8月24日訊，8月23日，素有“股市風向標”之稱的金購中心迎來了一只能“刷臉貸款”的人工智能牛。憨厚的外形，讓人想起之前屹立于此地讓瘋狂跳水的股市瞬間翻紅的“融七牛”，媒體稱“轉運神牛”。據(jù)悉，他們同屬融360。這個升級版的“智能牛”此次殺回金融街，成為新的金融網紅的同時，也引爆了業(yè)內人士的廣泛討論。

隨著人工智能的快速發(fā)展，很多行業(yè)的很多崗位，都開始出現(xiàn)了AI的身影，融八牛只是一個縮影罷了。于是，關于人工智能與人類智能的話題也再次升溫，比如羅振宇在跨年演講中便提到“再殘忍的資本家好歹要剝削工人，人工智能時代可能讓人們連這個價值都沒有。”所以，人工智能會取代人類的工作崗位嗎?面對AI的競爭，我們準備好了嗎?

技術進步總是帶來失業(yè)問題，腦力勞動者不再安全

技術的發(fā)展總是帶來失業(yè)，隨著新技術的問世，社會上現(xiàn)有工作的數(shù)量、類型和組成都要發(fā)生改變以適應新技術。

在工業(yè)革命時代，依靠能源和電力，人類發(fā)明了節(jié)約勞動力的內燃機和各種機器，人力勞動逐步被能源所取代。如凱恩斯在《我們后代在經濟上的可能前景》一文中所稱，

“一種新的疾病正在折磨著我們，某些讀者也許還沒有聽說過它的名稱，不過在今后幾年內將聽得不想再聽——這種病叫做由技術進步而引致的失業(yè)。這意味著失業(yè)是由于我們發(fā)現(xiàn)節(jié)約勞動力使用的方法的速度遠遠超過了我們?yōu)閯趧恿﹂_辟新用途的速度而造成的。”

近年來，隨著數(shù)據(jù)和算力取得重大突破，深度學習引領了本輪AI發(fā)展潮。當前，企業(yè)已經開始利用人工智能技術實現(xiàn)特定業(yè)務的自動化，甚至開始取代特定崗位，如客服聊天機器人、物流挑揀員、身份驗證安保員甚至司機、信貸審批員等等。人們堅信，AI相關成果必將被應用于各行各業(yè)，深層次改變經濟運行模式和人們日常生活，一個新的世界即將到來。

2013年，牛津大學馬丁學院的一項研究表明，在未來20年內，美國有47%的工作將受到自動化的影響，作者預測，人工智能的發(fā)展將經歷兩個大的“浪潮”：

“在第一次浪潮中，運輸和物流業(yè)的大部分工人、大量的行政工作人員和生產領域的勞動者可能會被計算機取代。在第二次浪潮中，所有涉及手指靈巧度、反饋、觀察和有限空間內操作的任務都將受到人工智能的影響”。

第一次浪潮顯而易見，第二次浪潮在電子競技這個虛擬空間內已經有所展現(xiàn)。近日，針對OpenAI擊敗Dota2頂級玩家，前谷歌大腦團隊成員Denny Britz分析原因時提到：

“技能的施放，人類玩家必須緊盯屏幕，并且估算與對手之間的距離;而AI知道確切的距離，并且能立即決定是否施放技能。……AI可以立即作出反應，人類不行。比如，比方，一旦對手逃離攻擊范圍，AI可以立刻取消攻擊命令。”

日本經濟新聞和英國金融時報在實施了共同研究調查以后，他們給出了這樣一個答案：全部820種職業(yè)、2,069項業(yè)務(工作)中，約710項工作可被機器人替代。

金融業(yè)，AI的樂園

這項遍布各行各業(yè)的自動化趨勢下，金融業(yè)非但不能幸免，反而是AI的樂園。深度學習能夠利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化決策引擎，只要擁有某一特定領域的海量數(shù)據(jù)，就可以利用深度學習技術訓練機器去持續(xù)優(yōu)化單一目標，比如人臉識別精準度最大化、贏得圍棋比賽等等。就金融領域而言，數(shù)據(jù)積累豐富、目標邊界清晰，天然適合引入人工智能技術。

據(jù)麥肯錫全球研究院在今年1月推出的一份報告中稱，金融和保險領域的工作，有43%的可能性會被自動化替代。在金融業(yè)內，AI現(xiàn)在已經可以部分替代柜員、客服、大堂經理、咨詢顧問等崗位職責，銀行網點的智能機器人、融360推出的“融八牛”等，都是相關的探索。對于交易員、信貸審批員、理財顧問等看上去更具技術含量的崗位，也開始出現(xiàn)被AI替代的趨勢。

2017年1月，高盛首席財務官馬蒂·查韋斯(Marty Chavez)在哈佛大學的一次研討會上提到，2000年，高盛在紐約總部的美國股票交易柜臺雇傭了600名交易員，根據(jù)投資銀行大客戶的訂單買賣股票。如今，他們只剩下了兩個股票交易員，剩余的工作被自動交易程序接管了，程序則由200名計算機工程師支持。

其實，原因不難理解，相比人類操盤手，人工智能不僅出錯率低，還不放假休息，成本也極低。所以，繼交易員崗位之后，高盛正探索將包括貨幣交易以及投行的一部分業(yè)務項目都在朝著自動化的方向邁進，比如探索將IPO過程中約146個步驟進行自動化...

風險管理一度被視作銀行業(yè)中含金量最高的崗位，現(xiàn)階段也出現(xiàn)了顯著的自動化進程。風險管理包括目標設定、事項識別和風險對策三個關鍵因素，其中，事項識別(風險識別、風險計量等)和風險對策(風險定價、風險監(jiān)測、風險控制等)的數(shù)據(jù)驅動趨勢越來越明顯。在一個標準化的授信審批流程中，債項評級、押品評級、授信額度及定價等均可以通過大數(shù)據(jù)風控模型直接得出，而貸后管理很大程度上也可以通過負面信息引擎、風險預警模型、基于物聯(lián)網的押品管理等減少對人力的依賴。

此外，智能營銷、智能投顧等領域的自動化趨勢也愈發(fā)明顯。咨詢公司A.T. Kearney曾預測，美國2020年智能投顧市場總規(guī)模將達2.2萬億美元。而在中國，到2020年智能投顧管理資產規(guī)模預計超5萬億人民幣。

面對機器的競爭，我們真的準備好了么?

機器取代體力勞動，雖然帶來失業(yè)問題，但在情感上大家都是容易接受的，畢竟，那些單調的、無聊的、令人不快甚至面對危險環(huán)境的工作，還是交給機器來做更好一些，人類應該享受更美好的事物。比如，特斯拉CEO馬斯克便提到，自動駕駛汽車一旦普及，讓人類開車將變成不道德的行為，“這太危險了，你不能讓人去駕駛一臺兩噸重的死亡機器”。

那么，AI取代腦力勞動者，我們又該從哪個角度去理解和接受呢?僅當我們能夠提供其他選擇時，擺脫不好的工作才是可取的。問題在于，我們能夠提供的選擇可能是有限的。

工業(yè)時代，體力勞動者也可以通過向腦力勞動者轉化謀得新的工作，因為機器沒有智慧。而隨著人工智能的到來，人類可能沒有了退路?！段磥砗喪贰纷髡吆绽泴Υ俗髁私庾x：

“人類此前有過這樣的疑慮，比如自動化會讓人們丟掉工作，而這種情況其實并沒有出現(xiàn)。但是，這一次的技術演進可能與以往不同，有兩個原因，一是人類有兩方面基本技能，體力和交流，過去的自動化只是替代了體力部分，人類還有交流這個技能可以固守，而現(xiàn)在人工智能則在交流技術層面與人類展開競爭，屆時人類沒有第三種技能可以從事;二是變化的速度正在加快，即使有新的工作機會，最大的一個困難在于技能的再培訓，也就是人類的能力再造。”

普遍的觀察認為，大力發(fā)展工匠經濟是人類在AI大行其道時用于自處的選擇。所謂工匠經濟，是指那些非機器驅動、非同質化、依靠人類創(chuàng)造力和互動的產品和商業(yè)模式的回歸。的確，工匠經濟大有可為，只是，相比大眾經濟，工匠經濟畢竟是小眾化的。此外，工匠經濟對人才的要求更高，從流水線工人和標準化技能到個性化、創(chuàng)新精神，這種轉變很難一蹴而就。

也許，我們是時候好好改變對下一代的教育模式了。工業(yè)化時代，我們給學生設計標準化的課程，讓學生更好地適應工作中標準化的管理和流程;而在工匠經濟時代，我們要學會教給學生們如何進行創(chuàng)造，如何保持與眾不同，相信，這也是個挑戰(zhàn)。

所以，面對AI的競爭，我們真的準備好了么?畢竟，就業(yè)問題，不能僅僅依賴美好愿望的安慰劑來解決。

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