破局與重構，還有哪些人工智慧無法撼動的職業？
又一次，人類的信心和信仰，開始受到動搖。
就在最近十年，
自1750年“第一次工業革命”以來，人類開始學會利用煤炭、蒸汽機、鐵路和紡織品，拉開了從農耕生活走向工業化進程的序幕；來到1870年“第二次工業革命”，圍繞著電力、內燃機、現代通信、娛樂、石油和化學品的研發，
而最新一輪的“工業革命”更像是上一波的延續，主要集中在人工智慧、機器人、仿生學科等科學領域，更強調的是讓機器擁有自我“思考能力”和“深度學習能力”。
這一切的發展源於軟硬體的發展，我們開始擁有了更為強大的計算能力以及互聯網的發展為我們帶來了更為海量的資料，機器學習的樣本變得更為豐富，通過大量運算，能夠在沒有人類的幫助下做出準確判斷。
無論是“深藍”還是AlphaGo事件，都給我們當頭一棒，讓人類開始思考“機器是否能夠完全取代人類”這一冰冷而複雜的問題。
毫無疑問，
重複性高、能夠通過大量資料學習模仿的職業將會是人工智慧代替的重點，例如，無人駕駛汽車取代司機、生產型機器人取代裝配車間工人、語音速記和翻譯取代人工速記和同聲翻譯，反之，那些跟人文關懷和人的情感相關、無規律可循、需要根據不充分的和隨時變化的資訊複雜多變的職業將是暫時安全的。
這些職業主要來自於以下領域：
1、跟人文關懷和人的情感相關的職業，包括所有的藝術創作工作。
例如音樂、文學、繪畫、雕刻、哲學、詩歌、舞蹈、戲劇、電影等等。
肯定會有相應的機器人創作作品出現，但就像照相術的出現無法取代繪畫一樣，機器人藝術流派也無法取代人的藝術創作，它只是將抽象的創作過程變成了一個冰冷的計算問題，而不再是加入各種優質思想而衍生出一種對美，思想，
2、高端服務業和高檔手工業特別是奢侈品行業的個性化、定制化服務。
“商品價值”就是凝結在商品中無差別的人類勞動。生產商品的社會必要勞動時間是隨著勞動生產率的變化而變化的。因此，勞動生產率越高，生產單位商品所耗費的社會必要勞動時間就越少，單位商品的價值量就越小。
因此一件商品一旦形成機器自動化批量生產，其單件商品的價值量會迅速降低，且標準化、無差別化的商品也不符合高端服務業的定制化需求。
3、探索未知和創造新事物的所有職業。
這主要體現在面對不斷變化的對象和目前還沒有足夠資料量的未知領域。人工智慧最重要也是最基礎一點是有足夠的樣本量，然後進行深度學習，通過大資料間千絲萬縷的聯繫尋找其中的邏輯關係，但是以下行業完全不具備這些特點。例如：地外星系探索、生命的本源、海洋深處的秘密等領域的科學家甚至是發明家，這些課題由於諸多因素目前資料量非常有限且在不斷發展變化的。
5、管理人員。
即使實現全自動化生產的裝配車間也都是會有相應的管理人員進行監督管理協調各種突發事件。
目前看來，很多重複性的工作將被人工智慧取代，人類從業者通過調用人工智慧的各種介面來同時操作一系列繁瑣的事務，提升效率與精確度的同時，釋放更多剩餘時間從事創造性活動。
就像汪華所說的，“我更希望人類能有這個勇氣和決心把過剩的80%的生產力爆發出來，真正的去拓展人類的邊界和極限。”
其單件商品的價值量會迅速降低，且標準化、無差別化的商品也不符合高端服務業的定制化需求。3、探索未知和創造新事物的所有職業。
這主要體現在面對不斷變化的對象和目前還沒有足夠資料量的未知領域。人工智慧最重要也是最基礎一點是有足夠的樣本量，然後進行深度學習，通過大資料間千絲萬縷的聯繫尋找其中的邏輯關係，但是以下行業完全不具備這些特點。例如：地外星系探索、生命的本源、海洋深處的秘密等領域的科學家甚至是發明家，這些課題由於諸多因素目前資料量非常有限且在不斷發展變化的。
5、管理人員。
即使實現全自動化生產的裝配車間也都是會有相應的管理人員進行監督管理協調各種突發事件。
目前看來，很多重複性的工作將被人工智慧取代，人類從業者通過調用人工智慧的各種介面來同時操作一系列繁瑣的事務，提升效率與精確度的同時，釋放更多剩餘時間從事創造性活動。
就像汪華所說的，“我更希望人類能有這個勇氣和決心把過剩的80%的生產力爆發出來，真正的去拓展人類的邊界和極限。”