最可能被AI抢饭碗职业，空姐上榜最高危是这一行，真正的对手未变

随着AI发展越来越快速，不少人担心自己的工作将被取代。近日微软公司通过OpenAI生成式大模型的统计数据，结合劳工部的就业数据报告发表了一项研究，列出了最受AI影响的10种职业。

前10名最有可能受影响的职业（AI适用性分数）：

1.口译、翻译人员（49%）
2.历史学家（48%）
3.空服员、车勤服务员（47%）
4.业务员（46%）
5.作家、文字工作者（45%）
6.客服人员（45%）
7.CNC 工具程式设计师（44%）
8. 总机人员（42%）
9. 票务员、旅行社专员（41%）
10. 广播员和电台DJ（41%）

未来不会被AI抢去工作的职业，取决于AI应用的限制，这将是人类年轻一代未雨绸缪的方向。

当前AI任务完成能力的表现高度依赖特定领域，但实际上与单纯的测试环境不同，现实任务本身是高度绑定了多重情境且不易拆解的，而且AI无法进行人性的平衡兼顾，以及基于利益相关方的考量进行判断和取舍，针对人情绪的变化进行进退……

比如面对订单无法覆盖两个季度的时候，人类管理者通常会舍弃其中一个季度让其摆烂，而把资源倾斜到另一个季度，通过取舍力保一个季度的指标。如果这件事拿给AI执行，它不会做出这样的取舍，会比较平均的完成订单，结果是两个季度不达标，员工一个季度的激励或奖励都无法获得。

当这些牵扯人性和利益的因素彼此交织在一起时，在多数需要沟通、协调的工作情境中，AI仍难以取代人类的角色进行决断。

AI模型的优势是在面对单纯的逻辑推理任务时，无论这个逻辑有多复杂，其表现的精确度与逻辑一致性都非常棒，比如说解题、处理咨询、下象棋户或围棋。

当任务量与准确率结合在一起时，同样的单位时间内，AI以50%的成功率完成一个小时的任务量为基准，当这个成功率提高至80%时，AI只能完成15分钟的任务量了；若进一步推高至99%的准确率，AI只能完成不高于一分钟的任务量。

例如在高风险领域如自动驾驶，它需要高准确率。我们拿人类与AI进行比较，人类在一个小时的驾驶任务中成功率仅约50%，但人类的错误往往源于分心、枯燥等非技术性原因，且能快速纠偏；而AI的错误更多来自于路况的复杂变化、无法掌握连贯的信息、缺乏必要资料或偏好理解，最直观的体现是在自动驾驶无法识别目标和进行纠偏的时候，只能报警或停下等待人为干预。

这种结构性上的差异，使得AI难以被信赖用于更长任务或更关键的场景中。

AI难以处理短时间内需要进行即时调整的任务，不能识别隐含资讯。比如对话中AI无法判断你是否对产品或职位有兴趣，进而调整对话，它只能一直按部就班地表述；AI不能贯彻上下文，无法针对上次专案对话进行后续追踪；AI 无法将各个领域的专业知识进行融合，只能参考发生过的案例以及处理方法，故而无法提供建设性的意见；AI对流程类问题的处理无法抓住重点和根源问题，AI只能判断对与错或是否完成。当结果不好时，AI无法识别是流程的问题，还是执行不到位，或者是人员能力欠缺造出的问题。

总结，人类的工作和执行中夹杂着相关背景、个人偏好、喜怒哀乐、利益驱使，趋利避害的责任推卸等，这些都是AI无法掌握和识别的，而且真实工作往往是行为、思维、能力、情绪等捆绑在一起的混合任务，不是一座又一座的孤岛，伴随动态变化，这是AI无法兼顾和探索到的。

我们需要明确一点，未来AI固然能取代一部分人的工作，但在剩下的那一部分工作中，真正取代你的不是AI，而是人。从始至终，你在社会中的真正对手一直都是人。