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基于现有的技术，我们大胆预测，尽管人工智能可能对某些职业带来冲击，但未来它也可能创造出一些
新的职业
。看看你所掌握的技能是否足够应对即将到来的人工智能时代？
私家数据侦探
大多数人还没有意识到，自己的脸已经进了世界各大科技公司的数据库里，用于人脸识别系统的研发。脸书（Facebook）用户可以在自己上传的照片中标出（tag）合照的朋友，Facebook的人脸识别软件也因此获得海量图片数据，并逐步优化其图像识别功能。苹果的新应用Clips可以识别视频中动态的人脸。
Snap、脸萌团队出品的Faceu这类自拍滤镜的走红，凭借的正是其独特的动态捕捉功能，实现实时自动识别人脸并动态叠加的效果。
中国的旷视科技公司搭建的人脸识别云平台Face++，以“让机器看懂世界”为目标，在金融银行业、智能社区、企业管理、网购等商业领域及智能安防方面加速落地。
2015年，马云在德国“刷脸”从淘宝上购买了1948年的汉诺威纪念邮票，也让阿里公司名声大噪。随处可见的监控摄像头更是每周7天、每天24小时不间断地在搜集图像。
然而，不是每个人都愿意让自己的脸成为大型科技公司的工具，很多人也不希望商家在他进门的那一刻就知道其消费习惯、生辰、星座、工作属性与家庭背景。
受限于有限的财力和精力，消费者无力获得足够证据起诉那些未经允许就搜集匹配自己数据的企业与商家，
但他们可以雇佣“私家数据侦探”（黑客），找到那些用非法渠道盗取自己人脸图像或其他个人数据，并用于商业行为的个人或机构，维护自己的“网络肖像权”。
在人工智能无处不在的时代，这种新型的维权将产生新的有技术含量的职业。
CGI素人星探
詹姆士·卡梅隆1989年执导的电影《深渊》被认为是史上第一次完美应用电脑三维动画（CGI）技术的电影。随着时间的推移，CGI技术愈发成熟，《侏罗纪公园》《泰坦尼克号》《指环王》《冰河世纪》等大制作均得益于它。去年，郭敬明以“全真人CGI魔幻大片”为营销噱头出品的《爵迹》，制作方法是后期制作人员在特效模型上加上演员动作表情的运动轨迹，配合绿幕制作后期场景，让真人饰演虚拟角色。虽然其口碑和票房双双失利，但不失为一种可开发的小众低成本类型片。《爵迹》的真人演员用的是范冰冰、杨幂这种片酬要求高的大牌明星，而如果使用“素人”，成本势必能降低一半以上。
为此，将来会有CGI素人星探为影视公司服务。他们利用大数据，分析不同面部特征、性别、体态的演员出现在哪种题材的影视作品中收视率最高，再以此标准，到人脸识别数据库中去匹配，然后寻找合适的素人，与他们接洽、签约，并为其定制适合的CGI角色。
如果这一包装方式被证明可行，这些素人明星出道后拥有一定数量的粉丝，甚至可以开发自己的版权。此外，游戏公司也可以与他们合作，开发更逼真的游戏体验，探索更多的商业模式。个人也可以购买素人明星的肖像使用权，自己创作合成电影，和任何喜欢的角色在虚拟世界里演对手戏。
教育游戏开发者
传统的教育方式难以很好地培养学生的自主学习能力，也无法培养其时间规划与任务规划能力。对于靠死记硬背的知识点，教师只能通过多次重复训练的方式进行灌输。如果学校能采用可互动的教育平台，个性化地搜集学生作业的数据，通过大数据分析并按照系统实时反馈对课程进行调整，老师就不需要像现在那样依靠经验来指导学生学习了。
未来的“教育游戏”设计师，可设计出能提高学生学习动力的程序，把长期目标进行短期细化和可视化，让学生每一天都能看到自己的小进步，并被这种成就感激励。
比如，针对低年级学生，也许每攻克一个知识点，就能获得积分或虚拟奖励；同一科学实验，如果是个人完成的，和团队完成的积分也不同；针对高年级，可以用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术，为他们营造寻宝游戏，把不同的知识点融进不同的线索中，一一破解之后就能拿到大奖……
这样的未来可能并不遥远。Facebook这样的科技巨头已进军教育行业。他们目前帮加州的特许教育集团Summit Public Schools开发的 Summit Learning Platform（简称SLP）就是一个个性化学习方案的平台。SLP 平台上的课程包含了不同的重点，清晰地列出了学生需要掌握的知识点。每个知识点都有专属的题库（playlist），里面包含10题小测试。如果10道题中答对8道以上，学生就能升级通关，进入下一个测试。
SLP上目前已有700多个题库，老师可以根据学生具体的情况去改良或更新。SLP模式的运作已经帮助Summit学校取得了傲人的成绩。
炒股机器人开发者
股票市场瞬息万变，人类无法像机器那样不受情绪影响而做出理性决策。且股民炒股多以人工推荐为主，主要是基于个人判断。由于散户缺乏专业知识，获取信息的渠道受限。此外，散户不可能时时盯着大盘，无法做到有效择时交易，往往错过好的交易时机。
如果使用机器人炒股，个股的各种信息将被做成一个个可量化的标签，用户基于自己的风险偏好（激进、稳健、保守）和投资偏好（短期、中期、长期），对标签进行自由组合设定，交给机器人用后台量化模型进行大量的实时运算，实现自己的选股决策。
炒股机器人的开发者将是证券经纪人的升级版，他们根据每个客户的个人偏好量身定制算法。比如，客户想以特朗普的推特作为买卖股票的依据，那么炒股机器人就会密切关注特朗普的发言，分析他提到的公司的股价变化。如果算法发现被特朗普提及的公司的股价常在一天内上涨，第二天就恢复原状，那么每次机器人抓取到公司名的时候，就会帮持股人按此规则快速买入，并在一天内抛售，获取利润。炒股机器人开发者还需要训练电脑分辨总统的语义，理解其真正所指。
