马云预测，这3类工作将来很可能消失，数万人要另谋高就了

时代进步的速度快得让人措手不及，十年前谁能想到，如今出门可以什么都不带，付钱刷脸、开门用指纹，外卖、打车、移动支付都在一部手机里完成，甚至有人调侃"连小偷都失业了"。

生活便利的另一面，是许多传统工种正被悄悄改写。

马云曾多次以其敏锐的前瞻眼光预测，未来会有几类工作大概率消失，数以万计的从业者需要另谋高就——而这份判断，正在被现实一步步验证。

机器人并不是即将到来，而是早已置身其中。

人工智能正以惊人的速度在各行各业扩散，坦率地讲，很多岗位未必能撑过下一个十年。从写字楼到工厂车间，几乎没有一处是绝对安全的。

以下这份榜单，梳理了最容易被人工智能取代的职业。

第二十位是技术支持，相信不少人都有过类似经历：家里断网了，打电话给宽带或有线电视公司，结果被冗长的语音菜单反复折腾，被要求重复自己早已试过的十种操作，然后被挂在线路上等待。

公司这么做是为了压缩客服人力，但对客户来说体验缓慢又令人抓狂，那种机械单调的电脑嗓音尤其让人烦躁。人工智能恰好能在这里派上用场。

生成式人工智能最令人不安的能力之一，就是克隆声音，甚至能把已故明星"复活"，让他们从另一端与我们对话。在影视和音乐场景之外，技术支持完全可以克隆一个亲切的嗓音来引导用户完成常规排障步骤，让流程更友好，用户甚至可能意识不到自己何时从电脑切换到了真人客服。

第十九位是零售收银，在很多商店，人工收银员已经越来越少见。

往往只开一两条人工通道，剩下的是一大排自助结账机，有时还只支持刷卡。这一趋势旨在减少用工、加快结账，前提是每位顾客都会操作这些机器。大多数商店会在自助区留一名员工，处理机器不认卡、商品扫不上等故障，而顾客基本要自力更生。

如果机器本身能"教你怎么用机器"呢？目前的自助结账界面还比较初级，只能给出简单提示，还常常因商品摆放位置抓狂。更先进的聊天机器人可以引导顾客完成流程、回答疑问，甚至推荐加购商品，这正是店家利润率乐见的。

批评者则认为，这会让大量入门级岗位消失，损害客户服务体验；没有了收银员，老爷爷又能跟谁抱怨他那不利索的髋关节？

说到这里不得不提一个直观的例子：随着电商平台的崛起，快递行业迅速壮大，快递员的身影几乎遍布每个小区。

人们习惯了网购之后，消费购物几乎是无时无刻不在发生，双十一、618这样的电商节自不必说，即便平日里快递员也忙得脚不沾地。可需求量再大，也架不住5G时代的到来和AI技术的成熟——分拣机器人、无人配送车、智能柜正在一点点接过原本属于人的工作。

这与零售收银被自助设备取代，其实是同一条逻辑的延伸。第十八位是翻译。全世界有数百种语言，每种都有独特的方言与句法，使沟通异常复杂。

翻译复杂的文学作品尤其费力，往往需要专家不逐字直译，而是用另一种语言诗意地再现作者的原意。对于日常需求，人们可能会打开在线翻译工具，随手输入几句应急，结果参差，但胜在免费，而这种参差可能很快就会大幅缩小。

人工智能最具争议的一点，就是它以现有的文字与艺术为养分，汇入自身数据库并再输出。

当翻译数据积累得足够庞大，机器给出的译文将越来越贴近专业水准，留给人类译者的空间也就越来越窄。再往上一层，是电话推销与相关话务人群。过去这些电话多来自海外的电话工厂，工资极其微薄。如今它们可能整体虚拟化，但这未必是好事。

声音克隆技术最阴森的一面在于，骗子可以采集某人的声音，向其祖母发送"求救信息"。老人也许听说过类似骗局，但当所谓的"孙子"苦苦哀求时，她还能守得住吗？这可能让电话推销员和骗子失业，但骗术会以更难识别的方式延续下去。

换句话说，被替代的是岗位，被强化的却是风险，这也是这场技术浪潮里最容易被忽视的一面。

第三位是历史学家，历史学家本就不易，总有人问："你是不是整天坐着看书？

"至少他们可以确信自己是不可替代的，毕竟他们把一生投入到某个具体领域，对那段文化了如指掌，几乎就像那段历史的"活电脑"。除非——真正的电脑登场，而这正在发生。

人工智能最强大的能力之一，就是在有限时间里吞吐并处理海量数据，这对整理古代文献、构建时代档案库极其有用。虽然分析判断和撰写引人入胜的叙事仍需人类，但相关岗位的总量将减少。

第二位是医学研究员，而这一领域中，人工智能反而受到欢迎，因为它有望真正挽救生命。医学研究通常极为漫长繁琐，一项潜在的抗癌疗法或疫苗要经过成千上万项高度具体的测试，才能找到那唯一的关键指标。

在此期间，患者一直在死去，而计算机能让整个流程大为简化。人工智能无法独自发明医疗技术，但它能在人类只做完少数几次的时间里，筛完数千个结果，剔除掉大量假阳性。

这将大幅压缩流程中缓慢、单调、需要大量研究人员的部分。业内人士坦承，这固然会带来一定的岗位流失，但这才是人工智能真正被设计出来去做的事情。

榜单第一位是写作者。人工智能会让写作者失业吗？答案既是"不会"，也是"会"。

目前的大语言模型还远远写不出能登上畅销榜的小说或电影剧本，其输出往往呆板、重复，还容易忘记关键信息。它从互联网各处汲取数据，可能把流行的网络梗当作事实塞进结果里，已有不少人因为把人工智能生成的内容冒充原创而惹上麻烦。

但问题是，很多人并不在意。

互联网上有大量为了迎合搜索引擎排名而写的文字，比如产品页面上的博客，只要关键词到位就能过关，是否通顺并不重要。而正是这些岗位，最容易被人工智能迅速接管，而这又让人工智能获得更多练习机会，直到它把写作也做得越来越好。

从技术支持到零售收银，从翻译到写作者，被点名的岗位有一个共同特征：流程标准、重复度高、可数字化。这也正好呼应了那句被反复提及的判断——人工替代、语音客服、内容生成，这三类工作最先出现"人力过剩"的信号，数万从业者不得不重新规划自己的职业方向。

刷脸支付、指纹开门、无人配送，这些曾经只在电影里出现的画面，短短几年就变成了日常，便利背后是无数岗位在被悄悄改写。技术从来不会主动为谁停下脚步，与其焦虑"会不会被取代"，不如提前思考自己能否掌握机器暂时够不着的判断力与创造力。

真正的护城河不在岗位本身，而在于持续学习的能力、跨领域的经验和难以被数据化的人情温度，这才是被替代潮里最稀缺的资产。