七天记者 颜宏
2025年开年以来影响最深远的事情无疑是DeepSeek R1“推理”模型的横空出世，不仅震动全球AI及科技界，还将会给我们的未来生活带来深远的影响。因为它在给我们的生活和工作带来极大便利的同时，还会影响到我们谋生的手段。
今年1月15日，魁北克研究所（Institut du Québec）联合未来技能中心（Centre des compétences futures）完成的一项研究显示，由于人工智能和自动化的快速发展，全省超过 81 万名劳动者会因此而面临失去工作的风险，占活跃劳动人口的18%。而根据CD Howe 研究所（Institut C.D. Howe）在2022年5月发布的研究估计，魁北克省近三分之一的工作面临被机器替代的高风险。
需要注意的是，这份报告的发布时还没有考虑到成本低廉而且开源的DeepSeek模型的出现。这个来自中国的AI在数学、代码、自然语言推理等任务上不仅已经能比肩OpenAI o1正式版，还选择开源路线，将代码、模型权重和训练日志全部公开，并采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等，为人工智能领域的开发者和研究人员提供了一个强大的工具，无疑会让全球范围内的AI技术人员们掀起一股开发热潮，将极大推动与加速AI大模型的发展，让AI真正走进普通人的工作与生活。
我们日常生活和工作中常见的，能够接触到的AI对话模型场景，如各种智能助手、内容创作、文书处理、医疗健康、教育学习、金融服务、交通出行、零售购物等场景的效能、效率都会大幅提高。AI给人类带来的好处和挑战，正以一种前所未有的近距离和速度向我们走来，每个人都无法忽略它的存在。在新一年开始的时刻，让我们认真思考一下AI到底会如何影响我们的切身利益，我们又该如何应对。
AI会让哪些人失业
通常来讲，重复性高、结构化的工作容易被AI取代，比如制造业、客服、数据录入这些。高替代的风险行业主要集中在以下几个领域：
1. 重复性劳动密集型行业
- 制造业流水线工人：AI驱动的机械臂和自动化生产线已取代大量标准化组装、质检岗位等，减少对人工的需求，比如生产苹果手机的富士康已减少数十万工人；
- 仓储物流：如亚马逊研发的分拣机器人Kiva、中国常见的无人配送车、送餐机器人等正在替代传统仓储和末端配送人员；
- 基础客服与电话销售：AI聊天机器人和语音识别技术可以提供24/7的自动化客服服务。如AI语音助手阿里小蜜可处理80%以上标准化咨询，导致低技能客服需求下降；
2. 数据驱动型白领工作
- 数据录入、文员、行政助理等：AI能够自动处理大量数据，并执行如文档整理、表格填写等任务；
- 初级数据分析与报告撰写：AI工具，如Power BI、Tableau，可自动生成数据可视化报告，替代基础岗位；
- 翻译、初级写作：AI翻译和文本生成工具，如ChatGPT、DeepSeek在许多场景下已经接近甚至超越人类水平;
- 基础法律文书与合同审核：法律AI，如LawGeex能在数秒内完成合同条款比对，准确率超人类律师；
- 银行柜员、会计与税务申报：自动化软件，如QuickBooks已接管发票处理、报税等流程，四大会计师事务所裁员比例逐年上升；
3. 部分专业技术岗位
- 放射科医生、影像识别师：AI在医学影像识别上已经接近甚至超过人类水平，能快速诊断疾病，如AI医学影像诊断系统，DeepMind的乳腺癌检测模型准确率超过人类专家；
- 基础编程与测试：GitHub Copilot等AI编程工具可自动生成代码，初级程序员需求缩减；
- 药物研发人员：AI能够加速新药发现和临床试验设计，
哪些行业影响较小
AI的快速发展确实会替代部分工作，但也有许多职业因其依赖人类独有的能力，如情感、创造力、复杂决策和人际互动等难以被完全取代。
1. 高技能专业型：依赖复杂判断与经验
- 医生，尤其是临床诊断。AI可辅助影像识别，如肿瘤筛查，但疾病诊断需结合患者病史、心理状态、家族遗传等综合因素。例如，面对同一症状（胸痛），AI可能无法区分心绞痛、胃食管反流或焦虑症，而医生需结合问诊和直觉判断；
- 科研工作者，基础科学突破，如量子物理、生物基因编辑等依赖人类的好奇心和跨学科联想能力。AI擅长数据分析，但无法自主提出“为什么希格斯玻色子存在”这类根本性问题；
- 高级管理者。企业战略制定需平衡利益冲突、文化差异和长期风险。例如，马斯克决定收购Twitter时，AI无法评估“平台言论自由与企业盈利”的复杂博弈；
2. 强人际互动型：依赖情感共鸣与信任
- 心理咨询师、治疗师。情感支持需共情能力，如识别微表情、语气变化等，AI虽能模拟对话（如Woebot），但无法建立真实的信任关系。抑郁症患者更倾向向人类袒露“童年创伤”，而非机器；
- 教师，尤其是从幼儿园到高中的基础教育阶段，教育不仅是知识传递，更涉及价值观塑造和行为引导。例如，学生抄袭时，AI可检测重复率，但教师需通过谈话理解动机，来自家庭压力还是认知误区，并加以引导修正；
- 谈判专家、外交官。商业谈判或国际争端调解需捕捉对方隐含需求，如肢体语言暗示妥协空间。再比如中东冲突调停中，AI无法理解宗教、部落历史的深层情感因素。
3. 非标准化体力劳动：依赖环境适应力
- 急救医护人员。车祸现场救援需在混乱环境中快速决策，比如优先处理哪个伤员？如何徒手固定骨折等，目前最顶尖的波士顿动力机器人可行走，但无法在废墟中灵活攀爬施救；
- 高级厨师、匠人。比如米其林餐厅的主厨需根据食材状态实时调整火候和调味，而寿司大师捏握饭团的手感无法被机械臂量化复制；
- 农业复杂作业。果园采摘工人需判断水果成熟度，如颜色、软硬、避开虫害部位等，山地茶园管理者需根据微气候调整种植策略，这类非标准化环境仍是AI的盲区；
4. 创造性领域：依赖原创与审美
- – 艺术家、作家。AI（DALL-E、GPT-4等）可生成绘画或小说，但无法创造具有哲学深度的作品。例如，《百年孤独》的魔幻现实主义源于马尔克斯对拉美历史的痛苦反思，而非数据拟合；
- 产品设计师。设计iPhone的不仅是功能，更是“触感体验”，如Home键的按压反馈。报道称苹果的初代设计Jony Ive团队曾测试数百种材料，以追求“指尖的愉悦感”，这种对人性需求的洞察也远超AI逻辑；
- 音乐家、作曲家。AI可模仿贝多芬风格作曲，但无法复制坂本龙一在福岛核灾后创作《异步》时，对生命与自然的悲悯情怀；
5. 新兴领域：AI催生的“人类专属”职业
- AI伦理师。这些人将解决算法偏见，如招聘AI歧视女性、自动驾驶“电车难题”等道德困境，需哲学与技术的交叉知识；
- 虚拟世界建筑师。元宇宙场景设计需理解人类社交心理，如如何在虚拟空间中营造“亲密感”，而非单纯建模；
- 老龄社会服务者。陪伴机器人无法替代人类护理员为失智老人朗读旧信件时的情感联结。
从上面的分析可以看出，未来能够不被AI取代的工作需要具有几个核心要素。首先是人性化能力，包括理解他人悲苦喜乐的共情力，根据伦理取舍的价值观判断力，将经历转化为故事的意义赋予能力。其次是非结构化问题的解决，如模糊信息下的直觉决策能力，跨领域联想和创新能力。第三是身体与环境的互动能力，包括复杂手眼协调能力，如演奏乐器，非标准空间适应，如登山向导在雪崩中的路径选择等。
未雨绸缪
知道了AI可能取代以及很难取代的行业，就需要看看自己目前的工作内容，每一步的工序流程，每一个具体的工作成果或者产出能不能由AI直接生成？能不能由AI大幅优化？再看看自己工作所涉及的岗位和人员数量是否会因为高能AI的出现和赋能而减少？还要想一想，自己因为AI带来的优化、减员甚至工种灭绝而丢掉工作的话，还能做什么谋生。
可以说这次的AI技术革命和前三次的工业革命完全不同：原来的技术革命总是能够创造新的工作机会，而AI革命则可能导致人工智能彻底取代大量人类工作，并将大部分人群推到价值链末端。就比如这次受到普遍欢迎的央视春晚，大部分歌曲及填词都可以由AI创作；甚至创意剧本和创意点子本身也可以由AI创作。人类最擅长的“创新”，实际上也成为迭代后生成式AI的强项。虽然具体的劳动力取代可能是个渐进的模式，例如，企业在引入AI后，可保留一部分的核心员工进行算法训练与结果校准，但大部分岗位是缩减的。更重要的是AI发展和迭代的速度远超大多数人的预期，甚至让AI技术的开创者都感到惊讶。也就是说临界点的到来可能远比大多数人预测的要快，而且快得多。既然AI的到来不可避免，那么现在就需要行动起来，不断学习、提升技能，并调整职业方向，以便在未来AI主导的社会中占据一席之地。
AI的本质是“模式优化工具”，而人类的核心竞争力在于突破模式——无论是创造新的艺术形式、解决从未见过的工程难题，还是在危机中做出违背逻辑但合乎人性的选择。现代人应主动拥抱两大趋势：在AI擅长的领域做“指挥官”，让AI处理数据，自己专注战略；在AI无能的领域做“专家”，不被同类取代。那么该怎么做呢？
- 提升AI无法替代的能力。包括批判性思维，以提升解决问题和独立思考的能力，避免单纯依赖信息处理的工作；掌握跨学科知识，可结合多个领域，如“医疗+AI算法”“金融+区块链”等，形成独特竞争力；还要提高社交与领导力，培养沟通、团队协作和领导力；
- 选择AI难以模仿的“高防御性”赛道。包括强调人际互动的领域，如心理咨询、个性化教学、谈判专家等依赖情感共鸣的岗位；需要突破现有框架的非标准化创新领域，如科研、艺术创作、产品经理等；伴随AI产生的新岗位，如负责AI监管与伦理的数据隐私律师、AI伦理顾问等。
- 与其被AI淘汰，不如学习如何与AI共存，升级自己的核心能力，构建“人机协作”优势。在硬技能提升方面包括掌握AI工具链（如Python、AutoML）、数据科学（SQL、统计学）、云计算等底层技术，成为“AI增强型人才”。而在软技能提升方面则包括强化复杂决策（战略分析）、创造力（内容原创）、情商（客户关系管理）等AI难以替代的能力。
总之，AI替代的本质是“工具升级”而非“人类淘汰”。历史证明，每次技术革命虽摧毁部分岗位，但也会创造出给有准备之人的就业机会。目前的核心策略应是成为AI的驾驭者而非竞争者，通过持续学习保持适应性，在技术浪潮中找到不可替代的价值锚点。
还在职场的“打工人”要“吾日三省吾身”，想想自己的工作和AI的关系，现在就开始做出积极的调整。
企业的经营者、所有者、投资人也要“吾日三省吾身”，想想企业的生产及人力资本战略和AI的关系。
还在学校学习的人，要为自己的将来做好规划和准备。优先选择STEM（科学、技术、工程、数学）专业，辅修人文社科课程（如哲学、社会学）培养批判思维。
为人父母的人，要想想如何帮助孩子选择正确的技能培养，更好地适应未来的工作，以及工作的未来。