未来三十年内，你会被AI取代吗？

从第一次工业革命开始，随着科技发展，人们的岗位一直处于新旧更细的状态。2017年麦肯锡研究分析了美国800多种职业2000多项的工作内容，发现其中有49%都将被取代。

那么，什么类型的工作将会被新科技所取代呢？据麦肯锡报告《Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation》（2017年12月）指出，不论身处何种职业，任何一项工作都会由自动化来部分替代。根据工作中自动化程度，麦肯锡将人类工作分成了三类：

最容易实现自动化的工作，比如可预测性较高的体力劳动

较易实现自动化的的工作，比如创造性较弱的、具有利害关系的岗位

难以自动化的工作，比如需要应用复杂知识的专业工作

麦肯锡的报告是从机器应用发展的程度所划分的，但随着AI的到来，机器与人的关系又将被改变。通过自然语言理解、图像识别、深度学习等AI技术的发展和突破，带有认知能力的机器可以更贴近人的方式，去帮助人们完成更加复杂的工作。

在AI赋能下，未来是属于善于运用AI的新时代专业人才。针对经验型人才，AI将帮助他们完成重复性的工作，提升效率，开展更具价值的工作；针对创意型人才，AI将助力他们突破专业瓶颈，源源不断地获得新灵感，激发创作；针对知识型人才，AI将助力他们打破知识的壁垒，获得新洞察，创造新价值。

快速提效 AI让你投身更有创造力的工作

随着越来越多的行业引入AI后，“努力”不再代表优秀，也不能像以前一样助力人们实现大跨度的价值创造。因为AI拥有更强大的机器学习、自然语言处理等能力，所以它可以更高效地完成重复性的阅读、数据挖掘等工作，善用AI人，能让自己从简单、重复性的工作中摆脱出来，创造“新玩法”。

举例来说，很多人可能都很好奇，甚至羡慕电影剪辑师的工作，因为他们能提前看到最新的影片，而且可以免费反复看。但是其实电影剪辑是一项“劳动密集型”工作，例如剪辑一支短短一分钟的电影预告片，剪辑团队需要通过几个小时来对整个影片进行内容和镜头的梳理，最后手工选出每个可能成为备选的镜头，而且整个制作周期长达一个月之久，不仅耗费人力和财力，而且还可能会遗漏掉一些更精彩的镜头，遗憾不已。

现在，像这样“内行看门道”的专业套路，AI“剪辑师”已经可以得心应手地轻松完成了。

2016年，20世纪福克斯公司与IBM Watson合作，帮助剪辑师在24小时内完成了他们巨制科幻恐怖片《Morgan》的预告片。Watson通过深度学习完成了对100部恐怖电影预告片的视觉、音频和场景的学习，快速成为了一个具有“火眼金睛”的专业剪辑师。并利用这些剪辑的“专业知识”，在“观看”90分钟的《Morgan》后，快速提炼出了电影中代表恐怖悬疑情绪的10个镜头，并将其迅速组合拼接，为制作人提供了一段长达6分钟的初剪预告片。这段初剪的预告片激发了人类剪辑师的创意灵感，最终剪辑出了一个精彩绝伦、悬念层出的1分25秒的电影预告片，深受观众喜爱。

虽然AI剪辑师可以大幅度地减轻人类剪辑师重复性的工作，但是它并不是替代剪辑师，而是希望通过提高效率，让人类剪辑师可以更专注于提升其工作价值。

再拿体育比赛转播来说，球迷除了关注比赛进展和结果以外，对喜爱的球员比赛中的精彩瞬间也十分痴迷。而往常，一个资深体育编辑需要几个小时才能剪出一个几分钟的篮球比赛精彩时刻，这对于编辑和球迷来说都“很难熬”。在今年6月份世界顶级篮球赛中，腾讯视频体育编辑在“IBM AI Vision视觉大脑”的帮助下，盘活了69年的海量比赛视频，对球员及比赛精彩瞬间快速剪辑成片，打造了球迷与球赛的实时互动新体验。

这位“AI剪辑师”基于IBM人工智能视觉深度学习平台，对过去69年20个球员的数百万分钟篮球比赛中的每一帧视频数据，进行多通道分析并打上标签。包括：人物、运动轨迹、声音等，将非结构化视频数据提取为结构化数据，并用数据库进行实时管理，让每一帧画面都变得可检索。

并且，在直播赛事的同时, IBM人工智能视觉深度学习平台就“边看比赛边干活”，实时对直播的每一帧、每一秒视频进行分析。依据用户及体育编辑设置好所需要的主题和球员等场景要求，IBM人工智能视觉深度学习平台按照综合评分选出最贴切主题的精彩视频片段，几乎实时自动生成一分钟剪辑视频，并加上特效处理。2-3小时的实时比赛，经过IBM AI Vision视觉大脑仅仅20秒钟处理，即可输出1分钟成片。这种创新的剪辑方式，让视频剪辑更加高效，视频内容更加个性化。

这种创新的剪辑方式，大大提高了剪辑效率，将剪辑师从繁琐的重复劳动中解放出来，让他们更专注于有创造性的工作，使视频内容更加具备艺术性和个性化，有效提高了视觉水准，实现了球迷的体验升级。

IBM AI VISION视觉大脑

AI助力设计师脑洞大开 让灵感源源不断

对于更具挑战的创意型设计师工作来说，他们需要把更多的时间与精力放在开发、利用自己的创造性天赋上。如果能够将自己的天赋与AI相结合，设计师将能从AI中找到更多灵感，甚至携手AI创造新时代的潮流。

英国时尚品牌Marchesa 作为时尚界的新锐，乐于尝试新主题、新面料、创造史无前例的新设计，却也在追赶瞬息万变的T台趋势中时常感到力不从心。2016年Marchesa 被邀请为世界名模 KK （Karolina Kurkova）设计礼服，亮相于“时尚界的奥斯卡” 的Met Gala 走秀。如何在众星云集的时尚盛典上博得眼球，并从设计到选料都实现新突破，让年轻的设计师很是头疼。于是Marchesa找到IBM Watson，双方合作设计出了世界首件认知礼服（Cognitive Dress）。

作为Marchesa的设计助手，Watson必须对设计师的风格了如指掌，才能寻找到突破点。于是，通过学习Marchesa历年设计作品等150多个图像资料，Watson给出了最贴近品牌风格并最适合Met Gala的场合的5中颜色。而对于面料的选择，也是非常需要花心思和时间，以前设计师在选择面料的时候，都会从手感出发，而现在Marchesa只需要告诉Watson她希望衣服的面料给人什么样的感觉，Watson就可以帮她找到。

例如这次，Marchesa希望找到一种优雅、质地轻薄通透，良好的绝缘性的面料，Watson就仅仅通过短短两周阅读了超过百万份面料材质的使用报告，为设计师从超过4万种面料中快速锁定了35种符合设计要求的面料，大大提升了成衣效率。

衣服除了可以穿在身上，如果还能与你互动是不是很有意思？Marchesa也这样认为，于是Marchesa 选择了五种人类情感：喜悦、热情、兴奋、勇敢和好奇。

基于 Marchesa 的需求，这次Watson分别选取了玫瑰粉、珊瑚红、淡黄色和薰衣草紫分别对应这五种情绪，并从社交媒体上粉丝评论中分析出KK粉丝的相应情绪，让裙子上的LED灯出现特定的颜色，以实现线下走秀与线上粉丝的互动，让身着这件礼服的女主人公KK 格外引人注目。

Marchesa谈与Watson合作

人们往往认为，AI与设计是两个世界的东西，AI生产的冰冷数据也不能为设计带来感性的灵感。而如今，随着机器学习、自然语言理解等AI技术的发展，并创新性地实现了让设计师可以通过设计品与粉丝进行实时的交流互动，激发了艺术家更多的创新和灵感。

AI助力医生征服文献海洋 给予患者更多希望

在这个世界上，有一种工作不仅需要大量的知识积累，而且每分每秒都在与时间赛跑，那就是医生，尤其是癌症领域医生。他们每天都要面对“累”和“惧”。

“累”是超乎想象的。十几小时高强度作业、通宵研究治疗方案、不间断地学习文献、研究数据对于医生来说是常有的事。

“惧”是因为重于泰山的责任。因为目标是不仅要精确识别出癌症，还要给出符合“病人个体特征”的治疗方案；不仅要关心疗效，也要考虑副作用。而癌症对于病人和他们的家人来说，更是承受着身体和经济的双重煎熬。

现在，IBM Watson这个AI专家系统，利用Watson肿瘤解决方案，相当于站在“巨人的肩膀上，帮助医生快速的分析决策。该方案是由纪念斯隆-凯特琳癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）训练的专家系统。可以说该中心代表着世界最权威的癌症研究和诊疗。

Watson肿瘤解决方案够汲取海量信息，其中包括300多份医学期刊、200余种教科书以及近1500万页的文字，进而能够就药物选择及用药方案方面提供建议。同时，IBM Watson还能够链接至经业界权威评审的研究以及临床指南，大幅提升诊断准确度。当然也会遇到不同医生会产生不同的意见，这时医生不用试图仅凭记忆或经验说服对方，IBM Watson可以迅速地把最新的循证依据提供出来，给出客观的建议。

Watson助力医生，就是在帮助患者，让二者都拥有更多直面癌症威胁的勇气。

AI助力医生征服文献海洋的能力，也让更多难以治愈的疾病的医生和患者看到了希望。

IBM加拿大分公司的一名业务开发主管Jonathan罹患帕金森综合症，在多次治疗无效后，他将Watson推荐给研究人员，仅用15分钟Watson就读完了2800万份医学报告，并从中找到3438种或能治疗帕金森的药物，让Jonathan重拾希望。

探索频道纪录片“THIS IS AI”片段

苏格兰哲学家托马斯·卡莱尔曾指出：“人是使用工具的动物，没有工具，人将一无是处；有了工具，他将主宰万物。”在AI时代，无论是经验型人才、创意型人才，或是知识型人才，只要能够驾驭AI，就必将在所处的岗位创造出超越前人的成就，利用AI在自己的工作中创造更多价值。

所以，回到问题本身，我们不应该探讨工作被替代，而是应该知道怎样更好地利用AI人机同行，创造更多价值、获得更多灵感、突破更多难题。

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