衝擊：低技能職位難以為繼
近些年來，在雲計算能力指數級增長、數據驅動能力漸強的作用下，人工智能在多個領域方面取得了顯著進步。技術的飛速發展，不僅改變了很多行業原有的生態環境，也攪亂了低端勞動市場人才結構，大批簡單、重複性和標準化程度高的工種，面臨被首先淘汰的命運。根據目前職位發展現狀，我們列舉了一些已從數據層面上反應出來正受人工智能衝擊的職位。
錄入員、速記員、文字秘書負增長
隨著語音和圖像識別精準度的飛速提升，人工智能在文本錄入領域的發揮空間愈發廣闊，留給錄入員、速記員的工作機會及發展空間越來越窄。BOSS 直聘數據顯示，2011-2014 年間，錄入/速記員每年就職人數仍保持1-4%的微弱增長速度，從2015 年開始呈現負增長態勢，到2016 年，入職人數同比降幅已達30%以上，並將毫無疑問地繼續衰落下去。
翻譯人才即將負增長
儘管在“信達雅”和表達豐富情感方面，AI 翻譯技術可能暫時還無法完全與人類抗衡，但目前AI 翻譯技術的提升已經可以幫助譯者快速完成基礎翻譯，極大提升效率，節省時間和人力成本。從目前翻譯從業者的變化趨勢來看，雖然整體數量仍在增長，但自2015 年後明顯放緩。到2016 年，翻譯人才數量的年均增速已降至3.4%，按此速度估算，最遲兩年內，翻譯行業將迎來人才負增長時代。
倉儲管理出現 36% 的降幅
傳統的倉儲平臺依賴人工篩選理貨，流水線操作，不僅處理效率低，而且勞動力所能發揮的價值極為有限。隨著人工智能的進步，更多的倉儲平臺逐步實現自動化管理，在極大提升處理效率和準確率的同時，也大大降低了對低價值勞動力的需求。
BOSS直聘數據顯示，倉儲管理專員，供應鏈專員等崗位的人才數量從2014 年開始持續下降，2016年則出現36%的降幅。
在大型電商平臺不斷升級其倉儲管理自動化水平的潮流下，三年內這一行業也將出現鉅變。
客服 2017 年首次呈現負增長
雖然目前的智能客服更多應用在回答通用程度和重複率較高的問題上，在面對複雜、個性化的問題時依舊無能為力，但A I客服的出現已經極大提高了客服領域的工作效率，降低了客服人員的數量需求。數據顯示，從2 0 1 4年開始，客服人員的招聘需求增速呈下行走勢，並在2 0 1 7年首次呈現負增長。
倒逼轉職 選擇受限
因人工智能應用面擴大而失去飯碗的基礎崗位求職者來說，由於多數人缺乏技術型技能，在離開原先職位後，大部分求職者會選擇容易轉型、需求量大且對特殊專業技能要求較低的初級職位。
轉職方向上，排在最前面的崗位包括銷售和市場推廣，佔比分別為17.6%和13.2%。也有不到10%的求職者會通過提升技能轉入技術及設計類崗位。
那些受衝擊明顯的崗位
以上列舉的職位，是我們從人才供需數據中能夠直觀看到的。同時還有更多職位，雖然目前需求並未明顯減少，但隨著AI發展的逐步升級，可以預見在不遠的將來這些職位會被大量替代。
智能駕駛在技術成熟的未來將直接影響司機的就業，這已經不是遙遠的空想。2017年9月20日，全國首條“無人駕駛”地鐵燕房線在北京空載試運行。該線路地鐵取消了駕駛艙，整個線路的運營、維護都實現了智能化，預期未來將實現無人駕駛。除了司機會受到波及，與此相關的領域也將受到影響。智能駕駛的研發，除了要實現無人駕駛，同時也期望通過智能控制，減少交通事故。這在將來會影響汽車售後維修、零部件生產和相關保險體系架構。
智能無人機應用，影響深遠。無人機的商業用途極其廣泛，目前應用最廣泛的是拍攝視頻和照片，這大大提升了影視觀賞效果，為影視領域發展貢獻了力量。同時，隨著技術成熟，成本降低，在高空無人作業領域，未來將影響多個職位格局。如無人機快遞應用，將縮減快遞員數量，預計最先會受到波及的是從事短途小型包裹運輸的同城快遞員和外賣快遞員。2017年6月，順豐與贛州市南康區聯合申報的物流無人機示範運行區的空域申請，得到了正式批覆，將國內無人機在快遞領域的應用向前推進了一步；無人機在建築工程領域的應用，將影響建築施工和工程勘探人員數量。隨著無人機技術的成熟，將大大提高危險、困難的高空勘探，搬運高空作業物品人員工作效率，配備人員也會相應縮減。
智能機器人的研發應用也及其廣泛，在餐廳機器人、智能家居、法律諮詢解讀等等領域的發展，將大幅減少服務員、家政人員、法律諮詢人員等服務行業從業人員數量。據悉，廣州已經有多家餐廳增設了機器人服務員，雖然是以娛樂和宣傳為主，但這也打開了機器人服務的大門，成為未來一個發展方向，服務人員被替代和減少並非空想，只是時間問題。
革新：高技能的新職位爆發式增長
人工智能在取代弱技能崗位的同時，也在不斷催生新的就業機會，與人工智能息息相關的技術人才需求，2014 年以前呈波動性變化，2014 年以後則直線上升，呈井噴式增長。人工智能領域需求量增長最大的是實現人機對話的機器學習人才，2014年至2016年的年均入職複合增長率為168.2%。以搜索、圖像、推薦算法為主的算法類崗位需求量增長幅度位居第二。這些技術大大提升了機器識別與運算的效率，應用極其廣泛，過去三年的人才年均入職複合增長率同樣達到160%。數據挖掘、數據架構師等提供底層支撐的大數據人才需求量同樣明顯增長，年均增幅達到80%。
除了直接促進AI技術發展的核心職位外，很多間接崗位的市場需求也出現明顯上升。 如自動化工程師、數據標註師，在過去一年中分別有20%以上的增幅。
熱潮：大批技術人才轉戰 AI
隨著人工智能的持續火爆以及薪資水漲船高，越來越多的技術人才渴望轉入AI領域，通過跳槽完成職位升級。2017年，從其他技術崗位轉向人工智能的人才數量較前一年增長了36%，排在最前面的三個職位分別為JAVA，C++和數據挖掘，各佔到11.3%、8.9%和7.5%。
儘管期望踩上風口從事人工智能相關崗位的求職者眾多，不過目前市場上接近一半的AI相關求職者工作經驗在3年以下。部分求職者雖擁有5年以上工作經驗，但僅7.2%的人此前擁有人工智能崗位相關經驗。符合企業實際要求的人才數量依然十分有限，高級人才一將難求。
閱讀更多 中國人工智能科技報告 的文章
