![]()
人工智能的浪潮,正悄无声息地渗透到我们工作和生活的每一个角落,各行各业都在这场变革中悄悄发生着改变。和很多人想的不一样,最先被AI冲击的,从来不是单纯靠力气吃饭的岗位,反而是那些流程固定、重复度高,哪怕需要一点专业知识的工作。
就像我们熟悉的快递员,因为要应对路上的各种突发情况、适应复杂的配送环境,暂时还能“站稳脚跟”,但另一些我们每天都能见到的职业,正在以超出想象的速度转型,甚至慢慢萎缩。
![]()
收银员
还记得以前去超市、商场,收银台前排起的长队总能看到收银员忙碌的身影,扫码、找零、核对账单,一套动作熟练又机械。可现在,走到哪里都能看到自助结账机,手机扫码购、无人便利店也越来越普遍,消费者从一开始的不习惯、不愿用,到现在随手就能操作,核心原因其实很简单,AI解决了大家最头疼的效率问题。
![]()
传统的人工收银,一到节假日高峰就排起长队,收银员忙得脚不沾地,还容易出现价格录错、找零出错的情况;对商家来说,长期雇佣收银员的人力成本也在不断上涨。而AI加持的智能收银系统,靠着视觉识别技术,能快速识别商品,无缝对接移动支付,还能实时同步库存,既不会累,出错率也极低,甚至能通过分析大家的购物数据,帮商家优化促销活动。
![]()
现在很多商家都清楚,部署一套自助收银系统,长期下来比雇人划算得多。虽然生鲜区因为商品特殊,或者针对一些不会用智能设备的老年人,还会保留几个人工收银通道,但整体来看,收银员的需求量已经大幅减少。曾经单纯“扫码、找零”的工作,慢慢变成了设备维护、处理异常情况、引导顾客使用自助设备,收银员的角色,更像是“智能终端服务顾问”,那些只靠重复操作的收银岗位,正在慢慢消失。
![]()
翻译
放在以前,能熟练做笔译、口译的人,绝对是大家羡慕的对象,这门专业技能,也能带来不错的收入。可现在不一样了,DeepL、各类AI同传工具越来越成熟,在大多数不需要文学修饰、不需要深度创译的场景里,机器翻译已经能做到“能用、甚至好用”。比如技术文档、商务邮件、新闻稿,AI几秒钟就能翻译完成,准确率还能超过90%,完全能满足日常需求。
![]()
这并不是说高级翻译会被淘汰,如果是重要的国际谈判、需要传递文化内涵的文学作品翻译,或者需要现场灵活应变的口译场景,人类翻译的优势依然无法替代。但问题在于,翻译行业里,绝大多数从业者都是靠那些基础、标准化的翻译需求谋生的,而这些需求,正在被AI快速抢占。
![]()
现在很多公司,再也不用为了一份简单的外文资料,专门找译员,大多是用翻译引擎先翻译,再找少数人做后期校对、修改,也就是“翻译引擎+译后编辑”的模式。就像客服行业一样,翻译行业也在向顶端浓缩,那些基础的翻译岗位,生存空间越来越小。
![]()
仓库拣货员
这些年电商发展得越来越好,曾经催生了大量的仓库拣货员岗位,每天拿着清单,在密密麻麻的货架间穿梭,找到对应的商品,打包、出库,这份工作辛苦,还很考验细心。但现在,在大型智能仓库里,这种“人找货”的场景已经越来越少见了,取而代之的是各种自动化设备。
![]()
AGV自动导引车、Kiva机器人,能直接把货架送到拣货员面前,不用人再来回奔波;机械臂能精准抓取商品,视觉AI会仔细核对商品信息,避免错拣、漏拣。更厉害的是,AI调度系统能全局规划拣货路径,比人工拣货效率高出3到5倍,还能24小时不间断工作。现在的拣货员,不用再整天奔走在货架间,大多是在固定工位上,做一些辅助核对、处理异常情况,或者维护机器人的工作。虽然仓库的整体工作量还在增加,但需要的人力却越来越少,而且对员工的要求也变了,不再需要有力气、能吃苦,反而需要懂一点设备操作,能配合AI系统工作。
![]()
制造业流水线工人
制造业的自动化,其实已经有很多年历史了,但AI的到来,让这里迎来了新一轮的“无人化”变革。以前的工业机器人,只能做一些固定的重复动作,一旦产品型号变了,就需要重新调试,灵活性很差。而现在,搭载了视觉识别和AI算法的协作机器人,能适应小批量、多品种的生产需求,也就是我们常说的“柔性生产”。
![]()
这些智能机器人,能完成精密装配、产品瑕疵检测,它们的检测准确率,比人眼高得多,还能做包装、分拣等一系列工作,7×24小时不停工,产品质量也能保持稳定。现在,汽车、电子、食品等行业,很多“黑灯工厂”已经落地,不用人工值守,机器人就能完成全部生产流程。曾经在流水线上重复组装、操作的工人,角色也在快速转变,慢慢变成了设备监控员、流程工程师、设备维护技师,主要负责管理、优化这些智能设备,处理设备故障,而不是再直接做那些重复的体力活。
![]()
为什么是它们?真正“保值”的职业,有什么特点?
仔细看这四类职业,其实能找到一个共同点:它们的工作内容都高度固定,每一步都能拆解开,用算法清晰定义,而且核心目标很明确,要么提高效率,要么降低成本,要么减少错误。AI在这些领域,不是简单地模仿人类的工作,而是靠着强大的算力和数据,做得比人类更好、更快、更稳定。
![]()
反而有些看似“不靠谱”、需要感性思维的职业,比如心理咨询师、复杂设备维修工、顶尖研发人员、资深艺术家,现在反而更“保值”,不容易被AI替代。因为这些工作,需要深度理解场景、需要创造性的解决方案、需要做出非模式化的判断,甚至需要和人建立情感连接。对这些职业来说,AI只是一个辅助工具,帮着减轻负担,而不能替代人类成为核心。
![]()
未来已来,我们该怎么应对这场变革?
其实大家不用太恐慌,AI淘汰的,从来不是某个完整的职业,而是这个职业里那些“能被自动化”的重复任务。未来的工作模式,一定会是“人机协同”,人类做机器做不了的事,机器做人类做不好、做不快的事。
![]()
对我们每个人来说,有三个方向可以重点关注:
第一,往职业上游走,多做一些需要设计、规划、创新、决策的工作。比如,以前在流水线上做组装,现在可以学习生产线流程设计,帮着优化生产效率;以前做基础翻译,现在可以深耕文学翻译、高端商务翻译,打造自己的核心竞争力。
第二,学会和AI协作,提升自己“指挥”AI的能力。不用害怕AI,反而要主动学习怎么操作、维护、优化这些智能系统,做“AI的领航员”,让AI成为自己的帮手,而不是竞争对手。
第三,深耕那些机器学不会的软技能。比如复杂的沟通能力、共情能力、跨领域整合能力,还有创造性解决问题的能力,这些技能,需要长期的积累和沉淀,也是AI最难模仿的,更是我们的核心优势。
而对整个社会来说,也需要搭建更好的教育和再培训体系,帮那些被AI冲击的劳动者,学习新技能、适应新岗位,同时完善社会保障,让大家能平稳度过这场变革。
![]()
技术变革的脚步,从来没有停下过。从超市收银台到翻译现场,从智能仓库到制造业流水线,AI正在一点点重新定义“工作”的意义。这不是一场“岗位灭绝”,而是一次生产力的解放,也是一次职业结构的重塑。
害怕、抗拒,其实没有任何用处,毕竟趋势不会因为个人的意愿而改变。与其焦虑,不如保持学习的心态,主动去了解AI、适应AI,提升自己的核心竞争力。未来的职场,不属于那些能把重复工作做好的人,而属于那些善于和机器共舞,能发挥人类独特价值的人。
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.