问题：﻿未来三十年内，哪些行业的工作人员可能会被人工智能取代？ 人工智能这些年的快速发展，在某些领域已经开始渐渐取代人类的工作岗位了。未来这种情况是否会越来越严重？以后的人类会进入空虚的享乐时代么？ 本题已收入知乎圆…
话题：﻿机器人、人工智能、科技、职业规划、劳动经济学
回答：﻿【20年后谁不会失业】前段时间在朋友圈看到一个分享，是世界简史作者的在中国的演讲实录。其中讲到人工智能将会带来人类历史上很重要的一次革命，他还提到人工智能就像工业革命一样会使很多人失去工作。（同时劳动力也会转移到新产生的岗位，后文涉及）
带着寻觅答案的心态认真读完，远没有满足我的好奇心和求知欲，总有点浅尝辄止，隔靴搔痒的不爽。全文是以宏观的角度，类比前两次工业革命，并根据现状做出展望，总体论述比较简略。这却强烈地促使我写下长久以来对此方面的思考，本文以人工智能——第一次科技革命（以为“工业”概念并不确切）对未来（10-20年后）社会分工的的影响和变革为中心做出预测和阐述。
本文会以移动网联网行业和公关（我比较熟悉和了解）行业为例阐述。首先对于移动网联网行业，落实到具体公司——以中小公司为例，其主要业务为开发和运营具有商业价值的移动APP。（创业公司规模相近更具参考价值）
这类公司从结构上来说至少有5类人：产品人员、运营人员、开发人员、设计人员（UI）、测试人员，对于大小不同管理思路不同的公司而言这5类人或单独成立部门，或相互重叠。但是对于所有这类公司业务流程是基本一致的，所有这五种职能人员或部门都是必须的，不必过分纠结公司结构，可以从职能上来分析。
从完整的流程来看，以做一个移动全新移动APP产品。
第一阶段，需要的是产品职能。一般来来说产品经理（产品人员，创始人、专业的产品经理）通过各种方法和调研来获取有效需求，设计或发掘有价值的商业模式，并验证判断；最终新商业方案（BP），并具体到APP产品原型。
第二阶段，需要的是设计职能，一般来说设计人员（UI），根据产品原型设计符合认知、美学、用户习惯的APP样式，并交给开发人员。
第三阶段，需要的是开发职能，一般来说开发人员（前端IOS/Android、后端、H5等），在充分理解产品原型的基础上开发出适合不同手机（IOS/Android）的应用程序（APP）。
第四阶段，需要的是测试职能，一般来说测试人员，在充分理解产品原型和需求的基础上，依照产品原型测试开发出来的APP，并将出现的问题反馈给开发人员进行修改，直到满足产品需求，并达到可上线大规模使用。
第五阶段，需要的是运营职能，一般来说运营人员，通过多种方法、手段，将APP发布到各大应用市场并促使用户下载和使用，进一步形成营收。
以上是一个新产品的简化流程，实际上是5个职能相互联动、不断调整的过程，在不同阶段侧重职能会有不同。
对于人工智能——机器学习的基础理解。
现阶段人工智能发展成果和应用都是围绕机器学习，而现阶段机器学习主要是以数学模型特别是概率和统计相关理论为基础。简单来说就是以将一个事件提取主要特征并在数学上量化表示（所谓的“mode”，lThemodelisadeclarativerepresentationofourunderstandingoftheworld.Soitisarepresentationwithinthecomputerthatcapturesourunderstandingofwhatthesevariablesareandhowtheyinteractwitheachother.），通过把大量事件的特征量应用概率、统计模型（机器学习），找到这些特征的规律，并用找到的规律来预测、判断新的同类事件。（对/错，是否，分类等）我想说的是现阶段和不久的未来的机器学习都是分别以某个细分领域来发展，而不是通用的机器学习（比如一个机器学习算法不能像人一样解决所有问题，比如同时能学习并能设计、开发、测试，而一个人是可以通过学习能掌握这些能力），比如现阶段机器学习算法都是针对特定领域，比如现在比较火的应用算法：语音识别、图像识别（人脸识别）、机器翻译等，这些算法都是只能应用到某个预选确认的领域，不是一个通用算法可以使用所有领域。这每个细分领域的应用的算法都是由攻城狮设计和开发的。拿机器翻译为例，首先是由工程师，根据语言的规则设计机器能够理解的规则和算法表示，并结合数学，尤其是概率和统计的相关理论，形成算法模型，应用大量的文本对该算法进行训练（以中英文翻译为例，这些文本需要具有英文也有对应的中文翻译)，得到中英文互译的规律，并将这种规律应用到新的文本中。
对于移动互联网公司的五种职能，除产品职能中的产品决策外，未来都可以通过针对这4种职能的算法来完成这些工作。（后面会解释为什么会除产品决策）针对这些职能的算法会由第三方公司来开发并提供服务。这些公司都是由行业职能行业（比如设计、开发、测试行业）的资深人员和算法工程师（或者同时具备2者技能的人员）组成。这些第三方公司就是在不断的完善和优化他们的算法，提升这些算法完成对应职能需求的能力，以获得甲方的订单。甲方基本就是移动互联网公司。
现在说说明移动互联网公司的4个主要职能是如何被第三方的针对细分职能的算法公司所取代，即这些第三方公司的具体业务模式，以及为何产品决策职能不会被第三方公司替代（30-50年内）。
第三方设计算法服务提供商（对应第二阶段）
公司主要的组成人员：资深设计人员+机器学习算法攻城狮。
对于移动APP来说，公司的设计团队会将APP的整体结构分类，比如：底部有标签的扁平结构（大部分常规的APP）、底部无标签的（地图类APP）。
以底部有标签的扁平结构APP为例。
设计团队将这类APP结构拆分：底部标签、顶部导航、主页面（显示底部标签）、子页面（不显示底部标签）、基本页面结构（列表、九宫格）、页面控件（筛选、输入框等），弹窗、等等。
并将所有这些细分结构的属性和特征提取并量化。
此外对于设计风格、ICON、Banner、都可以有相应学习模型通过大量的样本来学习，虽然目前还为实现这种高复杂度的学习模型，但在我们所讨论的未来应该会实现，具体不在此讨论。
第三方开发算法服务提供商（对应第三阶段）
公司主要的组成人员：资深开发人员（针对前段、后端不同或不同开发语言的公司人员会有不同）+机器学习算法攻城狮。（有人可能会说未来开发语言会变得职能，对此我们假设不变，不在讨论范围）
对于移动APP开发，首先需要定下来的是APP的架构（前后端使用的技术和开发语言的组合），一旦架构确定，在一定用户量范围内，某类APP的基本功能的实现算法基本也可确定。（当然一种功能的算法可以有很多细节会不同，但这不影响我用一种方来实现，当然可能会有特殊情况，这就是考验我们只能算法的地方）
根据具体不同功能实现抽象分类，进行特征提取和量化（这里可以参照机器翻译理解）进而形成该功能的学习模型，通过大量有监督学习，使模型学会该抽象功能的代码设计。
此外我们还需要——功能组合模型：根据我们APP的整体功能需求，将不同功能学习模型设计的算法组合起来，形成整体。
（举个例子，我们有一个card学习模型设计了一个新闻card代码C1，一个排序学习模型设计了一个时间排序代码C2，一个主页学习模型设计了一个主页显示代码C3，此时我们的功能组合学习模型就需要把C1、C2、C3组合在一起，形成一个页面，这个页面以时间顺序显示新闻card，新闻数据来自服务器）。
第三方测试算法服务提供商（对应第四阶段）
第三方运营算法服务提供商（对应第五阶段）-我认为也是“近人问题”更多的职能。
接下来需要解答上面的问题，为什么产品只能短期的未来不会被类似产品算法团队设计出的算所替代。因为产品的只能有更多的方面涉及到感性的部分，就好比我们知道人有性需求能够从此出发设计出陌陌这样的产品，我们有爱美、虚弱的需求，从此出发设计出美图秀秀这样的产品。
这些就体现出产品职能很多方面更和人的感性、感觉、感知、情绪关联性更强（暂时没想到能概括这些词的概念，突然想到可以粗略概括为“近人问题”）。这些方面相对来说离理性、量化、数学更远。从当前的机器学习现状（以量化、数学模型为基础）出发实现难度更大。
我认为需要新的机器学习算法思想来解决这种“近人问题”。如果这种这个方面得到跨越，我们就离通用的机器学习算法不远，那时matrix就指日可待。
所以将来的移动互联网公司的APP开发，过程就是一个产品团队（可能辅助以职能方案记录算法，你们在讨论过程中，系统自动帮你结构化、文档化你们的产品方案，并可以转换为设计、开发、测试第三方公司服务算法识别的文档。）设计产品方案，接下来的工作交由第三方公司的服务，并不断调整修改。
这已经体现了对社会分工的变革，具体阐述，暂略（码不动了）
暂时不写公关行业的论述了，其实大家仔细想想，以此类推了。