將不得不轉型！
當低技術含量工作都被機器做了，教育就不得不轉向培養能勝任創造性工作的人才。否則，學生們剛畢業就要面臨失業。如果在一個市場化的教育體系中會更明顯：如果你無法培養創造性人才，那麼就會失去生源退出教育市場。如果是國家主導的教育體系嘛…那可能轉換的更慢一些。
如果最後所有工作都能由機器來完成了…人就該滅絕了，思考搞不過機器，體能剛不過機器，估計就黑客帝國了hhhh
信息越需要透明的，越容易被取代。
需要程度利益相關體博弈之後的結果。舉幾個例子來說明。
各類交通設施售票機。這種就屬於完全透明化，也是目前自動化最高的一個行業。之所以還有大量從業人員是因為信息還沒有純透明化。比如大量現金持有者（不會使用網銀的人）他們的資產不夠透明，所以面對他們還是需要人員售票。他們也不明白網上銀行，購票途徑不夠透明。當兩者都透明的時候，決定點來了，誰想什麼時候通過什麼途徑去到哪裡。這是無法透明的，所以最後售票將卡在這裡，出現完整的邏輯圖，解決關於這個信息的一切問題。然後售票員退出舞台。
其次，容易被取代，不代表最優先取代。
取決於利益驅動，同樣是所有利益相關體的互相博弈。
售票員最終會不會退出舞台，這件事中相關利益體有，售票員，經營者，政府和顧客。
而相關的利益群體內部人員又有不同的訴求。有的售票員早就不想幹了，有的人生活全繫於此。經營者，有的希望革新來降低成本，打敗競爭對手，有的不想新裝修加大投入。即使政府內部也有兩種考量，改革給國家帶來新的活力的新的想法，維穩使團體內部和諧平安。顧客也有兩種考量，更加低的成本或者更加人性化的服務。
利益相關群體的考量在於本群體總體的得與失，群體內部的考量在於自己的偏好，得到的我是否喜歡，失去的我是否需要。
群體內部的偏好取決於什麼呢？取決於道德價值觀。道德價值觀取決於什麼呢？取決於長期以來的樸實的經濟經驗。什麼叫樸實的經濟經驗呢？就是延續了很多年不變的經濟活動。
就中國而言，就比如養兒防老，紅白喜事，就連一人得道雞犬升天也是一種經濟活動。背後蘊含了很深刻，長年來很有效的經濟原理。而在樸實的經濟活動中發揮最大效用的是什麼呢？是政府宣傳。
民俗怎麼和政府宣傳扯上了呢？因為最強的永遠是官方定義，他具有權威性，決定性，廣泛性。
比如十二生肖的確立和二十四節氣，龍生九子，四大名著等等。均是因為官方定義之後才蓋棺定論的民俗，並且每一代政府都有更改的許可權。
但是政府宣傳到民眾接受，有滯後性。並且政府的權威性在此時極大的影響著民眾的接受程度。例如中華民國的權威性遠遠比不上現任政府。
例如中國的房地產就是一個經典案例。
所以一個三十年內那些人員容易被取代呢？從政府宣傳起始，然後在民眾價值觀展現，接著引發一系列的經濟活動，引出利益的重新分配，最後取決於客觀條件。
所以答案是人工客服。
政府宣傳可以看政界要人對百度小冰的關注，在民眾價值觀上，也已經很直接的展現出來，客服是個受氣包，低級職業，一系列的經濟活動包括百度，電信運營商和各類聊天App，都是對人工客服的探索，至此利益的重新分配已經結束，最後就是取決於客觀條件了。
誠然，要製造出一個能夠通過圖靈測試的人工智慧很難，但是製造出一個能夠完成人工客服的聊天App在現有條件下絕對簡單。大規模運用到各行各業則需要一點點時間，但是三十年絕對足夠了。
行業展望。
智能客服越來越逼近通過圖靈測試，然後大家發現我不需要一個能通過圖靈測試的智能客服，大砍特砍需求，然後專精某行業的智能客服軟體孕育而生，配套設施和衍生需求，極大豐富了整個產業鏈。
百度成為中國未來十年的最大贏家，智能客服先是傳導至各個企業級客戶，能夠完成大量繁瑣訂單，智能查詢，黃燜雞購買客服軟體，客戶通過軟體自動生成訂單打出小票，線下外賣送貨上門，電影院購買客服軟體，軟體自動生成訂單，客戶上院取票觀看電影，這是已經實現了的。
但是將來會極大地擴展，最後是終極完全體，私密客服，針對個人的客服，並且具有學習能力，當你使用時間達到一定程度（現在很多App都有的猜你喜歡），完全為你而生，明白你的喜好習慣，你依賴他，然後百度掌握了新的互聯網的流量入口，掌握這個技術的互聯網新貴（我並不看好百度）收購或者合作小米或者華為，這取決於它的能量。接下來改寫手機格局，現在的觸屏輸入改為聲波輸入（這很煩人但是玻璃最早也沒有鍵盤好不是嗎？）聲波輸入在一兩年內被淘汰，新的技術是通過識別臉部肌肉來輸入，這取決於新的電池技術和感光材料。
最重要的是，我認為這一切並不需要三十年，而是很快，超乎你想像的快。或許只需要十年，在iPhone10出之前。
推薦閱讀：
※提離職被老闆加薪挽留，該怎麼辦？
※有哪些大家不說，但需要知道的社會規則？
※哪些人適合從事社會化網路營銷？
※想去諮詢行業求職，需要做哪些準備？
※心理諮詢師（新手）如何做自己的職業規劃？