近日，《福布斯》聯合市場調查公司麥肯錫和合伙人對美國超過2000種工作進行調查，研究這些工作在當下和未來實施自動化，也就是用機器來取代人的可能性。
根據調查結果顯示，只從技術層面來講，可控制環境中的體力勞動崗位是最有可能被取代的，而管理崗位是最不可能被取代的。但值得注意的是，對于一個崗位的人員選擇，管理人員要考慮的不僅僅是技術是否達標，還要考慮成本、效益、客戶接受度等諸多要素，這就為將來自動化的實行添加了一些阻礙。
紅色部分越多，紅色顏色越深，代表被取代的可能性最低
體力勞動最吃香
根據上圖顯示，體力勞動崗位是最令機器人吃香的。在美國，工作時間的近五分之一是關于體力勞動或者在可預測的環境中操作機器的，而根據國家發達程度來判斷，這個數值在其他國家只會更高。而在這些工作中，又有四分之三的工作是可以被機器人取代，尤其是制造業和餐飲服務業。
制造業和餐飲服務業多為重復性達到90%以上的工作內容。人類做這些工作一般需要進行排班制度，并且還要安排法定節假日，而機器人充一次電一般可以續航十幾個小時，這已經達到了工作時間的要求，此外，除了省去工資這一筆開銷，機器人還可以將一些零碎、閑暇的時間充分利用，從而工作效率就會比人類要高出很多。相信這是很多商人喜聞樂見的。
別以為只有單純的體力勞動才會被取代，事實證明，數據搜集和處理也是可以實現自動化的。不管是辦公室小白領，還是管理層精英，他們每天至少會有30%以上的時間被用于數據搜集和處理，這是一件非常耗時間和腦力的瑣碎工作。如果以機器人來做這一部分的工作，這將大大提升人類的工作效率，比如房地產經紀人，在有了機器人的幫助下，他們可以花更多的時間來為客戶提供建議。
最不可取代的崗位是教師
根據《福布斯》對2000種工作的調查顯示，以目前的機器人技術，最難進行自動化的工作是設計管理和人才培養（自動化潛力為9%），其次是需要用專業知識進行決策、計劃和創意的工作（自動化潛力18%），以及與客戶、供應商和其他股東進行溝通的工作（自動化潛力20%）。這些工作都有一個共同點：經驗和資歷，具體的工作內容包括寫代碼、設計菜單、寫促銷材料，或者是為消費者提供建議等等。
這些工作的自動化潛力已經很低了，而“教師”這一職業由于需要一些深度的專業知識和復雜的人際互動，就更是其中的佼佼者。
對于此項調查結果，或許會有人拿之前的一些事實進行反駁，比如機器人“Pepper”。不可否認，軟銀機器人的確完成了自己在英國倫敦設計與工程大學的技術學院的首堂教學，但是這堂課教的實際效果如何，這就無從知曉了。而我國江西省九江學院此前也采用過機器人老師，用于教授理論基礎知識，在實際教學過程中，機器人只相當于制造者張廣順的一個“分身”，并且只能單向的向學生教授知識，具體的理解還是得靠臺下的張廣順來進行額外指導，就單從效率來講，這樣的教學方式未免使教學效果大大降低。
因而，在教師這一崗位上，目前的機器人只能擔當一些輔助作用，短期之內也不會有太大的變動。
可自動化不代表會自動化
文章一開始就提過了，根據這份調查結果，如果單單只是考慮技術層面的話，很多崗位都能夠被機器人所取代。而作為一個成功的商人，所要考慮的不能僅限于單純的技術層面，還要來考慮到成本、利潤、競爭性以及客戶的接受程度。
比如說成本和利潤，一個人類廚師可以以10美元的時薪做出領客人滿意的食物，從而吸引新老客戶的視線，在行業中脫穎而出；而一個機器人廚師雖不用付時薪，卻價格高昂，且不一定就能做出符合客人口味的食物，若因此而流失客源，這就有點得不償失了。對此，相信沒有人會突然腦抽風選擇機器人的，除非機器人的廚藝水平真的夠高。
再比如說客戶的接受程度。以療養院為例，住進這里的大多只是為了安享晚年的老者，眾所周知，老人說話一般都是比較啰嗦的，他們期盼有人聽自己講以前的事情，更希望有人能跟自己說話、交流，因此，作為看護人員，必須具備細心、耐心、人情味和高情商等素質，而機器人并不能做到這些，它們沒有自己的思想，語言的表達上也沒有豐富的感情，顯得很是生硬，并不能與神經脆弱、敏感的老人一起進行美好的交流。
綜上所述，自動化或許是未來的必然趨勢，一些工作也可以完全被機器人代替，但出于利益追求以及人道主義等因素的干擾，有些工作是必然要留給人類的。
另辟蹊徑尋求發展
根據調查結果，以現有的技術條件，雖然只有5%的職業可以被完全的自動化，但是如果從人類工作內容上看，有45%都是可以被自動化的，并且在所有的職業中，約60%的崗位中近30%的工作內容是可以被自動化的，而這些數值在將來只會增加的更快。
既然有些工作必定會被機器人所取代，那人們的憂慮也就有存在的道理了。但是，大多人只關注于自己現有的工作，從而在眼界上產生了一定的局限性。正確的做法應該是“開源”，不要把雞蛋放在一個籃子里，而是廣泛撒網，努力提高自己的整體素質。
未來隨著機器人的大量生產與投入使用，必然會衍生出一系列新的職業崗位，如果自己在將來一定會失業，那就不妨將自己的技能與知識往人工智能方向多多靠攏。
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