历史告诉我们：技术淘汰旧岗位，但新机会也在路上！|新机会|旧岗位|机器人

AI时代到来，怎样防止被替代？我们可以从经济学和历史找找经验，思考普通劳动者如何才能不被淘汰。

比如：根据比亚迪年报披露2025年末在职员工约86.96万人，同比减少9.92万人。这里面超过90%是流水线普工和一线工人（生产人员从约76.3万人降到约66.6万人）。

2025年比亚迪引入了超过1万台工业机器人之后，30-50名技术人员就能胜任以前200人才能运转的流水线，机器人效率提升60%的同时，还可以降低次品率至0.1%以下。其实这种机器人替代人工的情况在10年前就已经开始了。2015年5月富士康昆山厂区员工从最多的11万人缩减至5万多人。随着AI的发展，这种工业机器人智能化程度进一步提高，替代效应愈发明显。

作为普通劳动者，与其焦虑，不如先分析一下，认清哪些岗位可能被AI替代的风险系数更高，在此基础上再思考怎样保住工作，守住自己的饭碗。被替代的工作岗位目前看有这么几类：

AIGC这一波，使用效率最高的是AI编程。让AI代替程序员写代码的效率得到飙升，效率提升甚至达到了90%以上。各种工具层出不穷，龙虾（OpenClaw）还没养熟，又要养驴（MuleRun）了。可是为啥作茧自缚的是程序员呢？AI可是他们创造的，却首先被替代了？道理很简单，因为编程太符合AI替代的原则了：固定的、重复的、有迹可循、有历史经验可以复制的。虽然目前AI还干不了产品原型、架构设计之类的工作。但是能力提升很快，胜任“按需求写代码”的普通工作绰绰有余了。

首先是工厂流水线工人：比如前面说到的比亚迪工厂。机器人成本低效率高，24小时连轴转，而工人要休息、交社保、还可能受伤。企业算完账，没理由不换。

还有司机，典型的例子是“萝卜快跑”

大武汉被誉为全球运营自动驾驶车辆最高的城市，目前有大约400-600辆无人出租车在运营。身边的朋友每次来武汉都要问我无人出租和普通出租有啥区别，甚至积极尝试一下萝卜快跑。无人出租车不疲劳，不路怒，不跟公司讲条件，这样的员工简直让资本家喜欢到了极致。虽然，目前技术上还偶有瑕疵。比如今年3月底，就有近百辆萝卜快跑集体“趴窝”。但是随着技术的成熟，大势所趋，历史的车轮从来不会因为个案而停下，未来可能连司机这个职业都危险了。

还有就是那些危险的、重复的、又脏又累的场景，这些施工人员正在被AI机器人替代。在建筑工地、隧道挖掘、高空作业、地下管道检测已经有越来越多的自动化设备在工作。

再就是那些技术含量不高，重复性，周期性较高的一些资料整理工作，比如财务和审计人员。曾经的办公室白领，财务部傲娇小师妹们，她们的饭碗也在被AI改变。有报道称月度轧账工作需要3个会计，3天时间，运用AI后全流程跑通不到4小时。目前大约67%的财务人员产生了职业焦虑，89.7%的人正在主动学AI技能。

还有客服行业也是一个被AI深度颠覆的行业。现在几乎所有的客服电话都是AI语音。国内客服岗位据统计已减少约120万个。

用经济学的眼光来看，其实就是成本和效益的问题。AI和机器人效率高、成本低，资本家利益至上，有钱赚的事儿拼了命也得干。

被替代的劳动者何去何从，会不会引发社会问题？别着急，这事儿历史上发生很多次了。

在汽车司机这个职业诞生之前，有马夫的职业，并且还有养马的、钉马掌的、清马粪的……很多很多职业。汽车工业发展起来以后，这些职业基本上都没有了。

曾经滴滴答答敲摩斯密码的电报员，技术活，体面还工资高。还有邮递员，骑自行车送信可精神了，当时自行车可是豪车，堪比现在的BBA。随着技术进步，电话普及后，电报员没了，邮递员也只剩下边远地区保障人员了。

经济学上有个词称为“技术创新的就业补偿机制”。就是说新技术在淘汰旧岗位同时，会创造新的岗位作为补偿。汽车淘汰了马车，技术进步带来了汽车产业工人，以及4S店、驾校、出租车司机成服务岗位需求，还延伸出高速公路、汽车保险……等新产业，岗位需求远超喂马、养马、马夫。电报员、邮递员少了，但是新岗位有通信工程师、呼叫中心、手机销售、移动互联网、App开发……

归纳起来有这么几个原因：第一，成本效应。技术进步让产品和服务更便宜，降低了普及门槛，加速普及，需求更旺盛，刺激生产，会创造更多就业岗位需求。第二，收入效应。技术进步创造更多财富，诞生更多消费需求，比如旅游、教育、娱乐、医疗，有消费就要有服务岗位需求。第三，新业务效应。技术进步本身就是一个新产业，需要人开发、维护、销售、培训。比如这一波AIGC就诞生了“AI提示词工程师”这个岗位。

真正该担心的是贫富差距拉大

AI替代劳动者的事情本身并不是最可怕的，实际上更让人担忧的是价值的再分配机制发生了变化。什么意思呢？意思就是技术的进步让掌握技术的人获得了更多财富，而更多的人更难获取到财富。Ai机器人替代普通劳动者后产生的财富增量，主要流向了企业主和少数高技能工程师。而节约下来的成本是人工成本，是一线工人工资。这在经济学上叫做“劳动收入份额下降”。意思是科技进步带来的额外收益（蛋糕做大了），普通劳动者分到的比例越来越小。大头被资本家和少数高技能人才拿走了。会导致资源更加集中，贫富差距更容易被拉大。

说技术进步和产业以及社会劳动岗位有些宏观了，我们再回到AI替代劳动者这件具体的事儿，AI再厉害，它也有几个死穴：

首先，AI不懂人情世故，将来会不会有感情不好说，至少目前甚至很长一段时间内，它是不懂人类感情的。它能识别“你看起来不开心”，但它不会真的体会到人类的情感。所以人类那些需要信任、提供陪伴、需要投入情感支持的工作，还是只能靠人类的真情实感去做。比如目前的Ai客服，实际上已经惹得消费者怨声载道了。AI在感情交流方面做不了主角，更不会因为你哭了就心软。

其次AI可以推理，但这是基于历史数据的数学概率计算，它并不会真的处理没见过的情况。遇到训练数据里没见过的场景就会发懵。比如施工现场发生意外时需要人现场判断、灵活调整。AI没这个变通能力，目前再厉害的大模型面对应急状况也必须在数据模型里预置枚举各种场景才可以处置。

再者，也是终极问题，那就是AI没办法负责。目前法律和伦理方面，AI终究还是个机器，它不能负责任。你能指望AI对写错代码、判错病情、批错贷款，的事情负责吗？AI不能坐牢，它也交不了罚款。最终得有人类签字、拍板、承担责任。凡是需要有人“兜底”的岗位，AI就替代不了。这条推理到最后感觉怪怪的，难道将来机器人出错，人来背锅？

综上，我们可以知道这几类岗位相对安全。（敲黑板，重点来了）

第一类：需要靠共情、信任、陪伴、感情交流和互动的。比如心理咨询师、社工、老人陪护。还有医生，AI能辅助诊断，但手术台上突发状况以及疑难杂症，需要真人的直觉和经验以及负责任的态度，不能靠冷冰冰的数据。跟患者家属谈话、解释病情，也需要人的温度。AI可以改变医生看病方式，替代了不了医生这个职业，尤其是外科、急诊。

教师，特别是幼儿园、小学老师。AI可以生成教案，可以举一反三，生成知识图谱，但是所谓教书育人，AI可以教书，做不了育人，并且育人更重要，孩子哭闹、打架、需要鼓励，这些只有真人老师最擅长。

第二类：需要复杂动手和现场应变能力的

电工、水管工、空调维修工等需要现场处理的工种。每家每户的故障都不一样，环境复杂。AI机器人目前只能做一些标准化、流程化的工作，现在还做不到这么灵活。

厨师，尤其是中餐，只有人能现场调整满足食客的口味偏好。

美容美发、康复理疗需要靠人手感知调整。你敢让机器人拿剪刀在你头上理发吗？想想就可怕。

第三类：需要创造性、审美和讲故事能力的

艺术作品要真正打动人心，需要真实的人生经历和情感体验。AI没有人生，写不出真实剧本。所以高水平的导演、编剧、小说家、广告创意、品牌策划、设计师，还是要人来做。AI能生成好看的图，但好的作品需要有理念和情感。

第四类：需要战略决策和高风险责任的

企业高管、项目经理、法官、资深律师、投资经理、并购顾问这些岗位，有些决策没有标准答案，要综合大量不确定信息，还要承担后果。Ai可以提供数据，但不能替人拍板。

第五类：需要高度信任和伦理判断的

警察及调查人员，破案不仅仅是根据规则，还要基于对人的理解、掌握社区的情况。Ai可以分析数据，但不能走访群众，了解民情，不能安抚受害者家属。

当然，历史也告诉我们：从旧岗位消失过渡到新岗位的出现是个痛苦的过程。马夫不会一夜变成汽车司机。但大方向是明确的——技术变革不会让人永远没事干，只会让人去干更有价值、更有创造力的活。