取代交易员，AI需要多久？

最近，我接到了来自某知名华尔街投行达尔顿·库克的电话，他满怀激情地与我探讨了生成式AI的前景。我们的对话从如何利用AI改善欺诈检测和定制化投资的开始，然而很快就转向了他更宏伟的抱负。他认为，投行的劳动力问题，特别是熟练员工短缺的问题，可能通过生成式AI得到缓解。库克大胆设想了一个未来：AI不仅能自动化降低成本，还能解决人才短缺，甚至彻底取代人类员工。

这让我不禁想起去年11月以来，我与来自保险、制造、制药甚至电影行业的高管们的对话——这些领域的领导人都在好奇如何用更少的人力资源创造更大的价值。尤其是好莱坞的导演们，他们的编剧和演员们正因罢工而头疼不已。高盛预测，未来十年内，3亿个工作岗位将被AI淘汰或严重缩减。这么一来，生成式AI是否真能成为“救星”？

实际上，AI行业的发展速度之快令人咋舌。想想“提示词工程师”（prompt engineers），这个职业突然变得炙手可热，年薪可以高达30万美元。在医学领域，谷歌的Med-PaLM 2正在以专家级别回答医学问题，甚至可以查看X光并自动撰写报告，完全不需要人类医生参与。

如此迅猛的发展节奏，让人难怪许多高管都认为，未来几年内，强大的AI系统将在认知工作中与人类平分秋色，甚至更胜一筹。面对这样一个未来，人们难免会幻想不再需要担心如何吸引和留住合格员工。

然而，这样的思维可能过于乐观。AI究竟会如何以及何时影响就业市场，还存在许多不确定性。AI不仅需要执行任务，其输出还必须被证明值得信赖，并且能够集成到现有的工作流程中。更重要的是，还要应对合规、风险和监管问题。

历史上，人类对新技术总是充满憧憬，却常常低估了实现的难度。比如，20世纪70年代，计算机科学家马文·明斯基宣称通用人工智能将在三年内出现，结果我们至今仍未见其踪影。今天，尽管生成式AI工具如ChatGPT和DALL-E 2已经相当强大，但离完全实用化仍有一段距离。即使是谷歌和亚马逊这样的大公司，也还在探索如何最有效地利用这些技术。

对于今天的高管们来说，最重要的是实事求是地评估生成式AI的能力和局限。我们还需要制定切实可行的策略，以确保公司能在AI发展过程中保持竞争力。这包括理解如何在AI和人类之间分配任务，以及不断提升员工的技能。

未来的工作场所将充满未知和机遇。我们需要认识到，技术的进步并不意味着人类的淘汰，而是需要不断适应和发展。只有这样，我们才能在这个充满变化的时代中保持领先。

通过引入编程和自我评测的方式，我们可以轻松看待这些复杂的技术问题。例如，我们可以说，AI可能会让程序员成为新世纪的“手工艺人”，他们的工作将更具创意，而不是简单的编写代码，而更加注重程序和策略的设计。同样，我们也可以戏称生成式AI为“数字炼金术士”，它们将数据转化为价值，就像古代的炼金术士试图将铅变成金子一样。

总之，未来是光明的，但我们需要用批判性思维和开放的心态来迎接挑战。

比如，我可以向 「海投AI- python」专家 提问：“使用 python3 完成一份 MACD 技术指标的交易代码。”它会帮助我完成代码的基础部分，并根据我们的具体需求，进一步的优化代码。详情：5分钟用AI写出1000%收益率的交易策略