人工智能冲击下的十大高危行业,你中了吗?

本文探讨了因人工智能进步而面临高风险被取代的职业,如电话销售和图书管理员等,并分析了不易被AI取代的安全职业,例如人力资源管理和销售经理。

原文:10 Jobs Artificial Intelligence Will Replace (and 10 That Are Safe)
作者:Sophia Bernazzani
译者:聂震坤
审校:屠敏

十大高危行业

1)电话销售

可能性:99%

理由:你可能已经收到过各种推销产品的电话,然而电话营销领域的职业发展预计将在2024年下降3%。这在很大程度上部分是因为其对职业的要求:与其他销售角色不同,电话营销人员不需要高水平的社交或情感经验才能出色工作。仔细想想,你可能通过电话购买商品吗?事实上,电话销售的销售额转换率通常低于10%,这也使得这个角色容易被自动化。

2)图书管理员

可能性:98%

理由:职业发展预计指出,到2024年,图书管理员的需求量将会降低8%。这并不奇怪,因为现在已经有很多图书馆开始实施自动化管理。QuickBooks,FreshBooks 和 Microsoft Office 已经开始提供相关的软件支持,价格也比雇佣员工低很多。

3)薪酬与福利经理

可能性:96%

理由:这个职位会被取代其实是很出乎意料之外的,因为他的职业发展规划指出他的需求将于2014年提升7%。然而上涨的需求并不能停止其被自动化的脚步。一个基于人和纸的系统创造了太多的障碍,时间延迟和成本。自动化福利制度可以节省时间和精力为大量员工提供福利,像 Ultipro 和 Workday 这些公司的解决方案已经被广泛采用。

4)接待员

可能性:96%

理由:自动电话应答与调度系统可以替代传统的接待员,特别是在没有办公室电话系统的现代科技公司,跨国公司。

5)快递员

可能性:94%

理由:快递员现如今已经开始被无人机和机器人取代。至于这个行业的完全自动化只是时间问题而已。而此职业的发展需求在近5年内只会上涨5%,并没有人们想象的那么多。

6)零售人员

可能性:92%

理由:如果您最近访问过商场,汽车经销商或家具店,可能从头到尾都没有得到销售人​​员的协助。现如今大量公司正在通过自我检查等功能实现购物体验的民主化。现代买家的可以轻易访问互联网,更有可能进行互联网调查和比较后做出购买决定。

7)校对

可能性:84%

理由:校对软件现如今随处可见,比如 HubSpot。从 Word 的自动拼写检查到Grammarly 的语法检查,现如今的校对工作已经被大幅简化。

8)电脑支持

可能性:65%

理由:这一项的5年内的行业需求预计上涨12%,但是大部分的工作内容都是基于网上指导与远程操控。毫不惊讶,未来公司将更加依赖机器人和自动化来回答员工和客户的相关问题。

9)市场调查分析员

可能性:61%

理由:市场研究分析师在消息传递,内容和产品的开发中发挥了非常重要的作用,但自动化 AI 和调查可以更容易地编译这些信息。例如,GrowthBot 可以通过简单的 Slack 命令对附近的企业和竞争对手进行市场研究。

10)广告销售人员

可能性:54%

理由:随着广告从从传统纸媒和电视转移到网络和社交媒体,人们在传统媒体上投放广告的效果是很有限的。更多的社交媒体平台让人们可以通过免费的应用程序界面(API)和自助式广告市场轻松对用户投放广告。此举动会减少销售人员,使用户更快速,更容易地花钱 – 此行业需求量预计下滑3%。

十大安全行业(目前)

1)人力资源管理

可能性:0.55%

理由:理由已经包含在职业的名字里了。人力资源部门是一个公司不可或缺的一部分,公司需要它来发挥每名员工的有点,管理人际冲突。随着公司发展,需要更加强大的结构来支持和帮助员工。预计到2024年,对该行业的需求量将增大9%。

2)销售经理

可能性:1.3%

理由:销售经理需要高水平的情商来完成每月配额,与客户进行合作,并激励和鼓励整个的销售团队。管理人员还必须分析数据并解读趋势。此职业本身门槛便很高,还需要持续学习新的知识,因此很难被自动化取代。

3)市场管理

可能性:1.4%

理由:市场管理需要分析数据,监控市场趋势,预测未来走向。他们还必须灵活地适应和应对公司和客户其他部门的变化和反馈,目前的人工智能还没有复杂到如此程度。

4)公共关系管理

可能性:1.5%

理由:一个优秀的公共关系管理通常有着很广的人脉来保证公司业务的正常进行。在处理一些事物时,需要通过其自己的直觉来进行判断,而这是目前机器人所并不具备的。预计职业需求增长:7%。

5)首席执行官

可能性:1.5%

理由:决策者的地位是无法被自动化所取代的,而且教会人工智能进行正确的决策也太过困难。首席执行官必须具备广泛的战略眼光,代表了公司的使命和目标,并激励大批员工为他工作。在对利益相关方和董事会的报告会议上,他们可不希望是一个机器人在作报告。

6)活动策划

可能性:3.7%

理由:活动策划是一个新兴领域。规划者必须与供应商,承包商和各行各业的人进行协调和协商。整件事情结合在一起,所涉及的组织和人员过于广泛,这基本无法进行自动化。

7)作家

可能性:3.8%

理由:作家需要构思,创造,收集资料。人工智能可以做其中一部分的任务比如提供标题建议,生成标语或者自动收集社交媒体信息。然而别的内容类似于博客文章,书籍,电影等短期内应当还是只有人类可以完成。

8)软件研发人员

可能性:4.2%

理由:软件工程与研发对人类来说就已经足够难了,创造软件或者网页所需要的时间与技巧也很难被取代。至2024年,此行业需求预计增长19%,如果你是软件工程师,那么你暂时可以放心了。

9)编辑

可能性:5.5%

理由:尽管编辑的部分工作可以通过自动化完成,编辑必须保证内容的准确性,连贯性也原创性。虽然有一些软件可以检查抄袭内容(相似内容),编辑的地位还是不可取代的,因为机器人的认知世界与我们的世界是不一样的。

10)平面设计师

可能性:8.2%

理由:尽管有一些人工智能开始涉足平面设计领域,这一行业需要艺术与技术,所以最好还是由人类来进行。就像作家一样,所有的工作都必须保证原创并且符合客户的期望,所以平面设计需要与人类艺术家和编辑人员一体创作。

以上,你的职位中了吗?

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<think>嗯,用户现在聚焦在ISO45001的过程方法如何应用于高危行业,这是个非常落地的实操问题。结合之前提供的标准框架和最新要求的数学表达式规范,需要把抽象的管理原则转化为具体场景的技术控制措施。高危行业最典型的特征是事故后果的不可逆性,比如化工行业的毒物泄漏、矿山的坍塌事故。过程方法在这里的应用核心是建立三道防线:第一道通过设计消除风险(本质安全),第二道实时监控过程变量,第三道应急响应。具体到数学表达,需要量化控制参数——比如化工反应釜的温度控制必须满足$T_{操作}≤0.8T_{失控}$的裕度要求,这个系数0.8就是基于风险矩阵计算得出的[^3]。用户可能更关心实际执行案例。可以举矿山巷道支护的例子:首先识别“顶板坍塌”风险过程(过程输入:岩体应力$σ$;过程输出:支护方案)。控制环节包括地质勘测时的$σ$值测量(使用Hoek-Brown准则$σ_{cm}=σ_{ci}\times\sqrt{s}$计算岩体强度),到动态调整支护密度的决策树模型[^1]。这里每个子过程都要设置性能指标,像勘测数据采集完整率必须≥98%。注意到用户两次引用工程领域资料,应该对技术型解决方案更感兴趣。在解释管理体系时需侧重工程技术融合点,比如把“变更管理”条款对应到HAZOP分析中的节点划分[^3],同时保持数学严谨性——受限空间作业的氧气浓度临界值必须表示为$[O_2]<19.5\%$而不仅是“低于标准值”。最后生成的问题要引导到更精细的技术层面,比如如何量化风险降低绩效,或者智能监控设备在过程控制中的应用深度。毕竟高危行业的数字化转型往往伴随着IOT传感器部署与实时数据分析平台建设[^1]。</think> 以下是ISO 45001过程方法在高危行业的具体应用分析与实例,结合PDCA循环和安全工程原理展开说明: --- ### **过程方法在高危行业的核心逻辑** **PDCA循环与过程关联**:将每个生产环节视为独立过程(如矿山的「爆破作业」、化工的「危险品装卸」),通过输入(人员/设备/物料)→活动→输出(产品/风险)的流动,建立 **$风险值(R)=概率(P)×严重度(S)$** 的量化控制模型[^3]。 --- ### **一、典型应用场景与技术措施** #### **1. 高风险作业许可流程(化工行业)** ```mermaid graph TD A[作业申请] --> B{风险分析模型} B -->|P*S>阈值| C[升级审批] B -->|P*S≤阈值| D[执行控制措施] D --> E[实时监测$O_2\%$, $CH_4 ppm$] E --> F[输出安全作业报告] ``` - **过程输入**:作业人员资质证书、设备检测报告 - **关键控制点**:有限空间作业需满足 **$O_2≥19.5\%$** 且 **$CH_4<1\% LEL$** [^3] - **过程输出**:电子作业票签核记录(可追溯) #### **2. 设备维护过程(油气行业)** ```python # 基于状态的维护决策算法(简化示例) def maintenance_decision(vibration_data, temp_threshold=85): if max(vibration_data) > 7.1: # ISO 10816 三级报警阈值 return "紧急停机检修" elif calculate_rms(vibration_data) > 4.5 and oil_temp > temp_threshold: return "48小时内预防性维护" else: return "继续监测" ``` - **过程指标**:设备故障率 **$\lambda(t)=\frac{n_{fault}}{t_{total}}$** 目标≤0.5次/千小时[^1] - **过程优化**:通过振动频谱分析提前3周预测轴承失效 --- ### **二、过程控制的关键技术** | 控制层级 | 高危行业实施要点 | |------------------|--------------------------------------------------------------------------------| | **消除风险** | 矿山采用遥控钻机(人员远离掌子面$>300m$) | | **工程控制** | 安装粉尘浓度传感器联动风机: **$Q_{fan}=k \cdot \max(C_{dust}-10mg/m^3, 0)$** [^2] | | **管理控制** | 交接班过程执行「双盲演练」(随机模拟事故场景) | | **PPE防护** | 智能安全帽定位误差$≤1m$,脱落报警响应$<15s$ | --- ### **三、绩效监控与改进** - **实时仪表盘指标**: - **近失事件密度**: **$\delta=\frac{N_{nearmiss}}{10^6工时}$** - **安全文化成熟度**:员工主动报告率 **$\eta≥80\%$** - **改进案例**: 某钢厂通过热成像过程监控,将熔融金属喷溅事故从 **$5.2 \text{起/年} \rightarrow 0.7 \text{起/年}$** (降幅86.5%)[^3] --- ### **四、AI赋能的升级路径** 1. **数字孪生过程仿真**:建立爆破冲击波传播模型 **$P(r)=\frac{P_0}{\sqrt{r}} e^{-k r}$** 优化安全距离[^1] 2. **行为识别AI**:通过视频分析计算 **$违规动作频率f=\frac{\sum t_{violation}}{t_{total}}$** 3. **智能应急推演**:基于气象数据动态生成泄漏扩散路径 **$\vec{v}_{gas}=f(\vec{w}, \nabla T)$** --- **实施价值**:某石化企业应用过程方法后,大修期间事故率下降72%,验收时间缩短40%(通过标准作业包流程)[^3] ---
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