AI干不掉的专业，才是最香的。

原标题：AI干不掉的专业，才是最香的。

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疫情之下，全球经济还没复苏， 很多职业就已经被机器替代了。

你现在手机上接到的骚扰电话，很可能就是AI伪装成温柔女孩子的声音打给你的。今年五月，美国AI一共打了30亿通骚扰电话，相当于每人每月平均会收到11通电话。

还有一些家用机器人正在渗入我们的生活，比方说扫地机器人、做饭机器人。

事实上，很多重复性的劳动都已经被机器自动化了。几年前在美国念书，我去超市买东西可以选择自主结账，诺大的超市里收营员只有寥寥几人。

前几天，我去上海某家优衣库买衣服，走到收银台的时候，意外发现： 国内竟然也开始自助结账了。

虽然AI还不像科幻片里那样拥有自主意识，它已经让一大批人失业了。那么，我们到底学什么专业，才不会 在职场上 被AI干掉？

其实早在2016年，麦肯锡就做了一项研究。研究者想看看什么样的工作不会完全被机器自动化所替代？

研究方法也很简单。研究者分析了800个工作中约2000项活动，并且把这些活动分成几大类：管理、专业技能、沟通、不可预测的体力劳动、收集数据、处理数据、可预测的体力劳动。

他们发现 ：收集数据、处理数据、可预测的体力劳动是最容易被自动化的活动。2014年，这些活动占了全美总工作时长的51%，其价值相当于同年2.7万亿美元的工资。如果AI来做这些活动，各大企业CEO就能省下一大笔钱。

而管理、专业技能、沟通则是最难被AI取代的活动。管理就是运用自己的领导力管理和发展员工，比如说公司CEO、部门经理经常会运用到这项能力。

专业技能是将专业知识应用于决策、计划和创造性的任务，比方说咨询师、医生、律师、设计师会用专业技能去创造价值。

沟通则是与利益相关者沟通，比方说销售、心理咨询师、教师、护士需要很高的情商和同理心去和他人对话。

研究者还发现： AI不会抢走我们所有工作。尽管很多营销号喜欢制造焦虑，说什么：“人工智能很快就会让所有人失业”，但事实上，能被100%自动化的工作只占到了全美职业的5%。

麦肯锡认为与其把AI看作是我们的竞争对手，不如把它当成我们的合作伙伴，因为多数人工作中一部分活动都会被AI替代掉。研究者预计，大约60%的职业中至少有30%的活动在技术上可被自动化。

从乐观的角度去看，也许这些枯燥重复的工作本就应该交给机器人来做，这样我们就能省出更多时间去做一些创造性的事情了。

服装设计师、CEO、统计学家、精神科医生、立法者…被AI取代的可能性则很小。专业人士在这些活动上所掌握的判断力、执行力和主观能动性，远胜于目前AI技术的算力所能达到的高度。所以只要你选对了专业，就不容易被市场淘汰。

不过，成本问题会阻碍推广自动化的速度。如果优衣库买两台结账机器的钱，比雇佣两个人手动结账的五年收入总和还高，那店家肯定会选择雇人，因为劳动力便宜啊。

但考虑到市场化的速度比研发要快，一旦产品被放到商业环境中，竞争对手多了，机器的成本会快速降下来。

另外，某些工作必须得让人来做。养老院的护工、幼师、教授就很难被机器人替代，至少现在机器人没法给予 像真人一样的关注、陪伴和引导。

什么行业更难被AI取代呢？麦肯锡把各领域按不同活动进行分解，做成下面这张图。

排在最上面的是行业是更容易被自动化的，比如住宿和餐饮、制造业、运输和仓储，还有农业。这些职业重复性劳动所占比例很高，被AI抢走工作的可能性自然也就更大。

你可能还发现，像金融与保险、房地产这些高薪职业在自动化中并不占优势。沟通占了这些行业中相当重要的部分，因为情商高、会聊天的人更容易做出成绩。

但与此同时，收集数据、处理数据这些容易被AI代替的活动也占了不小的比例。尤其是金融与保险行业，处理数据占了从业者很长的工作时间。

最吃香的职业莫过于底下三个行业了： 专业人士、管理者、教育从业者。

专业人士很好理解，比如律师、咨询师、设计师、建筑、原画师等需要大量专业技能和从业经验才能做好的工作。管理者即管理人的职位，比方说CEO、部门主管等，管理者做出决策，帮企业提升工作效率。

教育从业者比如教授、老师、幼师等工作，不仅要具备专业知识，也得注重学生的个人发展。你可能会发现， 教育从业者比管理者运用到的管理能力还要高。因为比起管理者培养员工， 老师培养学生需要更多的同理心、耐心和关怀。

大学选专业之前，我建议你可以参考麦肯锡这份报告。与其选择那些毕业高薪、表面风光的职业，不妨选一个难以被AI替代的学习方向， 专注于培养自己的核心竞争力。

如果你对专业不满意， 是时候重新思考一下职业规划了。今年留学的申请难度相较往年要容易得多，外加上经济不景气、失业率高，正好趁现在申请出国，过两年 转换职业跑道重新上路。

Reference:

https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yet

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