毫無疑問，人工智慧 （AI）和其他尖端技術正在改變我們所知道的就業現狀。根據一項 著名 的研究 ，美國當前47％的就業機會在未來幾十年內處於潛在自動化的高風險之中。

什麼是一些會遭受AI革命影響的專業？有什麼人可以希望對此做些什麼？請仔細閱讀，找出答案。

律師

為什麼他們被搞砸了：從電影和電視節目的數量來看，作為一名律師是一項非常出色的工作：一個有趣的，高收入的職業生涯，附有一系列社會地位。然而，僱用一名律師的費用也很高，律師每天所做的大部分事情都會比一些專業人員相信更常規化。

雖然真正定製的法律工作仍然需要人力資源，但人工智慧可以幫助完成從法律發現 （律師決定哪些文件與案例有關的預審過程）到創建合同等任務 。他們甚至可以爭論停車罰款 和處理離婚訴訟 。

所以沒有希望？初級律師的工作可能比以往任何時候都難，但研究法律和計算機科學的結合可能會非常成功。無論是建議如何最好地將法律轉化為演算法，還是圍繞像自駕車這樣的新技術調查法律框架，都有很多有趣的機會。

記者

為什麼他們被搞砸了：一個演算法永遠不會寫出一個像這個一樣引人注目的列表，對吧？再猜！無論是使用機器人生成體育報道 和其他新聞文章，還是試圖將AI用於更深入的調查性新聞報道 ，都有很多跡象表明新聞從人工智慧的角度來看並不安全。

哎呀，將計算創造力 和文本生成方面的進步 與許多媒體公司的財務狀況結合起來，結果並沒有增加任何接近樂觀主義者的樂觀情緒。

所以沒有希望？人工智慧不一定是你的敵人。事實證明，機器人可能是人類記者一直夢寐以求的僱傭研究人員，他們有能力提取統計數據並發掘數據中的有趣模式，從而可以導致全新的講述和陳述故事的方式。

在將來，AI自動化代理也可能被用來幫助讀者根據他們的知識，地點，年齡或閱讀水平個性化人們撰寫的故事。這樣做可能會將人類作家的作品暴露給更多的觀眾。

司機

為什麼他們被搞砸了：麻省理工學院和哈佛大學經濟學家Frank Levy和Richard Murnane 在他們2004年出版的書「 工作新分工 」 的 一章中指出，由於所涉及的信息極其複雜，計算機永遠無法駕駛汽車完成這項任務。

今天，我們知道這是絕對錯誤的，因為成功駕駛自動駕駛汽車 數千英里。像優步這樣的公司擁有的自主汽車車隊將對專業的計程車司機產生巨大的影響，而自動 駕駛卡車 對於長途駕駛員來說意味著同樣的事情。

對於駕駛教練來說事情看起來不太熱。畢竟，2018年出生的孩子還需要通過駕駛考試嗎？

所以沒有希望？根據倫敦等一些主要城市 對優步 的反應，人力車 司機可以在短時間內抵制自駕車的威脅。然而，可悲的是，人類驅動因素應該考慮重新激活。

廚師

為什麼他們被搞砸了：考慮到他們在最好的時候需要冷卻風扇，在熱廚房裡工作聽起來像是一台計算機的可怕想法。但AI總是隨時準備給我們帶來驚喜。廚師機器人的一個例子是使用IBM的沃森技術創建的。被稱為廚師沃森 ，它能夠從頭開始使用驚人的味道化學和風味配對知識從頭開始全新的食譜。

與此同時，像味 噌 機器人公司準備漢堡的 Flippy 這樣的機器人 能夠以人類廚師努力實現的速度準備飯菜並提供服務。添加表送貨無人機 ，你甚至不需要人類服務員將食物送到客戶手中。

所以沒有希望？與許多領域一樣，準備好利用該技術的人將受益。如果你是廚師，可以想像使用機器人可以製作出比你自己做飯更多的相同菜肴。

使用3D 食品印刷 等技術還可以創造出以前難以想像的全新菜肴。

金融分析師

為什麼他們被搞砸了：就像做律師一樣，在金融領域工作一直是一個高地位，高收入的工作。然而，越來越多的AI正在接管。計算機可以發現模式並進行更快的交易，甚至比人類分析師眼中最有前途的人更快。

數十億美元（或更多）的股權，難怪機器學習工具風靡一時，而一些估計顯示，在未來十年內，大約30 ％的銀行業就業機會 將會失去。

所以沒有希望？就業機會將減少，但肯定有機會。所謂的「數量」能夠將金融行業的知識與計算機科學和數學相結合，因此非常受歡迎，以幫助開發日益推動該領域的演算法。

另外，「關係型銀行」的重要性在於幫助客戶建立忠誠度並提供個性化服務，這一點將繼續增長。

電話推銷員和客戶服務助理

為什麼他們被搞砸了： Chatbots越來越聰明，像Google Home 和亞馬遜的 Alexa 等工具向我們展示。這對許多電話推銷員和電話客戶服務助理來說都不是好兆頭，他們經常根據腳本發言。

由於直接電話銷售的轉換率很低，而且願意等待客服助理變得可用，因此智能聊天機器人可以很好地執行許多這些工具。這對那些在這個領域工作的人來說並不好，他們已經將許多這些工作外包給了印度等其他國家的人。

所以沒有希望？不必要。一家AI公司Mattersight 使用語音識別技術來找出客戶服務熱線電話 的個性類型，並將它們打通給具有類似個性類型的人類。這樣做可以大大縮短通話時間，同時提高問題解決率。

與此同時，像Twitter這樣的公司僱傭人才「評委」，他們可以幫助機器理解他們所展示的信息 - 比如找出特定趨勢主題的背景。換句話說，這些工作可能依然存在，但你可以回答AI的問題而不是人的問題。

醫務人員

為什麼他們被搞砸了：無論是可以診斷疾病 的演算法， 用於推薦最佳癌症治療的計算機 ，AI藥劑師，可以幫助治療身體疾病的 可穿戴設備，還是進行手術的機器人 ，毫無疑問該尖端技術將對各種醫療行業產生巨大影響。

由於他們在捕獲和分析數據方面的出色表現，人工智慧有望成為這個領域的主要破壞者，給每個人口袋裡都有一位AI醫師。

所以沒有希望？很大程度上取決於你工作的醫學領域。然而，大多數情況下，人類仍然處於循環之中。診斷甚至手術有一天都可以通過機器進行管理，但在不久的將來，技術將增強人類醫生和醫療保健人員，而不是取代他們。

建築工人或其他體力勞動工作

為什麼他們被搞砸了：無論是在建築工地 上砌磚 ，在倉庫工作 ，還是在農場採摘水果和蔬菜 ，毫無疑問，現在可以通過機器人進行大量從前需要人工的體力勞動工作。

這些機器人的優勢在於他們可以毫不費力地工作。這是不可能在任何工作線上，但特別是在體力勞動角色徵稅方面。

所以沒有希望？我們提到的所有工作都將變得更加自動化，但現在人類仍然比機器人擁有靈活性。例如，亞馬遜的倉庫使用Kiva Systems開發的機器人在貨架上移動，並將它們帶到固定的人類工作人員那裡，然後從貨架上挑選需要的物品。

同樣，砌磚機器人可以鋪設磚塊，但需要人類進行灌漿。隨著機器人變得更加靈巧，這種平衡將會發生變化，但現在很多人會發現自己和機器人一起工作，而不是被他們取代扁平化。

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