10. 挑技能时优先看「要不要动手、要不要现场判断」，这类最难被自动化顶掉
证据 B有争议
说人话按美国的估算，约 47% 的岗位有较高风险被计算机接手，后来按具体任务估的比例低得多。机器难过的坎有三样：手上的灵巧劲、想出新东西、跟人打交道。所以要到现场、环境不标准、得临场判断的活更难被顶掉，流程固定、主要处理信息的岗位风险最高。
成本
不花钱。选之前先按这个维度把想学的活过一遍。
收益 · 原始数字
给美国 702 个职业逐个估「这活多大概率能交给计算机做」（可计算化概率评估），结果是约 47% 的就业岗位处于高风险区间。模型里决定风险高低的，是三处机器目前迈不过去的坎，作者叫它「工程瓶颈」。一是感知与操作，包括手指灵巧度、手部灵巧度、在狭窄空间和别扭姿势下作业。二是创造性智能（想出新东西的能力）。三是社会智能（跟人打交道的能力）。所以环境非标准、需要手上功夫和临场判断的活，被替代的概率一贯更低，不是个别职业的偶然。流程固定、以信息处理为主的岗位风险最高
备注
争议。这项研究是 2013 年一份没正式发表的论文稿，打分打的是「整个职业能不能被机器接手」。后来有研究改成拆到一件件具体任务上去估，算出来的高风险比例低得多。它也不说这事会在哪一年发生。用它时别盯着 47% 这个数，要看它点出的那三处卡住机器的地方。现场安装、检修、护理这类活比纯文书更抗替代，原因就在这里。所以「学个技能」优先该选需要到现场、面对非标准环境的那种
来源
Frey CB, Osborne MA2017
The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280
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内容整理自《高性价比人生指南》（GitHub，CC BY 4.0），本书做了结构化与增补。证据等级 A/B 指有可核对的研究或官方文件；C 为通行做法整理。
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