猎云注：随着新技术的问世，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术。AI取代脑力劳动者，我们又该从哪个角度去理解和接受呢？本文作者提到，仅当我们能够提供其他选择时，摆脱不好的工作才是可取的。问题在于，我们能够提供的选择可能是有限的。文章转自： 洪言微语（ID：hongyanweiyu），作者：薛洪言，苏宁金融研究院互联网金融中心主任。
8月23日，素有“股市风向标”之称的金购中心迎来了一只能“刷脸贷款”的人工智能牛。憨厚的外形，让人想起之前屹立于此地让疯狂跳水的股市瞬间翻红的“融七牛”，媒体称“转运神牛”。据悉，他们同属融360。这个升级版的“智能牛”此次杀回金融街，成为新的金融网红的同时，也引爆了业内人士的广泛讨论。
随着人工智能的快速发展，很多行业的很多岗位，都开始出现了AI的身影，融八牛只是一个缩影罢了。于是，关于人工智能与人类智能的话题也再次升温，比如罗振宇在跨年演讲中便提到“再残忍的资本家好歹要剥削工人，人工智能时代可能让人们连这个价值都没有。”所以，人工智能会取代人类的工作岗位吗？面对AI的竞争，我们准备好了吗？
技术进步总是带来失业问题，脑力劳动者不再安全
技术的发展总是带来失业，随着新技术的问世，社会上现有工作的数量、类型和组成都要发生改变以适应新技术。
在工业革命时代，依靠能源和电力，人类发明了节约劳动力的内燃机和各种机器，人力劳动逐步被能源所取代。如凯恩斯在《我们后代在经济上的可能前景》一文中所称，
“一种新的疾病正在折磨着我们，某些读者也许还没有听说过它的名称，不过在今后几年内将听得不想再听——这种病叫做由技术进步而引致的失业。这意味着失业是由于我们发现节约劳动力使用的方法的速度远远超过了我们为劳动力开辟新用途的速度而造成的。”
近年来，随着数据和算力取得重大突破，深度学习引领了本轮AI发展潮。当前，企业已经开始利用人工智能技术实现特定业务的自动化，甚至开始取代特定岗位，如客服聊天机器人、物流挑拣员、身份验证安保员甚至司机、信贷审批员等等。人们坚信，AI相关成果必将被应用于各行各业，深层次改变经济运行模式和人们日常生活，一个新的世界即将到来。
2013年，牛津大学马丁学院的一项研究表明，在未来20年内，美国有47%的工作将受到自动化的影响，作者预测，人工智能的发展将经历两个大的“浪潮”：
“在第一次浪潮中，运输和物流业的大部分工人、大量的行政工作人员和生产领域的劳动者可能会被计算机取代。在第二次浪潮中，所有涉及手指灵巧度、反馈、观察和有限空间内操作的任务都将受到人工智能的影响”。
第一次浪潮显而易见，第二次浪潮在电子竞技这个虚拟空间内已经有所展现。近日，针对OpenAI击败Dota2顶级玩家，前谷歌大脑团队成员Denny Britz分析原因时提到：
“技能的施放，人类玩家必须紧盯屏幕，并且估算与对手之间的距离；而AI知道确切的距离，并且能立即决定是否施放技能。……AI可以立即作出反应，人类不行。比如，比方，一旦对手逃离攻击范围，AI可以立刻取消攻击命令。”
日本经济新闻和英国金融时报在实施了共同研究调查以后，他们给出了这样一个答案：全部820种职业、2,069项业务（工作）中，约710项工作可被机器人替代。
金融业，AI的乐园
这项遍布各行各业的自动化趋势下，金融业非但不能幸免，反而是AI的乐园。深度学习能够利用大数据来优化决策引擎，只要拥有某一特定领域的海量数据，就可以利用深度学习技术训练机器去持续优化单一目标，比如人脸识别精准度最大化、赢得围棋比赛等等。就金融领域而言，数据积累丰富、目标边界清晰，天然适合引入人工智能技术。
据麦肯锡全球研究院在今年1月推出的一份报告中称，金融和保险领域的工作，有43%的可能性会被自动化替代。在金融业内，AI现在已经可以部分替代柜员、客服、大堂经理、咨询顾问等岗位职责，银行网点的智能机器人、融360推出的“融八牛”等，都是相关的探索。对于交易员、信贷审批员、理财顾问等看上去更具技术含量的岗位，也开始出现被AI替代的趋势。
2017年1月，高盛首席财务官马蒂·查韦斯（Marty Chavez）在哈佛大学的一次研讨会上提到，2000年，高盛在纽约总部的美国股票交易柜台雇佣了600名交易员，根据投资银行大客户的订单买卖股票。如今，他们只剩下了两个股票交易员，剩余的工作被自动交易程序接管了，程序则由200名计算机工程师支持。
其实，原因不难理解，相比人类操盘手，人工智能不仅出错率低，还不放假休息，成本也极低。所以，继交易员岗位之后，高盛正探索将包括货币交易以及投行的一部分业务项目都在朝着自动化的方向迈进，比如探索将IPO过程中约146个步骤进行自动化...
风险管理一度被视作银行业中含金量最高的岗位，现阶段也出现了显著的自动化进程。风险管理包括目标设定、事项识别和风险对策三个关键因素，其中，事项识别（风险识别、风险计量等）和风险对策（风险定价、风险监测、风险控制等）的数据驱动趋势越来越明显。在一个标准化的授信审批流程中，债项评级、押品评级、授信额度及定价等均可以通过大数据风控模型直接得出，而贷后管理很大程度上也可以通过负面信息引擎、风险预警模型、基于物联网的押品管理等减少对人力的依赖。
此外，智能营销、智能投顾等领域的自动化趋势也愈发明显。咨询公司A.T. Kearney曾预测，美国2020年智能投顾市场总规模将达2.2万亿美元。而在中国，到2020年智能投顾管理资产规模预计超5万亿人民币。
面对机器的竞争，我们真的准备好了么？
机器取代体力劳动，虽然带来失业问题，但在情感上大家都是容易接受的，毕竟，那些单调的、无聊的、令人不快甚至面对危险环境的工作，还是交给机器来做更好一些，人类应该享受更美好的事物。比如，特斯拉CEO马斯克便提到，自动驾驶汽车一旦普及，让人类开车将变成不道德的行为，“这太危险了，你不能让人去驾驶一台两吨重的死亡机器”。
那么，AI取代脑力劳动者，我们又该从哪个角度去理解和接受呢？仅当我们能够提供其他选择时，摆脱不好的工作才是可取的。问题在于，我们能够提供的选择可能是有限的。
工业时代，体力劳动者也可以通过向脑力劳动者转化谋得新的工作，因为机器没有智慧。而随着人工智能的到来，人类可能没有了退路。《未来简史》作者赫拉利曾经对此作了解读：
“人类此前有过这样的疑虑，比如自动化会让人们丢掉工作，而这种情况其实并没有出现。但是，这一次的技术演进可能与以往不同，有两个原因，一是人类有两方面基本技能，体力和交流，过去的自动化只是替代了体力部分，人类还有交流这个技能可以固守，而现在人工智能则在交流技术层面与人类展开竞争，届时人类没有第三种技能可以从事；二是变化的速度正在加快，即使有新的工作机会，最大的一个困难在于技能的再培训，也就是人类的能力再造。”
普遍的观察认为，大力发展工匠经济是人类在AI大行其道时用于自处的选择。所谓工匠经济，是指那些非机器驱动、非同质化、依靠人类创造力和互动的产品和商业模式的回归。的确，工匠经济大有可为，只是，相比大众经济，工匠经济毕竟是小众化的。此外，工匠经济对人才的要求更高，从流水线工人和标准化技能到个性化、创新精神，这种转变很难一蹴而就。
也许，我们是时候好好改变对下一代的教育模式了。工业化时代，我们给学生设计标准化的课程，让学生更好地适应工作中标准化的管理和流程；而在工匠经济时代，我们要学会教给学生们如何进行创造，如何保持与众不同，相信，这也是个挑战。
所以，面对AI的竞争，我们真的准备好了么？毕竟，就业问题，不能仅仅依赖美好愿望的安慰剂来解决。
