AI時代如何選專業才不會被取代？

AI是如何工作的？

AI的定位是人類大腦的外包，用來解放我們的腦力勞動，代替我們思考。而AI目前的發展，大部分的應用僅僅是在思考速度上完虐人類。但在思考質量上，AI還遠沒有達到人類水平。

那麼什麼是思考的質量？思考的質量就是思考的深度、廣度、連接度（也就是我們所說的觸類旁通）我們思考的方式在學術上分為兩種，一類是歸納法(Induction)，一類是演繹法(Deduction)。歸納過程是輸入階段，決定思考質量的是提煉能力，通過觀察、閱讀去歸納總結的能力。也就是我們平時說的透過現象看本質的能力。演繹過程是輸出階段，決定思考質量的是應用能力。把總結出來的理論應用到其他領域。也就是我們所說的觸類旁通、舉一反三的能力。歸納和演繹互為因果，形成了一個閉環。

那麼我們看歸納這部分AI是如何工作的。歸納也叫做外部資訊內化。我們可以一步步把數據提煉為信息，把信息提煉為知識，再把知識提煉為智慧。這部分AI是可以做到一些。比如通過數據挖掘，從大量數據中提取信息，也就是深度學習的過程。但是目前AI只能達到學到信息和知識，還沒有辦法達到智慧的層面。因此AI只是學一個東西，但是它們並不知道好壞也不知道對錯。

那麼再看演繹過程。對已有知識或本行業內的演繹並不難，難的是跨領域的能力。而舉一反三、觸類旁通的這種能力是人類特有的，AI目前做不到。

因此我們總結AI做不到的地方：把信息歸納成智慧能力，舉一反三的能力，跨領域的能力。

什麼樣的職業會被取代？

我們知道了AI不擅長做什麼么，那麼就能很容易反推出來AI擅長做什麼。重複性的，標準化的，模版化的，可量化的，機械性的，大數據相關的工作就一定會被取代。比如低級律師、金融類記者、翻譯、金融交易員、低級會計、手術醫生、大規模製造業者、銀行櫃檯職員。舉個例子，高盛紐約辦公室原來有600多名交易員，現在有幾個呢？現在只有2個人。因為高盛現在使用一套自動交易演算法。美國有一個法律網站叫legalzoom，上面有各類自助法律服務，從結婚離婚、申請工作簽證、註冊公司到申請專利，這些以前都需要找律師的工作，現在你自己就能完成。因為這些法務工作其實沒有什麼技術含量，就是填寫各類表格以及套模版寫作，現在你只需回答一些問題，網站的自動服務系統就能完成你的服務，而且立即生成文件，也不需要等好幾天。比起找價格昂貴的律師，這種自助式的服務當然更受歡迎。現在華爾街郵報寫股市分析的都是電腦而不是記者。手術醫生和低級會計師會被取代也是同樣道理，因為他們做的都是重複性的、可量化的、標準化的工作。律師、會計師、金融交易員、醫生，這些都是傳統意義上的好工作，但是在未來很可能成為首先被取代的白領工作。

如何選擇專業？

我想，現在很多家長在給孩子選專業的時候都會考慮到AI了。想學一個未來不會被機器人取代的專業。其實這個擔心完全不是空穴來風。被AI替代似乎不是距離我們很遙遠的事。在我們的有生之年一定會看到大量的人失業。

那麼回到選擇專業。首先，能力比專業重要。利用大學讀書的整塊時間刻意訓練自己掌握一套skill

set比學一個專業有用。舉幾個例子，我們之前輔導的一位學生。她是語言學背景，輔修編程，畢業後被從事語音識別的人機交互初創公司錄用。這位學生在申請大學時找到伯晟教育輔導。導師當時給的建議是輔修計算機編程。因為非常理論的語言學的就業前景暗淡，但是風投寵兒的人機交互的一大熱點是語音識別。語言學背景在這方面一定會有所作為。另外一個學生是商科背景，輔修編程，上學期間開發某一款App曾在Apple Store熱門排行榜上榜。由於商科背景以及開發App的經歷，畢業後去了蘋果公司。商科可以說是學生背景同質化最嚴重的專業之一。因此要在就業市場上有所斬獲必須要找到自己的競爭點。第三位學生，NYU公共關係專業，有攝影特長，在NYU有選修電視製作課程，自己拍過短片，最終被PR公司錄用。PR和市場營銷號稱國際學生最難找工作的專業，但是該生有攝影特長，給自己多了一塊敲門磚。最後一個例子，人機交互專業，擅長設計，作品非常有美感。因此在工業設計方向找到工作。因為人機交互是一個跨學科專業，學生來自各種背景，但很多人並沒有很強的工業設計感，因此具有這樣的背景會讓申請者與眾不同。

以上的所有例子都說明一個道理：掌握一系列相關聯的能力比學某一個專業重要。就像我們在第一部分提到的，AI差的地方是舉一反三，把總結出來的理論應用到其他領域的能力。而我們人類在這方面是絕對強的。未來的就業很大程度上取決你的這種能力。

另外，現在的學生需要不斷更新科技知識與科技語言。未來的工作很大程度上並不取決於掌握新技術的能力與速度。也就是我們在第一部分歸納法所說的提煉能力。比如沖洗膠捲以及換交卷的技術。以前被視為檢驗攝影師好壞的重要指標，很多攝影師也以自己能在多少秒中盲換膠片自豪。而隨著數碼技術的到來，這些引以為傲的技術都已不在是技術了。但是很多攝影師並沒有被淘汰，只是需要更新自己的技術，而評價攝影師好壞的標準也跟著產生了改變。另外，AI時代的到來讓人們掌握新技術所需付出的精力和時間越來越短。比如開車，以前我們都需要開手動擋，學起來也比較慢。而現在基本上5分鐘就能告訴你怎麼開車。以前照相和攝影技術非常複雜，而現在攝影技術以及影像編輯軟體變得非常簡單易學。今後也是一樣，人與人之間的競爭很大程度上取決於你對新技術的掌握速度。學習成本的降低其實會讓競爭變的更激烈，同時也迫使人們成為終生學習者。

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