AI人工智慧一般是作為輔助人類工作的工具出現的，掃地機器人、醫療機器人、服務員機器人等是最常見的人工智慧形態。事實上，人工智慧並不只有機器人一種形態，從領域上來看，包括機器人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。

AI人工智慧的出現是社會發展的必然趨勢，未來幾十年AI技術的應用會越來越廣泛，現在就已經萌生了很多智慧城市，智慧工廠，智慧旅遊，智慧教育……

未來你的家裡可能沒有老婆，沒有孩子但一定會有個智慧機器人。

未來AI或將創造出 230 萬個新就業崗位

自從有人類社會起，工作就是人類得以生存下去的保障。所以，無論是原始社會，還是現在科技社會，抑或是未來智慧社會，工作永遠是人們最關注的問題之一。

人類的發展歷經變遷，從原始社會到文明社會的發展程序中，幾個大的歷史轉折都給人們當時的生活帶來了翻天覆地的變化。在距離我們並不算久遠的歷史中，兩次工業革命的發生都給當時的工人階級帶來了極大的恐慌，工人們曾衝進工廠瘋狂地砸毀奪走他們工作的機器，但這並不能阻止住歷史發展的腳步，工業化社會、自動化社會以及智慧社會還是逐步走來。舊的工作崗位被新的技術取代，同時也創造了新的就業機會，萬物得失之間一直都是同步的，當然，抓到更好的機會的往往都是提前看得更遠的那一批人。工作對人類來說必不可少，以後也將始終如此。它不斷變化，以適應我們所處的時代。未來10年，技術的結構性轉變，尤其是自動化和人工智慧（AI）的興起，將催生我們以前想都不曾想到過的新工種。

隨著時代的變遷，在我們父母眼中顯得奇怪的工作，過了一段時間之後，可能也會讓我們的孩子覺得荒誕不經。懷著樂觀的心情展望未來，儘管工作一直在變，但它始終伴隨我們左右，以後也將與我們同在。

人工智慧與其他任何顛覆性技術發明一樣，由此出現的更快速、更高效的機器必然會取代部分人類工作者。但是，那些擔心 AI 會搶走他們工作的人其實大可不必如此緊張，因為 AI 也會催生新的工作崗位，而他們至少可以往這些新工作方向發展。

Gartner 最新發布的一份報告指出，儘管 AI 技術將取代 180 萬個工作崗位，但同時也將創造出 230 萬個新就業崗位。Gartner 首席研究員 Peter Sondergaard 預測表示，AI 將強化員工的工作能力，並可能成為 2020 年的“淨工作創造者”。我相信，AI 與過去所有的其他顛覆性技術一樣，將為我們帶來許多新就業機會。

業內分析，得益於 AI 技術的興起，以下一些行業崗位將呈現出顯著的增長趨勢：

01 資料科學家

資料科學家屬於分析型資料專家中的一個新類別，他們對資料進行分析來了解複雜的行為、趨勢和推論，發掘隱藏的一些見解，幫助企業做出更明智的業務決策。由於AI 推動了創造和收集資料的趨勢發展，所以我們也可以看到未來對於資料科學家的需求也將日益增加。據 IBM 預測，到 2020 年，對於資料科學家的需求增長幅度將達到 28%，資料科學家、資料開發人員和資料工程師的年需求量將達到 70 萬人。其中一般的 AI 領域專家，包括剛踏出校園的博士生以及相對教育程度低一些、但是有幾年工作經驗的專業人士，每年薪水加公司股票可能在 30 萬美元至 50 萬美元範圍內。

02 AI/機器學習工程師

大多數情況下，機器學習工程師都是與資料科學家合作來同步他們的工作。因此，對於機器學習工程師的需求可能也會出現類似於資料科學家需求增長的趨勢。資料科學家在統計和分析方面具有更強的技能，而機器學習工程師則應該具備計算機科學方面的專業知識，他們通常需要更強大的編碼能力。

據 Gartner 報告顯示，有一位資訊長想要在紐約聘用 AI 技術的專業人才，卻發現人才庫只有 32 人，其中只有 16 人符合潛在候選人標準。而在這 16 人中，只有 8 人正在積極尋找新就業機會。

03 資料標籤專業人員

隨著資料收集幾乎在每個垂直領域實現普及，資料標籤專業人員的需求也將在未來呈現激增之勢。事實上，在 AI 時代，資料標籤可能會成為藍領工作。

04 AI硬體專家

AI 領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責建立 AI 硬體(如 GPU 晶片)的工業操作工作。大科技公司目前已經採取了措施，來建立自己的專業晶片。

英特爾正在為機器學習專門打造一個晶片。與此同時，IBM 和高通正在建立一個反映神經網路設計、並且可以像神經網路一樣執行的硬體架構。據Facebook AI 研究總監 Yann LeCun 表示，Facebook 也在幫助高通開發與機器學習相關的技術。隨著人工智慧晶片和硬體需求的不斷增長，致力於生產這些專業產品的工業製造業工作崗位需求將會有所增長。

05 資料保護專家

由於有價值的資料、機器學習模型和程式碼不斷增加，未來也會出現對於資料保護的需求，因此也就會產生對於資料庫保護 IT 專家的需求。

資訊保安控制的許多層面和型別都適用於資料庫，包括：訪問控制、審計、認證、加密、整合控制、備份、應用安全和資料庫安全應用統計方法。

資料庫在很大程度上是透過網路安全措施(如防火牆和基於網路的入侵檢測系統)來抵禦駭客攻擊。保護資料庫系統及其中的程式、功能和資料的安全這一工作將變得越來越重要，因為網路開放程式越來越高。

06 AI業務拓展經理

有一件事是AI做不到的，而且在一段時間內也無法做到。這件事就是銷售它自己。銷售AI（不管是“原始”計算形態，還是打包進一項商用服務中）需要投入人力。AI業務拓展經理將處於計算機科學發展和企業優勢的前沿陣地。

第一，生物識別類產品，例如人臉識別、虹膜識別等，代替傳統的身份識別方式。

第二，影片結構化，讓大量的影片具備標記，大大提高利用效率。

第三，物體識別，例如車牌、車型識別。

5、智慧搜尋引擎可能你會問，我們現在用的搜尋引擎已經很智慧了啊，在這上面還能玩出什麼花樣來呢？其實，真正的智慧搜尋，是當你在搜尋框輸入關鍵詞時，按下回車，出來的結果就1個，而且這個結果就是你想要的。6、美顏功能相信愛自拍的人都知道美圖秀秀吧，這個產品出來很多年了，但是你有沒有發現，現在它的自動美顏效果要比三年前的效果要好很多呢！這是因為，它的背後有一套強大的自我學習系統。由於所有人拍完照片並使用美顏功能以後，美顏效果好的照片大家會儲存下來，美顏效果差的照片大家會刪除掉，而那套智慧學習系統，正是從大家的這些行為中不斷學習什麼是美，什麼是醜。7、機器翻譯對於英語不好的人來說，其實不用再擔心與外華人交流的問題，如今各大網際網路公司都推出了智慧翻譯系統，比如谷歌的Google翻譯、網易的有道詞典、百度翻譯、必應詞典等等，它們的翻譯水平都已經遠遠超過了學習外語兩三年的學生。做的更好的當然是科大訊飛的翻譯系統，已經開始向同聲傳譯邁進了8、自動駕駛自動駕駛技術其實已經不是什麼新鮮事，目前之所以沒有普及，不是技術問題，更多的是如何解決倫理道德的問題，各大汽車巨頭其實都已經有了可以上路行駛的概念車。總結首先我們不要把AI技術想象的太過高大上，不要總去和科幻電影中跟人一模一樣的機器人相比較，你就會發現其實AI技術並不是遙不可及的，在未來的十年裡，AI技術會來的更為猛烈，我們可以做的就是儘快充實我們的錢袋子，一堆AI產品正等著我們付費呢！