白领也危险：5个正在被机器人夺走的职业

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  一直到不久以前，受到机器人冲击的还主要是蓝领工作，尤其是装配线上的蓝领工人。但现在，人工智能、机器人和其他颠覆性的新技术正在挑战以前貌似不容易被取代的白领工作，比如：金融和体育记者、麻醉师、外科医生、律师助理、金融分析师等。

  多年以来，研究人员一直预测称，机器人将会抢走人类的工作。在英国，德勤公司和牛津大学估算说，未来将有1000万个非技术类工作岗位将被机器人取代。牛津大学研究人员卡尔·贝内迪克特·弗瑞和迈克尔·奥斯本在2013年声称，到2033年，美国将有47%的工作岗位实现自动化，并被电脑所取代。

  一直到不久以前，受到机器人冲击的还主要是蓝领工作，尤其是装配线上的蓝领工人。但现在，人工智能、机器人和其他颠覆性的新技术正在挑战以前貌似不容易被取代的白领工作。

  以联邦快递为例。《机器人报告》杂志编辑兼发行人弗兰克·托比表示：“该公司希望在2020年建成一个飞行员中心，靠三四名飞行员就能飞全美的整支机队（几百架飞机）。”俄罗斯科技巨头Mail.Ru集团CEO兼风投机构Grishin Robots公司的机器人总监迪米特里·格里辛表示：“我投资的一家公司能利用机器人在学校里教数学。”

  这也带来了下面这个问题：把这么多工作推给机器，究竟是会给人类带来光明的未来，还是会演变成《终结者》那样的结局：人类成为机器人统治下的羔羊？

  以下是已经被计算机、机器人和人工智能取代了的五个专业性工作。

  金融和体育记者

  收集信息，采访当事人，问问何人在何时何地发生了何事，原因为何，然后写出结果，这就是记者的日常工作。但是只要把信息变成机器可读的格式，你就具有了颠覆记者这个行业的可能性。

  自2014年6月起，美联社就开始利用Automated Insights公司的软件和扎克斯投资研究公司的数据，试验由计算机自动创建企业收益报道的可能性。在排除了试验初期出现的一些问题后，整个生成报告的过程基本上不会出现差错，甚至可能还要超过人工报告的水平。

  目前，美联社（AP）的体育部门正在利用自动化技术，生成一些小型体育赛事的报道。美联社表示，这种做法可以解放员工，让他们去做更重要的事情，同时也缓解了媒体预算。曾几何时，刚入行的菜鸟们也要干些低难度的活，学学基本的手艺。这才不到一年，记者的潜在生存空间已经变小了。

  在线营销人员

  要撰写一条让人就算不买东西至少也要打开邮件的营销信息，是否非得靠一个文化人才行？显然不是。借助计算机自动化的力量，自然语言软件公司Persado可以通过语义学算法完成同样的任务，比如确定采用什么样的电子邮件标题可以达到最好的反馈效果等等。

  该公司的客户包括花旗集团（Citi）和内曼马库斯公司（Neiman Marcus）等大企业，它的系统可以调取评分语言数据库，分析一条特定信息的所有变化形式，系统地创建具备必要情感吸引力的措辞，能够测试数千种语言排列，找到最佳的表现版本。机器生成的电子邮件标题所吸引的点击率，有时能达到人工撰写的标题的一倍。

  麻醉师、外科医生、诊断医师

  你可能觉得，医生是一门需要实际操作经验的职业，因此医生是不可能被机器人取代的，但事实也并非如此。强生公司的Sedasys系统目前已经通过了FDA认证，可以在结肠镜检查等手术中实施低层次的麻醉术，它的成本还不到专业麻醉师的零头。一名医生在发挥人力因素的同时，还可以同时管理多台机器。

  IBM的Watson系统由于在电视真人秀上大放异彩而广为人知。不过很多人可能不知道，它在肺癌的诊断上拥有远远高于人类医生的诊断准确率—在某些测试中，Watson系统与人类医师的诊断准确率为90%对50%。原因是数据。要想读完最新发布的医疗数据，人类医师每周至少要花费160小时的时间，因此人类医生不可能掌握全部的新见解甚至临床证据，因此面对计算机时也就丧失了诊断方面的优势。

  电子取证律师和律师助理

  在一些大型诉讼中，取证环节可能要涉及几百万页的材料卷宗。审核这些材料历来是律师或律师助理们必须从事的低端工作之一，但现在，已经有新型的软件系统可以从事这项工作了。

  金融分析师与顾问

  预测系统、大数据和越来越强大的计算能力合在一起，为分析和预测投资行为提供了理想工具。由于计算机在处理企业和行业数据上几乎没有上限，有些金融专业人士发现他们与机器的差距越来越大了。市场研究机构Outsell公司的首席分析师雷·沃森·希利指出：“现在随着机器算法和大数据的搅局，股市分析师必须搞清楚他们自身的价值在哪里。”

  金融顾问也同样会感到压力。财富管理公司Howe & Rusling的战略副总裁史蒂芬·基普·阿斯特海默指出：“近几年来，投资行业的一个趋势就是‘机器人顾问’的到来。不少年轻人和没有复杂投资需求的人开始用自动化服务取代个人金融顾问、理财规划师和股票经纪人。”

  SigFig系统就是其中一例，它会考虑到客户的风险容忍度，然后通过计算机算法选择一系列低成本的基金，对投资账户进行多样化投资与管理。