人工智慧都來了，我還能幹什麼

由於匯融欣有做獵頭業務這塊業務，所以我身邊也有好多做獵頭的朋友。他們會經常發布一些職位需求信息。從這些信息中，大體能看出當下熱門的行業都有哪些。

人工智慧、區塊鏈，都是當下熱門的行業。

人工智慧，讓更多人類的思維過程和行為動作，被搬到了機器里，被智能的運算和輸出所代替。

區塊鏈，被很多人奉為新的技術風口，劃時代的技術和產業革命。

網上充斥的諸如「有哪些職業容易被人工智慧替代」 「區塊鏈可替代的八大服務功能」等文章，讓所有的職場人士，對自己事業的未來，都多少增加了莫名的焦慮和恐慌。

甚至我們這些做與人相關業務的機構和職業，都被其中的一些文章給與系統的證明，必將會消亡。

每次看到這類文章，不覺中後背冷汗直冒！

越是這個時候，越需要理智分析。

任何行業的技術迭代，都有一個歷史過程。這個歷史過程究竟需要多長時間，除了技術的迭代速度外，更多的還要看一個行業、一個崗位在業務流程中的複雜程度。

這種複雜程度，我個人認為主要是這幾個方面的標準化程度。

一方面是業務流程的標準化程度。

一方面是業務流程中，溝通對象的標準化。

還有一方面，是業務場景的標準化程度。

他們決定了技術對行業和崗位的替代所需的時間以及替代的深度。

以醫療領域為例。IBM Watson系統的皮膚癌診斷，是一種在醫療診斷領域的人工智慧技術應用。傳統專業醫生能利用皮膚鏡的影像技術，提早發現黑色素瘤。但問題是，有經驗、高水平的醫生數量嚴重匱乏，且誤診情況時有發生。

藉助Watson系統，醫護人員拍攝一張病變患處圖片後，傳至雲端分析，隨後便能獲得詳細檢測報告。醫生僅分析報告中的數據，即可判斷病人是否患了黑色素瘤。據稱，Watson對皮膚癌的診斷正確率達到97%，超專家平均的85%。

連醫生都被替代了，還有什麼不能被替代的呢？其實，並不完全是這樣。

在醫學院由資歷深的醫生傳授給學生相關疾病的診斷流程和判斷標準。Watson系統對皮膚癌的診斷，是把這些流程通過機器來實現，並通過技術手段提高判斷準確率。而醫學診斷的流程和判斷標準，大部分都是相對標準化的。這是技術可以替代的重要原因。

然而，診斷結果出來之後，對患者後續的治療安排，要結合病患的身體體質、生活狀態、經濟狀況、個人意願等等多方面因素綜合考量。每個病患在這些方面都各不相同，醫生最終為病患制定的治療方案，一定也存在差異。

除非讓系統具備充分的情感感知、環境認知和充分的自學習自適應能力，具備過往人類經驗的準確描述和系統分析並能真正代替人腦，否則完全的行為替代，不太可能實現。當然，人工智慧在這其中，一定能提供相應的輔助支持。

包括醫生在內，律師、宗教人員、個人財務顧問、個人定製類設計師、和其他定製類的服務顧問，都屬於人工智慧可以為之提供支持，但無法完全替代的行業或職業。即使被替代，也是所有行業和職業中，最後被替代的那部分。

所有這些行業和崗位涉及的服務，被替代的程度，都需要看前面提到的三個方面具體在什麼程度。這其實決定於人的思想在服務過程中所起到的作用能否完全被替代，或被多大程度被替代。

不管未來會如何，需要當下的我們必須開始著手應對人工智慧對行業的影響和變革。

在被人工智慧逐步替代之前，更需要我們關注的，是如何不被當代充滿活力的年輕人所淘汰，如何不被他們拍死在沙灘上。

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