京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作为即将被机器人取代的第一批职业人,该如何选择
如果你是一名人类工人,那么很不幸地通知你,机器即将在20年内逐步取代你的工作:到2030年,机器人和人工智能将“淘汰”所有人类工人。
近日,麦肯锡全球研究院(McKinsey Global Institute)在周三发布的报告中称,随着科技的进步,机器人将会取代全球8亿个工作岗位,未来全球大概有3.75亿人口将面临重新就业,其中中国占1亿。
麦肯锡报告中分了11个行业大类,看不同国家未来在这些行业的岗位需求变化。其中涉及到创意工作、技术类工程师、管理类以及社会互动类的岗位需求增长明显,因为机器还无法在这些领域取代人类。另一方面,那些在可预测环境中进行物理活动的部分岗位需求将下降明显。
(来源于麦肯锡报告)
(来源于网友摄于某次人工智能大会)
至于人工智能是如何取代人类的?C君认为网友@朱帝庞克 曾经的一张图通过对职业技能按功能分类以后,根据不同职业的属性和岗位要求等四个层面进行细分,总结出的关于机器人的入侵人类职业的路线很具有代表性。
看到人工智能的来势汹汹,很多人甚至开始产生自我怀疑,产生了对机器人的异样的“敬畏”,1969年日本机器人专家森昌弘提出“恐怖谷理论”,为什么人们如此“惧怕”机器人?
根据森昌弘的说法,随着机器人的拟人程度增加,人类对它的好感度就会改变。通过森昌弘图表可以发现,恐怖谷理论就是随着机器人到达“接近人类”程度时候,人类好感度突然下降的范围。会活动的类人体比静止类人体变动的幅度更大。
除了人工智能除了“惧怕”,我们还应该更理性的思考自己的定位和自我职业规划。
麦肯锡报告中也特别指出,到2030年中国将有至少1.18亿人的岗位被机器人取代,而其中700-1200万人需要转换职业(这意味着他们原有的岗位彻底被机器人取代,不再具有人工价值)。而1亿多人口面临再就业,就意味着1亿多人口需要掌握新技能,学习新技术,提升自身的适应时代发展的职业技能与技巧。
(图为成功的人工智能转型需要因素,来源麦肯锡报告)
经过C君采访,CDA数据分析研究院的老师们纷纷指出:个人职业转型关系着自身职业发展,转型就意味着自我投资,选择依旧需要十分谨慎。
顺应人工智能发展的大潮,经管之家联合旗下CDA数据分析师教育品牌成立AIU人工智能学院(AI University),为广大的数据科学家、数据分析师、机器学习工程师、大数据分析师、人工智能工程师等岗位的从业者提供众多优质在线课程,无疑这给很多转型人员一个新的选择和机会来提升自我,适应时代发展对人才的需求。
推荐学习书籍
《CDA一级教材》在线电子版正式上线CDA网校,为你提供系统、实用、前沿的学习资源,助你轻松迈入数据分析的大门!

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11