什么工作会被人工智能取代 seo人工智能会替代你的工作吗

SEO人工智能会替代你的工作吗？

AI人工智能，这几年，早已成为科技圈的谈资，它在不同的行业，已经形成颠覆式的改变，可自动聊天的机器人客服、自动撰写的社交媒体短消息、广告投放的精准计算等。

从目前来看，人工智能的大数据分析，早已在数字营销领域，发挥着积极的作用，它可以轻松的定位内容的相关性，精细化目标画像，甚至做部分情感分析。

那么，SEO在2019年，人工智能的应用，会替代你的工作吗？

基于搜索营销，从目前来看，蝙蝠侠IT认为，AI将在未来几年内，通过如下几个SEO细分技术，产生积极的影响，比如：

1、内容相关性深度理解

在2019年，基于行业垂直的内容相关性，将在SEO索引排名中，发挥着非常重要的作用，AI将逐步的改变我们研究关键词的方式。

它会根据特定的内容主题、用户行为指标、人物画像、搜索结果的排序等，透过机器学习进行深度优化，优选推荐理应展现的个性化内容，包括：

① 语音搜索结果中的长尾词短句标题，以及内容主旨。

② 结构化数据的展现，比如：百度精选摘要，以及内容页的行文逻辑结构。

③ 可视化内容的展现，包括：短视频、高质量图片等。

它为你的SEO写作，选择内容素材与类型，提供了积极的参考指标与建议。

2、外部链接质量识别

我们知道链接主要用于计算页面之间的关系，它作为一种投票权，具有较高的质量价值，这就是为什么会有大量链接买卖的业务。

但基于AI的介入，链接质量判断，将在很大程度上有所提升，简单理解，当你试图利用大量低质链接，以数量取胜操作排名的成本，将会大大提高。

比如：

AI未来计算链接价值的时候，不单纯仅仅依托于链接之间的关系，它可能会更加侧重计算，外链页面的内容价值，并给予一定的加权值。

3、区块链介入版权专利

这是一个知识付费的时代，但在国内并不是一个知识产权得到完美保护的时代，理论上百度熊掌ID的原创保护，借助区块链技术的识别，在文字知识产权、新闻出版等领域，发挥着积极的作用。

它可以快速的定位：

① 新内容的版权归属，并统计全网的转载量，衡量其影响力。

② 假消息可以快速被定位，有效的遏制网络谣言，让新闻回归本真。

③ 图像与视频内容，比如：百度图腾对原创图片的保护。

总结：从目前来看，人工智能的参与，在某些方面，确实在优化SEO人员的工作路径，特别是一些基础性的内容，那么它并不会完全取代你的工作，相反，你则应该深入研究提升自己的SEO职业能力，而上述内容，仅供参考。

你的工作会被人工智能取代吗？

最近几日，著名科学家颜宁回国的消息引发关注，有人工智能大咖指出，颜宁回国是不得已而为之。因为一个人工智能软件的出现，颜宁的主要研究方向没有以前那么重要了。颜宁最主要的贡献之一是在蛋白质解析方向，在英国DeepMind公司的AlphaFold出来之前，颜宁在其领域呼风唤雨。一年能解析“几十个蛋白质”，可是AlphaFold及AlphaFold2从本质上改变了这一切，它能一次解析“2亿个蛋白质结构”。

打个比喻，颜宁本来是世界上最好的纺织女工，结果自动织布机出现了。。。

上述只是坊间一个玩笑，颜宁能在成千上万的科学家中脱颖而出，说明她的能力出众，继续从事研究工作也会出成果，所以回深圳应该是为了更大的发展空间。

颜宁攻克了困扰生物学家50年的难题而获奖照片

AlphaFold解决了50年的科学难题

问题来了，有些关于岗位被人工智能取代的预测，既然一个著名科学家的工作都可以被人工智能取代，那我们的工作是不是也有危险呢？

工作岗位被机器人取代

随着人工智能技术的发展，越来越多的工作岗位会被人工智能取代，这是一个不可逆的发展趋势。问题是，你的岗位被人工智能取代的机率有多大？

工作消失的概率排行

看看你的工作有没有以下特征，有的话，你被人工智能取代的可能性非常大：

1、不需要天赋，训练即可掌握的技能。

2、重复性劳动，无需用脑，熟练即可。

3、工作空间小，工作时，极少接触外界。

总结一下：简单、重复、任务明确可量化（时间、数量等）、弱社交。

典型的工作有生产工、装配工、流水线作业、打字员、清洁工等。

看看你的工作有没有以下特点，有的话，你被人工智能取代的可能性比较小：

1、社交、协商、谈判、表达、演讲、组织等能力。

2、富有同情心、怜悯心等社会品德。

3、创意、创造、发明、创新、审美等能力。

典型的工作有商务人士、公务员、教师、策划人员等。

总结一下：创新、决策、管理、任务不容易量化、强社交。

但是，也不用过于担心，人工智能会颠覆一些岗位，但同时，随着经济和就业市场形势的不断变化，也会出现新的就业岗位，涉及关怀经济、人工智能、内容创造等多个领域。相较计算机而言，人类仍能够在管理、咨询、决策、沟通和互动交流等领域维持相对优势。头条作者就是内容创造工作者，也是未来的发展方向之一。目前基于神经网络的深度学习，还不具有挑战人的创造性的能力，只是在规则明确的任务中能够战胜人类，比如围棋。当任务具有较多的不确定性时，人工智能还是不能与人类匹敌。

迎接未来最好的方法是提高自己，时刻准备迎接挑战。