《雇傭的未來(lái)：各職業(yè)會(huì)怎樣受自動(dòng)化影響》顯示，柜員崗位被取代的可能性為98％。在接下來(lái)的十年里，美國(guó)存款機(jī)構(gòu)的柜員數(shù)量將會(huì)從44．4萬(wàn)減少至39萬(wàn)，同比減少12．1％。

收集用戶信息、審核貸款資料、準(zhǔn)備合同等大量機(jī)械化的工作將被自動(dòng)化，按照麥肯錫的報(bào)告，這些消耗了金融機(jī)構(gòu)員工43％時(shí)間的工作都可以由機(jī)械代勞，這就是弱智能技術(shù)的工具性優(yōu)勢(shì)。

日本最大銀行三菱東京日聯(lián)銀行宣布未來(lái)將相當(dāng)于9500個(gè)員工工作量的文書工作都交給程序處理，但宣稱不會(huì)因此而裁員，會(huì)要求員工把更多時(shí)間都用來(lái)服務(wù)資產(chǎn)最高的那部分客戶。

關(guān)于買房，還是聽取人類的建議吧。讓人有些意外的是，屬于服務(wù)行業(yè)的房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人也一度被列入受自動(dòng)化影響的“高危職業(yè)”。美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)十年房地產(chǎn)行業(yè)的崗位數(shù)量將會(huì)減少12．1％，其中銷售代表和經(jīng)紀(jì)人的崗位數(shù)量都下降7．9％。

和推銷員類似，在購(gòu)房交易中的不美好體驗(yàn)，讓買家更傾向于通過(guò)網(wǎng)站來(lái)發(fā)布、查看信息�？雌饋�(lái)房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人的危機(jī)在于提高服務(wù)質(zhì)量。

人工智能可以幫助購(gòu)房者評(píng)估其貸款事項(xiàng)、縮小選擇范圍，這可以減輕房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人的工作量．但就目前看來(lái)，這些工作被完全取代的可能性并不大。最終購(gòu)房貸款階段中，買家依然會(huì)依賴于人類的建議，最值得信賴的信源分別是經(jīng)紀(jì)人（41％）和銀行（35％），只有11％的人愿意聽取機(jī)器人的意見做決策。

AI時(shí)代，更需要供給情感、創(chuàng)意的崗位。在人工智能可以做更多程式化的工作之后，人類的精力和智慧將在精神創(chuàng)造、藝術(shù)文化等方面得以發(fā)揮自身的特長(zhǎng)，這也是人工智能難以取代的，比如娛樂(lè)治療師（recreationaltherapists）被取代的幾率只有0．28％。

某些招聘平臺(tái)也針對(duì)需要?jiǎng)?chuàng)意、情感的崗位進(jìn)行了篩選，發(fā)現(xiàn)在思想、精神、創(chuàng)意起主導(dǎo)的崗位中，需求將更加聚焦在人本身能釋放的價(jià)值，如心理醫(yī)生針對(duì)病人的個(gè)性化訴求如何通過(guò)感情和心理學(xué)理念去醫(yī)治，而非簡(jiǎn)單的心理測(cè)試；廣告的文案、創(chuàng)意人員則被要求更大程度的釋放人類的想象力和創(chuàng)造力，而非設(shè)計(jì)工具的使用。

但在這些領(lǐng)域，一些基礎(chǔ)技能的崗位也將被取代。比如今年雙十一的“人工智能設(shè)計(jì)師”魯班就是一個(gè)現(xiàn)成的案例，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)、練習(xí)，掌握banner設(shè)計(jì)的所有套路風(fēng)格，魯班一秒鐘可以做8000張海報(bào)。

所以人類設(shè)計(jì)師將貢獻(xiàn)更多創(chuàng)意思維，而非重復(fù)技能的熟練。

目前擔(dān)任創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院院長(zhǎng)的李開復(fù)預(yù)測(cè)，可能未來(lái)人才金字塔中，大約會(huì)有四種群體：第一種是創(chuàng)新領(lǐng)袖；第二種是各領(lǐng)域頂尖的專業(yè)人，無(wú)論是醫(yī)學(xué)、新聞還是其他領(lǐng)域，剩下少數(shù)；第三種是人文藝術(shù)類，也是AI不能取代的人；第四種是服務(wù)業(yè)從業(yè)者。

而根據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》的一篇報(bào)道，人工智能已經(jīng)運(yùn)用到音樂(lè)、繪畫等領(lǐng)域，不僅在創(chuàng)造新的藝術(shù)類型，還在創(chuàng)造新的藝術(shù)家。

與其說(shuō)被取代，技能迭代更令人焦慮AI人才的爭(zhēng)奪是全球的競(jìng)爭(zhēng)。目前AI人才供應(yīng)量最大的是美國(guó)，此外，日本、印度、以色列、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)和中國(guó)等國(guó)家也有很大需求。

對(duì)于大量招不到AI人才的企業(yè)來(lái)說(shuō)，跨行業(yè)招聘或者轉(zhuǎn)型后的技術(shù)人才成為了退而求其次的選擇，許多大公司也成立了內(nèi)部培訓(xùn)的教育體系。

包括物理、數(shù)字、電子等專業(yè)的畢業(yè)生都“跨界”到了人工智能領(lǐng)域。一些改變行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的技術(shù)壁壘并不是那么高，只要有基本的數(shù)學(xué)能力和學(xué)科知識(shí)，跨行業(yè)是一件可行的事情。

從事大數(shù)據(jù)工作的人才將成為最容易實(shí)現(xiàn)跨界的人群，但高端需求如機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理等技術(shù)門檻較高的崗位跨界較難，多依賴于海外引進(jìn)。人類被機(jī)器取代的危機(jī)在數(shù)年內(nèi)并不會(huì)真正出現(xiàn)，但被機(jī)器追趕著學(xué)習(xí)新技能、適應(yīng)職場(chǎng)需求已經(jīng)在發(fā)生了。