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看历史看世界    这是 5 月 8 日在 Google I/O 大会上，王牌 AI：Google Assistant 与用户的一段预约理发对话。人工智能与人的无障碍沟通，不仅惊艳了全场，没有任何之后和逻辑错误，而且可以通过学习，像老友们聊天一样，实现多线处理。 AI 正加速颠覆人类社会秩序，未来也将出现更多类似 Google Assistant 这样的人工智能。关于人工智能是好是坏的讨论一直持续。每当颠覆性的新技术出现，也必将带来一轮新的失业狂潮。于是新技术又一次引起了人类的恐慌和质疑，就像工业革命引发的机械技术浪潮，' 辞退 ' 了一批劳动力，让一些轻易被取代的职业从此退出历史舞台一样。 惶恐人工智能将逐步统治我们生活的人，似乎忘记了我们 ' 创造 ' 人工智能的初衷。它帮助解放我们的双手和低廉的劳动，为我们赢得更多时间去思考和真正的创造。旧的工种消失，必然会有新的应运而生。而你，又是否准备好了提供 offer？ 壹 有时候，不是时代抛弃了你，而是你总把目光用来羡慕那些有 ' 睡后收入 ' 的人，而对自己的 ' 饭碗 ' 掏空见底。 今天，我们又见证了一个 ' 金饭碗 ' 走向灭亡：证券交易员。为什么它的即将消失能引起人们的广泛关注？因为他们曾经是这个时代领着金字塔顶薪水的一群人，从业其中，可以骄傲地昂着头走。 据 Coalition 的统计，全球最大的 12 家投行里（包括高盛），最普通的交易和研究人员平均年薪都有 50 万美元！瑞银（UBS）位于康涅狄克州斯坦福德城的交易大厅，足足有 23 个篮球场那么大，最多可容纳 1400 名交易员。2008 年金融危机之前，这就是人类交易员辉煌时代的一种象征——这个群体每天能给银行赚来数百万美元的利润。一位在高盛工作了 3 年后的交易员，就有实力在北京三环内全款买房。 贰 世界上第一个证券交易所的诞生，要追溯到 1602 年的荷兰阿姆斯特丹。 17 世纪初正是大航海时代。荷兰著名的东印度公司进行欧洲与亚洲之间的贸易往来，利润十分可观。但以当时的航海条件，仅凭一叶轻舟在海上航行数万公里，随时可能遇到风暴、海难、疾病等情况，一旦船只出事则人财两空，远洋贸易蕴涵着巨大的风险。 于是便出现了以股份公司的形态，由股东共同出资经营的企业组织；投资者以股票的形式入股，并按出资额的大小享受一定的权益和承担一定的责任。股票面向社会公开发行，以吸纳分散在社会上的资金。股份面向所有人，不只是贵族，还有平民，政府也入股，这也是世界上第一家跨国公司。 接着，几个商人在阿姆斯特丹的小酒馆做成了世界上第一笔股票交易。商人们意识到买卖股票是一种不错的融资渠道，于是定期到小酒馆进行这种股票交易，而且加入的人越来越多，渐渐形成定期的交易模式。这就是世界上第一个股票市场。从那个年代开始，交易员就开始逐步兴起。  从资本市场和证券市场发展的历程来看，可以分三个重要的阶段。初级阶段由原始的 ' 小黑板 ' 报价，人力喊单报价。 所有 60 后、70 后炒过股票的人都经历过交易大厅的情景。1992 年国内股票刚兴起时，需要先购买股票认购证，然后凭股票认购证认购股票。这和以前一切商品凭票购买一样。所以，稍微有点市场敏感嗅觉的人就会发现，这和囤积米票、布票、肉票、粮票一样，绝对有利可图。于是这些些人开始彻夜排队买认购证，或是雇人买。雇一个人差不多 10~50 元，这样认购证到手后，就已经价值 +10~50 元了。当时买认购证是这样的：  第二个阶段，电脑的产生以及互联网的诞生，让资本市场产生了第二个飞跃，这个阶段消灭了券商营业厅里的散户大厅，以往人声鼎沸的券商营业部变得门可罗雀。券商的营业部就是这样被干掉的，投资者对股票投资的需求没有变，但是投资场景变了。    伍 第三个阶段，人工智能的诞生干掉的就是传统的交易员们。 据 MIT Tech Review 报道称，2000 年顶峰时期，高盛在纽约总部的美国现金股票交易柜台就雇佣了 600 名交易员，但时至如今，这里只剩下两名股票交易员 ' 留守空房 '！高盛、瑞银的交易员被替代的经历，代表着华尔街的传奇景象已经成为历史，而这只是全球金融公司的一个缩影。   不仅如此，程序化交易也来抢交易员饭碗。英国金融时报 9 月时曾报道，高盛已经开始悄悄推动电脑程序交易，允许投资者不必与投行人员交流就能交易 8.4 万亿美国企业债市场。 摩根大通将在全球的股票算法业务部门采用 AI 机器人 LOXM 执行交易，它的效率比传统买卖方法高得多。LOXM 自 2017 年第一季度以来被用于改行的欧洲股票算法业务，并于第四季度在亚洲和美国启用。 而两年前的 11 月，李开复曾表示 ' 人工智能最好的应用领域之一是金融领域 '。 人工智能比传统交易员强在哪里？ 人脑算力非常有限，因此在这种情况下，我们把大量人生经验凝结成不需要从头算一遍的状态。但计算机不是，计算机永远在从头算，每一步都算概率，每次都往最大的概率下注。 每次从头算一遍，后面都是庞大的计算资源。所以算出了超出你的经验和定式的东西，算出了全新的逻辑。 面对即将到来的人工智能革命———你准备好了吗？ 文章已于 2018-05-12 修改 原网页已经由 ZAKER 转码以便在移动设备上查看查看原文 |
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