1、公共交通駕駛員
自動駕駛卡車的技術今天已經存在，而且已經可以用非常合理的價格改裝到現有的車隊上了。裝備有這種技術的卡車可以“看到”所有方向，而不僅僅侷限於前方的視野，這些車輛可以在完全黑暗或燈火管制的情況下行駛，它們會即時分享路況、附近的危險以及它們自己的意圖。
更妙的是，它們的反應時間接近於零。所以，自動駕駛卡車車隊可以在相互間距只有十幾釐米的情況下安全行駛，這樣的車隊可以減少道路堵塞，並節省15%以上的燃油。交貨會變得更快，因為它們可以不停歇地執行，中間不需要在路邊停車。它們不會疲憊、酗酒、生病、分神或者感到無聊；它們不會打盹、打電話或者為更好的報酬和工作條件而罷工。花費了44億美元並奪走3800條生命的27.3萬起大型卡車事故（2011）在未來可以避免多少？請允許我指出，單單這項創新每年拯救的生命就比在“9·11”世貿中心災難中殞命的人還要多。
2、農業採收
2010年，歐盟開始為“農用聰明機器人”專案（Clever Robots for Crops，簡稱為 CROPS）提供資金。正如專案負責人所說：“農用機器人必須具有智慧，只有這樣它們才能在鬆散、動態、不友好的農業環境中穩定地執行。
Agrobot是一家在加州奧克斯納德（Oxnard）開辦的西班牙公司，他們製造的商業機器人可以採摘草莓。在採摘過程中這種機器人只能識別足夠成熟的水果。好訊息是他們正在招人，但是你必須有一個工程學學位才行。請注意，這些洶湧而來的機械工人並不一定非要比將要取代的工人速度更快，但是它們可以在黑暗中工作！
3、物流管理
除了挑選訂單和包裝貨物，正如我在上面所說的，還有裝貨和卸貨的工作。這些工作現在仍由人類工人完成，因為人的判斷在運載車輛和運輸集裝箱中如何抓住和堆疊不規則形狀的箱子這些工作中不可空缺。但是另一家矽谷的創業公司Industrial Perception公司正在改變這一切。他們的機器人可以檢查卡車內部，選擇某個物品，然後撿起來。正如他們被谷歌收購前官網上的宣傳語，公司“提供的具有技能的機器人是決勝明日經濟的必備品。”
4、律師
尤其是現在NLP高速發展
合成智慧在法律專門領域攻城掠地的表現還有一個更加複雜的例證，那就是創業公司Judicata。這家公司使用機器學習和自然語言處理技術，把普通文字（比如法律原則或特定案例）轉化成結構化的資訊，利用這些資訊可以發現相關的法院判例。比如，程式可以發現所有包含西班牙裔同性戀員工成功起訴不正當解僱的案件，透過朗讀法院判決原稿，可以節省無數花費在法律圖書館或使用傳統電子搜尋工具的時間。
其他創業公司則在試圖縮短早期案件評估、證據處理、檔案審查、檔案處理以及內部調查等曠日持久的過程。有一些人則透過實際的法律及案例研究來提供案件策略方面的建議，回答諸如此類問題：法官有多少次作出傾向於提交移送動議的被告的判決?又有多少次傾向於提出即決判決申請的被告的判決？讓其他人在相似智慧財產權上犯錯誤的原因是什麼？
5、醫院門診
如果成為律師變得不再那麼具有吸引力的話，那麼成為醫生呢？從患者的角度出發，其心中的理想醫生一定是一位精通所有專科領域的超級醫生，他掌握著所有最新的醫療資訊以及最佳的實踐經驗及方案。但是，這樣的人類並不存在。
讓我們看看IBM的超級計算機沃森。在《危險邊緣》中打敗冠軍布拉德·魯特（BradRutter）和肯·詹寧斯之後，沃森馬上就被重新部署在這個新的挑戰上。2011年，IBM和美國最大的管理公司WellPoint開始合作把沃森的技術應用在提高病人看護質量方面。他們宣稱：“沃森可以博覽100萬本書或2億頁的資料量，並且在3秒內分析其中的資訊並給出精確的迴應。WellPoint希望內科醫生能夠根據具體病人的情況簡單地對沃森內部的醫療程式進行一些新條件的輸入或微調，然後透過沃森超凡的能力在最複雜的病例中鑑定出可能性最高的診斷以及治療方案的選擇。我們期望沃森能在內科醫生的決策過程中成為強有力的工具。”就像IBM在50年前進入人工智慧領域的最初嘗試一樣，他們仍然小心翼翼儘量不惹怒那些被他們奪走飯碗的人。但是，一個人用在決策過程中的工具卻是另一個人通往失業的門票。
6、銷售
一個研究中經常被引用的例子就是，需要優秀人際交往能力或說服能力的工作是不太可能在不遠的未來實現自動化的。但是事實並不一定如此。
讓你相信你穿上某套衣服就會精神煥發的能力肯定是一個成功銷售員的標誌。但是當你可以詢問上百位消費者時，你為什麼還需要他？想象一家服裝店，他們可以模擬你穿上不同衣服的照片，生成的影象可以透過模糊面部實現匿名立即被放到一家特殊的網站上，那裡的使用者可以提出自己的觀點，告訴你哪件衣服讓你顯得更瘦。幾秒鐘內，你就會從毫無任何偏見的陌生人那裡得到客觀的、可靠的反饋，如果你完成了購買，他們就會獲得積分。這個概念被稱為“眾包”（crowdsourcing）。既然你能免費獲得答案，為什麼還要依賴由佣金驅動的銷售員呢？
毫無疑問，過剩的工人和過時的技能是經濟進步加速的副產品，這些被浪費的智力資源使得全球勞動力生態系統面臨的潛在危險。要保持社會持續繁榮發展，需要更多的社會創新來提供動力，我們應該投入更多的精力用於回收智力資源，這才能讓我們未來的生活更美好。
7、其他
此外還有類似保安，運輸，工業製造……都將會被影響甚至取代。
綜上，淘汰的不是工作，而是技能。
1、公共交通駕駛員
自動駕駛卡車的技術今天已經存在，而且已經可以用非常合理的價格改裝到現有的車隊上了。裝備有這種技術的卡車可以“看到”所有方向，而不僅僅侷限於前方的視野，這些車輛可以在完全黑暗或燈火管制的情況下行駛，它們會即時分享路況、附近的危險以及它們自己的意圖。
更妙的是，它們的反應時間接近於零。所以，自動駕駛卡車車隊可以在相互間距只有十幾釐米的情況下安全行駛，這樣的車隊可以減少道路堵塞，並節省15%以上的燃油。交貨會變得更快，因為它們可以不停歇地執行，中間不需要在路邊停車。它們不會疲憊、酗酒、生病、分神或者感到無聊；它們不會打盹、打電話或者為更好的報酬和工作條件而罷工。花費了44億美元並奪走3800條生命的27.3萬起大型卡車事故（2011）在未來可以避免多少？請允許我指出，單單這項創新每年拯救的生命就比在“9·11”世貿中心災難中殞命的人還要多。
2、農業採收
2010年，歐盟開始為“農用聰明機器人”專案（Clever Robots for Crops，簡稱為 CROPS）提供資金。正如專案負責人所說：“農用機器人必須具有智慧，只有這樣它們才能在鬆散、動態、不友好的農業環境中穩定地執行。
Agrobot是一家在加州奧克斯納德（Oxnard）開辦的西班牙公司，他們製造的商業機器人可以採摘草莓。在採摘過程中這種機器人只能識別足夠成熟的水果。好訊息是他們正在招人，但是你必須有一個工程學學位才行。請注意，這些洶湧而來的機械工人並不一定非要比將要取代的工人速度更快，但是它們可以在黑暗中工作！
3、物流管理
除了挑選訂單和包裝貨物，正如我在上面所說的，還有裝貨和卸貨的工作。這些工作現在仍由人類工人完成，因為人的判斷在運載車輛和運輸集裝箱中如何抓住和堆疊不規則形狀的箱子這些工作中不可空缺。但是另一家矽谷的創業公司Industrial Perception公司正在改變這一切。他們的機器人可以檢查卡車內部，選擇某個物品，然後撿起來。正如他們被谷歌收購前官網上的宣傳語，公司“提供的具有技能的機器人是決勝明日經濟的必備品。”
4、律師
尤其是現在NLP高速發展
合成智慧在法律專門領域攻城掠地的表現還有一個更加複雜的例證，那就是創業公司Judicata。這家公司使用機器學習和自然語言處理技術，把普通文字（比如法律原則或特定案例）轉化成結構化的資訊，利用這些資訊可以發現相關的法院判例。比如，程式可以發現所有包含西班牙裔同性戀員工成功起訴不正當解僱的案件，透過朗讀法院判決原稿，可以節省無數花費在法律圖書館或使用傳統電子搜尋工具的時間。
其他創業公司則在試圖縮短早期案件評估、證據處理、檔案審查、檔案處理以及內部調查等曠日持久的過程。有一些人則透過實際的法律及案例研究來提供案件策略方面的建議，回答諸如此類問題：法官有多少次作出傾向於提交移送動議的被告的判決?又有多少次傾向於提出即決判決申請的被告的判決？讓其他人在相似智慧財產權上犯錯誤的原因是什麼？
5、醫院門診
如果成為律師變得不再那麼具有吸引力的話，那麼成為醫生呢？從患者的角度出發，其心中的理想醫生一定是一位精通所有專科領域的超級醫生，他掌握著所有最新的醫療資訊以及最佳的實踐經驗及方案。但是，這樣的人類並不存在。
讓我們看看IBM的超級計算機沃森。在《危險邊緣》中打敗冠軍布拉德·魯特（BradRutter）和肯·詹寧斯之後，沃森馬上就被重新部署在這個新的挑戰上。2011年，IBM和美國最大的管理公司WellPoint開始合作把沃森的技術應用在提高病人看護質量方面。他們宣稱：“沃森可以博覽100萬本書或2億頁的資料量，並且在3秒內分析其中的資訊並給出精確的迴應。WellPoint希望內科醫生能夠根據具體病人的情況簡單地對沃森內部的醫療程式進行一些新條件的輸入或微調，然後透過沃森超凡的能力在最複雜的病例中鑑定出可能性最高的診斷以及治療方案的選擇。我們期望沃森能在內科醫生的決策過程中成為強有力的工具。”就像IBM在50年前進入人工智慧領域的最初嘗試一樣，他們仍然小心翼翼儘量不惹怒那些被他們奪走飯碗的人。但是，一個人用在決策過程中的工具卻是另一個人通往失業的門票。
6、銷售
一個研究中經常被引用的例子就是，需要優秀人際交往能力或說服能力的工作是不太可能在不遠的未來實現自動化的。但是事實並不一定如此。
讓你相信你穿上某套衣服就會精神煥發的能力肯定是一個成功銷售員的標誌。但是當你可以詢問上百位消費者時，你為什麼還需要他？想象一家服裝店，他們可以模擬你穿上不同衣服的照片，生成的影象可以透過模糊面部實現匿名立即被放到一家特殊的網站上，那裡的使用者可以提出自己的觀點，告訴你哪件衣服讓你顯得更瘦。幾秒鐘內，你就會從毫無任何偏見的陌生人那裡得到客觀的、可靠的反饋，如果你完成了購買，他們就會獲得積分。這個概念被稱為“眾包”（crowdsourcing）。既然你能免費獲得答案，為什麼還要依賴由佣金驅動的銷售員呢？
毫無疑問，過剩的工人和過時的技能是經濟進步加速的副產品，這些被浪費的智力資源使得全球勞動力生態系統面臨的潛在危險。要保持社會持續繁榮發展，需要更多的社會創新來提供動力，我們應該投入更多的精力用於回收智力資源，這才能讓我們未來的生活更美好。
7、其他
此外還有類似保安，運輸，工業製造……都將會被影響甚至取代。
綜上，淘汰的不是工作，而是技能。