虽然巴菲特对科技一向不太感冒，但是本次股东大会他对AI将引发大规模裁员潮的预判还是引起了诸多媒体的广泛解读。当然，在巴菲特之前，凯文凯利做过更为大胆的预测。他认为在本世界末，如今人们从事的职业中将有超过70%的部分会被AI取代。
我们中的很多人已经活不到本世纪末，但是工作岗位被人工智能所取代这件事却已经开始在部分领域上演。PC+网线的互联网时代，让全球实现联网花了将近40年时间；手机+3G、4G、WIFI移动网络让人们随时随地上网花了将近10年时间；人工智能开始与人类争夺饭碗却仅仅发生在5年内。面对一个人机共存的未来世界，每一个正在被革命的普通人或许都要开始重新定义自己。
AI演化启示录
相信大家都有切身感受，诸多科幻片场景正在逐步成为现实。在机械化、软件行业、带有计算主芯片和驱动软件的硬件产品、云计算以及最近几年到来的大数据阶段性成熟后，人工智能走向前台水到渠成。
我们为什么需要人工智能呢？这方面既涉及到人类种族之间的竞争对高阶工具的需要，也有来自商业社会财阀们为塑造差异化竞争优势的原生动力。在军事领域，以察打一体无人机为代表的武器无人化趋势正在广泛的参与实战，俄罗斯的无人战车部队今年也在叙利亚城市巷战中开创了AI实战化的新纪元。而交互性、场景
应用性更强的人工智能产品正如此前的家庭PC机，智能手机，会在一个新的时代重新定义一个消费市场，带来全新的产业革命和商业机会。
AI的核心还是在基于当前运算能力下的智能化应用。在传统服务器时代，AI局限在有限的行业应用、单个高精尖生产加工制造企业的自动化生产等领域。这个时期的AI，执行着固定的程序，重复着机械化的动作，替代人类所无法胜任的高精度、高强度、重复性体力工作。
进入云计算时代，随着运算能力、存储能力的革命性提升，大数据与云端自学习系统雏形的出现让AI被赋予了广泛的应用可能，智能化开始进入大众商用消费领域。在物联网、智慧城市概念的拉动下，硬件设备中的芯片处理能力、联网方式、语音、
视频、红外、射频等感应器领域取得飞速发展。在云平台、云服务和自学习能力的驱动下，机器与人的沟通成为了可能。基于语音交互的智能家居已经在亚马逊这样的大数据和云服务方面领先企业的带动下取得了实质性的开拓。
这个阶段，AI将逐步替代大部分基础性的，人类不再愿意从事的服务型工作。将智慧交互、智能化、自动化的硬件服务延伸到家庭、汽车、办公、城市功能服务等诸多领域。处于成本和消费市场的考虑。AI在人类生活中的广泛应用与全球人口的持续增长必然会产生人与机器的矛盾。
在即将到来的量子运算时代，人工智能将不再依赖于大型服务器集群，人工智能的小型化和移动化将进入实用。AI前端系统的快速实时处理能力会大大提升人工智能的拟人化的程度。量子运算成熟后的AI世界将是一个人与类人化
机器人共存的世界。类人化机器会被赋予一定的思考能力，能从事人类绝大多数的日常工作，走在人类文明冲突的前沿，成为家庭财富的象征。AI的高度拟人化也将会引发深层次的社会伦理问题。
AI的迭代不会止于量子，而我们面对的挑战在云计算时代已经到来。
你或许已经在被AI淘汰的路上
谁也未曾想到，银行业的基层员工会成为AI发展的首轮冲击对象。去年，仅四大行的裁员人数就超过6万，加上各种中小银行、信用社，银行业在2016年估计直接裁员数有超过10万人。
银行业一直是IT科技、智能化投入最高的行业，完善的全行业IT系统平台建设、公共数据协议交互，严格的监管措施都为新科技的运用提供了最佳土壤。互联网金融与移动支付推动了离柜交易的大规模增长，让大众金融服务开始摆脱对银行网点的依赖。
银行网点内的智能柜员机已能替代80%以上的人工柜员的工作。在金融业务的风控方面，移动智能终端和家庭智能终端，以及智慧城市下广泛存在的
视频、音频、行为记录感应器，源源不断的提供着个人的真实数据流。AI依托大数据正在帮助金融业更精准的定位客户的征信情况，流程自动化，并能最大限度的帮助避免坏账发生。
银行业协会数据显示，2016年银行业金融机构离柜交易达1777.14亿笔，同比增长63.68%，离柜交易金额达1522.54万亿元，行业平均离柜率达到84.31%，其中，民生银行的离柜业务率已经达到了惊人的99.27%。
据银行监管机构统计，中国约有380万名银行从业人员，其中约80%的人都是银行柜员。这262万名银行柜员中的绝大多数在未来10年内将步入高风险从业者，未来3年，至少将再减去30万人，面临被AI取代的风险。
身带光环的投行经理们同样身处在快速发展的AI阴影之下。人工智能是博弈高手，可以不带感情地无所拘束地进行博弈，而金融市场从来都是博弈最多的地方。最近几年，智能投顾的表现普遍优于对冲基金等主动管理型资产管理公司。
AI相较于投行/PE/VC从业人员，在快速吸收处理分析信息、深度学习，克服人类情感思维上的弱点与盲点，个性化服务和快速体系化运营上已经展示出了全面的优势。为了增强竞争力，包括高盛在内的国际投行正在AI和深度学习方面加大投资。AI应用比例的快速提升也意味着一批传统投行/PE/VC从业人员的离开。
与风光的金融行业相比，在温饱线上挣扎的制造工厂也被迫开始了大规模的 “机器换人”计划。一个机械手是4个产线工人的劳动效率，不仅良品率有大幅提升，半年就能收回成本。不用包食宿、不用缴社保、不用劳心人事管理，根据订单的规模可随时组织相应的产能匹配，后期维护成本也远较人工低。更为关键的时机械手可以24小时不停的工作，还不用付加班费。
在保就业，维护稳定的大背景下，广东省和浙江省两大加工制造大省也不得不大规模推行“机器换人”计划，其中浙江省到2018年要完成5000亿的“机器换人”投入。90后之后，中国特有的农民工群体或将逐步退出历史舞台。AI肆虐下，如何为三四线城市和广大农村的青年安放躁动的青春，提供海量的工作机会将是一个新的严峻命题。
面临危机的不仅仅是金融和加工制造业，包括传统高薪的知识性工作也将在不久的将来面临着AI的替代。在越来越多的场景里，AI将能替代许多知识性工作，包括程序员、律师、图书管理员、新闻记者，甚至是播音主持人等。
未来的军事应用领域更将是AI打头阵的天下。集合卫星天网、预警、情报、跨平台指挥系统的中枢神经元系统，将会承载局部战争的无人化模式。由无人机、无人机甲、机器战士、自动化的后勤运输管理系统组成的战争单元将成为战争发起的首选，科幻片走进现实的时间不会超过10年。
量子计算已经进入视野，中国继唐宋盛世后再一次站在了全球科技的制高点。在军事和商业社会竞争推动下，新一轮AI发展潮从全球来看会率先在我们身边发生。如何AI共存，如何重新定义自己，值得每一个即将被改变的行业和工作群体思索。
