❶ 股票交易員 會被人工智慧取代嗎
從科技發展的角度看，一定會，但普通水平的交易員會被先取代，高水平的孝灶暫時不會受到威脅。
這些年程序化交易越來越發達，市場上相當大比例的成交量都是計算機完成的，美國市場上據說超過一半。
傳統程序化交易仍然需要人來制定交易規則，實際上僅僅起到一個執行者的作用，人的作用是不可或缺的。空嘩
但這幾年基於深度學習的人工智慧交易程序已經在開發，近期已經聽說在美國已經有這種系統進入市場開始試運行。
我預期未來十年左右就會有大量人工智慧交易員進入市場，佔有相當大的比例，水平一般的交易員將被淘汰，巧虧扮但人工智慧的缺陷很多，高水平的人類專家會更加重要，徹底淘汰人類暫時還遙遙無期，
❷ 華爾街的交易員為什麼都要換成機器人
一個運營成熟的機器人投資模型，需要輸入海量交易數據與各類金。
❸ 在未來，人工智慧會取代哪些工作呢
在未來，創作性工作是不可能被AI所取代！現如今在人工智慧快速發展背景下，確實有一部分工作會被AI所取代，但並不是說所有的工作，其中就包含了創作性的工作不會被取代。對於部分機械式的行業，比如傳統意義上的股票交易員
，其本質也只能是起到中間人的作用，而他們只是根據買賣雙方所提供的指令信息並完成相應操作。而今天的人工智慧和大數據技術
，就能夠完全勝任這樣的中介性質的工作。
沒有挑戰性的會首啟被取代在前幾年作為創新工場
CEO李開復
在接受媒體采訪時表示到，隨著科技快速發展，尤其是人工智慧技術的飛速進步，在未來現有職業當中有近50%的工作很有可能會被新技術所取代。尤其是那些簡單且具有重復性
，無需員工進行深度思考的工作。比如我們所常見的駕駛員，在進行駕駛的過程中，其實是基於個人經驗和操作能力對路況作出判斷。而這些工作也能夠通過高性能感測器和CPU取代，在效率方面完全能夠超過有多年駕駛經驗的人員，所以該工作被自動駕駛
所全面取代和超越也只是時間問題。
創意性的工作不會被取代若是工作涉及到極其復雜的思考和全盤的推理，而人腦結構是包含了數千萬神經系統
，時至今日也沒有任何科學家和機構，清楚了解人類大腦神經是如何進行思考和推理。者岩如考慮到AI並不擅長於思考和開展具有創造性的工作。而現有人工智慧技術只能是基於以往的大數據，高性能CPU開展分析並提供相應的決策。顯然具有創造性的工作並不能夠提供豐富的經驗，也就無法提供海量的數據進行分析，是難以被取代的。
綜上所述，至少在20年以棗頌內創意性的工作並不能夠被人工智慧所取代，至於在未來隨著科技的快速發展，AI也必然會融入到我們的生活。然而在提高生活質量和工作效率
的同時，人類自身也需要不斷學習和努力才能成為機器的主人。
❹ 人工智慧取代哪些工作崗位
最有可能被人工智慧取代的工作
1.專職司機、代駕
谷歌的無人駕駛汽車早已經在美國的高速公路上穿梭，而福特將無人駕駛汽車作為研發重點、豐田、奧迪等也在研發自己的無人駕駛汽車。國內企業也非常踴躍，之前網路李彥宏也曾乘坐無人駕駛汽車出了一回風頭。深圳福田保稅區還實現了無人公交車試運行。一旦無人駕駛汽車實現了商用並普及開來，那專職司機就會面臨失業。
今後除非出現緊急狀況，人們今後在坐車的時掘咐候只需要躺在座椅上就可以了。
2.收銀員
阿里無人超市投入市場使用，讓人們真切體會到科技進步對於人類職業的威脅。未來隨著此類智能自動收費的推廣，消費者可以自助繳費，相信更多超市、商場、停車場、小區、高速公路收費站都用不著收銀員了。並且智能自動收費系統不僅節約了人力成本，還大大提高是辦事效率。
3.傳統流水線工人
有媒體報道，正在大力推廣機器人取代工人的富士康動作迅猛，其江蘇崑山工廠就因為6萬機器人的投入使用，員工人數從11萬減少到5萬。三全集團的湯圓流水線一天可以生產400噸。牛津大學的一項研究調查表明，未來10年，47%的低級雇員有很高的可能性被機器取代。對於傳統流水線工人來說，尤其是低技術工作，將首先面臨智能機器人的替換。
4.保安
人工智慧技術的發展，讓安防設備更加具有智慧，安保機器人也已經出現，它可以自動巡邏，靈活機智地處理巡邏途中的情況，還具備流暢的語音交互功能，自動報警、防盜系統、自動充電系統，24小時不間斷工作。未來的保安人員，必將面臨著失業的沖擊。
5.客服
據專家預測，到2020年，85%的客戶服務工作都將由AI完成，無需任何人工參與。這一改變是因為AI技術的不斷進步，使得機器人交互感覺更加真實，服務更加個性化。世界多家公司已經研發出自動化客服服務，該服務通過機器學備余習和自然語言處理來進行自動化的在線客戶聊天服務，相比僱傭員工，這項技術將會極大減少成本與出錯概率。而且面對客戶的抱怨和怒火，人工智慧的客服不會因此而崩潰，因為它們根本就沒有情感。
6.銀行櫃員
這兩年銀行裁員的新聞時有耳聞，其背後透露的正是傳統金融行業正在遭受互聯網類金融的沖擊。隨著移動活躍用戶的增多，更多交易通過數字渠道完成，線下的網點已不再那麼必要。通過數字渠道辦理業務的成本，也遠遠小於網點渠道。而線下網點的很多服務正在逐步用機器人來替代，預計無人銀行也會出現。
7.導游
現在很多導游服務，都能通過智能設備來實現，比如語音導覽、智能問答等，隨著人工智慧的發展，功能越來越強大，導游的很多工作將被機器替代，電子導游也逐漸為許多遊客所青睞。日本政府還在推動機器人導游服務，熟悉中英日三國語言，導游機器人能給外國旅客介紹景點及相關各項活動，未來機器人導游還將增設圖像與聲音識別功能，可實現配合與人類進行對話功能，讓遊客有更好的體驗。
8.銷售
銷售需要尋找潛在用戶，並深諳用戶的需求，而這個過程逐漸將被人工智慧取代。目前，像InsideSales.com這樣的業務很受歡迎，他們使用人工智慧分析數據，尋找最佳潛在客戶，成功率達到80%，而且在面對大量數據時不會頭大，而且還能得心應手。隨著AI技術的進步，銷售公司或許將更多依賴AI才能保持競爭力。2015年，美國有約800萬銷售類從業人員，占據了所有崗位的近6成，銷售AI或將令很多銷售從業者失業。
9.股票交易員
越來越多投資銀行開始使用人工智慧、自動化和機器人技術來幫助削減成本、消除耗時的日常工作仿散滾。比如如說機器人理財、量化交易、銀行的財務理財。
2000年，高盛位於紐約的股票現金交易部門有600個交易員。而如今，只剩下兩個交易員，剩餘的工作全部由機器包辦。股票交易大廳變得冷清不是因為炒股的人少了，而是因為人工智慧來了。
10.銀行信貸員
以前，信審員是個體面的工作，只會招聘名校的畢業生。他們的工作主要是控制風險，看看每筆貸款是否達到放款的標准。人工智慧來了，信審員成了一個「雞肋」的工作，可有可無。他們沒日沒夜的拚命干，核一天不過審核50單，機器審核量一天超過萬單，人力的速度，怎麼可能拼得過機器，並且人工智慧的准確率更能得到保證。
❺ 未來十年，哪些職業會被人工智慧取代
2016年，是人工智慧元年。
這一年，谷歌AlphaGo在圍棋大戰中戰勝人類頂尖棋手李世石，微軟研發的人工智慧設備Echo的語言理解能力擊敗人類，IBM人工智慧醫療機器人Watson僅用時10分鍾首次確診人類罕見白血病。
2017年，是人工智慧爆發元年。
這一年，AlphaGo Zero無師自通100:0戰勝舊版AlphaGo，網路CEO李彥宏乘坐無人駕駛汽車上五環，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，阿里巴巴宣布成立達摩院。
那麼，我們自然要問了，2018年是什麼年？答案是......
狗年！
不過，人工智慧時代正式到來已經是不爭的事實，這一點從資本的蜂擁而至就能看得出來。
據PitchBook統計，2017年全球人工智慧和機器學習領域共獲得風險投資超過108億美元。過去十年來，該領域的風險投資大幅增長：2010年投資不足5億美元，2016年達到57億美元，而2017年投資額較2016年增長了接近一倍。
人工智慧已經來了，而且它就在我們身邊，幾乎無處不在。但是，我們真的知道什麼是人工智慧嗎？我們真的准備好與人工智慧共同發展了嗎？我們該如何規劃人工智慧時代的未來生活？
在今天要和大家分享的這本書中，開復大哥就為我們詳細論述了什麼是人工智慧，人工智慧的發展歷程，以及在人工智慧時代，我們應該做些什麼才能避免被AI淘汰。
什麼是人工智慧？
人工智慧這個詞乍聽起來挺高大上，這可能會讓你覺得它離我們的生活還很遙遠，然而事實並非如此，我們來看一下下面這則對話：
哈哈哈...這是我和微軟智能助理小冰的對話，是不是很有意思？而這背後來則自於自然語言理解人工智慧技術的應用。
再比如我工作的地方，深圳阿里中心，上下班不用門禁卡，出入閘口裝有高解析度的攝像頭，只需提前拍好照片上傳，之後即可實現「刷臉」進出，這背後便是人臉識別技術的功勞。
還有大家都在看的今日頭條，截至目前已經有超過7億用戶，為什麼這么火爆？原因就在於其採用了人工智慧技術，它可以「聰明」地歸納每個人看新聞時的不同習慣、愛好，從而給不同用戶推薦不同的新聞內容。
總之，人工智慧並非像你認為的那樣高大上，它已經在我們身邊得到了廣泛的應用，幾乎無處不在。自然語言處理、機器視覺、智能推薦、自動駕駛等等技術都屬於人工智慧。
那麼，說了這么多，到底什麼是人工智慧？顯然，我們需要一個定義：
AI就是根據對環境的感知，做出合理的行動，並獲得最大收益的計算機程序。
在書中，作者對AI領域較為常見的5種定義進行論述，最終得出的結論是上述定義最為合理，同時這也是維基網路使用的綜合定義。
這個定義說明什麼呢？說明AI並不是與我們大多數人所認為的那樣，與人類思考方式相似、與人類行為相似或者外形上與人類相似的機器人，AI的本質，是計算機程序。
第三次AI熱潮：有何不同？
2016年3月，AlphaGo大戰李世石掀起了第三次AI熱潮，一時間似乎人人都在談人工智慧。但是，注意了，這並不是人機對弈第一次激起公眾的熱情。
1997年IBM的深藍戰勝卡斯帕羅夫的那一天，全世界科技愛好者奔走相告的場景絲毫不比今天人們對AlphaGo的追捧遜色多少。再往前看，1962年，IBM的阿瑟薩繆爾開發的西洋跳棋程序就戰勝過一位盲人跳棋高手，那時，報紙也在追捧人工智慧，公眾一樣對智能機器的未來充滿了好奇。
我們來看稍微回顧一下這個過程。
第一次，當跳棋程序戰勝人類，公眾反應：哇！好厲害！人工智慧牛逼！可沒過幾年，習慣了計算機會下簡單棋類的公眾又說：下個跳棋有什麼了不起？有本事去下無比復雜的國際象棋試試？
第二次，當國際象棋程序戰勝人類，公眾又反應：卧槽！666！人類要滅亡了！可沒過幾年，公眾又習慣了，他們說：下個象棋算什麼智能？有本事去下奧妙無窮的圍棋試試？
第三次，就是2016年，圍棋程序戰勝人類，公眾反應如何？我想大家應該都知道了......
網上流傳著一幅「人工智慧發展成熟度曲線」，生動地展示了上述發展歷程。
那麼，這次的AI熱潮還會和之前兩次一樣嗎？經過一兩年的熱炒之後再次不可避免地歸於沉寂？
答案是：不一樣。（BGM，起~）
正如作者在本書中提到的：
今天的人工智慧是「有用」的人工智慧。和前兩次AI熱潮相比，這一次人工智慧復興的最大特點，就是AI在多個相關領域表現出可以被普通人認可的性能或效率，開始在產業界發揮出真正的價值。
為何此次人工智慧技術能夠實現如此巨大的跨越？如果說第一次AI熱潮是「圖靈測試」的小打小鬧，第二次AI熱潮是語音識別的初步試水，那麼第三次AI熱潮便是「深度學習」的大展拳腳。
語音識別系統在近年來突飛猛進，技術上只有一個原因――深度學習！而在機器視覺領域，2014年在ImageNet競賽中第一次超越人類肉眼識別准確率的圖像識別演算法也是深度學習的傑作！
看到這里你可能要問了，那什麼是深度學習？說實話，這個技術太過牛逼，我無法一兩句就給你解釋清楚，不過我可以舉一個通俗點的例子來輔助你理解。
比如機器視覺，假設你要讓計算機識別出吳彥祖的樣貌，也就是說你輸入任意一張吳彥祖的照片，計算機會自己輸出「這個人是吳彥祖」，怎麼做到呢？
第一步，你需要先給計算機提供一些吳彥祖的照片，這些照片都有一個共同特點，比如鼻子很挺，那麼計算機就知道了吳彥祖的一個特點，鼻子挺！
但是單單這個特點是不夠的，這時候你給計算機一張古天樂的照片，它可能也會把他認成吳彥祖，因為古天樂鼻子也挺。
不過你如果再給計算機多輸入一些吳彥祖照片，這些照片中吳彥祖很白，於是計算機就知道了，吳彥祖不僅鼻子挺而且皮膚也白，那麼再輸入古天樂照片它就不會把他認成吳彥祖了，因為古天樂不符合皮膚白的特點。
這個過程就是機器學習，計算機根據你輸入的照片，不斷確認吳彥祖的長相特點，你輸入的照片越多，計算機調優過程越多，最後識別准確率就越高。
阿里雙十一海報AI設計師「魯班」，基於幾千萬張海報的深度學習，練就了一天4000萬張海報的驚人速度；AlphaGo Zero三天時間內左右手互搏3000萬局，無師自通100:0擊敗了AlphaGo。
所以，第三次AI熱潮之所以能產生巨大的商業價值，除了深度學習技術的突破之外，也離不開大數據的成熟應用。可以這么說，深度學習攜手大數據引領了第三次AI熱潮。
人工智慧會導致人類大量失業嗎？
前不久，《紐約客》雜志一張封面圖刷爆朋友圈：
封面上，人類坐地行乞，機器人則扮演施予者的角色，意指明顯――在未來社會，人類的工作機會被不斷進化的機器人剝奪，從而淪為了流落街頭的弱者。
人類的工作真的會被人工智慧取代嗎？這很難說。或許目前我們暫時還看不到大范圍的工作被取代，但技術浪潮的趨勢不可逆轉。
本書作者在2016 WISE獨角獸大會上就提出了以下觀點：
未來十年出現最多的獨角獸公司肯定是人工智慧公司。十年後，世界上90%的工作，都會被人工智慧所取代。尤其是，翻譯、記者、助理、保安、司機、銷售、客服、交易員、會計、保姆等工作。
此外，作者在書中還給出了一個判斷工作是否容易被AI取代的「五秒鍾准則」。
一項本來由人從事的工作，如果人可以在5秒鍾以內對工作中需要思考和決策的問題做出相應的決定，那麼，這項工作就有非常大的可能被人工智慧技術全部或部分取代。
比如傳統意義上的股票交易員，他們所做的工作，只是根據買家或賣家的指令完成實際的交易操作；比如汽車司機，駕駛汽車的時候，人類司機根據路況所做出的判斷，其實都是人腦可以在短時間內處理完成，並立即做出反應的。
反之，如果你的工作涉及縝密的思考、周全的推理或復雜的決策，每個具體判斷並非人腦可以在5秒鍾的時間內完成，那麼，以目前的技術來說，你的工作是很難被機器取代的。
看到這里我們不禁要問了，未來十年90%的工作將會被人工智慧取代，是不是意味著人類即將面臨大量失業？
事實上，工作被取代與人類失業是兩個概念，雖然我們大部分工作會被AI取代，但將會有其他更多類型的工作崗位被創造出來。
當我們談論技術進步是否會讓人類系統性失業時，最經典的例子就是馬車。19世紀末的倫敦是當時世界上最大最繁華，人口最密集的城市，出租馬車是城市的主要公共交通工具，出門打「馬的」是城市一景。
而當汽車被發明出來，人們不坐馬車了，馬車夫去哪了？顯然，汽車發明帶來的新崗位會不斷涌現，首先機器就需要有人製造和維護，汽車帶來的工作崗位，比消滅的馬車夫要多得多。不信你看現在有多少工作崗位是十年前已經存在的？
因此，技術發展將造成一部分簡單工作、底層工作的消失或轉變，但由此也會催生更多新型的、更需要人類判斷力和創造力的工作類型。
總之，人工智慧的出現會取代諸多人類的工作，但人類並不會因此面臨大量失業。我們只要不斷提升自己的創造能力和學習能力，就會在未來的社會發展中勇立潮頭！
❻ 人工智慧將取代哪些職業
人工智慧技術將對許多職業造成影響，但這並不意味著這些職業將完全消失。相反，這些技術的普及將改變這些職業的性質，並且需要我們不斷學習和適應新的技術。
1.收銀員：隨著自助結賬技術的普及，越來越多的商店和超市正在採用自助結賬系統，這將減少需要人工收銀員的數量。
2.銀行職員：隨著在線銀行服務和自動櫃員機的普及，許多銀行職員的工作已經被自動化。
3記賬員：人工智慧可以通過掃描和識別電子文檔來自動執行大量的記賬工作，從而減少了需要人工處理的需求。
4.電話銷售員：自動撥號系統和語音識別技術可以大大提高電話銷售的效率，減少了需要人工操作的需求。
5.工廠工人：自動化和機器人技術可以在工廠中執行許多重復和危險的任務，從而減少了需要人工操作的需求。殲敗
6.快遞員：隨著無人機和自動駕駛技術的發展，未來可能會有更多的快遞服務採用自動化方式。
7.計程車司機：自動駕駛技術的普及可能會減少需要人工駕駛的計程車的數量。
8.服務員：自助點餐系統的普及和智能餐廳技術的發展可能會減少需要人工服務員的數量。
9.保險精算師指纖：人工智慧技術可以快速進行數據分析和預測，減少了需要人工精算師的需求。
10.證券交易員：自動化交易系統和機器學習技術可以快速分析市場數據，從而減少了需要人工交易員的需求。
11.作曲家：人工智慧可以通過分析和模擬大量的唯改仿音樂數據來生成新的音樂作品，減少了需要人工作曲家的需求。
12.翻譯：自然語言處理技術和機器翻譯技術可以快速進行翻譯工作，減少了需要人工翻譯的需求。
13.法律助理：人工智慧可以通過自動化法律文件和自動化法律研究來提高效率，減少了需要人工法律助理的需求。