AI替代风险下的职业转型指南：硬件方向是避风港吗？_考试认证

1. AI时代，如何求生？解读《2028年全球智能危机》

2. AI时代职业消亡地图1. 已确认消亡的职业（18个月内加速消失）① 数据标注员 / 数据清洗- 现状：年薪8-15万的工作- 变化：GPT Vision + Claude Computer Use直接替代- 时间线：2026年上半年已大幅下降，2027年底基本消失- 为什么：这就是AI最擅长的"看图识物"任务- 替代率：95%以上② 内容审核员- 现状：互联网大厂批量招聘的岗位（月薪8-12k）- 变化：Multimodal LLM可自动识别违规内容，准确率已超人类- 痛点：需要处理视频、图片、文本混合内容 → AI完全胜任- 影响人数：全球数百万人- 替代率：90%以上③ 初级客服 / 虚拟助手- 现状：大量外包给东南亚的岗位- 变化：Claude + function calling可处理80%常规问题- 消失场景：售后询问、账户问题、技术FAQ、退货处理- 时间线：已经在开始大规模被替代（2025年底开始加速）- 替代率：80-85%④ 初级财务分析 / 会计核算- 现状：会计事务所/企业财务部的大量岗位- 变化：Claude/GPT处理发票、报表、对账单，准确率99%+- 消失场景：税务申报、账目录入、财务报表生成、成本分配- 但不消失：税务规划、财务战略、审计判断- 替代率：70-75%（初级和重复性工作）⑤ 初级代码维护 / 测试工程师- 现状：初创和大厂的"螺丝钉"岗位- 变化：Claude Code已能自动修Bug、写测试、重构代码- 消失场景：单元测试编写、代码review、修复已知Bug- 幸存：需要深度理解业务逻辑的架构改进- 替代率：65-70%2. 急需升级的职业（工作模式彻底改变）① 程序员- 现状：会写代码 ≠ 能survive- 升级前：手工编码、本地测试、手动Debug- 升级后：Prompt工程 + AI代码审查 + 架构设计- 新技能清单：> 会用Claude Code / Cursor做代码对话> 理解AI生成代码的局限性> 系统架构能力（AI负责细节，你负责全局）> 跨域知识（不能只懂一个技术栈）- 碾压倍数：不懂AI的程序员效率会被碾压3-5倍- 薪资走势：熟练用AI的高级程序员薪资上升，初级程序员薪资下降50%② 市场营销 / 文案创意- 现状：内容生成型工作开始被AI冲击- 升级前：手工写文案、手工做社媒运营- 升级后：AI生成初稿 + 人类判断 + 数据优化- 消失岗位：纯文案撰写、初级运营- 升值岗位：营销战略、品牌定位、消费者心理洞察- 新技能：> Prompt工程（如何让AI生成更好的文案）> A/B测试和数据分析> 创意方向（AI不会有创意，只会优化）- 薪资分化：会用AI的营销总监年薪翻倍，文案外包价格暴跌③ 医疗诊断- 现状：AI已在医学影像诊断中超过人类- 升级前：医生单独诊断- 升级后：AI+医生协作诊疗- 消失岗位：单纯看影像/诊断的初级医生- 升值岗位：> 整合诊疗（多项检查+AI建议+临床判断）> 个性化治疗方案设计> 患者沟通和心理疏导- 关键：医生从"诊断者"变成"决策者"和"医疗管家"- 薪资走势：顶级医生收入继续上升，基层诊所医生被冲击④ 法律文书 / 法务工作- 现状：律师行业已开始大规模AI化- 消失岗位：> 初级律师的"文书工" 角色（起诉状、合同审查）> 律师助理的法律研究工作> 合同查询和条款比对- 升级岗位：> 案件策略和诉讼方案> 复杂商事谈判> 法律咨询和风险预判- 新技能：> 会用AI做法律研究（节省90%的翻卷时间）> 提示工程（如何让AI理解复杂案情）> 业务理解（不能只懂法律，要懂商业）- 薪资分化：大律师更贵（因为每个案子效率高了10倍），小律师竞争加剧3. 越来越稀缺、越来越值钱的职业① 战略决策者- 为什么升值：> AI释放了大量时间做分析和尝试> 但战略方向的选择、赌注的判断，只有人类有直觉> CEO/创始人的价值不在执行细节，而在大方向判断- 薪资趋势：顶级战略人才年薪几十倍增长- 例子：马斯克、张一鸣这样的战略决策者，价值会继续膨胀② 创意设计（真正的创意，不是套模板）- 为什么升值：> AI可以做"漂亮"的设计，但做不了"有想法"的设计> 品牌设计、产品创新这类需要独特审美和洞察> 越是拒绝AI的创意工作，越值钱- 薪资趋势：优秀设计师年薪翻倍，平庸设计师被淘汰- 例子：奢侈品设计师（Gucci、LV）不会被替代，但通用设计会被冲击③ 深度研究 / 科学家- 为什么升值：> AI加速了基础研究的假设生成和验证> 但科学直觉和新理论的创新，需要人类的长期积累> 芯片设计、材料科学、药物研发，这些领域AI是助手，不是主角- 薪资趋势：顶级科学家越来越稀缺，薪资持续上升- 新角色：科学家 + AI工程师的混合岗位④ 人文关怀 / 教育 / 心理咨询- 为什么升值：> 自动化释放了人力> 人与人的连接、情感陪伴、个性化教育变成稀缺服务> 教育不是知识传输（AI做得更好），而是启蒙和引导- 薪资趋势：> 在线教育大幅萎缩（被AI取代）> 高端家庭教师、心理咨询师、教练型导师价格飙升- 新现象：富人愿意为"真人陪伴"付出高价职业升级的具体路径对于第二层的人（需要升级）：1️⃣ 短期（3个月）：学会和AI协作- Cursor / Claude Code / Copilot的日常使用- 理解AI的能力边界- 提示工程基础2️⃣ 中期（6-12个月）：扩展你的范围- 不仅会用AI，还要理解AI的局限- 学会用AI辅助你的核心工作（不是替代）- 对于程序员：学架构+系统设计；对于营销：学数据分析；对于律师：学商业理解3️⃣ 长期（1-2年）：重新定位- 从"执行者"升级为"决策者"- 你的价值从"能做什么"变成"能判断什么"- 薪资和职位大幅上升对于第一层的人（注定消失）：- 迁移到第二层的岗位（难度大，需要重新学习）- 或者找垂直领域的替代岗位（比如数据标注转向数据战略）- 或者创业/自由职业（做AI做不了的东西）最危险的人群❌ 30-40岁的"专家"：深度掌握一项技能，但拒绝学AI❌ 低端重复工作者：没有升级的资本和时间❌ 领导层的"信息孤岛"：不理解AI的CEO和管理者❌ 行业从业20年的"老江湖"：自信和经验会成为包袱最机会的人群✅ 年轻程序员 / 产品经理：学习曲线长，升级余地大✅ 创业者 / 小老板：用AI降低成本，用省下的钱扩大规模✅ 跨界学习者：会AI + 懂行业 = 稀缺人才✅ 教育/心理咨询师：人文关怀需求上升#HOW I AI# #程序员#

3. OpenAI 创始成员，前 Tesla AI 总监用ai做了一个职业风险报告，让AI自己评估可以替代哪些行业？#aigc#ai新星计划

4. 根据 Anthropic 2026 年 3 月发布的《AI 对劳动力市场影响》报告，受 AI 影响风险最高的 10 个职业（按观测暴露度 Observed Exposure从高到低）如下：计算机程序员：74.5%客户服务代表：70.1%数据录入员：67.1%医疗记录专员：66.7%市场研究分析师 / 营销专员：64.8%批发与制造业销售代表：62.8%金融与投资分析师：57.2%软件质量保证分析师 / 测试员：51.9%信息安全分析师：48.6%计算机用户支持专员：46.8% 核心特点全部为白领 / 知识型 / 数字办公类岗位核心任务高度可被 LLM 自动化、加速或替代物理操作、现场服务类职业（厨师、维修工、救生员等）暴露度为 0，几乎不受影响#AI##就业#

5. 全球失业潮真相：AI造成了大规模失业吗？

6. 2026 程序员职业生存指南，从「技术焦虑」到「大厂疯抢」！

7. 今年10个最容易被裁员的岗位，腾讯终于出手了！openclaw龙虾的威力有多大日本大裁员

8. #2026年AI替代行业预测##ai创造营#客服售后岗，标准化咨询被AI全面接管 2026年，客服与售后岗位成为AI替代的重灾区，大批量人工客服坐席被淘汰，智能客服成为企业服务的主力军。无论是电商售后、电话咨询、在线答疑，还是投诉初审、订单处理，标准化的客服工作几乎都能由AI完成。AI客服能同时响应上千条咨询，秒回客户问题，精准解答产品参数、售后流程、订单查询等常见问题，解决率远超人工。相比人工客服，AI没有情绪波动，不会疲惫懈怠，服务标准统一，还能大幅降低企业的人力、培训成本。目前市面上的智能客服系统，已经能处理90%以上的常规咨询，只有复杂纠纷、情绪安抚等特殊场景，才需要人工介入。电话销售、基础售后回访等岗位，替代率更是高达90%，AI外呼、智能回访系统全面普及。这也倒逼客服从业者转型，从基础接线员转向客户关系维护、复杂问题处理、投诉调解等岗位，深耕共情能力和问题解决能力，避开AI的替代范围。

9. #一公司养虾后裁员超50%#软件公司引入“龙虾AI”后裁员超50%，基础脑力岗位被大量替代，这一事件让职场人的职业焦虑彻底显现，且这种焦虑具备现实合理性。 AI智能体能包揽编码、业务分析等重复性脑力工作，24小时高效运转且成本更低，对基础岗位形成直接冲击，后勤、人力等支持岗首当其冲，让普通从业者感受到切实的职业危机。但焦虑不必过度恐慌，职场价值核心已转向情感沟通、人际信任、创新决策等AI难以复刻的能力。与其被焦虑裹挟，不如主动转型，提升AI无法替代的综合能力，才能在智能时代稳住自身职场立足之地。

10. 微软高管：大多数白领工作将在“未来12-18个月内”被AI完全自动化

11. 如果你在思考AI时代的职业规划，看这条视频#AI #AI时代 #职业规划

12. #2026年AI替代行业预测##ai创造营#数据标注与分析，基础数据处理被AI接手 2026年，数据标注、基础数据清洗、简单数据分析等岗位，成为AI替代的热门领域，大批量数据从业者面临失业危机。数据标注是AI训练的基础工作，原本依靠人工标注图片、文字、语音等内容，如今AI能自主完成数据清洗、分类、标注工作，精准度高、速度快，大幅缩减人工标注的成本。简单的数据分析、数据统计、图表生成等工作，AI也能一键完成，快速提炼数据结论，满足基础分析需求。这类岗位技术含量低、工作机械重复，属于劳动密集型工作，被AI替代是必然趋势。随着大数据和AI技术的普及，企业不再需要大量基础数据处理人员，转而需求高端数据分析师、算法工程师。从事基础数据工作的职场人，必须提升技术能力，学习数据挖掘、算法优化、深度数据分析、数据决策等技能，从基础执行者转向技术研发者和决策顾问，才能避开AI的替代浪潮，获得长久的职业发展。

13. 如何看待仅一年时间，AI已开始大规模替代企业内初级脑力岗位，企业大规模裁员，这对未来经济有何影响？

14. 传统前端岗位断崖式缩减，大厂疯抢「AI+前端」，涨薪60%（附转型关键策略+保姆级资源）

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16. 入职世界五百强后，我发现AI会替代掉这些人...

17. 有些颠覆常识的是，传统低技能岗位易被AI替代的认知失效。如今首当其冲受AI影响的，是程序员、客服、数据录入员等高教育、高薪酬白领职业；而厨师、维修工等需物理实操或现场服务的岗位，因AI落地难度大形成零暴露安全区。这似乎印证了新规律：认知类任务更易自动化，物理类任务暂难被替代。

18. 测试工程师招聘的新方向，真的爆了！！附行情解读+转型路线+实操干货

19. 传统运维和AI运维，同一岗位，薪资差50%，能力断层在这里！

20. 2026年，不会AI的程序员真的会被淘汰吗？

21. #AI时代如何避免被替代#？AI发展飞快，2026年已经进入“应用爆发元年”。很多重复性、规则性的工作正在被快速重塑：客服呼叫中心、数据录入、基础翻译、制造业流水线操作、初级文案撰写、行政支持、基础编程、简单会计记账……这些岗位的30%-70%任务已被AI自动化（麦肯锡、世界经济论坛等最新报告数据）。但这不是“失业潮”，而是“岗位重构”——AI同时创造出AI伦理专家、智能供应链优化师、虚拟体验架构师、人机协作设计师等新角色。🔻关键是：被替代的不是人，而是“不升级的人”。普通人该怎么做？别慌，以下三点干货，直接帮你避坑+放大优势。🔻1. 哪些岗位在变？普通人重点培养这些“AI护城河”技能AI最先吃掉的是“高度重复、可量化、少情感交互”的工作。相对安全的，是需要复杂决策、创造力、人际温度的领域。普通人（无论文职、蓝领还是自由职业）必须培养的核心技能组合： • AI素养（AI Literacy）：不是学写代码，而是会用AI工具（ChatGPT、Midjourney、Copilot等）高效完成任务。2026年，78%的IT招聘都要求这个，连非技术岗也越来越看重。 • 批判性思维 + 判断力：AI会给出答案，但不会告诉你“这个答案在真实场景里行不行”。学会验证、质疑、权衡风险。 • 创造力与创新：AI能生成内容，但无法真正“洞察人性”或跨界融合。 • 沟通力 + 情感智能：领导团队、谈判、安抚客户、讲故事——这些AI永远缺“温度”。 • 适应力 + 终身学习：快速切换领域、人机协同。行动建议：每天花30分钟练习提示词（Prompt Engineering），把AI当“第二大脑”辅助工作；同时选1-2个硬核证书（如CDA数据分析师、AI相关职业资格），搭配实操项目，简历上直接写“AI+专业”复合能力。🔻2. 判断力、沟通力、创意这些“软技能”，AI时代怎么具体提升？AI越强，这些能力越值钱（世界经济论坛2025报告：分析思维排第1，创意思维排前4）。提升方法超级实用： • 判断力：别让AI替你决定。先让AI生成3个方案，你再问自己“真实场景下风险是什么？伦理冲突呢？用户真实痛点呢？”每天练习“反向验证”：AI输出后，找2个反例或现实数据戳破它。长期下来，你会比AI快一步看到坑。 • 沟通力：多做“人际场景演练”。用AI模拟客户对话（让它扮演刁钻老板），然后你真人回复，再对比AI版哪里冷冰冰。加入线下社群、Toastmasters演讲，或每天写一篇“给同事/客户的温暖邮件”，重点练共情+清晰表达。记住：AI写得再好，也缺“信任温度”。 • 创意：别直接抄AI输出。技巧是“AI+人类火花”——先让AI生成100个idea，你只挑1个疯狂改造（加个人经历、跨界元素、情感故事）。每周做一次“无用创意练习”（比如用AI画草图，然后手绘升级），或者跨领域阅读（科技+人文+艺术），打破AI的“数据局限”。这些能力不是天生的，而是通过刻意练习+真实反馈堆出来的。2026年，企业最抢的不是“会用AI”的人，而是“让AI更好用”的人。🔻3. 如何摆脱焦虑？把AI变成你的“能力放大器”焦虑最大来源是“被动等待被淘汰”。转变思维：AI不是敌人，是超级工具。实用三步法： 1 每天小胜积累：列出“AI能帮我省时的事”（写报告、查资料、脑暴idea），主动用它把效率翻倍。省下的时间用来学新技能或陪家人——焦虑自然少。 2 拥抱终身学习：政府和企业都在推免费AI培训（很多平台已上线2026课程）。每周固定2小时学习，不求精通，只求“会协同”。记住世界经济论坛预测：到2026年AI会取代8500万岗位，但同时创造9700万新岗位——机会在“会用AI的人”手里。 3 聚焦人类独特性：AI缺判断、缺温度、缺伦理。你就把精力放在这些上面：主动接高不确定性任务（战略决策、客户关系、创意项目），做“流程架构师”而非“执行螺丝钉”。当你学会“AI辅助+人类把关”，你的价值不是被替代，而是指数级放大。2026年，职场不再拼“固定技能”，而是拼“动态适应力”。别怕被AI抢饭碗，学会和AI一起做大蛋糕，你就是不可替代的那一个。你现在最担心哪个岗位或技能被冲击？评论区说说，一起定制升级路径。一起行动起来，AI时代，我们不被淘汰，我们定义未来！#科技风向标##ai创造营#

22. 总有人说，底层劳动者不会被AI取代，技术进步只会带来新的就业机会。事实上，离AI越近的人，越能感受到人工智能时代的绝望。AI没有情绪、不需要休息、不会抱怨薪资、更不会出现人力失误，只要设定好程序、完成硬件部署，就能24小时不间断运转，成本远低于雇佣人工，效率却能提升数倍甚至数十倍，这种绝对优势，注定了底层岗位成为AI替代的首要目标。底层岗位的本质，大多是重复性、流程化、标准化的简单劳作，不需要复杂的思考、创新与情感交互，而这恰恰是AI最擅长的领域。工厂流水线上的分拣、组装工人，智能机械臂与自动化生产线早已取代大半人工，一人能管控整条生产线，剩下的岗位不断缩减。餐厅里的传菜、后厨简单配菜，智能传菜机器人、自动配菜系统早已普及，人力需求大幅下降。超市、便利店的收银岗，自助收银机全面覆盖，收银员逐渐退出舞台。就连物流行业的分拣、快递配送，AI调度系统搭配智能分拣设备、无人配送车，也在不断挤压基层快递员、分拣员的生存空间。底层劳动者没有高学历、没有专业技术，更没有试错与转型的资本，他们赖以生存的，就是用时间、体力换取微薄的收入。AI时代的到来，或将直接掐断了他们最基础的谋生路径。基层劳动岗位没有不可替代性，没有技术壁垒，AI一旦落地，底层劳动者便瞬间失去竞争力，想要转行，却发现自己一无所有：没有学习新技术的能力与精力，没有足够的资金支撑转型，年龄、学历、技能处处受限，连重新选择的机会都寥寥无几。更残酷的是，AI的迭代还在不断加速，替代范围仍在持续扩大，从简单体力劳动，逐步延伸到基础客服、数据录入、保洁安保等更多底层岗位，原本仅剩的生存空间被不断压缩。（以上文案由AI生成）

23. AI智能体调度师是2026年随着多智能体系统普及而兴起的新兴职业，其核心工作是将多个专业AI智能体组建为一个高效、可控的“数字智能团队”，担任总指挥官和流程架构师，通过精准的任务拆解、动态调度编排、工具集成管理以及全链路监控治理，让多Agent系统稳定完成复杂业务目标。具体来说，首先将模糊业务需求转化为结构化的任务树，明确依赖关系、优先级、终止条件和回滚机制；其次是最核心的智能体调度环节，动态决定任务路由、并行策略、冲突仲裁、重试降级及角色切换；接着严格管理工具调用、API对接和外部系统集成，确保安全合规与审计；最后通过实时观测系统监控性能、成本与风险，并基于数据持续迭代优化调度策略。典型工作场景包括企业智能客服全流程自动化、营销报告自动生成以及跨系统业务闭环等。该岗位与提示词工程师相比更强调系统级运营与动态协调，需要从业者具备结构化思维、多智能体框架熟练度和业务理解力，目前多以AI应用架构师或多智能体开发工程师名义招聘，已成为企业智能体化转型的关键角色之一，前景广阔。#新媒沈阳聊ai#

24. 现在的程序员想拿高薪，得拼AI技术？(附转型关键策略+保姆级实战资源）

25. 2026高薪抗风险岗位：大模型应用开发工程师！年薪60w起，大厂抢疯了！建议大家冲一冲这个新兴领域！

26. 对于5年后AI与自动化的影响或许有所高估，但它的长远效应必然远超这张图表的预测。随着 AI 技术加速渗透，企业重构工作流程、以自动化替代部分岗位已成行业趋势，不过岗位替代并非等于失业，新岗位会同步涌现，职业转换的需求也将随之而来。对于个人，重要的是拥抱变化、终身学习、自我迭代。

27. 特斯拉Terafab芯片制造项目今日正式启动，连发7岗加速自研芯片落地；此次招聘聚焦芯片工艺、工程与法务供应链三大领域，其中硅模块工艺工程师岗位明确要求，将打造行业顶尖工艺流程，实现领先的良率、性能与可靠性；具备设备运维与工艺开发双重实战经验者将优先录用。本次开放岗位包括：基础设施与资本支出高级法律顾问、工艺整合工程师、模块工艺工程师、硅模块工艺工程师、Terafab项目模块工艺工程师、供应链高级法律顾问等。Terafab为特斯拉自研AI芯片制造工厂，将支撑后续一系列自研 AI 芯片量产，标志着特斯拉加速推进芯片设计、制造垂直整合，强化自动驾驶与AI算力硬件自主供给，以应对几年后潜在的芯片瓶颈。#特斯拉##微博新知博主#

28. 转型AI产品经理，这份学习路径太有用了！（附关键策略+保姆级路线+大厂内部资源）

29. #2026年AI替代行业预测##ai创造营#制造业质检岗，机器视觉替代人工肉眼检测 2026年，制造业的人工质检岗位，正在被AI机器视觉系统快速替代，黑灯工厂、智能产线普及度越来越高。传统的流水线质检，依靠工人肉眼排查产品瑕疵、尺寸偏差、外观缺陷，不仅效率低下，还容易出现视觉疲劳、漏检错检的问题，影响产品合格率。搭载AI算法的机器视觉检测设备，能精准捕捉微米级的瑕疵，24小时不间断作业，检测速度是人工的数倍，准确率接近100%。从电子配件、纺织衣物，到食品包装、五金零件，各类生产线的基础质检岗位，都被AI设备取代。企业不仅能提升产能和品控标准，还能减少人工成本和工伤风险，大批量裁撤一线质检工人。这类岗位重复性强、对精准度要求高，完全符合AI的应用场景。对于制造业从业者来说，单纯的肉眼质检已经没有出路，转向设备运维、产线调试、工艺优化等技术岗位，掌握AI设备操作技能，才是长久立足的关键。

30. AI 替代的仅仅是那些低层次岗位，对就业造成影响的，并不完全是 AI。倒是机器人、机械手、自动控制这类技术，对工人的就业岗位有着较大的缩减影响。不同类型的 AI 各有所长，对应的岗位替代倾向也集中在重复性高、标准化强、依赖信息整合或基础创作的低层次岗位层面。以下是这十款 AI 对岗位的具体影响：1. 豆包（聊天对话）替代倾向：客服专员、在线咨询顾问、基础话术培训师。这类岗位的核心工作是解答常见问题、提供标准化沟通服务，人工智能可以24小时响应，大幅降低人力成本。2. 文心一言（知识问答）替代倾向：知识类客服、基础科普编辑、信息检索专员。以往需要人工查阅资料、整理答案的工作，人工智能能快速整合信息并输出精准回答，尤其适合FAQ整理、简单知识科普类岗位。3. 通义千问（办公协助）替代倾向：行政助理、数据录入员、会议纪要整理员。人工智能可以自动整理文档、生成报表、提炼会议重点，替代了很多需要人工重复操作的办公流程。4. 智谱清言（逻辑推理）替代倾向：基础数据分析员、行业报告助理、逻辑梳理专员。在处理基础数据逻辑、搭建报告框架、梳理流程脉络等工作上，人工智能能高效完成，减少了人工梳理的时间成本。5. Kimi（长文处理）替代倾向：长文档编辑助理、论文润色专员、合同初审员。对于长篇资料的提炼、校对、框架优化，人工智能的处理效率远超人工，能替代很多基础的文本加工工作。6. 元宝（检索分析）替代倾向：市场调研专员、信息搜集员、竞品分析助理。以往需要人工翻阅大量资料、整合零散信息的调研工作，人工智能可以快速检索、分析并生成报告。7. 通义灵码（代码生成）替代倾向：初级程序员、代码调试专员、重复性代码编写员。对于标准化的代码模块、基础功能开发，人工智能能直接生成可用代码，减少了初级开发岗位的重复劳动。8. 天工人工智能（音乐创作）替代倾向：基础配乐师、广告背景音乐制作员、模板化音乐创作者。对于短视频、广告等场景的标准化配乐需求，人工智能能快速生成符合风格的音乐，替代了部分基础音乐制作工作。9. 即梦（绘画设计）替代倾向：初级插画师、电商美工、海报模板设计师。在生成标准化插画、电商主图、活动海报等需求上，人工智能能快速出图，替代了很多依赖模板和基础创意的设计岗位。10. 可灵（视频生成）替代倾向：短视频剪辑师、模板化视频制作员、基础动画师。对于短视频脚本生成、素材剪辑、简单动画制作等工作，人工智能能自动完成，大幅降低了这类岗位的人力需求。需要强调的是，人工智能更多是替代“重复性劳动环节”，而非完全取代某个岗位。像高级设计师、资深程序员、战略分析师这类需要深度创意、复杂决策的岗位，目前仍需要人类主导，人工智能只是辅助工具。#教育聊一聊##家庭教育##认知##科普#

31. AI投资“对表” 公募看重算力硬件业绩兑现