2030年AI 可以为人类创造出哪些工作岗位？

人工智能的发展和应用正在改变我们的工作和生活方式，这一趋势已经引起了广泛的关注。媒体报道中频繁出现人工智能将取代人类工作的观点，历史上的工业革命告诉我们，虽然革命会带来一些失业，但它也会创造出新的工作岗位。

近期，ReadWrite发布了一篇由风险投资专家团队TRIF撰写的报告，其中描绘了人工智能大规模应用可能带来的新型职业。随着虚拟助手开始协助我们处理电子邮件，机器人开始替代人类在制造业流水线上的工作，大规模的自动化似乎即将到来。在我们越来越焦虑的情况下，我们必须认识到这些自动化系统并非全知全能。

正如我们所观察到的，目前这些系统只能执行狭义定义的任务，一旦脱离规定的脚本，它们就容易失误。这也为新的就业机会的出现提供了可能性。在未来的高度自动化的经济中，我们将看到新的职业如培训、监督和协助机器人等。随着机器人功能的日益复杂，需要更多的人来教授他们如何正确地完成任务。由于现实世界是不断变化的，即使人工智能在某些领域获得了专业知识，也需要不断地训练和改进，这时人类的监督就起到了至关重要的作用。

随着人工智能的逐渐普及，一些公司已经开始尝试将人类的工作融入到半自动化系统的设计中。比如BestMile这家提供无人驾驶汽车去机场运送行李服务的公司，成功地将人类监督融入了设计之中。在复杂而危险的环境中，该公司选择在察觉到障碍时停下来等待人类的决定，这使得他们能够比竞争对手更快地进入市场。这种将人类与自动化技术相结合的模式在许多行业中都有可能出现。

随着人工智能的发展，人们也开始向外和向上探索新的可能性。如Mars One这样的初创公司计划将人类送往火星的例子吸引了大量的志愿者申请。这显示了自动化可能会驱使许多人去探索未知的领域和边界。同时我们也看到人类在太空探索中的角色也在发生变化。虽然自动化在太空探索中起到了重要的作用，但在某些方面人类仍然是不可或缺的。这就需要我们去设计和管理与人工智能的互动方式以确保我们的探索任务能够顺利进行。

最后随着人工智能逐渐融入我们的生活和工作我们也需要一种新型的职业——人造人格设计师或人格科学家来更好地理解和设计人工智能的人格特性以满足用户的需求并创造出更好的用户体验。他们将通过研究和建立有意义的框架来设计人工智能以满足人们对情感需求的需求并将品牌和文化信息注入我们所喜欢的事物中如汽车、媒体和电子产品等。因此人工智能的发展和应用将会催生出一系列新的职业和工作机会需要我们积极适应并学习新的技能和知识以适应未来的挑战和机遇。编织机器人之魂：词语与情感的交织

随着聊天机器人的日益普及，其背后的创意和技术也引起了广泛关注。为了确保机器人能够展现出鲜活的个性，聊天机器人的建造者们开始聘请编剧，精心编写台词和剧本。微软聊天机器人部门更是拥有一支庞大的22人编辑团队，他们的工作是赋予机器人独特的语言魅力。

与此一些创业公司如Affectiva和Beyond Verbal正在投入大量精力研发情绪识别和分析技术。这些技术使得人工智能能够感知我们的情绪，并据此调整互动方式，确保我们的体验既有趣又高效。更令人震惊的是，来自麻省理工学院和波士顿大学的研究小组正在教授机器人识别人类的大脑信号，使它们能在没有人类干预的情况下，察觉自己的错误。而谷歌也积极申请机器人相关专利，设计了一套系统来储存和分配机器人的“个性”。

人即服务：情感的价值在自动化时代的凸显

随着自动化技术在完成人类工作中日益出色，那些依然需要人类完成的工作将具有一个显著特点：社交领域的工作。在这些工作中，人类所独有的无形差异和本能感受是不可替代的。它们只能通过真实的、活生生的人类之间的互动来传递和体验。

市场环境中那些经历重大自动化的领域，“以人为中心”的工作正在发生深刻转变。以德勤对英国劳动力的最新分析为例，过去20年来，“关爱”类工作岗位数量显著增长。例如，护理助理和护工人员的数量分别增加了909%和168%。这种趋势揭示了情感交流的价值和重要性。触摸带来的积极健康影响已经被广泛记录，它可能为用户、患者或客户提供宝贵的心理支持。在旧金山，甚至出现了专业的拥抱服务公司，虽然目前这种服务可能被视为有些尴尬或羞耻，但随着人们对情感价值的认识加深，“情感作为一种服务”可能会被视为与认知行为疗法或其他心理健康治疗同等重要。友谊同样是一种无法被自动化系统完全取代的体验。某些社交活动如共进晚餐等已经开始出现“付费交友”的趋势，人们愿意付费观看直播吃饭的视频等。未来可能会是一个充满各种社交互动的时代，人们的工作可能包括简单的吃饭和与客户进行礼貌交谈等任务。人际网络工作者也可能会成为自动化经济中的关键角色。尽管先进的匹配算法不断涌现，但在很大程度上人们仍然需要人与人之间的桥梁来帮助实现目标。以创业公司和风险投资公司为例，尽管有大量在线平台为创业者提供融资机会，但他们仍然会选择聘请中介机构来协助成功融资。尽管有人可能认为设计和训练一个完全自主的机器人系统是一个巨大的挑战且遥不可及的目标，但在当前的经济环境下，培训一个人仍然比训练一个机器人要便宜得多且更加实用高效。