提起程序员，在很多人的印象里是扎克伯格那样的人用技术改变世界，然而现实是像小扎那样的人只是很小一部分，更多人拿着平常的薪水做着默默无闻的工作。《连线》文章认为，未来的蓝领职业就是程序员，工作中往往不需要高深的算法知识，甚至不需要上大学，经过一定的学习培训就可以写出需要的东西，比如一个银行的网站。

我们几乎每天都在使用机器人或机器人制造的产品。在最近的历史中，机器人已经取代了人类，消除了重复性的工作，提高了工作效率。你是否想过，有一天自己的编程工作也会被他们替代？

还记得去年某AI峰会上，一位妈妈高调征婚替女儿找“程序员”女婿的新闻刷爆了当天的朋友圈。程序员向来被认为是一个还算体面的职业，高门槛，高收入，有前景，这些都让外行人望而却步。但是，越来越多的技术需求下，程序员的技能正在被“批量生产”。

AI就是我们经常说的人工智能，人工智能越来越火，它到底在干什么？和我们有多大关系，今天给大家说一说，如果你不懂，很可能会被淘汰，会失业，这绝不是危言耸听。

航拍、无人机、3D打印已经初具规模，他们会代替了谁？显而易见，虽然目前成本很高，没有普及，但这根本不是什么问题，技术在发展，科技在进步，目的就是来解决成本问题的，找到新方法，新材料，越普及成本就会越低。

技术革命一定会淘汰大批的职业，也会创造大批新的职业

可以肯定的说人工智能将是一次新的革命，革命就会有人牺牲，有行业倒下。我们回顾一下前几次工业革命，大量的简单劳动力被替代，生产效率在不断的提高，很多行业消失了，很多手工技能不需要了。

前三次工业革命我们都是旁观者，但也是受益者，我们吃了亏，不仅仅是经济上，由于错过了工业革命，我们落后了，到处挨打。这不是国家的事，会涉及到我们每一个人，这一次已经是第四次革命了，我们身临其境。

“每一次技术革新都会给社会就业结构带来变革，旧式繁琐的手工劳动被新式高效的机器生产取代，会使得大量职业转型或消失。”上海交通大学苏州人工智能研究院常务院长徐彦之说。

“反观技术革新的另一面，新的职业格局必将带来新的人才与就业需求，这也会不断催生出新职业，吸引大批就业者进入新的工作领域。”徐彦之认为，一些简单、重复性的工作会被机器取代，未来将有更多的劳动者在知识领域工作，知识型工人会不断涌现。

这点是毫无疑问的，我们看到一些工作被机器替代，但仍然会看到很多新兴的职业会产生，有一些人始终不会被替代，那么我们就要成为这种不可替代的人，这不是让我们每一个人都成为科学家，成为开发者。

“张小明”让很多人警醒

以机器人写作为例，今日头条的写稿机器人“张小明”在2016年里约奥运会期间“一战成名”，里约奥运会开赛一周，它通过对接奥组委的数据库信息，实时撰写新闻稿件。

以几乎同步于电视直播的速度发稿，6天共生成简讯和资讯200余篇。你这道这意味着什么吗？意味着大批量的写稿人会被替代，我们只需要一个张小明就可以了，大量的用户它只需要知道这些简单的稿件信息就可以了。

而腾讯的写稿机器人，在半年时间里创作出30万篇内容产品，字数超600万字。大家算算，这个速度替代了多少原创人的职位？

这些大量的模板化的信息报道就会被机器替代，比如财经报道、体育报道、股市快报、天气咨询等。

但是我们仍然能看到还有一些深度的报道，个性化的报道，深度的解读是不会被机器淘汰的，这不是简单的写作，是具有创造力的东西。

从事这个行业的人就要明白，身边还有一个竞争者，就是机器，机器在不断地额学习过程中，它也能写出一些优质的文章。那么我们就需要不断学习，不断的提升，靠停留在目前的技能，你终究会被淘汰。

“五秒钟准则”淘汰原则

根据《人工智能时代的未来职业报告》，技术革新的浪潮首先将会波及的是一批符合“五秒钟准则”的劳动者。

“五秒钟准则”指的是，一项工作如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。也就是说，这些职业通常是低技能，可以“熟能生巧”的职业。

根据这一理论，翻译、司机、保安、客服、家政、会计等职业在未来均存在被人工智能取代的可能。因为这些技能都是低技能岗位，几天或者半个月的培训就能上岗的，有一定的规则在里面，机器学习这种规则是最快的，而且会做的比人更好。

而在实践中，人工智能已经成功帮助劳动者完成了具有重复性的脑力工作。比如，支付宝的智能客服问题解决率已经超过了人工客服。

这意味着，职业中可自动化、计算机化的任务越多，就越有可能被交给机器完成，其中以行政、销售、服务业最为危险。

资本在觉醒，在加速这个行业的发展

人工智能的发展离不开资本的催生，大家都看到了这个趋势，也看到了赚钱的机会。

百度在全力的投入人工智能，把一切的战略核心都转向了人工智能，这是在赌未来，赌下一个奇迹，而谷歌、亚马逊又何尝不是呢？

同时也有很多互联网巨头在收购初创的AI公司，资本也在不断投钱，都在聚焦。

那么人类和人工智能到底是个什么关系呢？

首先我们要知道，人工智能都是按照人的意愿来做事的，来学习的，只是它的学习速度会非常快，而且很容易复制。

它将人类简单的重复的劳动替代后，我们就有时间去做更多的学习，探索更多的未知的的事物，做更多具有创造力的事情。

这是好的方面，但同时它也有不好的影响，就是那些没来得及升级职业技能的人会大面积失业，这里说的可不是机械的手工劳动者，而是白领，脑力劳动者。

当然有几类工作一定不会被机器替代

“以下三类工作，过去、现在、未来依然会有劳动者的贡献。”漆远进一步解释说，一是创造性工作，比如对科学与艺术和对未来的探索等；二是设置KPI和价值观的工作；三是情绪劳动。

而劳动者想要不被淘汰，就要学会做机器做不到的事情，让自己的工作拥有更多创造性内容，不断迭代更新知识储备。

人工智能已经逐渐的潜入到各个行业，没有人能够躲过。同时我们也不要妄想企业或者管理者会顾忌员工的生活状态，不去引进这些人工智能的东西。

未来的趋势，我们如何应对

人工智能在发展，未来三年、五年就会爆发，我们现在能预见的就会实现，这是趋势，这个脚步谁也阻挡不了。

企业追求的经济利益，创造经济利益，在市场竞争中，没有一家企业是在做慈善的。

社会发展追求的是效率，如何才能有更高的效率的，人工智能能提高效率，那么就会支持他大力发展。

能改变的只有我们自己，想立足，想有更好更长远的发展，我们只有努力提升自己，在大变革来临之前，增强自己的实力，精益求精。

把自身的工作做到最好，同时多了解多学习一门技能，把自己打造成一个IP，再把自己宣传出去，这才是我们应该立刻去做的。

如何在人工智能时代提高职场竞争力

人的核心竞争力是什么，一般来说，是指个人对目标位置（或其他想要获取的东西）的适合程度的关键考虑点，这是一个比较相对的问题，在不同的情境下会有不同的回答。

提升自身的软素质

软素质是在潜移默化中所形成的东西，但是如果你有意识地去培养，会相对更加容易形成，但需要的是能持之以恒的坚持。把你必须要拥有的软素质根据重要性依次排序：

良好的沟通表达能力。

这是基本，基础。沟通表达不是要你话多，而是让对方更容易理解你，更愿意理解你。这算是一个相对较好培养的能力。

良好的逻辑能力。

这也是基本能力，多看些逻辑思维方面的书，遇事多思考，多提问并解答，这是一个重要思路。

理性、数据感、证据感强烈。

前面三点是构成说服能力的三大因素。理性、数据感、证据感让人感觉你的话有说服力，逻辑能力让你自己能把语言和分析材料组织好，沟通表达能力让你能正确地把话说出来。

时间管理能力。

这一点恐怕越走到最后越会清楚它的重要性，否则时间会越来越不够用。熟练使用工具是一个办法，但更重要的仍是自己的心态，对自己严格要求是必须的前提；时间管理能力同时也体现在高效保质方面。

细致入微的能力。

换种通俗的说法，就是需要你有一定的“强迫症”，当你面对不对齐的图标、粗糙的字体、杂乱的电脑桌面、设计差劲的app或logo时，一定要努力让它们回归正轨。如果你不及时解决这些细小的问题，并使之流入到用户端，用户就算不说出口，但一定也感觉到这种差劲，一定会感到不舒服。

软素质有时会比硬能力更加重要，主要原因在于，它们更难学，更难培养，即使你有自豪的学习速度，也无法保证在朝夕之间就能获取，胸怀、眼界、复杂协调能力等宏观素质。

提升自身的硬能力

较深的技术积累。技术的确枯燥，但如果你真的喜欢它，你又会感觉它无比神奇。别等，立刻去做，如果你尝试过，就会发现，自己带的项目一步步前进并完美收尾，这会是非常有成就感的事情，而且你也会变得对技术有所感悟。

专业领域技能。

成为一个专业领域的专家，你的专业技能越强，在这个领域的不可替代性就越高。

跨领域的技能。

解决问题的能力，创新思维，判断与决策能力，Critical-Thinking（批判性思维），表达沟通能力，Open Mind等。

加快自己的学习速度

严格来说学习能力也属于跨领域的技能，但由于实在太重要，并且跨任何领域，所以独立出来。如何培养学习能力，到目前为止我所知道的最有效的办法就是持续学习和思考新知识。由于天赋所限，会有学习速度的差异，但是实际上，这种差异恰好就来源于热爱与激情。如果你真的对一件事情充满热情，你一定会想方设法地寻找方法和经验去学它做它。学习速度的培养其实没有多少方法，如果一定要说，那就是请你爱上它。