头图来自英剧《Real Human》
人类会被机器人和AI夺走岗位，乃至生命，早就不是什么新鲜议题。
各类影视作品和学术确认，春季揭秘动作片，太真实了都已然指明了前方AI在全部日常空间中必然会占据一个庞大位置，但难题是那很遥远啊。远远还不到真正威胁我们岗位和收益的程度。
但是来到了本年下半年，从巨头到创业企业，从硅谷出来的风到国产黑技术，好像都在告诉我们这样一个事实：AI真的能用了。
历程了PC和移动两个互联网时代的我们，应该已然得知互联网改变现实岗位机遇的方式：先是扎开几个小孔，接着是一场洪流般的使用运动，最后遍地开花。
那么，“真实使用版”的AI最有或许从哪些行业开刀呢？本文来做一个统计，期盼身为读者的你并不在其中。自然，在也无妨，毕竟任何工具的本周网友热议排行进化，本质上都会提供更多职业上升通道。
【速记】
罗永浩的新品亮相会忽然激活了语音输入这个行业，或许是本年最有意思的不期而遇之一。但是不得不说，这是个必但是非偶然。
从最近火热的讯飞，到行业老大搜狗输入法，乃至BAT以及海外巨头，AI语音确认实际上已然不是一两天内的资讯了。
但区别在于，基于语音精神元的单位化智能确认大大加强了AI语音确认的精确性。加上降噪、抗干扰、对话人物确认等特性，经由AI把语音转换成文字已然成以便基础可行的岗位。
而在这个转换中被省略掉的人力劳动，显然是速记。依据亲身实测，很多付费使用的语音文字转换正确率已然比职业速记高出不少。并且显然响应速度更快。当下最大的难题仅在于人名、地名以及若干专有名词024高通骁龙消息确认上（事实上速记也确认不出）。
进一步或许受到威胁的职业是同声传译。由于绝大多数同传失误率本就很高，基于相似谷歌神经联网翻译技术得到的翻译结局再经由语音传输，实际上可以推翻大若干同传的岗位。
自然，关乎创造力和专业属性的翻译暂时还是可靠的，但能可靠多久我们也不得而知。
【股票确认师】
fintech已然被喊了有一段时间，但是在境内，这个名词还更多被看做是p2p升级版的噱头和合法化包装。
但是从金融、证券，尤其是个人理财办事的本质上看，判断收益率和挑选投放，并做出合适的一揽子配比就是这类岗位的基础面。大资料和深度进修技术的完善，已令AI有能力达成大多数金融办事岗位。
fintech体系中一个重大若干叫做“机器人理财”。众多针对这项技术的硅谷和以色列创业团队本年都得到了巨额投资或者并购，从技术上看已然相对成熟。境内机器人理财方兴未艾的缘由，一方面是机场私服快报渠道缺乏公信力，无法赢得使用者和推动方的信赖，一方面是机器人理财渠道如何获得收益是个难题。一但BAT级别的巨头加入这个战场，或许导致的变量相当可观。证券确认、理财办事等从业者很或许受到冲击，尤其是“民间专家”型确认者。
自然，AI＋人工的金融办事更或许变成前方主流。针对金融业来说，fintech更像是一次升级机遇。
【导购】
针对使用者来说，导购人员的作用是什么呢？一是经由导购知晓商品，二是合作自己挑选商品，三是用来讲价。
而在大资料，尤其是客户资料体系、客户画像能力、智能推荐技术都日臻完善的今日，购物场景中经由新奇的技术感受来合作使用者达成挑选很或许变成主流。
淘宝的VR购物渠道buy＋一经启动就受到热捧，可见消费者针对以新技术＋感受的方式达成购物是相当认可的。实体店和商超广泛引入AI导购体系，不只可以大大节省人力支出，还能在渠道接入、支付操控系统、线上增值办事等端口获得更多红利，商家何乐而不为？
大规模把人脸确认、使用者画像和智能推荐的导购体系合作商场，实际上只需要一次声势浩大的补贴和返现促销，而中国互联网人是极擅长这招的。由此形成的连锁效应，很或许令低端导购、纯粹提供分拣、拿货、收银、推荐等体力办事的导购失去岗位价值。
自然，智能推荐＋购物或许创造的新就业机遇也很多，这或许是O2O的又一次觉醒契机。
【客服人员】
容联云、平安，含有阿里、腾讯，当下都已然启动了自己的云客服操控系统。这个2B产业风口已然被觉得是企业级办事的革新口。自然，当下云客服工具针对很多企业来说使用价值还不高，仅仅是减轻了客服人员的若干岗位而已，企业付出的人力成本基础没有转变。
但AI广泛入场之后，现状很或许被进一步改写。
AI当下已然可以提供语音确认、语言响应、智能推荐等特性。基于难题资料库和处理方式资料库，搭建较为完善的客服响应中心，辅以接通深度进修端口的人工办事，一个简易实用的客服处理中心基础可以宣告达成。
AI＋客服，长处是响应快而无时间限制，出错率少，并且可以搭建多路径整合的响应方式，这些是人工客服永远无法达成的。乃至有美国探究机构察觉，经由智能推荐，智能客服达成的二次交易率都比人工更高。相比起来，人工客服所能提供的只是情感交流、特别难题解答等不可代替办事，前者使用频次过低，后者可以经由深度进修不断弥补。
所以，企业经由AI达成客服＋行业＋客户群租管理的日子应该已然不远了。境内就有很多渠道级玩家在解决这一升级需求。而相应的就是客服人员或许众多遭遇岗位价值缺失，自然，人性总归是繁琐的，在缓解客户情绪（尤其是挨骂）上，人工客服永远有存在的必要。
【文字岗位者】
没错，我跟我的同行也面临着AI带来的失业压力。
AI写稿，一直是前方传媒和新传媒领域研究的核心技术。但从本年的态势看，这个技术已然很大程度能够被投放使用。先不说写诗写小说这种创作型写作（事实上这些AI也已然能达成），就说每个新传媒人和企业的新传媒管理、联网记者都会遇到的“抓中心”“造访问率”，AI的组稿和撰稿引擎已然被证明可以完美胜任。
相比人类，AI抓取的中心和核心词更精确，而初级联网记者的“拼稿＋塞图”行为AI也能完整开展，并且效率超高。
另一方面，文字和公文写作的文字岗位者面临的考验更大。这种模块化写作信息实际上是AI的最爱，它可以精确满足所有需求，避免一切失误，乃至能深度进修审稿人的爱憎。用AI写手来写公文，显然可以永远不犯领导名字顺序写错这种失误。堪称众多公职人员和传媒人的福音，另外也是他们的最大比拼对手。
自然，AI在创造力和深度上还完全没有长处，它只能满足阅读者的需要，却不能给阅读者提供任何新东西。
【这些行业的共同点】
实际上还有很多行业马上就会面临AI的考验。归纳这些行业，会察觉有以下共同点：
一、处在信息的两端。当下的AI，能高效达成的实际上只有两件事：确认资料，推荐资料。而这两者刚好处在信息的两端。那么同样，在确认资料端的速记、翻译，和推荐资料端的导购、理财师，就很或许受到直接冲击。相对来说，使用资料和基于资料再创造的职业会可靠一些。
二、以归类＋挑选为岗位目的。有很多岗位，其本质上并非是创造价值，而是在固有信息过多或者难以处理的状况下，合作他人归类并挑选信息。但是人力有时而竭，AI一但链入具体资料库，所能提供的办事比人力要优越很多。
三、高度模块化。还有一种岗位很或许被AI打败，就是职业本身信息是把高度模块化的东西反复拼接在一起，尤其是信息拼接。这就像信息空间中的工业革命，AI拼接模块和信息流的效率相当惊人，并且可以基于资料满足使用者需求，从效率和目的上都是人力无法匹敌的。而其前提是岗位的初始模块已然完全固定，自然这样的岗位实际上很多。
总的来说，确认、归类、挑选的岗位已然相当危险，即使AI不开展设备化和设备化，也可以达成替代。假如设备化达成，那么驾驶、机械操控、摄影摄像等设备岗位也将面临巨大冲击。
怎么办呢？实际上最好的办法就是先知先觉变成AI专家，然后去抢别人的就业机遇。