随着社会分工越来越精细，新职业也如同物种演化一样层出不穷，甚至“千奇百怪”。

很多你意想不到的新职业不断涌现。例如：网络鉴渣师。他们通过聊天，帮客户测试男友是不是忠诚。更在淘宝明码标价出售感情鉴定服务，“17.8元一天试探；35.8元两天考验；53.8元三天看透”。虽然多数从业者是图好玩兼职鉴渣，但生意好时可以月入过万。

不止鉴渣师，每天最少尝10杯奶茶的奶茶品鉴师；1天吃完20斤零食的零食试吃员；陪你买买买的陪购师；监测与分析“臭味”对城市空气影响的闻臭师；专门逗你笑的职业逗笑师……先不要急着贬低这些新职业，自然界的新物种在刚刚诞生时，不也都是传统物种眼中的“怪物”吗？如今，科技以前所未有的速度改造着各行各业，乃至创造着各行各业，很多以往听都没听过的职业正在兴起。

1、数据标注师：中国最新的劳动密集型岗位

在人类的“AI大厦”还在打地基的现阶段，可以说是“有多少人工，才能有多少智能”。机器学习过程中，需要进行大量数据收集、整理、标注的“喂养”工作。

由此，数据标注师应时而生。

例如：在自动驾驶场景中，需要人来教汽车“看”路上的一切。常规的教学方法是，在一段行车视频中，把出现的人、车、路牌等所有事物贴好标签，然后将这段视频输入汽车驾驶算法。这些标签全部都需要人工手动标注，每小时视频有近800小时的标注工作要做——要“训练”人工智能，这样庞大的工作量就催生了数据标注师这一新职业。

数据标注师找工作也很容易，无论美国还是中国，在线标注平台上有大量任务正在等人接单。例如：在亚马逊旗下的AmazonMechanical Turk上，发布了诸如“圈出图片中的人”“标出街道上不能撞的东西”“标出会出现在厨房中的事物”等等五花八门的任务。2018年《纽约时报》曾报道：“数据标注正在成为中国最新的劳动密集型行业”，广泛分布在中国的河南、河北、贵州等人口大省。网上甚至出现“你在故宫修文物，我在贵州做标注”的段子，数据标注成为贵阳这个“大数据之城”的名片之一。

但即使是新技术，也面临着隐患：未来人工智能可能不再需要这一环节。2018年，华为发布了最新AI战略，华为轮值董事长徐直军说道：“华为要做的改变是提升AI自身的自动化水平，比如在数据标注、数据获取，特征提取，模型设计和训练等环节实现自动化或半自动化。”这意味着，数据标注领域也酝酿着“产业升级”，目前只懂简单标注的数据标注师，很有可能仅仅是人工智能产业发展史上的短暂一幕，未来对数据标注将会有更高的要求。

未来，根据客户的具体需求，对已有的粗略标注进行二次整理，很可能将是数据标注师的重要工作。在海量标注过的数据中，筛选出符合客户需要的数据，再进行“清洗”和“重建”，然后二次标注，构建出符合客户要求的数据库。

2、人工智能训练师：把“机器人”训练成你的“闺蜜”

如今，复杂的人工智能系统在世界各地、各行各业层出不穷，但人工智能系统需要的不仅仅是代码，它严重依赖于向人类智能来学习，才能更好地发展。

于是，人工智能训练师的职业诞生了。帮助人工智能学习人类智能的老师就是人工智能训练师——让人工智能系统通情达理，赋予它们人格，就是人工智能训练师们的日常。

被训练师操练过的、训练有素的人工智能系统，其实早已深入我们的生活。网购时，和你聊天的店小二，可能并非真人，而是被训练过的智能客服。它不但能在你咨询时秒回信息，完成基于购物行为和浏览路径，构建你的个性数据模型，推荐你喜欢的商品这类人工智能的工作，而且会让你觉得它非常“亲切”，尽最大可能去除“机器味”，增加“人味”。甚至还能像闺蜜一样讨论购物建议。例如：当你犹豫不决时，根据你的购物记录为你推荐口红色号。甚至当你第一次点进某个购物网站时，智能客服可以主动进行搜索、问询、付款等环节的障碍预测，并及时给与建议和帮助，给你流畅的购物体验。这些智能客服的行为，都是人工智能训练师对“机器人”训练后的结果。

人工智能未来发展的重要方向就是对话交互。如何回答，才能让机器显得好像自己能思考？怎样回答，才能不把天聊死？说什么才能增加对话轮次，实现持续性聊天？这些都需要人工智能训练师，一点点教给机器。

而在诸如股票推荐的场景中，简单的对话不足以应对，必然会产生多轮、复杂对话。这就要求人工智能训练师根据复杂场景，结合行业知识，设置表达精准、逻辑清晰的数据标注规则，然后不断培训问答数据，最终确保对话流畅进行。

3、物联网工程师：难觅人才的跨学科混合型新岗位

物联网被称作“互联网的延伸”，这张有史以来最大的“网”，从智能家居、可穿戴设备，到车联网等等正在改变着我们的生活。信息技术研究和分析公司Gartner预测，2020年全球范围内将有204亿个物联网产品被使用。国际数据公司IDC预测，2021年全球物联网支出将达到近1.4万亿美元。

但与物联网蓬勃发展现状并不匹配的是——物联网人才的缺失。全球卫星通信提供商Inmarsat的数据显示：已经46％的公司表示，缺乏能胜任物联网相关工作的员工。

因为物联网项目涉及各种学科，复杂性前所未有，所以一个合格的物联网工程师需要“无数技能”。例如：在智能家居场景中，首先在电视、空调、冰箱等电器中内置服务器系统，然后连入家中的WiFi局域网，再通过手机控制电器芯片，实现智能操作。这中间涉及了硬件改造、网络通信、自动控制技术、嵌入式系统知识，如果还想通过语音控制电器，就还需要在此基础上叠加语音技术。

物联网改变了IT领域的工作，单一技术工作逐渐被跨学科混合工作替代。IT招聘公司SoftNet Search Partners首席执行官Bill McCabe说：“理想的物联网工程师，至少应该具备硬件、网络、数据分析和人工智能方面的专业知识。”而且，想要在物联网公司实现职业进阶，还需要“知道如何预测物联网将带来的破坏。”猎头公司Heidrick＆Struggles的合伙人Matt Aiello说：“公司并不是要求CIO或CTO成为物联网专家，而是需要他指导和帮助团队，发挥技术优势，实现公司战略。”

4、数据保管员：在透明化社会为你创造“安全岛”

Nicholas Evans在《计算机世界》中曾提到：“随着大众对网络的认可和使用程度越来越高，安全就成为了一个亟需解决的问题。”应该说，数字化时代的另一面，就是信息泄露带来的“透明化社会”——没有人和企业能保证和自己有关的信息是安全的，而信息采集却无所不在。

Verizon的《数据泄露调查报告》则指出一个严峻的现实：2018年全球至少有2216TB 的数据被泄露。而且大多数的数据泄露事件发生在小型企业。

对小型企业而言，数据泄露造成的损失可能是毁灭性的。根据IBM Security和Ponemon Institute发布的《2018年数据泄露成本研究》，全球数据泄露的平均损失为386万美元。在全球范围内，每一条包含敏感和机密信息的记录丢失或被盗，平均损失148美元。

但对于许多中小型企业而言，大多并没有在黑客面前保障数据安全的能力，“数据保管员”则应运而生。通过采集和同步公司内外部数据源，帮助企业管理数据资产。他们通过严格加密和备份数据、设置精细数据恢复程序、抵御病毒等措施，灵活部署企业数据保护手段，实现用户数据的全面保护。

谷歌数据库

有实力的大公司，也在不断完善自己数据管理者的角色。为了实现数据在公司内部无障碍的收集、存储和共享，公司“数据保管员”要创建数据加密管理系统，以确保数据传输的安全性和存储的可靠性。最重要的是保护这些数据，免受攻击而泄露。

与此同时，公众对个人数据的重视，也促使企业不敢随意使用、泄露和丢失用户数据。而且随着日本《个人信息保护法》、美国《加利福尼亚州消费者隐私法》和巴西《数据保护法》的颁布，各国对数据保护越发重视的态度已经很明朗。欧盟2018年5月颁布了《一般数据保护条例》，英国航空公司已因违反其中条款，被罚款1.834亿英镑。

5、专业无人机驾驶员：年薪10万美元的新岗位

随着技术的进步和监管政策的放开，商用无人机正在越来越多的领域大展拳脚。

中国拥有广阔的农田，农业无人机在有效提高喷洒农药效率的同时，大大降低了农业生产成本。物流无人机成本低、速度快、效率高，是偏远山区“最后一公里”的配送利器。航拍无人机可以携带专业的拍摄装置进行各种高难度、大规模的记录。不仅如此，无人机还可以用于测绘管道、警方巡逻等公用事业。

无人机已经从曾经的“小玩具”，发展到应用在农业、物流、影视、公共事业等越来越多的领域，但是，能驾驶专业级无人机的驾驶员却寥寥无几。

北京TT航空科技有限公司总经理杨毅表示：中国目前至少需要1万多名这样的“新飞行员”，但全国持有无人机驾驶执照的人只有1000多名。而且，无人机驾驶员的缺口，还将随着无人机在更多领域的应用而增加。

无独有偶，美国无人系统国际协会的一份报告显示：无人驾驶飞机在美国领空合法使用的头10年，就将创造多达10万个新工作岗位。美国北达科他大学无人机系统中心主任Al Palmer曾在采访中谈道：无人机飞行员年薪超过10万美元。亚马逊和Facebook这样的互联网巨头，也都在高薪招聘合格的无人机驾驶员和无人机工程师。

随着科技发展，机器将获得超越人类能力的高性能，因而会被越来越多的采用。麦肯锡研究院在跟踪调查了全球46个国家的劳动力市场发现，大约60％的职业，有至少1/3的工作可自动化。这意味着大多数职业都会发生变化，更多的人将不得不使用技术，被技术替代的人也会越来越多。

技术的快速发展，已在很多领域改变了竞争的本质。当我们的竞争对手是没有感情的机器，我们当然会输。但如果我们的助手是不会出错的机器，我们肯定能事半功倍。未来的工作，几乎不可能与“科技”无关。身处科技巨浪中的我们，只需要思考一个问题：如何释放人的价值——技术越先进，人们就越需要关注自身的“人类技能”，领导力、同理心、沟通能力等等人类独有的“人性”，才是工作中致胜的武器，也是一系列新职业出现的底层逻辑。

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