老司机们不会成为第一批被击倒的选手，尽管谷歌的无人驾驶汽车已经在路上奔跑了多年。“这个场景只要它没见过，可能就会犯严重的错误，就像AlphaGo下棋一样会突然发疯。”搜狗CEO王小川是如此来形容他眼中无人驾驶汽车的未来。

　　依然缺乏数据，这是当下互联网时代依然无法解决的问题。同样，物联网也无法彻底连接所有物体，至少在当下，这都让许多看上去很美的黑科技和人工智能目前只能停留在实验室中。

　　一个词在浮现，变量。未来10到15年的互联网大未来其实不在发现技术，而在发现变量。

　　发现变量、消费变量和增值变量

　　变量，足够的变量出现，会干扰整个棋局。

　　围棋之所以被颠覆，就因为它缺少变量。但无人驾驶汽车依然有可能在十年间普及，如果所有的车辆都AI、无人驾驶时，行人和非机动车辆从其他路径运动时，道路上不再出现变量，j2直播，风霜雨雪均实现车联网和可预报，大数据最终有效的驾驭着所有的车辆，就好像高速铁路上，AI去按照时刻表和运行状况，分配运行资源一般。届时，老司机也依然还是会退场。

　　同步翻译呢？就在中国，近几年里，搜狗、阿里云、百度、科大讯飞等公司都在公开场合展示过实时语音识别，并均对外声称对中文语音识别的准确率达到了97%左右（安静环境下），而在此基础上，其实一个同步翻译的大未来已经展现出来了。

　　基于文本之间的AI翻译，通过深度学习和机器学习技术，结合了超强计算、海量数据和优秀算法，已经不再生硬。这一点在在语音、图像、自然语言处理，乃至人脸识别上都已经获得了可能比一般人类或一般工匠更强大的能力。普通速记员、同传翻译或许将不再是白领，因为他们只能下岗再就业。

　　这就是AI替代人类工作的边缘突围路线，从一个个技能级的领域进击。

　　美国《科学》杂志今年初给出的判断是，到了2045年，全球50%的工作岗位都有可能被AI的机器替代，中国是77%。也就是说，未来的30年之内，在中国每4个工作中会有3个由AI来代替。这其实是必然的。

　　或许有人会说，面对方言、俚语，AI也就近似白痴了。其实这依然是人类本位主义的思考，在中国南方，十里不同音、百里不同俗的大环境下，住在城里的人也未必能够准确的“翻译”出城市周边几个县里的方言，何况AI！无外乎，大家为了更好地沟通，尽可能都说普通话，哪怕不太标准，尽可能把字写清楚点，不太潦草罢了。

　　这是进步，而不是取代。而从边缘化进击，逐步替代许多按部就班、如同机器一样去创造价值的中产阶级们的AI，也同样不能替代那些下岗再就业后，从边缘重新找到工作的前中产阶级们。

　　比如在招商引资中，借助AI的翻译，让用不同语言的外商，能够和听得懂普通话、却只能说一口方言的“土著”们进行交流，翻译方言成普通话给AI听，也是一种同传翻译的职业。这其实就是从变量中寻找新的消费点，并让其实现增值。

　　不能单纯依靠人的改变。互联网的技术革命，首先还是要优化算法，其实恰恰是技术极客们首先依靠大数据和云计算正在解决变量的难题。

　　2016年6月份，MIT的研究者们通过其自行开发出一种能够预测“视觉表征”的算法，在经过600个小时无标签视频训练后，在预测两个人是否会拥抱，接吻，j2直播，握手或者击掌上，该系统达到了43%的准确度。

　　算法+心理学+行为学，形成一定公式后，在通过大数据采集来不断修正，形成一种深度自我学习。

　　而更为关键的是，实现大数据和云计算之后个体或人群画像之后，更多基于产业化和实用化的互联网+技术将实现新岗位的诞生，比如3D打印。

　　三位一体下，新的岗位正在出现

　　每一轮技术革命，都会带来一批岗位的淘汰，就如木匠、铁匠、石匠在我们生活中消失一般，但就如同那句笑话说的一样，当AI、大数据和云计算实现三位一体和深度学习之时，总要有一个人扮演那个保卫人类最后防线的人。

　　对，一个拔插头的人。