很多純體力且重複性的工作必然會被人工智慧所取代！

如果你是電話客服、收銀員、快遞員、貨車司機就更要小心了，因為現在已經有一大部分工作被機器取代！

如果想不被社會、不被時代所取代，一定要提升自己自身價值，嘗試更有邏輯性的工作！

以前是不進則退，而現在則是不進則直接被狠狠的甩飛！ 以後發展會越來越快，只有不斷的努力學習進步才能不掉隊！

隨著人工智慧的發展，電話客服、導購員、售/檢票員等很多傳統崗位的工作都會被人工智慧取代，面對這個問題我們應該做些什麼呢？我覺得下面這幾點很重要。

一、終身學習

學習並不專屬於學生，各行各業的每一個人都應該保持著終身學習的心態，透過學習來不斷的提升自己、充實自己，千萬不能安於現狀、不思進取。

二、Plan B

社會在不斷進步，科技在不斷髮展，誰都不知道明天會發生什麼。因此我們必須要有居安思危的意識，必須要有自己的B計劃，即使失業找不到工作了，依然可以有穩定的收入。

三、主動性

主動性既是對自己的自律和約束，又是主動關注外面世界的意思，我們不能為了努力提升自己而兩耳不聞窗外事。我們要主動去關注社會發展動態，只有把握了時代發展的大方向，才不會迷失、不會做無用功，才會朝著正確的方向前進。

人工智慧是我的主要研究領域，目前也在指導機器學習方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，隨著當前大資料、物聯網和雲計算等技術的不斷推動，人工智慧成為了一個必然的發展趨勢，未來更多的傳統崗位將逐漸被智慧體所取代，這也是人工智慧發展的必然結果。

人工智慧在發展的過程中雖然能夠取代大量的傳統崗位，但同時也會創造出大量新的崗位，而且新增加的崗位數量也許要遠多於被取代的傳統崗位。對於現代職場人和學生來說，要想提升未來自身的崗位競爭能力，需要做好以下幾件事：

第一：積極做好崗位升級的準備。人工智慧產品將率先在一些崗位附加值比較低的領域落地應用，這些領域的工作任務往往都比較簡單，同時重複率比較高，而這些領域目前也確實存在招聘難的問題。隨著人工智慧技術的不斷提升，更多的基礎崗位任務將由智慧體來完成，所以要想不被淘汰，首先要考慮如何完成自身工作崗位的升級。

第二：制定自主學習計劃。自主學習計劃一方面要結合自身的崗位任務，另一方面也要結合當前的時代發展趨勢，目前產業結構升級的一個重要內容就是網路化、資料化和智慧化，所以掌握一定的大資料、人工智慧相關知識對於提升崗位競爭力有比較現實的意義。

第三：培養自身的創新能力。在大資料和人工智慧時代，對於創新的要求會越來越高，這就要求更多的職場人要具備創新能力，所以不論是職場人還是學生都需要培養自己的創新能力。從當前的教育體系來看，研究生教育是培養創新人才的主要渠道之一。

人工智慧取代傳統崗位後，我們該如何應對？

人工智慧這幾年非常火的話題，但你有沒有想過，如果未來，有大量人因為人工智慧而失業了，我們該如何解決這個問題？

下文將提出一種思路：我們也許可以透過一種叫全民基本收入（UBI）的方式來化解這一危機。

在這篇解答中，你將學到：

什麼是UBI （Universal Basic Income）全民基本收入？

UBI可以解決什麼樣的問題？現在對於UBI的實驗到了什麼程度？對於UBI的不同意見

UBI：是三個單詞的縮寫，即Universal Basic Income。中文意思是全民基本收入。就是不管有沒有工作，有沒有其他收入，有多少資產，只要是公民，就定期發放這筆錢。它和低保的區別在於，低保有門檻，而UBI沒有。

Pilot：意為飛行員，也有試驗的意思。試驗專案叫Pilot Project。上海自貿區的全稱是“上海自由貿易試驗區”，英文就是Shanghai Pilot Free Trade Zone。美劇的製作模式是先拍兩集試播劇作為測試，試播劇就叫Pilot Episode。

用UBI對抗失業

如果未來真的有大量的人，因為人工智慧的興起而失業了，我們有沒有可能透過一種叫UBI的方案來解決這個問題？

這一次以人工智慧為核心的技術革命和以往的都不一樣。以往無論哪一次技術革命，社會上都可能有暫時動盪，但隨著時間推移，新技術總是會創造出更多、更好的工作。而這一次技術革命，人工智慧AI與自動化的全面普及，代表的是機器人將取代人類所有的工作，既包括重體力勞動，也包括腦力勞動，很多人將面臨失業的問題。

矽谷的高科技巨頭提出，可以透過UBI，即全員基本收入，來解決未來大規模失業的問題。

其實UBI不是新概念，最近突然火起來是因為扎克伯格。去年5月，扎克伯格在哈佛大學的畢業演講上提到這件事，他認為UBI能有效緩解自動化帶來的各種問題。他認為，我們的社會不應該以經濟增長作為衡量指標，現在有多少人敢說工作讓自己找到了人生的意義，我們應該去探索UBI這種機制，讓每個人在嘗試新想法時，都能不愁生計。

扎克伯格的想法得到了矽谷精英的一致支援。這些精英之所以支援，一半是因為企業道德，一半是因為利益。矽谷巨頭公司走在技術發展的前端，不能光掙錢，不解決產生的問題。所以他們認為UBI是一個值得嘗試的好方法。

UBI是否真的可行呢？

關於UBI的實驗一：發展中國家

2011年，聯合國兒童基金委員會在印度的八個偏遠小鎮，挑選了1000戶人家，每個月給予這些人家年收入20%～30%的補貼，時間持續兩年。這個補貼雖然不至於讓他們從此衣食無憂，但確實改善了這些家庭的生活狀態。研究發現，這些家庭並沒有因為拿到這筆錢，而減少了工作的時間，他們用這筆錢蓋房子、做生意，用於兒童教育。

這個結果聽起來還不錯，但是，印度本身的福利體系就不完善，UBI對窮人生活的提升是很明顯的，但是在高福利的國家中，會產生相同的結果麼？

關於UBI的實驗二：發達國家

實驗時間是在上世紀70年代，研究物件是一個加拿大小鎮。研究者每月定期給每位居民發錢。加拿大曼尼託巴大學的經濟學教授伊芙琳·弗蓋特撰寫了這個實驗的報告。報告指出，小鎮低收入人群，並沒有因為拿到這些錢而減少了工作時間，這跟印度實驗的結果是一樣的。而中等收入和高收入的人群卻因為額外的收入，減少了工作時間，他們把節省下來的時間用在了別的方面，比如很多職場媽媽，花了更長時間照顧孩子。還有一個有意思的現象，就是在實驗期間，去醫院看病的人數也減少了。

現在看下來，這兩個Pilot實驗的結果都還不錯，但是你可能也發現了，第一個實驗是在低福利國家，第二個雖然是在發達國家加拿大，但年代比較久遠，已經是上個世紀的事了，UBI放到今天，會怎麼樣呢？

關於UBI的實驗三：美國

美國矽谷著名孵化器Y Combinator 的CEO山姆·阿爾特曼正在做這個實驗。他挑了100戶人家，每個月補貼他們1500美金。按照UBI的定義，還是沒有任何條件，這個錢想怎麼花就怎麼花。阿爾特曼希望藉由這個實驗看一看，在當今的世界環境中，UBI會不會產生長期的正向效果。他也希望，藉由這個實驗獲取一些資料，幫助政府制定政策。不過這個實驗正在進行中，由於時間較短，還未看出結果。

對於UBI的兩派意見

支援UBI的人大多數是矽谷的精英，他們的觀點是，現在絕大多數的工作，都是迫於生存，如果一個人有很多新想法，卻可能沒有辦法做。因為一旦辭職，就沒有收入。如果有了全員基本收入，就可以放心大膽地去嘗試新想法，哪怕失敗也不要緊。他們還認為，UBI需要鉅額資金的問題也很好解決。如果真的普及了全面的自動化，社會的整體生產力也會大大提高，GDP可以翻倍，完全可以承擔UBI需要的費用。

反對派認為，UBI就是在鼓勵懶惰。不幹活、都閒著，還可能惹事，社會將變得更加不穩定、不安全。

不論如何，人工智慧的腳步無可阻擋，我們總是要想出辦法來解決人類工作被機器替代的問題，UBI至少是一種嘗試。

過去的技術革命總會創造出新的更好的工作。而自動化革命，則會打破這個模式，所有的工作都會自動化，不再需要人類。——《財富》

人工智慧對於機械化、重複性等常規崗位的替代是不可抵抗，也是不可避免的。

應對辦法就是改變自己，工作技能和工作屬性都會有改變。

很多出國的最大感受就是國內壓力大，需要不斷去學習成長，要不然很快會被這個時代淘汰。

現在失業很多，工作的很多人工資又不高，如果人工智慧在取代很多崗位，那隻老闆越來起有錢，兩極分化更突出，很多人生存更加困難，社會會出現不安定。國家想辦法保整個社會人群都能生存發展才是根本。

頂樓的樓主，這是個社會大眾關心的熱點問題，科技要發展，人類要進步，是歷史的必然。

人工智慧取代傳統崗位，是有一定特點：

1.簡單的重複勞動，如：流水線工人、超市收銀員等

2.有多年大量的資料，分析整理出來的，符合人類已知的標準認識的工作，有：外科醫生，放射科醫生，新聞編輯，駕駛員，實時翻譯人員，線上客服(淘寶就有)

大家的恐慌，大多源於人工智慧的“深度學習”能力。深度學習崗位現對人才的需求量非常大。深度學習是在模擬人腦結構建立大規模神經網路，在資料支援下，神經網路可以透過訓練處理各種各樣的事情。人工智慧在“能量”上只需用有足夠電力就行，並且在情緒上沒有任何波動，用高度理性應對人類的非理性。因此，人工智慧必然將在眾多的流程化和重複性的工作崗位上替代人類。

至於我們怎麼去適應和應對，上面已經提出了一個方向，你轉型從事人工智慧行業，工作崗位大把的，是不是，如果不想從事這個行業，那你還可以從以下幾個方面來調整：

一、終身學習

學習是現在每個人都應有的計劃，各行各業的每一個人都應該保持著終身學習的心態，透過學習來不斷的提升自己、充實自己，千萬不能安於現狀、不思進取。把事情做到極致，在所屬的行業，我們人類的模糊處理，實時應變能力，機器現階段沒有辦法超越的。專、精你所有的領域吧。

二、從事需要創新、創意的領域工作

比如說文藝工作者，表演、繪畫呀，這些人工智慧在未來10內指定無法來挑戰你，還有心理諮詢師，怎不可以找個機器人來做吧？