人工智能时代将淘汰这些工作，今日教育如何面对明日AI?
近两年，科技在人工智能、机器人等领域飞速发展。阿尔法狗战胜围棋高手李世石，把机器智能算法推向新高。前段时间，《纽约客》杂志的一张最新封面毫无征兆地在朋友圈里刷了屏。
封面上，人类坐地行乞，机器人则扮演了施予者的角色，意指明显——在未来社会，人类的工作机会被不断进化的机器人剥夺，从而沦为了流落街头的弱者。也许，人类的工作真的会被机器人所逐渐替代，但到底什么工作才更不容易被人工智能取代、淘汰呢？BBC为了找出这样一个答案，基于剑桥大学研究者 Michael Osborne 和 Carl Frey 的数据体系分析了 365 种职业在未来的“被淘汰概率”。
01 电话推销员
被取代概率99.0%
BBC统计了300多个职业，这个职业被认为被取代的几率最大！原因嘛很简单，即使没有人工智能，这个单调、机械的工种也是会被淘汰的。
02 打字员
被取代概率98.5%
曾几何时，打字员也是一份体面的工作。如今只有速记员能靠打字生活，而语音识别技术的成熟则让其岌岌可危。
03 会计
被取代概率97.6%
让大家意外的是，很多澳洲留学生选择的会计，也是机器人取代的“高危职业”！理由是，会计的本质是搜集信息和整理数据，机器人的准确性无疑更高。今年，德勤、普华永道等会计事务所相继推出了财务智能机器人方案，给业内造成了不小的震动。前来澳洲学习会计专业的同学们，未来可能要转行了……
04 保险业务员
被取代概率97.0%
保险业的智能化也在加速，去年多家国内保险公司将智能技术引入售后领域，未来更有可能替代人工成为个人保险管家。
05 银行职员
被取代概率：96.8%
银行柜员被替代的前景显而易见，虽然现在不少银行机器人依然卖萌为主，但未来一定会走上大舞台。
06 政府职员
被取代概率：96.8%
这里主要指的是政府底层职能机构的职员。这类工作有规律，重复性高，要求严谨，非常适合机器人操作。
07 接线员
被取代概率：96.5%
智能语音系统已经很发达,现在支付宝电话客服已经开始试用语音自动识别接电，未来接线员被取代显而易见。
08 前台
被取代概率：95.6%
前台是一个展示、引导、接待为主的工作，机器人恰恰很容易提供这样的服务，比如由日本软银公司开发的 Pepper机器人。
09 客服
被取代概率：91.0%
说一个简单的例子：Siri。事实上，这类人工智能客服平台也是这两年国内创业的热门方向。
10 HR
被取代概率：89.7%
简历审读、筛选可以通过关键字进行，此外包括薪酬管理等HR工作也可以被机器人代替。
11 保安
被取代概率：89.3%
通过监控摄像机、感应器、气味探测器和热成像系统等，机器人可以执行大部分保安工作。
12 房地产经纪人
被取代概率：86%
据悉，欧美一些房地产机构已经开始利用大数据和人工智能完成房产交易。这种方式可以避免太多不确定性。
13工人、园丁、清洁工等
被取代概率：80%-60%
体力活被机器人取代是大部分人可以预料的。
14 厨师
被取代概率：73.4%
这里主要指的是披萨机器人、咖啡机器人、酸奶机器人之类的机械厨师。可以想象，融合技术和艺术于一体的中餐厨师不在此列！
15 IT工程师
被取代概率：58.3%
人工智能可以取代IT部门中系统管理、项目管理等工作。
16 图书管理员
被取代概率：51.9%
条形码、二维码和智能系统将垄断这个职业。
17 摄影师
被取代概率：50.3%
让人意外的是，不少人认为需要主观审美的摄影师也将被机器人取代。原因是，图像审美是可以被量化的。
18 演员、艺人
被取代概率：37.4%
演员很难被取代，但并非不可取代。机器人起码比“抠图”演员敬业吧？
19 化妆师
被取代概率：36.9%
化妆师也是一份依赖人类审美和社交技能的职业，因此比较难被机器人取代。不过去年奥地利设计师开发了一种化妆机器人，以“美学数字公式”提供体验。
20 写手、翻译
被取代概率：32.7%
机器生成的翻译文章和新闻已经有模有样，未来经过语言学习和优化，将会更加完善。
从这些概率中，我们可以得出两个基本的结论：
①.如果你的工作包含以下三类技能要求，那么，你被机器人取代的可能性非常小：
社交能力、协商能力、以及人情练达的艺术；
同情心，以及对他人真心实意的扶助和关切；
创意和审美。
②.如果你的工作符合以下特征，那么，你被机器人取代的可能性非常大：
无需天赋，经由训练即可掌握的技能；
大量的重复性劳动，每天上班无需过脑，但手熟尔；
工作空间狭小，坐在格子间里，不闻天下事。
不得不说当今社会对人工智能、机器人、机器算法这些领域对人类未来的影响已经充分重视，各种利弊讨论很热闹。
可以预测未来的人工智能和机器人将极大地替代简单、重复性、操作性的工种，这些工种不仅仅是传统上定义的工厂生产线工人，还包括很多银行职员、财会领域等现在被认为是职业技能的领域。
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，随着人工智能日新月异的飞速发展，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。
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