今天這篇文章的素材，來(lái)自于1個(gè)月前與朋友鴻在喝酒時(shí)的對(duì)話。
那天我們?cè)诹漠?dāng)前身邊這些企業(yè)的IT部門(mén)，目前還有哪些崗位適合？我當(dāng)時(shí)給出的一個(gè)結(jié)論是：硬件、網(wǎng)絡(luò)工程師這類(lèi)崗位的需求量將逐步減少，這是給打算擇業(yè)的同學(xué)的意見(jiàn)。
下面稍微展開(kāi)來(lái)談?wù)劄槭裁矗?/p>
首先，這幾年隨著阿里云、騰訊云這些大企業(yè)的公有云的普及，很多公司已將公司服務(wù)器、應(yīng)用系統(tǒng)都放到這些公有云上面。所以硬件、服務(wù)器的采購(gòu)、運(yùn)維工作已轉(zhuǎn)嫁到公有云上面。企業(yè)也就不需要那么多的運(yùn)維工程師了。如果有人跳出來(lái)，反駁說(shuō)放在這上面的安全性，我想任何一個(gè)私企的技術(shù)團(tuán)隊(duì)都無(wú)法和上面這兩家巨頭匹敵，談這個(gè)猶如螳臂擋車(chē)。
其次，共享服務(wù)已逐步讓企業(yè)所接受，早在幾年前很多硬件服務(wù)商，都已推出如免費(fèi)提供打印機(jī)--按打印紙張數(shù)收費(fèi)（月結(jié)、季結(jié)），電腦桌面系統(tǒng)包年服務(wù)等。逐步走向?qū)ｉT(mén)的事，由專(zhuān)業(yè)的公司來(lái)做。這又讓企業(yè)的IT部門(mén)減輕了原本常規(guī)的運(yùn)維工作量。
最后，主要的運(yùn)維工作通過(guò)前面兩個(gè)都已做到外包，IT部門(mén)的這些運(yùn)維工程師的成長(zhǎng)空間就很有限。除非你能夠去阿里、騰訊等提供基礎(chǔ)服務(wù)型的公司，否則你能接觸的技術(shù)學(xué)習(xí)將越來(lái)越窄。
上面是就原計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，談了下當(dāng)前已知的幾個(gè)崗位，在未來(lái)會(huì)逐步減少，或者說(shuō)可選擇的公司會(huì)越來(lái)越有限。
那天通過(guò)這個(gè)話題，我們延伸談到，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展下，互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)服務(wù)如硬件、網(wǎng)絡(luò)、部分通用軟件（如即時(shí)通信工具QQ、電子郵件EAMIL、辦公軟件（如釘釘））都會(huì)像水、電、氣一樣，按你的使用量向巨頭們按需采購(gòu)，個(gè)人或企業(yè)在選擇職業(yè)或創(chuàng)業(yè)去碰這些，都是在觸網(wǎng)，發(fā)展空間十分有限。
后來(lái)聽(tīng)《吳軍谷歌方法論》時(shí)，其中一期也談到了07-16年，這10年間美國(guó)減少或消失的行業(yè)或崗位（大佬的視野、掌握的信息更加詳實(shí)、可靠）。下面摘要部分與我們身邊息息相關(guān)的內(nèi)容：
PS:中國(guó)的情況多少和美國(guó)有一定差異，下面內(nèi)容可做參考：
首先將行業(yè)分為5大類(lèi)：制造業(yè)（萎縮比例42%-65%）、銷(xiāo)售和租賃（萎縮比例45%-92%）、媒體、出版相關(guān)（萎縮比例44%-60%）、各種中介（萎縮比例45%-55%）、金融行業(yè)部分領(lǐng)域（萎縮比例43%-46%）.單純從數(shù)據(jù)上來(lái)看，難有切身體會(huì)。下面再按里面的內(nèi)容摘要出一些細(xì)節(jié)分析：
就拿圖書(shū)館工作人員這個(gè)崗位來(lái)說(shuō)，因?yàn)橛辛薎oT(物聯(lián)網(wǎng))技術(shù)和電子標(biāo)簽，現(xiàn)在的借書(shū)、還書(shū)都是人在機(jī)器前自助式完成，所以圖書(shū)館工作人員數(shù)量減少了很大一部分。
我們現(xiàn)在到很多的銀行辦理業(yè)務(wù)時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)一排都是自助機(jī)，一個(gè)工作人員站在機(jī)器前，指導(dǎo)前來(lái)辦理業(yè)務(wù)的人，自己在自助機(jī)前完成業(yè)務(wù)辦理。
計(jì)算機(jī)在改變哪些工作？
因筆者從事軟件工作，對(duì)于當(dāng)前的計(jì)算機(jī)發(fā)展會(huì)多一些關(guān)注，下面談?wù)動(dòng)?jì)算機(jī)在改變哪些工作：
一、目標(biāo)單一，規(guī)則可1-2-3列舉清楚，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)的結(jié)論都可以明確的事，完全可以由計(jì)算機(jī)代替。
舉例：我們?nèi)ャy行辦理一張銀行卡大概的流程如下：
1、辦卡人出示身份證
2、工作人員對(duì)比身份證頭像和辦卡人的人像
3、核對(duì)確認(rèn)后，系統(tǒng)讀取身份證上的信息
4、工作人員發(fā)卡
5、辦卡人設(shè)置卡密碼
6、工作人員打印一張辦理憑據(jù)
現(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù)已可以實(shí)現(xiàn)身份證頭像和人像的比對(duì)，因此原本需要營(yíng)業(yè)廳工作辦卡的流程，可以完全通過(guò)自助機(jī)實(shí)現(xiàn)。未來(lái)如果卡片也不用了，甚至我們連跑一趟營(yíng)業(yè)廳的事也可以省了。
大家可以借此大開(kāi)腦洞想想，類(lèi)似的還有哪些工作可以由計(jì)算機(jī)取替或直接消失。這里我先舉個(gè)當(dāng)前移動(dòng)支付帶來(lái)的改變：
目前我們通過(guò)移動(dòng)支付已取代了原先大部分的現(xiàn)金支付。伴隨我們?nèi)‖F(xiàn)的需求降低了，有哪些行業(yè)會(huì)同步受影響？
如：國(guó)家印鈔是不是減少？印鈔減少后，取款網(wǎng)點(diǎn)是不是會(huì)減少？運(yùn)鈔是不是也減少？伴隨這些變化受影響的崗位有哪些？
二、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能讓你身邊多了一個(gè)比你更懂你的助手，因此沒(méi)有創(chuàng)造性的工作會(huì)慢慢由人工智能所取代（當(dāng)然這只能算一個(gè)預(yù)言，人工智能未來(lái)會(huì)發(fā)展到什么程度還未知）。
先簡(jiǎn)單說(shuō)說(shuō)這三者：
云計(jì)算：就是我上面一開(kāi)始說(shuō)的阿里云、騰訊云這些提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，他們從時(shí)間、空間上實(shí)現(xiàn)了你對(duì)計(jì)算機(jī)的CPU、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)的靈活所需。你不再需要采購(gòu)一大堆服務(wù)器。
大數(shù)據(jù)：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，這時(shí)就需要有個(gè)東東來(lái)實(shí)現(xiàn)多臺(tái)計(jì)算機(jī)同步處理這些海量數(shù)據(jù)。亞馬遜、阿里這些巨型電商公司因?yàn)樽陨順I(yè)務(wù)發(fā)展的需要，自建數(shù)據(jù)中心，并把這一套東東做成公有云對(duì)外提供服務(wù)，讓其他企業(yè)都可以享受低價(jià)格、高性能的服務(wù)。
人工智能：人類(lèi)希望計(jì)算機(jī)可以幫助我們做更多的事，因此專(zhuān)家們?cè)O(shè)計(jì)出計(jì)算機(jī)算法，讓計(jì)算機(jī)通過(guò)海量大數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，在已知的算法下，慢慢具備像人一樣思考、判斷的能力。
這里舉個(gè)早期的人工智能的例子：在之前的文章里我提到豆瓣FM,它通過(guò)一開(kāi)始隨機(jī)播放音樂(lè)，用戶(hù)在聽(tīng)音樂(lè)的過(guò)程中會(huì)點(diǎn)紅心代表喜歡、放入垃圾箱代表不喜歡，隨著用戶(hù)聽(tīng)得歌曲越多，它變得越智能，推薦給你的音樂(lè)越來(lái)越符合你的需求，甚至你會(huì)聽(tīng)到一些讓你意想不到的好音樂(lè)。
再來(lái)說(shuō)說(shuō)現(xiàn)在大火的抖音，為什么流傳著：一入抖音深似海，從此沉迷出不來(lái)。抖音正是采用類(lèi)似的智能算法，通過(guò)用戶(hù)的點(diǎn)擊、瀏覽不斷地推薦更符合每個(gè)用戶(hù)喜歡的視頻。這個(gè)就如讓人上癮的精神鴉片一樣。
有一天我們可能會(huì)猜不出在我們屏幕另一頭的是人還是機(jī)器。但在業(yè)內(nèi)人士眼里，人工智能仍然由人類(lèi)創(chuàng)造的，它們所能做的，仍然是基于實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)而設(shè)計(jì)。只是它們比我第一點(diǎn)提到的必須明確每個(gè)節(jié)點(diǎn)的結(jié)論更具備獨(dú)自計(jì)算、判斷的能力。
筆者很難明確列舉非計(jì)算機(jī)業(yè)的其他工作崗位的具體影響？上面提到的兩點(diǎn)關(guān)于計(jì)算機(jī)能完成原本由人們完成的工作，可以讓讀者朋友做些發(fā)散思考。
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