题图：《机械姬》
7月8号，马云的第一家无人超市开业了，又给焦虑的中产们当头一击。
24小时营业，没有一个收银员，使用手机淘宝或者支付宝扫码直接进店拿起就走……
扫码进店
点单选购
自动支付
人工智能的应用来得比想象中更早一点，还有一大波正在飞奔的路上：
亚马逊，有30000台Kiva机器人，取代了全球仓库管理员和配货员；
富士康，流水线机器人取代了60000名装配工人；
沃尔玛，计划用高效的无人飞机代替人类做库存检查员；
百度，李彦宏已经把无人驾驶汽车开上了五环……
酒店里已开始用机器人替代客房服务
巨头们，面临着又一次改变世界的机会；店铺老板们，面临着降低成本，更高效运营店铺的大好时机。
但普通人，面临的或许是“无生意可做、无工可打、无缝可钻！”的焦虑局面。
第一点是大家焦虑的替代
人工智能更快、更好、更便宜地完成以前人完成的任务，让雇工变得没有必要。近年全球岗位结构清晰展示了这一点。
上图是欧洲数据，第二列是 1993-2010 年间对应岗位占总比例的变化。
中等收入中许多流程化工作，如文员、机械操作、金属加工等岗位显著减少。
美国的就业岗位变化，从 2007-2012 年，操作、制造业等行业数量也开始下降。从收入分布角度看，可以说社会中间层在萎缩。
第二项途径是互补
帮助人们更好地完成本职工作——这一点可能是增加岗位数量和收入的，因为同样的劳动力投入，借助人工智能，现在产出更多。
比如类似 Ross 等软件可以帮助律师和法律助理查找并整理案例，把宝贵时间节约到核心业务上。
这类互补常出现在高收入行业，对应着全球高收入岗位比例的上升。
人工智能可能影响劳动力市场最后一项途径是创造需求。
比方说，人工智能兴起创造了对人工智能课程的需求：）
图中可以看到，高收入人群占比增加，需要更多商品和服务，比如二次元，比如机械键盘，等等。
与此相关一点是低收入岗位占社会整体比例，尤其是低收入的服务业，上升了。他们在做一些机器暂时比人更贵，或者机器暂时无法实现灵活应变或有效沟通的工作。他们也有对应的需求。
比起高、低收入的增加，中等收入占比却是大幅下降。
2013年，牛津大学的另一项研究也在印证这点，中产阶级的失业隐患要高于蓝领。
有的蓝领工作因为没有能够程序化的标准，长时间内还需要人工。比如采茶工，如何快速准确地找到并采摘嫩叶对机器人来说并不容易。
出乎意料的是，一些高薪体面的工作，因为可以被数据化和标准化，受到的冲击反而比体力工作大，甚至会彻底消失，这也是为什么部分中产阶级会因此遭到毁灭性打击的原因。
最典型的就是金融、法律和医疗三个行业，一起来看看几个例子。
信贷员
在银行中，ATM和手机软件的大量使用已经令很多早先体面的柜员工作渐渐消失，而当人工智能继续发展下去，一些较复杂的开户和贷款等业务也完全可以交由机器人来完成，它们表现得会更有效率更准确，成本也更低。
理赔员
IBM的沃森人工智能程序可以分析和解读所有的相关数据，包括未经整理的文字、图像、音频和视频，比人做的更好更快，极大地缩减了计算理赔金额的时间。
日本一家人寿保险公司最近就用该程序彻底替代了30名医疗保险理赔员。
理财分析师
通过阅读和分析历史数据，进而预测出未来金融市场走向，在这一方面人工智能绝对比人类在行。更何况，人工智能在进行建议时不会掺杂主观情绪，也不会出现计算错误，比起人来说也更容易得到客户的信任。
律师助理和非诉讼类律师
主要承担资料查询和案件整理工作的律师助理，成为首当其冲被人工智能取代的岗位，毕竟这些高度数据化和标准化的内容，人工智能学习起来更快速，操作起来也更得心应手。而非诉讼类律师，比如处理移民、遗产、离婚等业务的律师，也同样因为高度程式化，所以很容易被取代。
医疗助理
除了像测体温和配药等简单工作完全可以被不那么智能的机器人取代，现在通过对大量医疗数据的学习，人工智能甚至可以承担起部分医生的工作。
沃森系统诊断肿瘤后提出的治疗方案与专家达到100%匹配；达芬奇系统则成了手术助理，因其机械手臂的特殊性，有时甚至能完成外科医生无法操作的任务；迈瑞诊断也实现了病房内的智能监护。
当然，很长一段时间之内，由于病人的个体差异以及病状千变万化，人工智能还不能取代医生，但成为医生不可或缺的小助手，那简直是一定的了。
除此之外，一些我们本以为无法被人工智能取代的工作，也在逐渐沦陷，比如：
新闻业
对于模式固定的新闻，只要任由人工智能去抓取数据和图片，一篇篇实时报道就出炉了。
其实早在2014年，美联社就开始运用智能软件撰写盈利报告，每个季度都有3000篇报告是由人工智能完成的。
教育业
通过深度学习几百万篇作文和相应的评分，人工智能很快就能掌握批改作文的套路。想一想，一名教师在从教的四十多年里可以阅读一万份作文，那么仅在几分钟内就读完上百万份作文的人工智能似乎经验更为丰富。
而且确有实验表明，人工智能给出的分数与人类教师的几乎完全匹配。
人工智能即将引发的失业大潮，已经让我们真正应该觉得受到威胁的现实。
那有哪些工作是人工智能难以取代的呢？想要不被人工智能取代，在选择专业时要考虑两方面：
1. 设计人工智能的工作
2. 人工智能无法完成的工作
设计人工智能的工作很好理解，就是现在最火的计算机科学（Computer Science）和电子工程（Electrical Engineering）两大专业，以及与其相关的部分专业。
因此，无论美国还是中国，人工智能领域的名校博士（比如麻省理工、卡内基梅隆和斯坦福这样的级别）被招揽到工业界搞研究，一毕业就拿到几十万美金的年薪绝非难事。
因此，“编程从娃娃抓起”也并不是一句空洞的口号，而是有各方力量在背后推动的流行趋势。
但很现实的问题是，如果孩子对编程不感兴趣，或者孩子的天赋确实不在于此，那么非逼着孩子学习这些专业，不仅孩子痛苦，将来也未必能学出成绩。
正像上面提到的，只有与人工智能领域密切相关且能力卓越的科研人员才会前途无量，而学艺不精的初级码农也同样会被淘汰。
因此，大部分人还是要归入到第二种，应该朝着人工智能无法完成的领域发展。
确实，人类棋手无法与阿尔法狗相抗衡。这是因为人工智能可以在很短的时间里通过历史存在的大量棋谱和棋局数据不断学习，当人类棋手陷入梦乡时，阿尔法狗已经跟自己下了几百万盘棋了。
可这也恰恰是人工智能的局限所在：一旦新事物或新情况出现，还没有数据可供人工智能学习，那么人类创新性解决问题的优势就体现出来了。
一个小故事，给我们的启示：
二十世纪初的一天，供职于雷神公司的雷达管设计专家培西站在一台运作中的雷达设备前，发现自己口袋里的巧克力居然融化了。
他并不是最早发现这种现象的人，但却是最早开始思考和研究这种现象的人，因此我们才有了今天的微波炉。
把融化的巧克力与电磁波联系起来，进而发明用于加热食物的微波炉，这便是人工智能永远不可能完成的任务。
创新不只是科学家的专属领地：
理发师可以创新发型；
园艺工可以创新修剪技艺；
很多领域都有创新的空间，只要我们有创新的意识，而这就是人工智能无法取代的能力。
除此之外，还有两个方向的工作是人工智能无法取代的。
一个是需要与人沟通的工作，比如心理医生和幼儿教师；
另外一个是需要复杂逻辑思考的工作，比如模式化拼凑信息的记者会被淘汰，但能挖掘出事件前因后果和背景意义的深度报道记者，却无法被人工智能数据化和标准化所取代。
其实，大多数行业中都存在重复性标准化的工作，也同样存在人工智能无法完成的工作。而且，随着人工智能的飞速发展，一个人一生也许不再只做一种工作，而是不得不在不同的工作中流转。
因此，比起挑选专业，也许更治本的方法是培养一些能够以不变应万变的核心竞争力：创新、沟通、深度思考以及终生学习。
点击链接，看钱小姐之前分享的关于终生学习的一篇文章：接受教育是金钱投入，但更是投资
未来人们要如何谋生？未来会有什么样的就业岗位？智能新经济的影响能否超出 1% 的顶层人士，惠及中产阶层？我们可能还要问，收入和财富的不平等问题是否会进一步加剧？
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