做什么工作比较有前途有发展（未来吃香的男生

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根据佛瑞斯特研究公司最近的一项研究，估计今年美国有10%的工作岗位将实现自动化。麦肯锡咨询公司的另一项研究也表明，未来十年美国近一半的工作岗位可能会实现自动化。

可能被自动化的主要是一些重复性和常规性的工作，涵盖范围从解读X光（放射科医生的作用可能越来越有限了)、卡车驾驶，再到仓储管理。虽然我们已经看到过很多介绍关于可能被淘汰的工作类型的文章，但还有一个很少被发表的观点，那就是：不要问哪些工作将被淘汰，而是要问幸存的工作有哪些将要被机器所取代。

比如医生，很明显机器诊断疾病的能力很快就会超过人类。当数据集可以用于培训和测试时，机器学习出来效果就央视国际时讯广告投放非常不错了，而且它们能诊断各种各样的疾病。不过，想像一下，机器与病人和家属坐在一起讨论治疗方案会是怎样的情景？在可预见的未来，这种情况要实现自动化的可能性小得多。

再比如另一个职业：咖啡师。在旧金山，Cafe X咖啡店所有的咖啡师都换成了工业机器人，也就是说机器人取代了咖啡师的位置。制作热饮时，机器人会用它们的滑稽动作来娱乐顾客。即便如此，Cafe X咖啡店里也另外雇佣了一位员工。他负责教顾客如何点饮料和解决这些机器咖啡师出现的一些问题。

首先是情感类。情感在人类交流中扮演着重要的角色。比如和病人交流的医生，以及和顾客互动的调酒师。这两种工作几乎都涉及到非语言和情感交流的所有形式。但更重要的是，它启发我们去考虑现在所做事情的优先次序，比如它帮助我们决定现在就需要做什么，晚做决定就会来不及了。情感不仅是复杂和微妙的，它还影响着我们许多的决策过程。事实证明，要科学地理解情感的作用是十分具有挑战性的(尽管已经取得了进展)，而且它很难构建成一个自动化的系统。

第二是环境。人类在做决定或与他人互动时，往往很容易将所处的环境因素考虑进去。环境的确很有趣，因为它是开放的。例如，每当有新闻报道时，它都会改变我们所处的环境(这个环境不论大小)。此外，环境的变化不仅可以改变各种影响因素之间的相互作用，而且可以引入新的影响因素，并从根本上改变各种因素之间的组织方式。而对于机器学习来说，环境改变是一个大的问题，因为机器学习要操作的是数据集，而这些数据集是在不同的环境下事先建立的。因此，环境因素对自动化来说也是一个挑战。

我们具有管理和利用情绪的能力以及考虑到环境影响的能力，这些是批判性思维、创造性解决问题、有效沟通活动营销网、适应性学习和正确判断力的关键构成因素。事实证明，通过编写程序让机器完全模仿人类的知识和技能是非常困难的。目前尚不清楚日渐成熟的技术在何时或者是否能真正替代人类。

事实上，具备这两项能力的人才也是各行各业的雇主们一直在厨房用品品牌营销策划网寻找的。在一项调查中，93%的雇主表示求职者如果具有批判性思维、良好的沟通能力以及解决复杂问题的能力，远比他或她的本科专业更重要。此外，雇主们还希望应聘者具备其他“软技能”，比如学习能力强、能做正确的决策以及与他人合作良好。当然，这些广受欢迎的能力人类是没有任何问题的，但是要实现自动化，无论现在还是将来都是很难的。

所有这些都表明，我们的教育系统不应该仅仅只关注人们如何与技术交互(例如，教学生编程)，还应该教他们关注如何做那些机器不能做的事情，眼光放长远点。这是一种新的方法来描述“软技能”的本质。这些“软技能”可能会被错误地认为是难以理解和系统化的技能，但它们给人类带来了优势，未来也将继续给人类带来超越机器人的优势。