最先會被機器人代替的幾個職業將會是什麼？

12-28

阿爾法狗大勝李世乭的過後，人工智慧對人類的威脅好像又進了一步，機器人是否會統治人類，現在我們還不得而知，但是工業革命時期的新舊更迭將重演，以前是汽車司機替代了馬夫，在今天哪些職業將被機器人取代呢？

另外推薦一個今年九月份NBER在多倫多開的Economics of AI的會議，參會者全是些狠人，Joseph Stigiltz, Geoffrey Hinton, Susan Athey, Paul Milgrom, Jeffery Sachs, Daniel Kahneman
https://www.economicsofai.com/nber-conference-toronto-2017

1，

2023年，11月，北京。

正是中午，但風仍然有點冷，林梅下意識的裹了一下風衣，可是不管用，仍然打了個冷顫。

身上冷，心裡更冷。

過了一小時，她仍然忘不了上午面試時，HR的那種口吻和眼神。

真是太討厭了，一點都不懂得尊重人，看來一輩子就是個小HR的命，林梅心裡恨恨的想。

不過更讓她討厭的，是進門時，前台那個圓頭怪腦的機器人，林梅大老遠就看見她，心裡咯噔一聲。

那是當下最流行的，大白款的機器人前台，外表可愛，永遠微笑，但林梅討厭的不行。

就是這貨，搶走了她的工作，搶走了她從事了近十年的工作。

2，

事情變壞，是在2021年。

那時候，開始有幾家大的公司，花高價買了機器人前台，這樣的智能機器人要幾十萬一台。

「裝門面嘛，大公司有錢燒的」，林梅還記得當時和同事聊起這件事來，輕鬆愉快，就像聊一件不關己的新聞。

當時的她不會想到，僅僅用了兩年，這件事便成了她的痛苦和噩夢。

是的，最近就連在夢裡，林梅都會夢到，夢到一大片一大片的機器人，拿著武器，在向她壓過來，她想反抗，可是哪反抗得了，都不用武器，這些機器人光踩都能把她踩死。

死的像只螞蟻。

這是林梅第一次討厭科技的進步，幹嘛要進步得這樣快呢？

她實在想不明白，為什麼兩年前還幾十萬一台的笨拙機器人前台，僅僅用了兩年，便能夠便宜到兩萬一台，而且樣子也變得可愛了不少，有各種款式，大白款，人魚公主款，甚至還有明星定製款。

聽說最近還出了教父款，多花點錢就能把馬龍白蘭度弄來做前台，雖然是Q版的，但是也夠霸氣有趣。

事情怎麼會變成這樣呢。

林梅走到了小區門口，但不想進去，也不知道去哪裡，長長的嘆了一口氣。

3，

進入這行，是2013年，林梅20歲，剛剛畢業。

林梅學的是廣告，但學的不行，也不知道幹嘛，於是就隨大流，先找個行政前台干著，邊干邊找唄，反正年輕。

她怎麼也不會想到，這一干就是十年。

十年間換了六家公司，都是前台，每換一次，工資都漲一些。

第一家公司，前台的事情比較多，還要負責打掃衛生，林梅活了這麼大，在家裡都沒怎麼干過活，所以幹了半年不到，就換了。

第二家公司，就好多了，是個不大不小的公司，林梅仗著年輕漂亮，輕輕鬆就搞定面試官，拿到了這份工作。當然搞定不是說有什麼情色交易，根本就犯不著，不過就是跟那個面試官多眨了幾下眼，表現的可愛乖巧些。

第三家公司，就更閑了，因為是「男朋友」的公司，當然也算不上男朋友吧，但林梅也不願意去想那些不好聽的詞，比如被包養什麼的，雖然性質差不多，公司老闆是她在一個朋友局上認識的，公司人也不多，十三四個，但干著開心舒服，因為有那層關係，林梅還小小品嘗到了權力的滋味，雖然是前台，但大家對她恭恭敬敬。

那個時候，她24歲，開始暢想未來的生活。

然而，打擊很快就來了，公司經營不善，倒閉了，林梅倒是想盡點仁義，不離不棄，沒想到公司都黃了，那混蛋還想著泡小姑娘，跟公司一個剛剛畢業的實習生搞在了一起。

林梅氣的不行，痛快分手走人。

後面的三家公司，就沒什麼可說的，總是干著干著，不是公司倒了，就是跳槽，畢竟人往高處去嘛，工資多了不扎手。

而且保養費用也越來越多了。

28歲以後，林梅開始有點害怕早晨起來，鏡子里毫無光澤的臉。

4，

總不能一輩子做前台，還是學點東西吧。林梅常常這樣想。

可是，學點什麼呢？

林梅不知道。

不知道就把今天過去再說。

所以三百六十五個今天過去，林梅還是不知道。

好在工作還是不缺，林梅有天生的好底子，雖然談不上大美女，但學生時代，追的男生可從來都不缺。

而且年齡稍大了一點的林梅，又多了些成熟女性的風韻，端莊大方。

但不能再晃下去了，已經是2023年了，剛剛過了30歲生日的林梅，決心要認真學點什麼。

讓她下決心的，還有形勢，越來越多的公司開始用機器人前台。

剛開始林梅還感覺，所謂機器人前台只是個噱頭，哪有人好用啊。

可是當林梅發現，機器人前台不僅越來越精緻，功能也越來越全，甚至能夠給客人自動沏茶的時候，她感覺到了一絲不安。

而這絲不安，很快就落實。

林梅沒有太責怪老闆，因為老闆說的話，她可以理解，當一個功底強大的機器人前台的費用，僅僅相當於真人前台兩個月工資的時候，作為老闆，心裡會有所選擇。

尤其是，這他媽的機器人前台，還有一年包換，三年保修的售後。

怎麼可以這麼便宜呢？

5，

在小區外轉了一小時，林梅感覺冷得不行，決定回家去。

近來面試了幾份工作，要麼工資太低，要麼公司太差勁，要麼大老遠就看見大白機器人那個傻樣子。

大白機器人是現在熱賣的爆款，據說上市三個月賣出了一百萬台。

這也意味著，有一百萬個前台的位置，被它佔據了，而原先坐在那兒的一百萬個姑娘，又去了哪裡呢？

想到這裡，林梅忽然感覺自己的遭遇也沒那麼可憐，畢竟有那麼多人陪著她，可是她又感覺委屈，似乎被一柄科技的利劍刺傷了一樣。

傷在心口上，汩汩流血。

林梅開始後悔，要是五年前，換個工作，學學別的東西，比如策劃，比如市場，不至於落到這副沒人要的田地。

可是後悔又有什麼用。

而且，難道全都是自己的錯嗎？肯定不是！

看著吧，人類遲早要毀在機器人手上，等機器人有了意識，就會像電影里演的一樣了。

想到這裡，林梅攥緊了拳頭，她甚至有點期待機器人的覺醒了。

這時候，不知道為什麼，她忽然想起學生時代語文書里的一句話：讓風暴來的更猛烈些吧。

來吧，來吧，來吧，林梅咬緊了牙關，日子還能壞到什麼地步，通通來吧。

有一種特殊工種，只有國內有，叫

網路評論員

目測這個工作是非常適合被機器替代的，主要原因是，當前這個工種的水平和智能程度非常低，效果也非常差，但人員成本非常高

實現機器評論後，最大的好處是可以省很多納稅人的錢

做人工智慧也是講情懷的。在現階段通用型機器人還很難由客戶直接提出有效需求，所以更常見的是企業先行研發一些demo，再去碰客戶的需求。在對這些demo的方向選擇上，有這樣一些考量，排名有先後：

1、可能致死致殘的環境：比如軍警用的排爆機器人，深入輻射區域/污染區域/爆炸現場的無人機，間接的如自動駕駛，來防止人類的失誤傷害到他人。

2、可能造成職業病，心理傷害的環境：比如地下礦井，深海探測，大面積的測繪，探礦，有可能用的不是機器人技術，但是把人從這類環境中解放出來還是很必要的。

3、無聊的，人來做效率非常低下的環境：這就覆蓋了很多工業機器人的領域了，比如搬運機器人，噴塗機器人等。

4、提高生產效率的環境：這個領域就存在多種可能了，而且也不僅僅涉及到機器人技術，比如幾年前寫的聲音識別引擎，部署期間可以實現數十萬人的工作效率。

5、保護客戶隱私和提高方便性的環境：這個看起來就大的多了，比如點菜，賓館服務，等等服務場所，避免人類的直接服務，而用機器人就可以更好的方便客戶。一些政府部門的櫃檯也屬於此列，能用機器搞定且不用看人臉色的會更好。

6、娛樂，教育，便利：這類機器人在生活中可以直接提供服務，對人的替代性其實已經很小了，只能算是錦上添花，不僅是機器人還不夠先進，還有人類也許會喜歡自己搞定的。包括自拍無人機，各種教小孩子拼裝的機器人，掃地機器人等。

所以，按照如上的排序。相信在1、2類工作的人本身都非常希望趕緊把工作交給機器人。而3、4類的正是緩慢而逐步替換的過程，有興趣了解一下當前工業機器人的進展就可以看到自己的工作被替換的進度。而5、6類的工作，並不需要很著急，此類的替換不會很快發生。機器人起到的作用更多是促進行業發展。

分割線……

之前大家所認為的一部分無法被機器替換的工作，現在也不算問題了。所以，希望大家可以更新一下這個思路，只要可以被明確定義的工作，大部分也能被機器替換。這後面的技術進步就是深度神經網路。深度神經網路已經可以比較完善的多模擬一些人類的思考行為了，所以對於以前一些看起來神乎其神的能力，也就可以實現了。比如審美，比如一定框架內的創造，摸索規律。

舉幾個例子：

1、作曲家、小說家等藝術家：此類工作的輸出是可以被明確定義的樂譜和文本。作詩的軟體早已出現多年。基於樂式的作曲也出現數年。這些還算沒用上高級的深度神經網路的。

2、高端銷售：此類工作的核心是判斷用戶的特點，提供定製的推薦。而即便我十年前寫的基於統計學的推薦引擎，也有驚艷的推薦結果了。在現代基於深度神經網路的推薦，會更加人性化的做出推薦。

3、基金經理、分析員：高頻交易就算沒有替換這些人的工作，那麼演算法交易也足夠威脅工作了。在現代爬蟲可以自動抓取各類市場信息，天上的衛星提供各種工業區的物流和倉儲狀態，基於這些信息判斷的結果已經不是人類可比的了。

4、低端程序員：這都無需機器人技術，單單是IT行業不斷的技術進步就使得不少人跟不上了。尤其是越來越多的工作是沒法用編程來解決的，更是個大問題。比如幾十年前LeCun Yan的手寫郵編識別工作。這不是靠低端程序員不斷的寫if判斷就能識別的，而必須跳出到程序之外用機器學習來搞定。

人類社會的發展，從來都伴隨著職業的不斷變遷。淺談幾點個人看法吧。

原始社會，男性是天生的「獵手」，女性是「全職家庭主婦」，兼職裁縫（縫縫獸皮、樹葉……）；後來人類發現，打獵危險係數較高且帶來的食物有限，就開始馴化動物、種植莊稼，職業變成了「農民」、「牧民」，期間延伸出了很多職業——士、農、工、商；工業革命徹底改變了人類的發展進程，生產力改變人們的職業，讓很多人從農民變成了工人，從馬夫變成了司機……

每一次社會發展變革，都會淘汰一些職業，產生一些新的職業。

回到提問所說的機器人，這是人類研究製造的人工智慧，這一次的發明與以往截然不同。曾經我們發明機器是為了提高效率，或者是取代單調無聊的工作，但仍然需要人類進行操作。而人工智慧卻是一種對人類自身的「複製」，簡單點就是說，機器人可以像人類一樣思考和工作，甚至比人類做得更好。

（《我，機器人》中的劇照）

據了解，人工智慧機器人已經開始應用於很多行業，成為了人類的助手或競爭對手。我們見證了阿爾法狗戰勝李世乭，小度戰勝最強大腦的眾多選手……雖然現在還沒有量產的機器人取代某一職業，但是不難預見，在不遠的未來以下幾種職業有望率先被機器人取代：

1、司機

這幾年比較熱門的人工智慧中絕對有「無人駕駛汽車」的一席之地，也是很多巨頭企業的重點發展領域。如果按照現在的勢頭髮展下去，無人駕駛汽車或許會「消滅」幾個職業，比如司機、駕校教練。

（谷歌無人駕駛汽車）

就目前放出來的消息來看，無人駕駛的反應速度比人要快，而且不會有疲勞駕駛這種安全隱患，交通事故發生的概率將大幅下降。結合城市交通網路和GPS定位系統，無人駕駛汽車通過綜合信息的判斷，會把擁堵的概率降至最低，能耗及出行時間相應都會有所降低。作為一個不喜歡開車的老司機，還是比較期待無人駕駛能夠儘快普及的。但是就目前國內現狀來看，任重道遠啊！

2、製造工人

低端勞動密集型的製造業領域中，人工智慧的應用規模已經開始越來越成熟。隨著視覺、觸覺感測器技術的發展，自動化工廠各自湧現。各種機器人機器手開始取代人力，不知疲倦地成為了生產線上的主力。

當然，目前來說這種機器人工廠大部分還停留在較低端簡易的領域，需要精密操作的人工仍然具備很高的價值。未來的製造業或許某天會完全被機器人替代，在成本、工時、效率等方面，都要比僱傭工人划算。有機會的話，我也很想開一個全自動機器人工廠，製造埃微手環或者其他什麼產品，聽起來很酷。但是這一點在國內同樣短時間內無法實現，因為人口基數大，製造業為許多進城務工人員提供工作崗位，如果這些工作崗位真的被機器人替代，那麼將造成大範圍的失業。

3、服務人員

不僅是製造工人，超市、餐飲服務領域的一些職位也同樣面臨被取代的風險。這些職位包括服務員，銷售員、收銀員等。

「手機在手，天下我有」，移動支付讓很多人忘記了出門要帶現金這件事，付款程序得到了明顯簡化。阿里的無人超市，甚至實現了無人支付，未來還需要僱用那麼多收銀員嗎？不吹不黑，我曾經一周兜里只揣了20塊錢，卻沒有耽誤任何行程造成任何不便。一周後，摸了一下口袋，嗯，20塊還在……

除了收銀員，服務行業的人工智慧也在飛速發展。未來送餐機器人會集視覺、聽覺、觸覺、導航，路徑規劃、主動避障、多模態交互等技術於一身，不會因顧客的埋怨而有情緒，不會因顧客不小心弄髒它而抱怨，只會一心一意為顧客服務。

這種萌萌的服務員，大概我孩子會特別喜歡，要我買一個帶回家吧……

簡單看了一些別的回答，普遍都認為最容易面臨失業的職業是有固定規則、重複勞動的工作，面臨失業風險最小的是需要與人溝通、富有創造性的工作。觀點和我的大同小異，畢竟人類的情感有時候並不理性，就現在人工智慧發展的程度來說，機器人仍然很難理解。

所以，也不必過度擔憂機器人會在短期內取代部分職業，從現在看來，人工智慧的發展受到很多因素的阻礙——技術帶來的體驗和效果，暫時來看並不成熟；失業率增高，是zf和人民都不希望看到的；倫理道德將來如何限定也還存在很大疑問……這也是人工智慧為何沒有大爆發的原因之一。

再說，人類的適應性比大家想的要強的多，拋棄過時的職業，學習並投身符合社會發展規律的職業，人類這方面的調整能力相當優秀。要不然，現在哪來這麼些程序員、互聯網工作者？對人工智慧時代，還是懷抱著正面態度期待著的~

對於大家所恐懼的人類會被機器人取代的觀點，在@Fan Francis回答的評論區看到他回復知友有關《西部世界》的一個觀點，並深以為然。

他的原話是：「嗯，我始終覺得西部世界最終是個倫理片兒，而想要說明的是，或者我希望它說明的是，Deloris不但是真正的人，而且已經是同物種超人了，即人類主動選擇了同物種進化，而不是創造不同物種後被取代。」簡單點就是說：就算被取代，人類也並沒有滅絕，因為這些「超人」繼承著人類的思想。

本回答分兩部分：
第一部分：機器取代人類的速度比你想像的慢很多。
第二部分：摘錄麥肯錫對「機器取代人類」這一話題的部分研究結論。

一. "技術對人類的影響短期被高估，長期被低估"。We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run. - Roy Amara

尼古拉.特斯拉1926年就預言了智能手機的出現（Nikola Tesla Predicted Smartphones In 1926），但是手機從設想到實現到普及花了幾乎一個世紀。

每天有一億個創業點子在人們腦中閃現；一萬個點子在實驗室，RD部門，或者車庫裡被實現；可能只有不到100個變成了可行的商業模式。
配套產品（complementary products）需要很久才能出現並真正滿足人們的需要：PC出現後很久，政府和銀行還在使用IBM的tabulating machine，除了價格因素以外，還因為沒有配套的軟體，培訓，人才等。
任何對現有產業造成衝擊的新型產業，都會受到現有產業的強烈抵制(No business will be replaced without a fight)。雖然特斯拉的交流電最終取代了愛迪生的直流電，但是當初愛迪生為了黑交流電，用交流電電死了一頭大象來向世人證明這個新技術是多麼的危險（Jan. 4, 1903: Edison Fries an Elephant to Prove His Point）。
大企業的說客(Lobbyist)會說服當局，加上當局最恨的就是失業率增加(People in power hate unemployment)。所以政策與法律在短期都是阻礙導致失業的新興技術的。

二. 但不可否認，長期而言機器會使一些工作消失
今年7月麥肯錫發表的文章Where machines could replace humans--and where they can』t (yet)對各個行業被機器取代的風險進行了分析：

行業的易取代性由高到低分別是：

可預測性較高的體力勞動：流水線工人，食物處理與包裝
數據處理：大銀行暑期intern一般就干這個
數據收集：或者這個
可預測性較低的體力勞動：建築，林業，戶外飼養等
與利害關係者(Stakeholder)產生互動的崗位：即複雜度較高的客服工作，比較典型的行業有教育與醫療保健
需要使用相對複雜專業知識的崗位（特指與決策，計劃，與創意相關的）：程序員，廣告創意等
管理崗位

最後說個有一點點相關的題外話：曾經和朋友討(wang)論(xiang)如果高盛的CEO和可口可樂的CEO可以選，你應該選哪個。大家一致認為可口可樂的CEO更好，因為所有的assembling line，distribution system，brand equity，以及配方都是公司的資產，沒有哪個員工可以和你討價還價，也沒有零售商敢和你討價還價——哪個超市敢不賣可口可樂(coke is the top1 pulling product!)？相反高盛的高層每個都權力巨大（because of their idiosyncratic value），以至於CEO Blankfein根本不是高盛賺錢最多的員工，加上對外還要伺候大客戶，真是想想就苦。。
但反過來如果高盛的初級員工和可口可樂的初級員工讓你選，你選哪個？薪水的差異讓這個問題的答案顯得很明顯，但是更深層的原因正是因為投行里大量崗位需要用到複雜專業知識以及與stakeholder產生互動。

我在中資券商工作了8年，這8年的時間裡也是一直在個人財富管理方向的部門工作，至於對待遇較好的基金公司的基金經理職位產生懷疑的原因不僅僅是因為個人原因，也是考慮到這個行業在未來的發展，因為也看到了類似人工智慧（或者叫智能理財）的業務先後在歐美及國內外企拓展開，看到了Wealthfront，Betterment在矽谷強勁的發展，也聽到了朋友說高盛拓展智能業務的消息，從而對自己的未來職業規劃產生了疑慮。顯然，我是一個謹慎多慮的性格，所以我就把我的看法寫一下，也希望能有一些行業先驅為同行從業者們解答一下疑惑吧。

1.關於傭金（行業內幕）

所有的業務都是要跟傭金掛鉤的，這個傭金也是隨著不同的產品性質比例不一（經理也是要吃飯的好嘛？），所以在跟客戶選擇產品或者套餐的時候，往往是從收益和傭金兩方面來考慮的，而據我了解，Wealthfront、Betterment這家公司在人工成本和傭金上就免去了很多顧慮，很多時候是通過ETF交易，採用的也是大數據的抓取和海量運算（機器直接抓取大數據，要比人工過濾大數據強，更加理性），所以，萬一智能理財做成熟了，券商這樣的精明行業是不會養著一批閑人的。

2.關於產品線

券商的投資產品（或者叫產品線）是有一個邊界的，如果就職券商沒有這個產品授權或者根本沒有這個產品線，你頂多只能說服客戶加入自己券商的理財計劃或者介紹給有產品的同行們，所以這也是很尷尬的。如果智能理財的範圍囊括了更豐富的產品，推薦的投資組合就可能比現在人工的形式更合理更可靠，人工的劣勢也就暴露出來了。

3.職業經驗和能力

其次就是非常重要的一點，就是個人能力的原因。這個行業的發展結構也是金字塔形的，諸多的從業者都是基層的、從業經歷短的，就算是資深的也具有自己熟練的領域和生疏的領域，僅僅公募基金就有很多細分：貨幣基金、股票基金、債券基金；何況還有私募基金的外匯、期貨、量化、CTA……很難全部精通或熟悉。造成配置的投資組合只能是能力內最優的，但說起是不是絕對最優，我們心裡也會有個問號。所以聯想到智能投顧系統龐大的資料庫，是不是也會在判斷上完全壓倒性地優於我們。

4.服務門檻

我認為類似智能理財這樣的產品也不可能完全替代傳統的個人財富經理，更恰當的說法應當是補充了個人理財市場的空白。行業內都知道，不是所有的個人財富投資者都能享受到一對一的金融服務（考慮到財富值和業績）。對於高凈值人群還是會選擇私人財富管理作為他們資產配比的一部分，這群人往往會成為私人財富投資經理追逐的對象。而很多投資凈值較低的客戶不會被基金經理視為優質的客戶資源，他們的需求往往更為簡單直接，智能理財在投資目的上更為明確，邏輯上更清晰，能給那些低凈值投資者帶來寶貴的個人投資建議。

傳統券商業比較保守，個人在考慮職業規劃的時候，回顧自己在公司里經歷過的人和事情，感覺永遠是在象牙塔里，你的個人能力也不會完全的發揮出來。另外呢插一句，我現在的一個朋友就職於一家比較活潑輕鬆的個投公司做DM，個人經驗被更好的再發揮，並且很快的轉化成了與從前傳統金融行業互補的產品，讓更多人的需求落地，他時常跟我交流時透露出成就感和滿足，我也愈發的覺得跳出去會是一個更好的選擇。

反正覺得金融行業尤其是個人理財是條很艱辛的職業，微信里那些同事或者陌生電話都在像工蜂一樣，這那地推銷產品，面對智能理財浪潮和隊伍的壯大，深感世界之瞬息萬變，碼字不易，跪求大咖指點迷津，當跪謝……
@Luo Patrick@劉鵬程Sai.L@神原@陳振玥@Jonna Zhou

(前半部分和結尾是新的，中間是原答案，純粹誇讚老師的原答案)
贊數第二高的居然是小學幼兒園老師太讓人寒心了嗚嗚嗚嗚嗚嗚。可能原答案和評論只是在調侃，但是也看得出對教師行業的誤解是確確實實存在的。

教師不可被機器人替代，就像家長不可被機器人替代一樣，機器人無法像人一樣溫暖，細膩，自行改進呀~

【什麼樣的工作可能被取代呢？就目前，在我看來，無非就是操作型、手工勞動者，主要靠知識儲備與輸出的腦力勞動者。】
——————————————————————嗨呀我原來的答案要不要刪掉啊，兩個看起來很厲害的人分別講了高等教育和幼兒基礎教育被機器人逐步取代的可能性~【現在我把觀點改為人工智慧的加入可以顛覆原來傳統的教學模式，短時間內可能不能取代吧，但是在教育中所佔的比重可以不斷加大~以後再也不說「絕對」怎樣啦，那有什麼絕對奧，自己不知道罷了(つд?)】如果將來學生們能跟智能機器人一起學習真的是很棒啊~可能以後「老師」能給他們的只愛了吧~不過將來教育行業會出現一些新的職業吧，課程開發要有多樣性，人工智慧和教育的結合，不斷改進也是任重道遠吶~

以下是原答案，是根據師範教育課上學的答得，比大家目前的對老師的認識可能全面些，但是相對於這個話題還是落後了好多呀~
——————————————————————
但老師絕對不僅僅是輸出知識的呀！課堂上的輸出包括知識與技能，過程與方法，情感態度與價值觀。

老師不僅是教學的執行者，還是課程的開發者。從填鴨式教育，到啟發式教學，再到翻轉課堂，教學一直在嘗試，在改進，【只是我們遠離課堂太久了，沒有看到而已。】由充滿個性的教師組成教師群體才能保證教學不斷進步，充滿活力。不然只有幾個教育專家在研究，教學怎麼能這麼快推陳出新呢？

教師不僅要負責課堂教學，還要負責班級管理。換成機器人，能讓孩子有親近感嘛？能對頑皮的孩子有威懾力嘛？能看懂孩子課堂上不懂裝懂的小尷尬，疑惑的眼神，被窗外景色吸引時的漫不經心嘛？能幫孩子處理同學之間的矛盾，教給他們愛，團結，合作嘛？能給他們失敗時的安慰和鼓勵嘛？

【總之，講清楚新課，解答問題只是教師工作中小小的一部分啦，教師的工作遠遠不止這一點。】

好聽？為什麼好聽？因為「靈魂的工程師」的高帽？因為有教師節這一重大節日？為什麼要戴高帽？因為工資不足以支付教師的付出吧！「白衣天使」什麼的同理。
收禮？可能會有家長送給班主任吧，跟任課老師關係不大吧？有那錢還不如請老師補習。跟教室行業沒關係吧？素質看個人咯。
假期多？確實多。假期能讓你都閑著嘛？你不得每天做作業啊，沒錯，學校會給老師報在線學習。還有值班，每天至少兩個老師在學校看著吧。還有平常，朝九晚六是不可能的，朝六晚九差不多。
吶，這麼重大的職業，要想做好是要付出很大很大心血的，教學前三年只研究怎麼教就忙的團團轉啦~你要不是真心熱愛教學，真心喜歡孩子，就不要去嘗試啦！！那些對自己工作不滿意就考個教師資格證當老師的怎麼想的奧！

嗯，我是一個師範生，爸媽都是老師，我十分喜歡孩子，假期會自費去支教，但我一直在找其他路，不去當老師，大概是不熱愛教學吧。很佩服那些熱愛教學的同學們~畢竟在我看來，去研究怎樣在半小時之內讓學生掌握一堂課的知識，培養能力，升華感情，真的很難，也不那麼有趣。但如果做了老師，一定會做到我能達到的最好~?

吶，以上~致敬每一個默默在工作崗位付出的人~
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答案加的破破爛爛沒地兒寫了。。寫到最後吧~我上面完全現在師範生的角度寫的，誰說老師貪財，貪圖享樂，心眼壞，我就批評他~

但是，不得不承認，確實有老師師德缺失，有的還很嚴重，而這麼特殊的職業，一旦犯錯後果很可能是無法估量的。(嗯，幼兒園中班的老師打過我手心兩下，我現在還記得)
因為某些人的錯誤怪了一個群體不好，因為一個人的指責就正名過頭也不好。

代表有過過錯傷害過孩子的老師致以歉意有用嘛？(つд?)
啊呸，我才不代表他們！

反思：
1.過猶不及
2.不懂的不要說的太滿
3.不要滿足於現狀，將來會是無法想像的好~
最後感謝每一位評論的人！

生物學類大部分研究生

正好有相關的答文：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？ - Fan Francis 的回答 - 知乎

其中總結性的節選：
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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
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貌似本話題對Fintech說的比較多，作為金融核心業內人士，也圍繞此話題做些補充好了。

大金融行業，隨著人工智慧的推進，以下的人員是相對危險的：一切「標準化產品、服務和流程」的相關人員，包括但不限於，銀行高櫃櫃員，金融機構中低階低櫃櫃員 -- 典型如各種金融產品的中介和銷售，中低階金融分析師（如主要工作內容為CFA範疇），中低階數量統計人員（有明確方法論的quant和risk management），中低階公司財務人員、審計人員，等等

以下行業是相對安全的：一切「非標準化產品、服務和流程」的相關人員。很難像上一段一樣舉例，但能大致歸納成以下兩類：1，「作局者/架構者/全盤管理者」：每一個項目都是一個不可細分的，涉及多N人際關係I/O介面的，隨時需要調用hard skill和soft skill的存在；2，非常hard的hard skill，典型如有高概率經常搞出實踐正確的無風險套利模型的人。

總結來說，相對危險的職業主要是「不那麼hard的hard skll」和「不那麼soft的soft skill」，相對安全的行業主要是「很hard的hard skill」和「很soft的soft skill」。同時，「很hard的hard skill」可以單獨存在，但真的需要非常非常hard，phd才算是「入門」的那種hard；而「很soft的soft skill」需要一定程度的hard skill配合才能存在。

可以預見的將來，金融業的人員結構會逐步由現在的金字塔層級結構，過渡到一對一的師徒結構。

擴展一下，幾乎所有我們現在認為是「高大上的硬技能工種」的行業，都會經歷類似的「金字塔格局 -- 師徒格局」的轉化。典型如IT行業，具有「作局者/架構者/全盤管理者」和「非常hard的hard skill」的高端軟體工程師和產品經理依然奇缺，但中美兩國在「入門級碼工」的範疇上，泡沫已經顯現了。再比如法律行業，paralegal的存在感越來越低。而在財會領域，區塊鏈的應用，在技術層面早就不是問題了，差的只是決心，或者說，差的只是打破舊有慣性和壟斷。而一旦全面實行（如低成本在所有商業機構鋪開），「會計」這個工種基本上就可以作古了，而四大之類的機構完全可以減員起碼一大半。

最精鍊版本的「很難被取代的工作」特徵是：全盤統籌、人際情感、真正的黑科技。

最終，如果AI能有效執行以上三類工作，那麼我們討論的前提也就變了：AI已經是「人」或者「超人」了，於是人們也就不用擔心「被取代」了 -- 工作已經徹底失去了目的。更該討論的是社會學乃至哲學層面的倫理問題。換句話說，具備以上三個特徵之一或更多的工種，永遠也不必擔心被AI所「取代」。

最後開個車：一點兒都不開玩笑地說，我簡直無法想像有比「性工作者」更安全的職業了。

1、網路營銷人員

原來廣告主投放廣告，需要找人統計監測媒體數據。程序化廣告出現後，實時數據呈現。比人力統計更迅速，更精確，更直觀。

類似微信公眾號後台，之前的報紙雜誌根本沒法看到受眾性別城市分布、閱讀來源、閱讀轉發量的。如果要統計，需要花大力氣做市場調查，結果還不一定精確，而現在很簡單。所以新媒體對原有媒體的變革如此激烈，數據反饋是一項重要因素。

2、軍人

軍人一直是危險度很高的職業，今天派你到伊拉克明天就可能掛了。研究替代人打仗的機器軍人也是各國軍方的一大任務。在這方面，美國走在時代前面。人工智慧燈塔谷歌更是在研發機器人軍團。

由於陸軍開支龐大，美軍正在研發機器人步兵取代人。這是機器人應用在陸軍部隊：

這是谷歌收購的Schaft公司製造的藍色雙足機器人：

被谷歌收購的波士頓動力研發的Atlas，可行走彈跳，摔倒後還可以爬起來：

虛擬現實+遠程遙控機器人，前途無可限量。未來的戰爭可能就是雙方程序員坐在指揮室，指揮幾千公里外的機器軍隊對打。（這不就是現在的網路遊戲？

3、大學PPT教師

教師看似是一個非常具有技術含量的工作，但仔細考察並不是。在一些通用性知識教學上，高水平人類智慧注入的機器人比普通的人更具競爭力。這很容易理解，你上網看國外頂級大學教授的公開課，可能比國內大多數普通教師講的好。

那麼，為什麼不把這些頂級教授的智慧注入機器人讓更多學生受益呢？尤其在國內大學以科研論文導向的風氣下，很多教師照著PPT念的講課水平還不如機器人。

4、性工作者

虛擬現實技術已經火爆互聯網。VR+情趣機器人，可能對存在幾千年的性工作者造成大的衝擊。如果機器人提供的服務更周到，還更健壯或者更漂亮，你的性愛對象為什麼一定要是人呢？

5、金融投資分析師

在工業時代，人還是萬物靈長，智能被認為只有人類持有，機器取代的最多是低端的體力。但是信息時代機器開始入侵智力的地盤，在信息存儲和分析處理上，人與機器的差距越來越大。AiphaGo戰勝人類只是這個時代的冰山一角。

越來越多的自動化服務在華爾街被應用，並擴張到其他地方。理財規劃師、股票分析師、家庭金融顧問與機器人顧問相比，在很多分析上都已落後。

在美國，從事智能投顧的不僅僅是科技企業betterment和wealth front，老牌金融機構也靈敏的嗅到了不祥的前景，並先下手為強。高盛和貝萊德分別收購了Honest Dollar與Future Advisor，蘇格蘭皇家銀行宣布用智能投顧取代500名傳統理財師的工作。國內的積木盒子開發的智能投顧也很快要上線，用人工智慧降低人性弱點影響，通過計算將資產在多種資產之間進行配置，在可控的風險下幫助財富增值。

花旗發布的一份報告顯示，機器人顧問掌握的資產暴增到187億美元。相反的則是現在的私人理財師，未來有被搶飯碗的危險。

6、記者

記者在新聞消息出現後，往往需要篩選海量的信息並結合自己的思路完成文章的寫作，尤其是新聞記者在面對程序化、模板化的體育、財經類的新聞稿時，往往需要對數據進行重新的梳理，而運算及搜索獲取能力更強的機器人在這個時候就體現出其優勢來。

2014年，美國人肯·施溫克設計的機器人創造了用時三分鐘的最快寫稿速度記錄
，而在此之後，美聯社也從去年7月開始運行Wordsmith平台，自動生產財報報道。包括2015年騰訊財經研發出的「Dreamwriter」機器人也非常高效地完成了新聞財報的寫作任務。

上圖中，機器人通過對球場上運動員的位置、行進路線、動作的捕捉，結合實時的數據，可以在比賽後迅速對比賽完成新聞報道，而這樣的技術絕大部分體育類新聞機器人都可以實現。未來，機器人寫手新聞在整個新聞報道中佔據的份額會越來越大。

機器與人協作，人類、機器構成新的物種生態。機器與人發生競爭，在某些領域競爭力弱的人類被淘汰出局。這是未來的世界圖景。

與其說誰會被取代，不如列舉一下誰不會被取代。
僅以國內而言：
1，掌握政治資源的職業，主要為政府官員。基層公務員作為一個職業可能會被取代，但出於維穩和降低統治成本考慮，現有的基層公務員應該都可以安穩的混到退休。
2，掌握文化資源的職業，主要為各類藝術家、文學家、哲學家。除非真的出現了強人工智慧，僅憑阿法狗這種AI是無法勝任類似工作的。
3，需要大量思考的職業，主要為科研為導向的教授、研究員等。原因同第二條，現有的AI也許可以高效的從浩如煙海的論文中給出各種統計和總結，但要真正看懂並提出idea，還得人腦才行。
4，和人本身有關的職業，包括各類演員、運動員、心理諮詢師、性工作者、幼師。這些職業本身就針對人類這一特定物種，只有當從業者是人類的時候才有存在的意義。

還有些職業看似不會被取代，但其實很容易被取代：
1，普通大學講師、中學老師。這些以傳遞知識、解答學生專業問題，不牽扯學生成長的老師其實可以用機器取代，但輔導員班主任什麼的估計還不行。
2，科研民工、IT民工、金融民工。這些屬於看似專業技術人員的辦事員，本質和富士康的流水線工人區別不大，很容易被取代。
3，銷售、採購、財務。這些屬於有現成範式就可以開展工作的職業，很多時候只是吃個「熟能生巧」的飯，當企業都開始基於大數據，人情應酬越來越少之後，他們也會被取代。

因為題主問的是：最先會被機器人代替的職業，所以本答案就從當下正處於被人工智慧取代過程中的職業開始說起，這類即將被取代的職業應該是最符合「最先」這個要求的。

首先，大家不太陌生的神祕職業——鑒黃師，正在被AI取代。

鑒黃師是一個因為「掃黃打非」的需要而設立的特殊崗位。其工作內容，就是將辦案單位送來的淫穢光碟一一審看，並根據內容開具鑒定結論。其職業特性對執業者有很高要求，鑒黃民警往往要承受心理、生理的雙重壓力。

以上是百度百科對於鑒黃師的定義，可以看出，這個福利職業十分摧殘肉身和心靈。

不過百科的介紹還不夠全面，不止是「辦案單位」有「鑒黃民警」，在相關企業中也有為數不少的鑒黃師，犧牲自己的身體和節操維護我們純♂凈的網路世界。隨著我國互聯網行業特別是UGC領域的快速發展，這類企業的內容審核需求也日益強烈。

以直播平台為例，直播App 17因涉黃問題被下架的事件相信關注互聯網的大家應該還有印象。直播的內容形式給傳統的人工審核提出更高難度的要求。

人工審核直播間

不過，得益於深度學習技術近幾年的驚人發展，經過調教的AI已經完全可以勝任鑒黃師這個職業了。以我司為例（前方疑似廣告預警），我們的鑒黃服務單張圖片的響應時間小於0.2s、準確率達99.5%，效率、準確率達到或超過人類水平。表示不服的各位民間鑒黃師可以前往我們的測試介面調戲一番。鑒黃_反黃_色情識別API｜圖普科技（tuputech.com）

有人可能會疑問，按說AI的準確率這麼高了，那麼人類鑒黃師已經完全被取代了嗎？

現在，這項取代進程已經完成了90%左右。以我們的合作夥伴映客為例：

直播的下一個戰場是「鑒黃師」比如映客一年就要為此花上8000萬

直播的初篩主要運用到圖片識別加機器學習，映客引入第三方供應商對視頻每兩秒做一張截圖，形成一個龐大的圖片資料庫，機器依據國家監管部門提供的樣本，開始進行初次篩選過濾，同時進行音頻識別，抓敏感關鍵詞。
機器的判斷速度在毫秒級，整個初審的識別率大概在90%到95%，而為了剩下10%的可能性，映客需要實現全人工的覆蓋。

現階段，人類鑒黃師的取代進程已經完成了90%，隨著演算法、性能和數據量的提升，

可以相信鑒黃師將會是最先被AI代替的職業之一。

－－－－－－－撿起節操的分割線－－－－－－－

說完了圖普所在的機器視覺領域，有必要跟大家分享一個判斷某行業在近期是否會被AI取代的比較具有影響力的準則。吳恩達(Andrew Ng)——人工智慧和機器學習領域國際上最權威的學者之一，說過：「任何人類大腦能在一秒內完成的工作，我覺得現在或者不久的將來都會被自動化」。

一個大任務能夠被切分為並在一秒內完成，比如保安會通過監控錄像保障安全，但他們的工作可能被分為許多一秒內完成認知思考的小任務。而思考在什麼地方運用 AI 的能力，在什麼地方構建一個系統，並將任務分割為一個個的小任務，實際上也是一個找尋商機的過程。

需要注意的是，「1秒準則」是用來判斷「現在和不久的將來」可以實現完全取代的職業，而不是模糊的判斷某個職業會不會被取代。比如，1S內聽寫一個單詞——語音輸入，1S內識別前方有無障礙物——無人駕駛，1S內說出你像哪個明星——明星臉識別，這些都已經可以很好的實現，或者即將實現。

－－－－－－－最後，來點雞湯－－－－－－

眾所周知，電力改變了許多行業，如農業、交通、通信和製造業等，如果我們將人工智慧比作電力、蒸汽機等類似的工業革新，那我們實在不必對「AI搶走人類工作」這件事情過於悲觀。歷史上的幾次工業革命，都將人類的生活水平提升到了一個新的層次。至少從中長期看來，AI並沒有什麼現實的威脅。何況，人工智慧帶來的新一輪工業革新，我國的科研人員和各個產業終於不再是個局外人士，而是深度參與其中，發揮著日益重要的作用。可以說，我國在人工智慧的競爭中有機會處於世界前列。

擴展閱讀：

1，想知道我們的鑒黃師是如何調教AI的嗎？

當一名鑒黃師是怎樣一番體驗？ - 馬賽克的回答 - 知乎

2，機器學習如何入門？這裡有個教程請收下！

機器學習並沒有那麼深奧，它還很有趣（1） - 知乎專欄

人工智慧距離我們有多遠？

在「阿爾法狗」戰勝李世石後，許多人驚訝於人工智慧的高水平，並且立志學習圍棋，以便有一天能離人工智慧更近一步。事實上，人工智慧距離我們並不遠，並且會越來越近。

如果你有一部iPhone，就可以通過SIRI語音助手直接讓它為你接打電話、讀取簡訊、介紹餐廳、報告天氣等，用戶可以和SIRI對話，如果SIRI沒理解，還會反問，「您是要導航去公司，還是回家？」這裡的SIRI就是一套人工智慧語音系統。

人工智慧，就是能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器。家裡的掃地機器人可以自動發現污物並幫助打掃，這就是人工智慧的功勞。

前不久騰訊開發的一款寫稿機器人Dreamwriter，可以根據演算法在第一時間自動生成稿件，瞬時輸出分析和研判，一分鐘內將重要資訊和解讀送達用戶。上個月，搜狐推出了智能股市播報系統，由機器人自動跟蹤、捕捉市場的動態，進行純粹客觀描述，以信息流的方式推送給用戶。上述兩項人工智慧引發了對機器與人工之間如何平衡的討論，有專家表示，「機器重在掃描挖掘發現信號和機會，而人工重在深度分析和評論，只有找到其中的平衡點，才能滿足用戶對資訊有效性的實際需求，帶來創造性的閱讀體驗。」

此外，支付寶推出的「芝麻信用評分」也是基於人工智慧機器評出的，人工智慧結合用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關係五個維度客觀呈現個人信用狀況的綜合評分。分數達到一定標準，可以享受各種信用借貸、免押服務、實名社交服務。

這些生活中的場景都是基於人工智慧完成的，而科學家們也在致力於用人工智慧解決更多生活中的問題，哈薩比斯說：「儘管遊戲是開發和測試人工智慧快捷高效的完美平台，但我們最終還是想用這些技術來解決現實世界中的重要問題。我們的方法具有普遍性，所以我們希望有一天能夠對它們進行擴展，幫助我們解決人類社會中最棘手也是最緊迫的問題，這些問題從氣候建模到疑難雜症分析，不一而足。」

人工智慧出來之後，除了會大大地提高整個社會的協作效率，那必然也會代替一部分人的工作，那都有哪些職業都有可能被代替呢？

1.體力活加速被智能機器「取代」

在將來汗流浹背這個詞會徹底沒有用武之地，退出歷史舞台，因為人類根本不需要從事重體力和危險的工作，將被機器人全面取代。現在國內像長安福特這樣的汽車廠商就已經在對人體健康有害的噴塗程序上完全採用了機器人全自動噴塗，油漆工這個工種徹底消失在生產線上。還來自奇點的Matternet公司，它們的無人機項目將人類從危險工作中解脫出來。

這種無人機可以將貨物運送到很多車輛無法到達的地方。在救災的時候，特別是一些由於塌方而無法到達的地方，利用無人機就能完成對生存必需品的投遞。比如在2008年汶川地震的時候，如果有這種無人機加入到物流系統中，那麼災民當天就可以得到外界運輸進來的大量物資，而不需要靠人力一包包往災區里搬運。這樣不僅大大提高了效率，而且更加節約物流成本。

2.智能醫療設備把「醫鬧」徹底解決

現在醫患矛盾越發嚴重，造成這個結果的主要矛盾就是病患認為醫生和護士在治療時出現了失誤造成了病情被耽誤。這種情況的日益加深後居然誕生了一個很不光彩的行當——醫鬧。它們的主要工作就是負責找醫生和護士的麻煩，然後各種無理取鬧，不停的抱怨醫生給割錯了腎、護士給打錯了針。

要是未來這些工作全部是智能機器人來完成呢？它們的每一步都是按照規定進行，根本不會犯錯，這樣的嚴謹工作病患還能挑出什麼毛病，而醫鬧就此將徹底成為往事。別以為這還離我們很遠，來自蒙特利爾綜合理工學校已經設計出了一款智能醫療機械臂，雖然它外表看起來跟我們印象中的機器人有差距，但它的內在已經足夠智能了。它能夠進行簡單的傷口清創和縫合手術，還能夠幫助醫生提高握手術刀時的穩定度，進行更加精細的手術。從此讓你不再擔心會有醫療事故發生。

3.再也聽不到客服的甜美聲音

當你撥通400電話的時候，每次電話那頭都會有甜美的客戶聲音向你詢問「您好，很高興為您服務，請問有什麼可以幫您？」這樣的聲音總是顯得非常迷人，然而在解決問題上卻效果不好，畢竟客服人員不是工程師，無法對產品問題進行更深層次的解答，所以有些時候除了甜美的聲音外客戶人員能給我們提供的幫助真的不多。

但這一切在以後根本就不是事兒！因為人工智慧會為你解答一切難題，它們能夠「掌握」和「牢記」關於產品的所有信息，你需要做的就是對準麥克風說話就好。比如蘋果公司的Siri技術，它已經出現在智能手機和車載系統里，幾乎能幫助你解答所有關於產品和生活上的問題。雖然因為技術還未完全成熟，有時候它也會變成逗逼，但不得不說比起客戶人員它靠譜太多了，起碼它能夠在第一時間給你答案，而無需去選擇是按「1」還是按「2」。

4.無人駕駛讓司機徹底消失

我們在生活中經常會遇到一個問題，那就是在異地打車的時候連計程車司機都不知道你想要去的地方在哪裡。這時候只能大呼坑爹！但是你想過嗎？如果這位司機的腦子裡面有一幅世界地圖，小到一個巷弄里的廁所、大到國外的一個著名景觀它都能找到，這樣的一位司機肯定就能解決你的難題。

別問這位司機是誰，因為你根本就看不見它。它內嵌在車載智能系統中。現在谷歌的無人駕駛汽車採用的就是這個原理，它不僅內置了谷歌地圖和GPS，而且各種交通規則也被置入到了智能模塊里。它可以自動判定如何駕駛，據測試顯示該無人駕駛汽車在行駛了25.7萬公里後沒有發生一起交通事故，就算是地球上最好的司機也沒發跟它相比較。

5.超市結賬將不會大排長龍

每次到超市購買商品都有一個苦惱，結賬的隊伍排了很長。如果不湊巧又有收銀員操作出了錯，那麼結算的時間又遙遙無期了。這個時候你一定會想，為什麼超市不多開幾個窗口、多找幾個收銀人員呢？但對於超市來說，多開幾個窗口沒問題，可是多找幾個收銀員的話就要真金白銀的大把往外砸了，成本會提高不少。

想要解決這個難題，自助收銀系統就顯得很有必要。雖然因為系統開發的進度較慢，現在還沒有一家超市全部採用自助收銀系統，但沃爾瑪的一個舉動還是讓我們看到了未來智能收銀的可能性。其研發出一款名為「Scan Go」的系統，它可以讓消費者用自己的手機掃描商品，當你購物結束的時候只需在前台的自助收銀設備上進行結算就好，讓大排長龍結賬的場面一去不復返，同時為企業節約了不小的運營成本。

而創新工場董事長兼首席執行官李開復也曾表示過：未來十年出現最多的獨角獸公司肯定是人工智慧公司。十年後，世界上90%的工作，都會被人工智慧所取代。尤其是，翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆等工作。

李開復還認為，人工智慧崛起，中國很有機會。一是，中國教育有特別優秀的理工、數學底子，這可以發出威力。二是，可快速訓練大批的年輕人。三是，傳統企業比美國落後，但人工智慧注入進去，就會產生很大的價值。四是，中國市場孕育的應用到C輪需要人工智慧；五是，世界領先的智能公司在中國很難成功，本土公司更有成功的優勢。此外，中國對人工智慧的約束少，政策利於人工智慧發展。

所以人工智慧從整體來說，都是利好的，只是這個社會就是這樣，新陳代謝，時代進步，落後就要被淘汰，所以不要抱怨說人工智慧不好，要扼殺人工智慧！

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會計

最先能被代替的不好說，但我們這輩子可能能看到的：
1. 部分幼教私教
原因：有研究表明兒童學生在機器人教師場合下學習興趣更高，也更主動。同時通過機器人媒介的諸如英語教育可以促使學生更大膽的說話。等等。
現在國外已經有很多學校引入機器人輔助教學了（比如Nao）。可以促進學習編程開發和一些開創性思維學習。還有常見的比如以機器人為媒介的外語學習。很多學生存在面對外教不敢開口怕說錯，但面對機器人表現的主動很多。

2. 商場導購/前台，火車站機場信息服務
原因：基於對話交互（可以輔助以觸摸屏增加可靠性）的人形機器人/虛擬agent可以很好的適應這種類型的工作。不會疲勞，永遠保持微笑。跟人比起來用戶跟機器人或者agent說話會不容易感到尷尬躊躇。

3. 家庭服務，比如清潔、安保等
原因：目前不少清潔機器人已經走進家庭了。雖然人形機器人安全性還難以得到保證，但是可以靠輪子呀，或者不移動呀，體型做小點呀，身體外部軟材料呀，別加手腳呀。參考目前挺受關注的JIBO。

4. 社會服務，比如巡視、安保等
原因：24小時服務，不會給行人造成什麼影響，智能演算法配合聯網信息，我覺得靠譜。

5. 部分健身房教練
原因：好的健身房教練我覺得替代不了，但是鑒於現在的私教層次不齊。。嘛，有研究表明機器人couch還是靠譜的。至少不會軟磨硬泡賣課！

6. 老年人陪伴
原因：研究挺多的。老年人孤獨，找個機器人或者機器寵物陪著挺好。

7. 自閉症輔助治療
原因：很多研究。自閉症雖然不知道咋治，但貌似能輔助改善一點。

以及災害搜救、軍事應用、人機協作（比如從工業生產環境到航天外星探索）。。總之太多了，手機打字太累列不完。

對了，還有我等死宅福音，機器人性愛伴侶！！

題主確實不如問問哪些行業替代不了 ( "ω" )

女朋友。

前段時間因為阿爾法元（AlphaGo Zero）下棋，很多人都在網上談起機器人、人工智慧這方面的話題。阿爾法元特別的地方，是它可以自我學習，自己左右手互搏來學習下棋，就可以戰勝人類，而不需要依靠人類的先驗的成果來學習。

前段時間美國的《紐約客》也登了一副漫畫，畫的是人類在當乞丐，街上走著的機器人在為人類施捨。

然後我就在知乎看到這個問題，是問我們人類可以做的工作，哪些會最先被機器人取代？或者說，哪些工作是最容易被取代的？

我想最先被機器人取代的工作，應該是那些相對機械、重複、處理的物件相對簡單的工作。英國的建築行業預計在未來的20年，機器人會取代50萬左右份的工作，主要包括砌磚、木工以及室內裝修的一些手工的工種。

機器人或工業自動化在美國已經取代了很多人的工作。數以百萬計的美國人的工作已經被取代。有的是在流水線上，使用機器人或者靠著自動化，取代原來工人用手工來做的工作。以前有的美國父母跟孩子說，如果不好好學習你就只有在快餐店去翻漢堡或者是去超市打工。但是現在就連在快餐店翻漢堡或者是在超市裡打掃衛生，都可以用機器人。所以連這樣的低端的工作都可能被機器人取代。

以前我們說，在美國，很多美國人不願意做的工作，比如說在地里摘水果，都變成移民來做。但是就像摘水果這樣的工作，現在很多人也在研究，最後希望機器人也能夠來做。甚至連一些相對來說更具「腦力勞動」性質的工作，比如說新聞記者、律師的助理或者護士等等的工作，可能也會面臨被機器人取代的危險。

自動化、機器人、人工智慧這些高科技提高了工業的效率。在自動裝配線上，或者是在其它的職場上，需要的人就很少，所以很多人面臨被裁員。這種情況不單是在美國，我相信在中國也是一樣存在，甚至可能因為這幾年國內的勞動力成本迅速上升而更加嚴重。

所以這些新技術實際上是帶來很大的經濟的轉型，有的人認為這是「第四次工業革命」。美國的花旗集團、哈佛大學和麥金賽（McKinsey）全球研究所的調研預測，在下一個10年，將近50%的工作職位都將被機器人、人工智慧或自動化的設備取代。工廠裡面使用一個機器人，平均可以取代3-6個工人的工作。

不過這些新技術在取代一些舊的職業的時候，也會創造出一些新的職業，正如過去的幾次工業革命，也同樣是在造成一些職業消失的同時，創造出一些新的、科技含量更高的職業。比如當蒸汽機取代馬車成為運輸工具的時候，趕馬車的職業消失，但是開蒸汽機車的職業就出現。使用機器人或者是提高自動化，也會創造出一些新的職業，比如IT的職業或者管理方面的職位。

當然這會帶來職業和財富的重新分配。新技術帶來一些新的工作職位，並且給有高學位的職業經理、工廠的老闆、投資的資本家，等等，帶來更高的收益和收入。但是相對低技能的一些藍領的工人，就會面臨更難找到工作的困境，而且即使找得到工作，也會因為工資太低而面臨經濟的困難。所以這一類的新技術，確實會造成貧富更加的不均，失業的人也增多。

受影響最大的，應該是美國的受教育程度低的藍領白人。以前這些人在製造業里能找到不錯的工作，維持中產階級的生活水平。現在這些新技術和全球化的浪潮，使他們成為最沒有能夠從中受益的一群人。他們也是在大選裡面最「窮則思變」、對現實不滿、也容易被政客忽悠的選民。

我們人類的工作，被機器人搶走，我們的飯碗被機器人搶走，這個聽起來是蠻嚇人的。但是機器人或者自動化的威脅和害處，我覺得常常是被誇大的。這些新技術，其實也不是沒有好處的。比如在大幅度提高生產效率的同時，這些新技術也能使技術工人的工作更輕鬆，讓工作變得不像以前那麼單調和容易使人疲累，或者是讓工作更有創造性，更令人愉快。

而且機器人時代，很多的工作還是需要人來做的。還有很多工作，是機器人不能做的。尤其是涉及到人際關係，或者是要處理的這些物體是比較複雜的，或者是比較易碎的，等等，機器人目前能夠做的事情還是有限的。

但是機器人和自動化確實是造成了很多的恐慌，我想這樣的恐慌是跟我們如何看待工作的意義是相關的。如果是從無神論的信仰出發，用達爾文主義「適者生存」的價值觀來看工作的話，那當然我們會把工作看成是一種競爭的手段，這樣的話，我們就把人的價值建立在經濟的生產力上面。那麼，當然，當我們的飯碗被機器人搶走、我們被機器人取代的時候，我們就感覺人失去了價值。

但是如果我們從基於聖經的基督教的價值觀來看，工作的意義就有很大的不同。按照基督教的信仰，工作是人性尊嚴的標誌。工作具有創造性，也是上帝給人的文化使命的一部分。工作並不是人犯罪墮落受到詛咒的結果，因為當初在伊甸園，在樂園裡面，工作就是上帝對人的祝福的一部分。

所以人類工作的價值，是基於創造而不是消費；是基於合作，而不是競爭。生命的意義不止在於生存，上帝還賜予我們跟上帝、跟人建立關係的能力和追求道德的情操。所以，我們可以不自私、可以有利他主義、可以有同情心和同理心去關愛他人。我們可以發明、設計、創新。因為我們相信的上帝就是創造宇宙萬物，同時又滿有憐憫慈愛的主。聖經說我們是上帝按著他自己的形象創造的。（參《創世記》1:27）這讓我們有別於機器人，這也是上帝創造的人性裡面，機器人所不具有、也沒辦法取代的最可貴的部分。

自動化、機器人、人工智慧等等帶來的「第四次工業革命」，確實給人類的社會帶來一些問題和挑戰。但是我們這些相信上帝、更認識工作的真正意義的基督徒，不必一味地恐慌、抱怨、排斥。我們可以重新反思工作的意義，擁抱新技術帶來的益處。機器人可以幫助我們，從機械、枯燥的工作中解放出來，有更多的時間去享受生活、享受大自然、享受家庭，去服事、敬拜上帝。我們可以從事更有創造性的工作，或者在職場上做更多的決策、創新、合作、服務他人的性質的工作，讓工作變得更有人性，更榮神益人。

最後被替代---phD

AI: phD students are so cheap that we can"t beat their cost.

最近國外有一份報告，報告里羅列了大概98種職位被人工智慧取代的概率，我現在把它貼出來，還蠻全面的，希望對大家有幫助吧。

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