■未来最好的工作都是以“人文”为基础

    智能机器变得越来越聪明，今天人们所做的许多工作将消失。不仅是蓝领工作，今天智能机器已经可以挑选股票，进行法律研究，甚至写新闻文章。简而言之，如果一个工作将来可以自动化，那就都会是这个样子了。学生做好准备以迎接未来工作的最好的东西是以“人文”为基础的，我称之为“人类学”。

    人类学可以帮助学生做好未来的工作，通过培养技术素养，如编码和数据处理能力、创造力、伦理、文化的灵活性和创业精神等，对人类专有的素养有目的地整合。当学生将这些知识与积累的经验结合起来时，他们也将自己的知识与现实生活环境相结合，从而进行深入的学习。体验式学习是人类学课程的强大支撑。

    人类学教会我们如何与高性能机器并肩工作，同时突出我们独特的优势，这使我们能做到哪怕是最先进的机器都无法做到的事情。首先，不要害怕失败。其次，致力于终身学习。第三，探索世界。你在成功的过程中应尝到失败的滋味。我们希望学生成功，但如果他们不成功，也是可以的。失败，快速爬起来，并重新开始。大多数学生将有很长的职业生涯，他们多次变换工作，会有充足的时间犯错，学习，发挥自己的激情，并获得成功。我们也需要放弃那种一毕业就结束学习的幻想。随着智能机器越来越聪明，人们必须效仿，磨练自己的智力、技能和技术知识。终身学习不再是一种奢求，而是一种必然。

    当我和商界领袖谈话时，他们告诉我正在寻求技术能力强的人。同时，大部分人也说，他们也会为更多的系统思想领导者——“组织者”提供展示自己的舞台，使其可以通过跨学科的综合分析来领导不同的团队。每个学生都应该具有文化灵活性，能够跨越边界进行沟通，并可以进行道德思考。

    长久以来，我们一直在驳斥一种错误的观点，即文科与科学技术处于对立面。未来的工作将需要整合技术和非技能技术（我称之为人类文化）。例如，市场营销主管必须了解在人文方面激励员工的方式方法，而且还要在开展营销活动时融入数据分析的结果。只有整合数据、技术和人文素养，我们才能成为机器人的领袖。

    ■人工智能时代，哪些专业不易被取代

    新一轮的“工业革命”主要集中在人工智能、机器人、仿生学科等科学领域，更强调的是让机器拥有自我“思考能力”和“深度学习能力”。重复性高、能够通过大量数据学习模仿的职业将会是人工智能代替的重点，例如，无人驾驶汽车取代司机、生产型机器人取代装配车间工人、语音速记和翻译取代人工速记和同声翻译。

    那些跟人文关怀和人的情感相关、无规律可循、需要根据不充分的和随时变化的信息调整应对的职业将是暂时安全的。这些职业主要来自以下领域：

    跟人文关怀和人的情感相关的职业，包括所有的艺术创作工作。例如音乐、文学、绘画、雕刻、哲学、诗歌、舞蹈、戏剧、电影等等；高端服务业和高档手工业特别是奢侈品行业的个性化、定制化服务；探索未知和创造新事物的所有职业。这主要体现在面对不断变化的对象和目前还没有足够数据量的未知领域。人工智能最重要也是最基础的一点是有足够的样本量，然后进行深度学习，通过大数据间千丝万缕的联系寻找其中的逻辑关系。一些行业完全不具备这些特点，如地外星系探索、生命的本源、海洋深处的秘密等领域。

    此外，还有需要根据不充分的和随时变化的信息，做出重要决断的职业。如政治家、刑事警察等。还有管理人员。即使实现全自动化生产的装配车间也需要有相应的管理人员进行监督管理，协调各种突发事件。

    ■对教师的新要求：跟上人工智能时代步伐

    不可否认，人工智能技术在给教学工作带来便利的同时，也给大学教师提出新的挑战。咨询管理公司盖洛普联合美国东北大学今年开展的一项有关人工智能对高等教育的研究显示，接受调查的美国大学毕业生群体中，只有22%的人表示他们的学位提供了与人工智能协同工作所需的技能。

    大学需要适应即将发生的人工智能革命，这意味着学校必须提供有关“只有人类才能完成工作”的教育。这恰恰给人工智能时代的大学教师提出了新的要求——未来的课程设计中，不仅要注重培养学生人工智能目前还难以具备的素质，如创新性、创造力，而且在技术领域知识的传授中也要不断学习，更新自己的知识库。毕竟作为一名教师，如果讲授的内容不能满足学生的需求，不能跟上时代发展的步伐，即便这个岗位不会被淘汰，也可能会被这个职业的要求所淘汰。