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随着人工智能的崛起，以下五种职业将会出现显著的增长。
1、数据科学家
数据科学家是一种新型的分析数据。他们通过分析数据来理解复杂的行为、趋势和推断，发现有助于公司做出更明智的商业决策的隐性洞见。正如SAS所言，数据科学家“既是数学家，又是计算机科学家，又是潮流观察者”。IBM预计，到2020年，对数据科学家的需求将飙升28%，数据科学家、数据开发者和数据工程师的年需求量将达到70万。典型的人工智能，包括刚毕业的博士和受教育程度较低的专业人士，以及仅仅几年的工作经验，他们的年薪可以从30万美元到50万美元不等。
2、人工/机器学习工程师
在大多数情况下，机器学习工程师会与数据科学家合作，以同步他们的工作。因此，对机器学习工程师的需求可能会出现类似数据科学家的增长。尽管数据科学家预计在统计学和分析学方面拥有更强的技能，但预计他们将拥有计算机科学方面的专业知识，而且他们通常需要更强大的编程能力。
3、数据标记专业人员
随着数据收集在几乎每一个垂直领域的普及，对数据标签专业人员的需求在未来可能会激增。事实上，数据标签可能会成为人工智能时代的蓝领工作。IBM负责沃森项目的团队负责人Guru Banavar说：“数据标签将是数据的整理，你可以在那里获取原始数据，清理干净，并组织它让机器摄入。”标签使人工智能科学家能够在新任务中训练机器。
4、人工智能硬件
人工智能领域另一项日益增长的蓝领工作是负责制造GPU芯片等人工智能硬件的工业工作。大型科技公司已经在采取措施打造自己的专用芯片。英特尔正在开发专门用于机器学习的芯片。与此同时，IBM和高通正在打造一种硬件架构，它可以反映神经网络的设计，也可以像他们一样执行。Facebook还在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着对人工智能芯片和硬件的需求日益增长，制造这些专门产品的工业制造业岗位将出现增长。
5、数据保护
有价值的数据、机器学习模型和代码的增加将会带来未来对这些数据的保护，因此需要数据库保护IT。许多层次和类型的信息安全控制都适合于数据库，包括：访问控制、审计、认证、加密、完整性控制、备份、应用安全。
虽然人工智能可以用来加快常规进程，将来可能会取代一些工人，但它创造的就业机会将超过它所能摧毁的。从数据中分析、组织和得出可操作结论的过程，人类在人工智能的创造、实现和保护中所扮演的角色将变得更加重要。正如Frost&Sullivan副总裁Andrew Milroy所言，“缺乏必要的人力来实现这些转变，将会减缓技术的普及和自动化。”新的高技能工作将伴随着使用新的、颠覆性的技术而出现，没有他们，这项技术的实施是不可能的。”
