文 | 黛西
自从我上次壮胆分析了《“双减”对标德国的真相》，数据将以每年25%的速度增长。这些数据的增长带动了云端计算和边缘计算等市场的兴起，很多朋友开始让我探讨一些格的话题，他们的增长也拉动了数据中心市场的成长。根据Arizton的报告显示，比如——
未来10-20年，从投资额进行计算，哪些职业更有前途？
人工智能对哪些岗位最有威胁？
工业4.0时代什么职业更吃香？
你做为金融科班出身，预计全球超规模数据中心市场规模将在2026年达到1276.4亿美元。而随着数据中心市场的成长，建议孩子学金融吗？
... ...
我写公号的这两年来，仅凭单一的CPU或者是GPU都难以支撑这个市场的发展。原来在CPU领域有着优势的企业开始向GPU、FPGA等领域进军；而GPU企业在在试图向多元化的方向发展。芯片巨头在数据中心催化下产生交集英特尔正从PC中心到数据中心进行转型，如果说思想有那么一点进步，为云服务提供商、企业以及等提供相关产品。但是云计算芯片需求的下滑以及抢占这块蛋糕的同行们都让英特尔的转型之路不再一帆风顺。去年第二季度，认知有那么一点升级，得益于疫情带来的对云服务器的需求，都是被你们倒逼出来的。
你们给我留的作业，数据中心业务营收年增长为43%，从怎么哄睡一个小孩，但在这次财报中同比下降9%。PC市场依然旺盛的需求一定程度上弥补了数据中心业务增长放缓的影响，到如何拥有一个自驱的人生，客户端计算业务保持上涨趋势，再到上面这些布性的命题，我经常因为拥有如此高水平的读者感到压力山。
关于孩子（和自己）的未来职业规划，我还真的间歇性关注学过，并且站在浴室花洒下认真思考过。
但是，思考的结果距离给出一套结论和答案，中间还差了相当的一把脱发。
最近几周，我集中火力阅读了量相关资料，向业内朋友讨论请教，思路逐渐变得明朗起来，今天就来聊聊这个事。
文章有点长，但读完一定有收获。
1.选择于努力
作为80后，你还记得当年高考的热门专业是什么吗？
我高三那年，生物学火，当时有个说法是，“21世纪是生物的世纪”。
一时间，学校里脑子最好用的一波人都去参加生物竞赛，很多理科状元都选择了生物专业。
那一年，热了十几年的财经和对外贸易，开始逐渐走下坡路，但仍然是一个不错的选择。
我有个朋友，分数勉强擦边被名校录取，但不得不屈辱地接受专业调剂。
他被调剂进去的专业叫做计算机。
后来发生了什么，所有人都知道了。
百度，阿里，腾讯等一批互联网巨头崛起，互联网热浪席卷，计算机成了最受追捧的职业之一，也许“之一”都可以去。
我那位朋友，阴差阳错成了踏在热点之前的人，十年后同学再聚，看着当年高分考进生物专业的同窗，他露出一丝意味深长的微笑。
你若问一个人，假如回到高考那年，你会对自己说什么？
十个人里有八个会告诉你，选个自己喜欢的专业，而不是热门的。
因为，热门专业等你毕业就不热门了。
三十年河东，三十年河西，这句话用来形容选专业，再恰当不过。
2.工业4.0关系到每个人
你应该听过“工业4.0”的说法，也就是第四次工业。
很多人一听工业，觉得这是资本家的课题，管我P事？
No No No。
如果你想知道自己的岗位10年后是否还存在，或是关心孩子未来的职业规划方向，那么你就应该了解工业4.0。
因为，它会让今天的“好职业”和“坏职业”，在未来10-20年洗牌。
按照目前的共识，工业1.0是蒸汽机时代，工业2.0是电气化时代，工业3.0是信息化时代，工业4.0是智能化时代。
“工业4.0”的概念最早由德国人提出，现已被德国联邦列入《德国2020高技术》的未来项目之一。
德国作为一个在战后废墟上迅速崛起的工业强国，却在互联网浪潮中表现得不（毫）尽（无）人（作）意（为），现在高度重视工业4.0的发展，当然是想在新一轮工业时拉开帷幕前抢占先机。
的反应速度也不慢。
颁布了《制造2025》计划，与德国签署《中德合作行动纲要》，纲要里有四条都是关于工业4.0的合作。
只要你稍微关注下时事，或者偶尔上上新浪微博，就可以清醒地感受到，有生之年都未必能看到中美再度蜜月，第四次工业是中德合作的时代。
当然了，所谓的“”，不是要彻底推翻前一个时代，智能化促进产业变革，离不开信息技术，工业4.0时代也可以说是“自动化plus”时代。
3.最容易被取代的岗位
一说起“工业”，就会让人觉得前景可期，一个充满机遇的时代即将开启。
新时代带来新机遇，这是真的，只是这个机遇并不属于所有人。
颠覆式创新让生活变得更美好，但被颠覆掉的旧领域从业者并不这么觉得。
工业推动了人类社会进步，但没人会同情那些在““中没落的产业。
路上有多少鲜花，就藏着多少荆棘——这就是人类文明，欢迎来到现实世界。
工业4.0时代带来新机遇的同时，也会让分人失业。
而且，这一轮的失业和以前都不太一样。
之前的工业对职业的替代，都是自下而上的，自动化来了，流水线上那个最没技术含量的工人，一定最先失业。
而人工智能时代威胁到的波岗位，是社会上“中不溜”的白领，这其中不乏中产阶级。
这也是为什么坊间流传着一个说法：人工智能会消灭人类中产阶级。
当然了，“消灭中产阶级”的说法肯定过于绝对了，但也不是完全无中生有。
牛津学2016年发表的报告预测，美国有47%的就业岗位有被替代的危险，而的数据是77%，位于全球第二。
被替代的人群目标有两类——
一是相对偏低端的就业人口。
二是各领域的分初级白领岗位。
偏低端的就业人口，这个比较好理解，其实就是延续自动化对劳动人口的替代。
比如工厂生产线上的工人，之前可能被机器替代了一分，但还有一分人需要和机器配合工作。
在之前的工业中，“核心”技术已经被机器干了，而工厂里剩下的人，就是给机器“打杂”的一个角色。
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但是，机器没那么高的灵活度啊，总会有一些事需要人来做，而这些事往往都是非常“低级”的。
我之前在慕尼黑西门子工作的时候，参观过子公司欧司朗的工厂，至今印象深刻。
工厂实现全自动化生产，LED灯从生产到包装，再到一个个码齐装箱，甚至连折叠纸箱都是机器臂在做，一个工人都不需要。
整个工厂里只有一个人，他的工作就是把装好箱的灯泡从生产线搬到拖车上，然后拉去仓库。
这个工作非常简单，但机器目前做不了。
拖车是人拉来的，每次停的位置不同，你让机器根据拖车的位置去调整机器臂搬箱子，它没有这么高的灵活度。
但是，机器也会迭代进步啊，它会一直“向下”替代，直到工厂里剩下的那分人也被替代了。
4.白领不再“安全”
如果说第一类被取代的岗位是“意料之中”的，那么第二类被取代的职业，会让人从心理上难以接受——各领域相当一分初级岗位的白领，将会失业。
比如帮律师整理资料的文员，银行里办理基础业务的柜员，信贷审核员，甚至投行里的初级数据分析师。
一分智力劳动者的饭碗会保不住，而这分人在以往的工业中，往往是被认为非常“安全”的。
但是注意哦，取代的逻辑不是“岗位越初级越容易被取代”，也要具体情况具体分析。
那些容易被取代的岗位，有个共同的特点：
工作内容里有很多可重复的细节，任务目标明确，方法有规律可循，也就是说，可以“被编码”。
为什么呢？
因为人工智能做的就是这个事啊——在人类行为中找到规律，编成算法，然后给它“喂”量数据，让计算机没日没夜地学，直到最终可以模拟这个行为。
比如审核信贷，就是一个典型的可以“被编码”的工作。
你看一个信贷员每天的工作，翻资料，看报表，读数据，在模型里输入数据，审核评估风险，好像做的工作挺有技术含量的。
这个职业不至于多么风光，起码也是比较体面的，但是，信贷员已经开始逐渐被人工智能取代了，并有机构给出数据，在未来，信贷员这个职业被人工智能取代的概率是98%。
如果你觉得这是耸人听闻，可以搜一下阿里巴巴旗下的网商银行。
网上银行的首席架构师余锋在采访中说：
网商银行的每一笔贷款都是AI贷款。
智能系统有100多种预测模型，3000多项策略，于是才实现了小微企业3分钟申请，1秒钟放贷。
通过人工智能做风控管理，信贷不良率在1.5%以下，吊打行业平均水平（央行统计的小微贷款不良率为5.9%）。
如你所见，做这种可以“被编码”的工作，人工智能比人更快，更准，更可靠。
而且，人工智能还不会和老板要加班费，也不会在茶水间里带薪八卦，企业有什么理由继续雇人来做呢？难道出于企业家的社会责任吗？
5.“吃香”职业洗牌
接下来说点正能量的。
什么类型的职位，在人工智能时代比较“安全”呢？
牛津学的报告也给出了答案，200多个被人工智能取代概率很低（低于30%）的工作，可以归位三种类型。
第一类：社交智慧型（social intelligence）
你的工作需要和各种人沟通，找资源，协调关系，平衡各方利益，这里面融入了很多社交智慧，那么它在人工智能时代中就相对“安全”。
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比如幼儿园老师，小学老师，中学老师，心理咨询师，仲裁和调解员（比如居委会妈），育儿嫂，保姆，导游，运动教练，公寓经理，警察，城管，社区服务人员，社工，财务顾问，经纪人/代理人，零售店一线主管，采购员，人力资源经理等等，这些都是社交智慧型职业。
人和人沟通，3分聊内容，7分聊气氛，让机器代替人沟通，怎么聊气氛？
让不同的人，用相同的条件和同一个人聊合作，有人能聊成，有人聊崩了，这就是社交智慧型工作的特点。
最简单的道理，你和Mike加上微信几个月没说过话，现在想和他谈个事，你是不是得先找个切入点，去他朋友圈点个赞，问候下嫂子，吐槽下儿子的作业，让对方觉得和你同病相怜，先拉进关系，然后再进入主题？
你这让机器怎么学？
居委会妈调解邻里关系，张家长李家短，你说这个过程怎么编码？怎么流程化？怎么给机器“喂”数据？
这些“人本位”的工作，里面掺杂了太多不确定性，太多不可预测性，机器学不去。
第二类：创意型（creativity）
你的工作需要灵感，需要创意，或者需要根据用户的想法研发改进产品，这里面融入了很多人文的表达，不管是情感还是科技，那么它就不容易被人工智能取代。
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人类想出一个点子，然后通过各种手段去实现，可能人工智能在实现过程中起到了关键作用。
但是，人工智能不会自己产生一个新点子或好创意，因为它没有内驱力做这个事，这就是人和机器的区别。
比如，你可以在B站上看到很多AI模仿音乐家风格的作曲，但是它没办法创造出一个新流派。
程序猿，摄影师，市场经理，建筑师，策展人，艺术家（画家，插画师，音乐家，雕塑家，音乐编曲等等），作家/编剧，舞蹈编导，医学家，金融分析师，数学家，平面设计师，精算师，制片人/导演等等，这些都是创意型工作。
说到艺术家，再多聊几句。
并不是说人工智能代替不了艺术家，而是目前的社会形态决定了，人们不想让机器代替艺术家。
纽约学一个教授编了个小程序，专门模仿巴赫作曲，用这个小程序一天可以写出5000首《咏叹调》。
毫无疑问，这是任何一个人类音乐天才都不可能做到的。
教授找了一些巴赫的乐迷，把这些曲子放给他们听。不明真相的乐迷都惊呆了，说以前从没听过这个曲子，真好听啊。
这个教授很有意思，他又找了现代音乐家写的曲子，然后把机器写的曲子，和巴赫的曲子，三个放一起，让乐迷猜，哪首曲子是谁写的。
结果，被票选出最像巴赫的曲子是机器写的。
既然机器写的曲子比师更像师，为什么艺术家在未来不会那么容易被取代？
因为我们生活在人文社会，自由意志和灵魂对人来说至关重要。
机器谱的曲再好，你也不会成为机器的乐迷，因为机器没有灵魂。
但是，再过几百年就不好说了。
如果真的迎来了《未来简史》里描写的数据时代，那么这个曲子是人写的还是机器写的，对那时候的人来说就不再重要。
第三类：感知操作型。
你的工作需要很多非标准化的精细操作，面对的情况经常是动态的，复杂的，迅速变化的，那么在人工智能时代也是比较“安全”的。
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比如牙科医生，全科医生，急救医务人员，注册护士，美发师，美容师，电工，消防员，潜水员，飞行员，航空工程师，救护车司机，船长船员，考古学家等等，这些都是感知操作型工作。
这类工作很难被机器代替，因为需要随机应变，100个客户有101种需求，遇到的情况可能瞬息万变，他们要根据情况做判断，并且采取一些精细的专业操作，这是机器无法胜任的。
说到考古，有个现象非常有意思。
对于80后90后来说，考古绝对是个冷门专业，但是最新统计的“00后最感兴趣的文科专业”里，考古排第三。
这里面除了00后这代人的心理特征以外，不排除也考虑到了未来人工智能对职业的替代性。
起码按照目前的认知，没有人会弄个机器人代替人考古，考古的情况很复杂，需要精细操作，机器无法胜任。
再说了，也没有那么多古可以考，研发个考古机器人花几千万美金，代替几个人去考古，这个买卖怎么都不划算。
6.写在最后
人工智能对职业的“取代”，和科技创新对旧产品的“取代”不同。
科技创新是颠覆性的，手机出现了，BP机没了，数码相机出现了，胶卷没了，mp3出现了，随身听没了。
人工智能的“取代”，不会威胁到某个产业，而是要具体看细分职业的工作内容，是不是可以“被编码”。
比如全科医生，既需要和病量沟通，又需要针对具体情况思考诊疗方法，治疗的过程还需要精细操作，同时包含了上面说的三种“安全”职业类型特征，那么它被人工智能代替的概率就极低。
而同是医生，放射科医生被取代的几率就很高，因为人工智能子的本事超过人，简直是小菜一碟。
所以，你在做职业规划的时候，或者和孩子讨论未来职业方向的时候，不能只是考虑行业，而是要看具体的工作内容，需要几分社交智慧，几分创意灵感，几分感知操作。
具备这三个特征的职业，是人工智能时代的“好职业”，不仅相对“安全”，而且会被科技助力，吃到工业4.0的红利。
一个时代有一个时代的主题，一代人有一代人的使命，职业选择不是抽盲盒，社会政治和经济的变迁，是一切的风向标。
努力很重要，但不得不承认的是，在职业选择上，选择比努力更重要。
以上写下的这些，参考了量研究报告和业内人士观点，但这些都是人们“当下的清醒”，不排除在10年后被推翻。
这就是生活有意思的地方——充满未知。
我们能做的就是，仰望星空，在不确定性的世界里尽力而为。
黛西
黛西的小纸条
姐妹们，现在公众号推送的规则很匪夷所思，不常读的公号，基本就是关注了个寂寞。
如果收不到推送，不是因为我拉黑了你，而是你没有星标公号，也不常跟我互动，所以连微信都看不下去了，不给你推送了。
加个星标吧，这样以后就不容易走丢了！
黛西
本文引用文献及参考观点：
Michael Osborne, Carl Frey, 2013, The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?
Acemoglu, 2002, Technical change, inequality, and the labor market. Journal of Economic Literature
尤瓦尔·赫拉利，《未来简史》
李开复，《人工智能》
香帅，《香帅财富报告》
王煜全，《人工智能，悲观和乐观都是错的》
北京师范学考试与评价中心等教育机构，《00后高考志愿兴趣报告》
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