對普通人來說，如果不做生意，那么賺錢之道就可理解為職業(yè)規(guī)劃。傳統(tǒng)按部就班的職業(yè)規(guī)劃顯然已經(jīng)不匹配AI與大數(shù)據(jù)大行其道的時代，其產(chǎn)出與曾經(jīng)信息封閉的社會大相徑庭。說白了，在大數(shù)據(jù)時代，如果不優(yōu)化自己的職業(yè)規(guī)劃，那么我們很可能被時代“優(yōu)化”。

AI技術(shù)很大程度地改變了社會生產(chǎn)方式，催生了很多新的產(chǎn)業(yè)。為適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟的節(jié)奏，新零售、無人駕駛、普惠金融包括已經(jīng)經(jīng)歷過洗牌的共享經(jīng)濟等概念紛紛興起，“AI將取代人力”等衍生出的觀點也在幾年前甚囂塵上。

當由互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)沉淀出的數(shù)字化改革路徑紛紛滲透到實體經(jīng)濟各個行業(yè)，大數(shù)據(jù)和數(shù)字化不僅僅是管理者要考慮的戰(zhàn)略部署，它也微妙地重塑著所有人的生活。數(shù)字經(jīng)濟時代到底會如何影響日常生活？AI對普通人來說，究竟是美夢還是噩夢？

AI替我們工作，我們?nèi)プ鍪裁矗?/p>

美國斯坦福大學統(tǒng)計美國將有47%的職位會被AI取代。而在中國這個比例甚至可能高達60%以上。大量工作被取代的同時，一些行業(yè)也逐漸被顛覆。面對勢不可擋的自動化浪潮，我們最該擔憂的也許并非是“工作被搶走”，而是把“我們還能做什么”的關(guān)切放在首位。正如《經(jīng)濟學人》企業(yè)網(wǎng)絡(luò)總監(jiān)康仕學（Robert Koepp）所講，人與機器的關(guān)系并非零和游戲。機器和決策之間只有加上人，才能實現(xiàn)增益（augmentation），即從人類現(xiàn)在所做工作出發(fā)，追求更好地使用機器，拓展人類的工作空間。

的確，近幾年AI投產(chǎn)的案例也表明，AI并非取代和否定了人類的價值。相反，AI的介入使我們能夠從無意義重復(fù)的工作中解放出來（相信沒有人喜歡做機械重復(fù)的工作），做一些比較符合“詩和遠方”的工作。大數(shù)據(jù)能夠提供的是優(yōu)化效率，而人類能夠提供的是思想、創(chuàng)新與美的表達。這些無法量化歸集的人類特質(zhì)不需要回歸概括，也不需要預(yù)測趨勢，而會因多樣性而閃光。

那么曾經(jīng)從事機械重復(fù)性工作而被釋放的大量勞動力應(yīng)該何去何從？當社會效率提高，資源分配接近帕累托最優(yōu)（ParetoOptimality），在市場機制調(diào)節(jié)下，勞動力將流入AI無法競爭的領(lǐng)域，即傳統(tǒng)手工業(yè)、文學創(chuàng)作、藝術(shù)創(chuàng)作、表演等領(lǐng)域。隨著這些領(lǐng)域全面開花，我們的社會可能會迎來“第二次文藝復(fù)興”。而我們也更加“人性”，活成本來的樣子。

未來需要創(chuàng)意型、靈活型的工作，以及高情商的工作。需要情感交流的工作只有人類才可以勝任。比如在深夜食堂和客人聊天給予治愈的老板，再智能化自動化的AI餐廳也無法取代。

AI時代，我們要提升哪些競爭力？

隨著行業(yè)與工作的迅速變遷，不論對企業(yè)還是員工個人而言，若按照既有認知進行培訓和職業(yè)規(guī)劃，你可能培養(yǎng)出五年后就找不到對口專業(yè)或被AI無情淘汰的人。那么AI時代人才的競爭力是什么呢？

過去備受重視的經(jīng)驗和知識在充滿不確定性的AI時代已不再是考察人才的重點。凡是可以通過培訓快速獲得的技能都算不上人才的閃光點，相反，由思辨能力和邏輯性形成的決策力才是AI時代最重要的人才特質(zhì)。目前諸如谷歌和ThoughtWorks等領(lǐng)先科技公司在面試時已經(jīng)不看工作經(jīng)驗甚至編程能力。相反，在面試時它們會設(shè)計很多開放性的智力問題。這些公司認為，未來的人才需要善于及樂于“人機共生”，具備的核心競爭力在于學習能力、快速應(yīng)變能力和分析能力。

新一代人才可以為“人機共生”做哪些準備？

如果未來的工作強調(diào)與機器的深度融合和協(xié)作，并發(fā)揮人類的高階思維能力和情感交流的優(yōu)勢，那么我們個人努力的方向，或者說職業(yè)規(guī)劃應(yīng)有哪些變化呢？《哈佛商業(yè)評論》多年來都在思考人與機器的關(guān)系，以下幾條自我價值提升的建議來自我們的英文版編輯總監(jiān)茱莉亞·科比（JuliaKirby）和巴布森學院教授托馬斯·達文波特（ThomasH.Davenport），可供大家借鑒：

1.主動升級

即讓AI做低級工作，自己把握機會向更高層次的工作進發(fā)。AI需要培訓和優(yōu)化才可以更“好用”，而培訓、講解、維護的工作只有人類可以完成。“人機協(xié)作”是“人機共生”時代亟需的工作方式。AI可以突破人類極限賦能人類工作，人類也可以通過訓練和迭代AI使AI更擬人。這類協(xié)調(diào)型的工作是AI時代員工可以發(fā)展的方向。

2.另辟蹊徑

即在AI無法觸達的情感領(lǐng)域?qū)ふ夜ぷ鲌鼍啊Ｈ祟惖那楦行枰磉_，潛力需要被激發(fā)，而這類訓練師或顧問只有人類可以擔任。

很多管理者會苦于如何與發(fā)展遭遇瓶頸的關(guān)鍵員工談心，內(nèi)容可能需要涉及到抽象的問題，比如在團隊中的自我定位或自身的長短板。一個有效的內(nèi)部績效教練可以替管理者解決這個問題。雖然不直接參與業(yè)務(wù)，卻能憑借心理學的專業(yè)和對人性的洞察賦能并激勵員工。目前這類職位的缺口還很大，隨著其重要性也越來越被認可，也將是未來職業(yè)的熱門選擇。

3.順勢前行

順勢前行，意味著引領(lǐng)機器的下一輪入侵，但自身便涉及須有軟件協(xié)助的工作。看看哈曼的領(lǐng)英（LinkedIn）頁面就足夠說明這一點：他被聯(lián)絡(luò)人“認可”的專業(yè)技能有模擬技術(shù)、算法、機器學習、數(shù)學建模等等。正如比爾·蓋茨最近說的，編程“現(xiàn)在還很安全”。

現(xiàn)在很多高校順應(yīng)潮流開設(shè)了AI專業(yè)，報考情況也非常火爆，年輕人希望順勢前行成為AI界的人才。這個現(xiàn)象值得肯定，要想準確抓住下一個自動化的新機會，掌握技術(shù)手段還不夠。如果想選這條路，你就要盡己所能在自己的領(lǐng)域達到巔峰，畢竟也許有朝一日大部分軟件開發(fā)工作也終將自動化。

4.專精于業(yè)

除了編程才能外，你完全可以發(fā)展別的興趣，不過你要找到狹小利基領(lǐng)域并深深浸淫其中。

在職業(yè)技能上，你會擁有非常獨特的個人品牌。機器如何為你增益？你要利用機器建立自己的數(shù)據(jù)庫，跟上時代潮流，并與可將你的獨特能力和他人技能相結(jié)合的系統(tǒng)保持聯(lián)系。