人工智能未来10年会消失哪些职业？

一、人工智能未来10年会消失哪些职业？

你好，随着社会的发展和科技的进步，未来十年内可能消失的职业包括：

1. 收银员：随着无人超市等新型零售模式的兴起，自助支付技术的普及将减少对收银员的需求。未来，即便是高速公路收费站和停车场也可能不再需要收银员。

2. 流水线工人：随着机器人技术和自动化生产的不断发展，制造业中的流水线作业正逐步由机器取代。例如，某些工厂已经用机器人替代了大量人工，如江苏昆山的工厂从11万员工减少到5万。

3. 个体商户：受疫情影响以及电商行业的蓬勃发展，线下门店和实体店数量正在减少。未来十年，传统零售业如服装店、鞋店和书店等可能会变得更加稀少。

4. 司机：2018年中国已开始允许无人驾驶汽车进行上路测试，预示着未来自动化驾驶技术可能让司机职业面临变革。

5. 记者：随着传统媒体逐渐被新媒体取代，记者这一职业也受到影响。智能手机的普及让人们能够迅速获取全球资讯，因此，对纸媒的依赖正在减少。

6. 银行柜员：移动支付的普及对银行业产生了重大影响。预计在未来十年内，现金使用将大幅减少，银行柜员的工作也将相应减少。

7. 客服行业：互联网公司如淘宝、滴滴、京东等已经开始采用AI智能客服系统，能够解决大部分客户问题，减少了对人工客服的依赖。随着AI技术的进步，人工客服的需求可能会进一步降低。

二、人工智能+大数据将如何助力疾病预测?

据报道，近年来，随着人工智能（AI）技术的日渐成熟，其在医疗领域的应用日渐广泛，在医学影像识别、临床手术、辅助决策等多个环节均有涉及。如今，借助AI和大数据更加精准的预测传染病疫情也成为现实。

报道称，在12月27日，中国平安与重庆疾控中心联合公布了智能疾病预测与筛查两大模型，目前在传染病预测和慢性病危险因素筛查方面已取得阶段性成果，可以提前一周预测传染病发生情况，指导民众进行疾病预防。

监测数据显示，应用流感、手足口病预测模型，可以提前一周预测传染病发生情况，流感和手足口病预测模型的准确率均达到86%以上，高发季预测准确率可达到90%以上；应用慢阻肺智能筛查模型，可大幅减少筛查成本，提高筛查效率。该模型的准确率达到92%。

相关负责人表示，目前大数据与人工智能成为平安科技在医疗领域布局的重要方向，在医疗领域，未来平安科技在大数据方面的主要应用方向是做高风险人群筛查、疾病预测；智能认知领域的主要的发展方向将是基于智能影像和语音处理的智能辅助诊疗。

希望人工智能可以被更多的应用到生活中！

三、为什么今年 AI 大爆发，学 AI 的就业反而差了？

你好，虽然AI领域在过去几年中出现了爆发式增长，但就业市场的情况可能会因多种因素而出现差异。以下是一些可能解释为什么一些本科学AI的毕业生就业情况相对较差的原因：今年AI行业的发展与人工智能带来的就业前景相互独立，而且人工智能并没有完全取代人力资源。1. COVID-19疫情的影响：今年受新冠疫情的影响，导致全球经济陷入衰退，大量公司人员减少，给就业市场造成较大的影响，包括AI行业的工作岗位。因此，AI行业的就业场暂时相对疲软。2. 需求端不足：AI技术的使用需要技术与业务的衔接。在很多行业中，由于缺乏相关的AI应用经验的从业者，使得很多企业更倾向于招聘有经验的AI专业人士。这种需求与现阶段毕业生的就业状况之间的不匹配也会造成一定的就业压力。3. AI人才结构不合理：AI行业人才分为算法开发和部署、程部署和商业产品等多个方向。当前市场中，算法开发岗位虽然需求较多，但是同时也较难招到具备训练的深度学习能力及良好的计算机科学和数学基础的高技能人才。而其他的议程岗位相对较多，竞争也相应激烈。这可能导致学AI的毕业生就业难度相对较大。4. AI技术的辅助性：AI技术的发展主要的目的是提供智能决策与数据分析的助性支持，无法完全代替人力资源的工作。因此，虽然人工智能技术将在许多领域创造就业机会，但是也给很多职业带来了重大的变革与挑战。综上所述，虽然人工智能代表着未来科技的发展方向，但是学AI的就业并不一定会较好。原因主要得益于当前的市场状况和需求方面与人工智能技术的辅助性并不意味着能够直接取代人工作。但是，未来仍将有更多的AI岗位出现，因此，学AI后将掌握与未来有关的技能并按照自己的兴趣和擅长选择具备较高技术门槛的岗位，像算法和相关AI工具的开发，很可能会在未来获得更好的职业机会。

祝一切顺利。

您好，详细的解释如下：

今年 AI大爆发的原因有很多，包括技术的进步、数据的丰富以及应用的广泛等等。然而，学AI的就业形势却出现了一些变化，主要是由于以下几个原因：

1. 市场饱和：随着AI技术的快速发展和广泛应用，很多人纷纷将目光投向了这个领域，并且投入了大量的时间和精力去学习相关技术。这导致了AI人才市场的竞争日趋激烈，就业岗位变得更加有限，从而增加了就业的难度。

2. 技术要求：AI作为一门高度复杂的技术，对从业者的要求非常高。学AI需要掌握各种算法、编程语言和工具等等，需要具备扎实的数学和计算机基础知识。而这些要求并不是每个人都能够达到的，因此只有少部分真正具备这些技能的人才能够在就业中脱颖而出。

3. 全球经济不景气：今年全球范围内受到了新冠病毒的冲击，许多公司面临着经济困境，纷纷进行了裁员和缩减开支的行动。因此，就业市场也受到了影响，很多公司对于新员工的招聘计划也进行了调整，导致就业机会进一步减少。

4. AI技术的转型：AI技术在各个领域都得到了广泛应用，但随之而来的是AI技术的转型和发展。很多传统的AI工作可能被新技术所替代，例如自动化和机器学习模型的崛起可能会对一些传统AI岗位造成影响。因此，学AI的人需要不断跟进技术的发展，并不断更新自己的知识和技能，才能应对就业市场的变化。

总之，AI大爆发带来了一定的就业机会，但同时也给就业带来了一些挑战。想要在竞争激烈的AI就业市场中胜出，学习者需要进行深入学习，并与时俱进，以应对不断变化的技术需求。

AI在近年来的快速发展确实引起了广泛的关注和讨论。然而，就业市场的变化可能受到多种因素的影响，导致学AI的就业情况有所变化。以下是一些可能解释为什么今年AI大爆发，但学AI的就业反而差了的原因：

1. 市场供需失衡：AI领域的热度可能导致了大量的人才涌入，形成了供需失衡的情况。如果市场上供应的AI人才过剩，而需求相对较少，就会导致学AI的就业竞争激烈，就业机会相对减少。

2. 技能匹配度不高：学AI的人才可能面临技能匹配度不高的问题。虽然AI领域发展迅猛，但需要具备深厚的技术基础和专业知识才能胜任相关职位。如果学AI的人才的技能水平不够，与市场需求不匹配，就会导致就业困难。

3. 技术更新迅速：AI领域的技术更新非常快，新的技术和算法不断涌现。这就要求AI从业者不断学习和更新自己的知识和技能。如果学AI的人才不能跟上技术的发展，就会面临被淘汰的风险。

4. 就业市场变化：AI的发展可能导致就业市场的结构发生变化。一些传统行业可能因为自动化和智能化的发展而减少需求，而AI领域则可能出现新的岗位和机会。这种结构性的变化可能导致学AI的人才就业的不稳定性。

需要注意的是，以上只是一些可能解释学AI的就业反而差的原因，具体情况可能因地区、行业和个人情况而异。对于想要从事AI领域的人才来说，持续学习和提升自己的技能，与市场需求保持匹配，是更好应对就业挑战的方式。

今年AI大爆发，学AI的就业反而出现困难可能有以下原因：

1. 市场供需失衡：由于AI技术在各行各业的应用越来越广泛，学AI的人数迅速增加。然而，就业市场中AI相关职位的数量可能相对较少，导致供需失衡，竞争激烈。

2. 技术要求提高：AI领域的发展带来了更高的技术要求，需要具备较为深入的专业知识和技能。学AI的人员如果只拥有基础的知识和技能，可能很难与其他竞争者相比较。

3. 缺乏实践经验：尽管AI技术在理论上学习了解，但在实践中应用的挑战可能更加复杂。学AI的人员缺乏实践经验可能导致在就业市场上失去竞争力。

以下是一些建议：

1. 增加多样性知识：除了学习AI技术，可以考虑增加其他技能和知识来提高自身的竞争力。例如，学习数据分析、项目管理、沟通技巧等，以满足多样化的职位需求。

2. 深化专业知识：在AI领域深耕细作，不断提升自身的专业知识和技能。通过参加培训、认证课程、参与项目等方式，积累更多的实践经验，拓宽应用的广度和深度。

3. 寻找实践机会：积极主动地寻找实践机会，例如参与开源项目、参加比赛或找到实习岗位。这样可以获得实践经验，增加在就业市场上的竞争力。

4. 发展综合能力：提升自己在团队合作、沟通、问题解决和创新思维等方面的综合能力。这些软技能在AI领域的就业中同样重要，能帮助在团队中更好地展示自己的价值。

5. 寻求导师指导：寻找身边的AI专业人士或导师，向他们寻求指导和建议。他们可以分享自己的经验，并提供实用的就业建议。

虽然AI领域的就业竞争激烈，但不要气馁。

通过多样性的知识和技能，深化专业知识，积累实践经验，发展综合能力以及寻求指导，可以提高自己在AI就业市场上的竞争力。

近年来，人工智能（AI）技术取得了巨大突破，被广泛应用于各行各业。然而，与AI技术的大爆发相比，学AI的就业形势并未得到明显改善，甚至出现了一些困境。通过以下方面详细阐述AI大爆发，学AI的就业反而差的原因。

一、技术发展与就业市场的不匹配

1. 技术进步速度过快，AI技术的发展速度极快，新的技术和算法不断涌现。这导致了学习AI的人员需要不断跟进和更新知识，以适应行业的变化。然而，就业市场的需求和招聘流程相对较慢，导致学AI的人员在找到与其所学技能匹配的工作时面临困难。

2. 技术应用领域的限制，AI技术虽然在许多领域有广泛应用，但并非所有行业都能够充分利用AI。一些传统行业或者中小型企业可能对AI技术的应用了解不深或者没有相应的需求，导致学AI的人员在就业市场上面临较为有限的机会。

二、市场竞争激烈和专业需求的变化

1. 人才供应过剩，随着AI技术的热门和广泛关注，越来越多的人选择学习AI。这导致了学AI的人员供应的增加，市场竞争激烈。许多公司和组织可以从大量的求职者中选择最优秀的人才，使得学AI的人员在就业市场上面临更大的竞争压力。

2.就业需求的变化，随着AI技术的发展，对AI人才的需求也在不断变化。原来的一些技能可能已经不再受到市场的青睐，而新的技能和专业背景可能更受欢迎。这就要求学AI的人员不仅要具备扎实的技术能力，还需要不断学习和更新自己的知识，以适应市场需求的变化。

三、技能与实际应用之间的鸿沟

1. 技术理论与实践的不对称，学AI往往需要深入学习复杂的数学和算法知识。然而，在实际应用中，AI项目需要更多的工程能力和实践经验。许多学AI的人员在毕业后可能缺乏实践经验，使得他们在就业市场上面临着技能与实际需求之间的鸿沟。

2.缺乏综合能力，AI领域的发展需要跨学科的综合能力，包括技术能力、创新思维、问题解决能力和团队合作能力等。然而，许多学AI的人员可能在某些方面有专业的技能，但在其他方面还存在欠缺。这使得他们在就业市场上难以胜任多样化和综合性的工作。

总之，今年AI技术的大爆发对学AI的就业形势并未带来改善，反而出现了一些困境。这可以归因于技术发展与就业市场的不匹配，市场竞争激烈和专业需求的变化，以及技能与实际应用之间的鸿沟。为了解决这一问题，学AI的人员需要不断跟进技术进展，了解市场需求的变化，并增强自身的综合能力。此外，政府和教育机构也应积极调整教育体系，提供更加