“AI快速发展，我们未来应如何选择职业道路？”，这个问题，在我失业之后一直萦绕在我的心中。大学毕业就进入刚刚兴起的移动端开发，现在算起来已经有12年了。
AI的优势是什么？简单的总结就是模仿。AI模仿的基础在于大量数据的分析和学习。
人的优势是什么？简单的总结就是三个部分统筹，创意，人性。统筹的重点是，复杂和不可大量重复的场景。创意的重点是：创新或者迁移，创新非常好理解，就像没有电脑之前，然后创造出电脑这个东西。迁移如果举例，那就是智能手机，为什么这么说，有电脑之后，有人会像为什么手机不能像电脑这么强大呢?人性，又包括情感，伦理，道德等，AI在这方面无法理解，现在只是限制一些有关这些方面的功能，或者无法做出符合人性的行为。
针对，AI模仿的特点，我们应该避开的未来没有前景的工作有，比如，大量单一且重复的工种，然而，考虑到民生和社会影响，某些行业的自动化进程在我国可能较为缓慢。举例 ：
- 数据录入员：随着光学字符识别（OCR）和其他自动化数据输入技术的发展，手动数据录入的需求将减少。
- 电话客服：AI驱动的聊天机器人和自动语音响应系统可以处理许多常见的客户咨询和问题。
- 银行柜员：自动化的银行服务，如ATM机和在线银行，正在减少对传统银行柜员的需求。
- 生产线工人：自动化和机器人技术在制造业中的应用越来越广泛，特别是在执行重复性任务方面。
- 收银员：自助结账机和移动支付技术正在改变零售业，减少对收银员的依赖。
- 文件审核员：AI可以快速处理和分析大量文档，用于合规性检查或数据提取。
- 基础会计工作：自动化会计软件可以处理日常的账目记录和财务报告。
- 简单的客户服务代表：对于标准化和程序化的问题，AI可以提供快速且一致的响应。
- 货运和物流中的调度员：AI算法可以优化路线和调度，减少对人工调度员的需求。
- 初级市场研究分析师：AI可以分析大量的消费者数据，预测市场趋势，可能取代一些基础的市场分析工作。
- COPY程序员：这个我就不特别说明了
同样针对AI模仿的特点，涉及到创造性思维、情感交流、复杂决策和人际互动，能筛选出来的有前景的工作（以下请注意它们的形容词）：
- 创意设计师：无论是平面设计、工业设计还是时尚设计，创意设计师能够提供独特的创意和审美，这是AI难以完全复制的。（创意，情绪，交流）
- 高级软件开发者：随着技术的发展，对于开发新软件、应用程序和系统的需求持续增长，尤其是那些集成AI技术的解决方案，涉及到复杂系统平衡微调或者特定细节调整的工作。（总体针对互联网人来说，是岗位变少的。）（复杂，交流）
- 内容创作者：包括作家、记者、博主和视频制作人等，他们能够创作引人入胜的故事和内容，激发情感共鸣。（创意，情绪，交流）
- 心理咨询师：提供情感支持和心理治疗，需要深刻的同理心和人类情感的理解。（情绪，交流）
- 医疗专业人员：如医生、护士和理疗师等，他们不仅提供医疗服务，还需要进行复杂的决策和人际交流。（情绪，交流）
- 教育工作者：教师和培训师能够适应不同学习者的需求，提供个性化的教育体验。（情绪，交流）
- 战略规划师：在商业和政策领域，战略规划师需要进行复杂的决策和预测，这需要深入的洞察力和战略思维（对于这一个职位，个人认为是不太有前景的，太吃天赋。类比：我国历史上这么多战争，这么多将军，能打出像教员四渡赤水这般战绩的人太少了。但是AI能做一个中规中矩不出错的将军，已经比大多数人强太多了，而且职位数量太少，一般都是自己人）（复杂，交流）。
- 研发科学家：无论是在医药、物理还是生物技术领域，研发科学家推动着新知识的发现和新技术的发展。（复杂，交流）
- 艺术家：包括画家、雕塑家和表演艺术家等，他们通过艺术表达人类情感和经验。（复杂，情绪）
- 企业家：创业家通过发现市场机会、组织资源和领导团队来创造新的价值。（复杂，情绪，交流）
- 法律专业人士：律师和法官需要运用法律知识、道德判断和批判性思维来解决复杂的法律问题。（情绪，交流）
- 高级管理人员：CEO和高级经理需要进行战略决策、领导团队并管理组织变革。（复杂，情绪，交流）
- 人力资源专家：在人才招聘、培训和组织发展方面，人力资源专家运用人际交往能力和对人性的理解。（情绪，交流）
- 社会工作者：帮助个人和社区解决社会问题，需要深刻的同理心和社会意识。（情绪，交流）
- 用户体验(UX)设计师：设计数字产品的交互和用户体验，需要深入理解用户的需求和行为。（情绪，交流）
这些工作重要的强调，创意，情感交流，人际互动。
那么对于我们互联网人来说，哪些工作有前景呢？
创意与设计：
- 用户体验设计师（UX Designer）：需要深入理解用户需求，设计出用户友好的产品界面和交互流程。
- 用户界面设计师（UI Designer）：负责产品的视觉设计，确保其美观和易用性。
- 游戏设计师：设计游戏机制、故事情节和视觉效果，创造吸引人的游戏体验。
产品管理与战略规划：
- 产品经理：负责产品从概念到市场的全过程管理，需要整合用户需求、市场趋势和技术可行性。
- 技术创新经理：推动和管理技术创新项目，评估新技术的应用潜力和商业价值。
- 企业架构师：设计和维护企业级IT架构，确保其能够支持业务战略和目标。
伦理与政策制定：
- AI伦理学家：研究和制定AI技术应用的伦理准则，确保AI系统的公平性和透明度。
- 数据隐私顾问：负责数据保护和隐私管理，确保遵守相关法律法规。
- 政策分析师：研究和制定有关技术和社会影响的政策，提供决策支持。
复杂系统与决策：（这里需要强调的是，最好没有通用领域方案，复杂性这个方面我个人认为是随着Ai技术进步会被解决的。）
- 系统架构师：设计复杂系统的架构，确保其可扩展性、可靠性和安全性。
- 安全架构师：设计和实施全面的安全策略，保护组织的IT基础设施。
- 高级数据科学家：解决复杂的数据问题，开发数据驱动的解决方案，支持业务决策。
研究与探索（如果可以用试错法，迭代法，个人认为也是无前景的，AI比人会模拟）：
- 研究科学家：在计算机科学的前沿领域进行研究，如量子计算、深度学习等。
- 技术顾问：为组织提供技术战略和解决方案，帮助他们应对技术挑战。
- 创新实验室主任：领导创新实验室，制定研究方向和战略，推动技术突破。
教育与培训：
- 计算机科学教授：在大学和研究机构教授和研究计算机科学，培养下一代技术人才。
- 技术培训师：为企业和组织提供技术培训，提升员工的技术能力。
- 编程导师：在线或线下教授编程技能，指导学生完成项目。
人际关系与团队协作：
- 项目经理：协调跨部门团队工作，确保项目按时、按预算完成。
- 技术支持与客户服务：提供技术支持，解决客户问题，确保客户满意度。
- 社区经理：管理和维护技术社区，促进知识分享和合作。
大致的方向就是这些对于为AI的潜力是指数增长的，复杂性的工作，不会完全被淘汰但是会因为AI大量裁员只有最顶尖的人能留下。（加上人性因素，也可能是和老板关系好的程序人留下，顶尖人员因为太贵而滚蛋）
