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机器人
人工智能来了 哪些职业可能被取代？
人工智能来了！在下棋这种活动上，人工智能已经毫无疑问超过了人类。那么人工智能会将人类解放出来吗？
李开复说：
“这些技术可能辅助专家，也可能取代专家。非专家的工作者很多将会面临失业。未来十年，大部分今天的人类工作可被机器取代。机器将取代许多的护士、记者、会计、教师、理财师。。。的工作。任何带有 “助理”、“代理” 或 “经纪” 等字样的职位都很可能被取代。 这些机器不需要工资，只需要供电和网，就会一年365 天，一天 24 小时 “上班”。这些机器将帮助我们创造世界上的大部分财富。”
那么具体分析一下，哪些我们能预见到的职业会被广义上的人工智能/机器人(包括各种算法、大数据、云计算、无人机、机器人等）取代？
十年之内可能被取代的：
1）速记员 （被语音识别取代）
这可能不需要十年，语音识别进展迅速，普通话的语音转文本已经毫无问题，标准的方言也没有问题，只要下一步容错能力上升，速记员这个职业很快就要消失了。
2）驾驶员 、快递员（被自动驾驶取代）
谷歌的自动驾驶技术已经接近了可实用的水平，连百度都开发了自动驾驶技术，因此让联网的机器开车可能很快会实现。自动驾驶有什么好处呢？机器不会疲劳，不会危险驾驶，不会加塞，可能首先被取代的是公交车、货车司机，随后扩展到私家车。如果全部都使用自动驾驶，还有一些隐性的好处，比如车险就不需要缴纳或者只缴纳一点点；又比如交通拥堵会缓解很多，可以通过中枢系统实时分配车流。
3）消息记者 （被基于大数据、搜索、语义分析之上的写作机器人取代）
腾讯、新华社、彭博都开始用写稿机器人发消息了，第一这些机器快，速度第一；第二是社交媒体为这种写作提供了丰富的素材。但特刊、深度报道、评论仍然无法被取代。
4）股票交易员、研究助理、被动投资经理（但理财师可能存活，毕竟人与人还需要沟通）
这和阿尔法围棋的胜利是一脉相承的，股市交易策略最终是机器胜出，如果机器能在学习中判断策略的胜率的话，很快投资经理就无法在量化和被动投资上胜过机器了，在交易方面上也是如此。
三十年内被取代的：
1）摄影师、摄像师（被无人机 机器人取代）
你可以说摄像、摄影是一门艺术，但在技术面前可能有新的变化。比如机器拍照一张照片可能不如一个资深摄影师，但如今先拍照后对焦这样的技术已经成熟，机器以量取胜时代可能临近；另一方面无人机、云台等的发展，使得航拍、各种高难度拍摄变得简便。
如果说摄影家仍然有存在的空间（艺术价值），而作为创业产业最基本工种的摄影摄像，被取代指日可待。比如以前一个电视采访需要一个出镜主持人和摄像灯光等，以后可能就变成了一个记者和一台（多台）无人机。
2）经济学家（被IT程序员取代）
经济学家为什么会被取代？因为人性基本被认识得差不多了，经济学所能做的不过是用模型在分析人的行为。而要在模型分析和推演方面胜出，还能比人工智能做得更好吗？所以以后可能只有IT程序员负责检验人工智能经济学家的成功，改进推演的算法，不再需要专门的“经济学家”这个职位。
3）大部分产业工人 （被机器人取代）
这可能比想象的更快，但为什么我将它放到30年内而不是十年呢？因为机器取代人最典型的领域就在这里，产业工人的群体巨大，因而政治阻力也将是最大的，这可能会延缓机器取代人的步伐。
4) 保险经纪 （被大数据、云计算和机器人取代）
前面提到自动驾驶如果普及了，车险就消失了。如果未来更进一步，医疗、社保、支付等信息采集都集中到云端，云端的人工智能将比任何保险经纪更了解你，更知道你需要什么产品，因此保险行业将不再需要支付销售成本，保险业务员会消失，仅有的客服功能和售后可能也会由机器人来完成。
5) 导购，导游（VR、AR）
这一点取决于旅游、商业领域的接受程度和国别接受程度。比如你去买衣服，可能不再是站在商场里一件一件换（你知道换衣服要排多长的队吗！！），而是用VR来实现（虚拟试衣），或者AR（魔镜试衣）；旅游+AR的空间更大也可能更快，想象一下你站在罗马斗兽场前参观，AR技术告诉你它的历史，甚至在遗址上放送当年罗马人观看斗兽表演的场景。
6）法务、财务、HR（云计算、大数据）
现在这些领域已经有了垂直、细分的趋势，很多公司不再有独立的财务、法务、HR，而交由第三方公司处理；而未来处理这些的则可能是人工智能，他们不会算错，不会漏缴，不会舞弊。
五十年内：
1）医生（机器人、大数据和云计算）
未来可能出现这样的一种机器人，他/她高速运算，熟知人类所有疾病的症状，通过社交网络知道你的行踪习惯、环境中的致病因子和当下的流行病学资料；同时他/她的手臂可以探测你的心率、血压、血糖，眼睛可以拍摄CT，拂过你的身体就完成了一次核磁共振。
未来进医院，有病没病都是三分钟的事情。
2）护士（机器人）
这是接上文来的。如果生病卧床，真人护理的需要支付的费用估计你已经负担不起，机器人会来护理你。在老龄化加剧的未来，低廉的护理机器人可能是唯一出路。
3）大部分性工作者 （机器人）
从技术上看，这一点现在就可以实现。只是一方面目前这类机器还不具备学习能力，另一方面主要是人类社会的接受程度还不够高。
4）IT技术支持
当一切构筑与云上，还需要线下IT支持人员吗？从另一个角度说，有可能已经发明了一台机器处理你所有的IT硬件问题。
最后更新：2017-10-08 04:35:16