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AI来临,金融分析师转行刮灰抹腻子

作者:playithard233发布时间:2023-07-07


前几天,我在填高考志愿,本来想去抖音找张雪峰咨询哪些专业好就业。但是面对着大量咨询的业务,连张雪峰都累得被强制住院了。

但是这高考志愿肯定不能乱填啊。如果大学专业选得不好,糊里糊涂地度日,以后毕业了被丢进社会都很难找到专业对口的好工作。

别说那刚刚从单调的高中生活出来的学生对专业选择感到困惑,社会人士也会想着什么行业赚钱、怎么转行之类的问题。

既然张雪峰不在线,自己琢磨一下怎么给自己量身定制一条职业生涯路线吧。

作为一个互联网冲浪选手,我眼下最担忧的是以ChatGpt为代表的人工智能将会对劳动力市场造成冲击。

对于很多人来说,ChatGpt固然是比以前的聊天机器人聪明,但也就是可以作为一个赛博神父聊聊天而已。为什么它可以代替人类工作呢?

ChatGpt确实是没有物理实体的,不像人类那样可以直接用手工作。

但是,在一个信息技术高度发展的时代,信息就可以直接转化为生产力了。像《王者荣耀》这样的MOBA游戏,有50万代码行,月入13亿人民币;简单的一行数控机床G-code代码,就可以指令数控机床精准移动到位,镂木铄金。

零基础的B站网友Mingo_明歌,不用改代码,就能用ChatGpt写出心目中的打砖块小游戏。AutoGpt让AI可以直接用命令行操控电脑,进而可以远程遥控家里的打印机和智能家居。

ChatGpt不仅可以聊天,写代码的能力在工业领域也颇有潜力!

高盛的报告指出:未来大概2/3的工作会用得上AI,而1/3的工作会被AI以自动化的方式彻底取代。

第一次看到这么触目惊心的数据,我第一反应是:要找一个用不到AI、从而不会被AI取代的工作。既然ChatGpt没有手,那机械维修工、建筑工人、清洁工岂不是成为了新时代最大赢家?现在去学刮灰抹腻子还来得及吗?

但想一想在农村的爷爷奶奶。农民这种工作虽然也没有AI代替风险,但没有应用上高级的耕田机械,单纯用人力去劳作,产出率太低了,辛苦一年也才赚了几千块钱,买不到什么东西。

选择工作,不能只担惊受怕地盯着AI替代率,还要考虑投入产出率。

把自己放在生产效益好的岗位上面,不仅振兴国家,也能得到高昂的薪水,让自己过上好日子。

如果考虑到工作的投入产出率,希望用自己的能力创造更多的财富,AI就不再是抢走工作的敌人,而是帮助我们提高生产力的良兵利器。

建筑工人、装修工这样的工作内容,超过80%是完全不受AI影响的,但也因此失去了AI辅助提高生产力的技术红利,属于是稳定的穷;

农业、渔业有20%是不受AI影响的,但有80%可以通过AI辅助来提高生产效率。从大城市回到江西农村,开无人机喷洒农药的小伙已经赚到第一桶金;哈尔滨工业大学智能叶龄研发技术的团队也把摄像头装到了水稻田里,用AI识别图像,让农户足不出户就能知道水稻生长情况。

信息技术产业,固然在全方位受到了AI的冲击,但与此同时,有机会用AI大幅度提升生产效率。程序员,依然是一个生产力高、工资高的工作。学习新技能的工程师,以前只能孤独地阅读文档,现在可以在问答之间让ChatGpt教自己写代码甚至debug。一些简单的代码,比如说贪吃蛇和打砖块小游戏,也可以让ChatGpt代写了。

AI时代,最好的工作并不是那些“不受AI影响”的工作,而是那些“可以用AI提升效率”的工作。

而会抢走你工作的不是AI,而是那些会用AI工作的同行。

《The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth (Briggs/Kodnani)》分析了AI如何影响900多个工作,算是对各种职业分析得很全面详尽了。

平时我们老百姓要了解一个工作,通常都是通过身边朋友途听旁说来获取信息的。

中国的父母都喜欢教师、公务员、医生,其实是因为他们生活中只能接触到这些传统职业、对新生的互联网职业完全没听说过啊。

高盛投行的金融分析师平常坐在办公室里吹空调,不懂搬砖,又不会抹灰,怎么就分析出来“建筑工人95%的工作内容不受AI影响”这样细致的结论呢?

如果能够学一学金融分析师的方法,跨行业认知,像张雪峰一样职业规划大概就很简单了吧!

高盛分析师的第一个绝招是:使用又专业又clean的数据库。

O*NET就是美国劳工局开发的一个职业信息数据库,里面记录了不同职业需要哪些技能、哪些技能最重要、能力要达到什么水平之类的信息,由专业的职业分析员定期更新。

O*NET数据库里一共统计了41种工作常用技能,通过评估职业所需能力的重要程度得分,就能用分数量化职业要求。

让我们来分析自媒体小编这个职业。搜集信息的技能是比较重要的,重要程度可以打4分;搬运、装卸重物的技能是不重要的,重要程度打1分;给别人解释清楚事情的技能非常重要,打5分……

技能重要程度打分标准是:不重要1分,有点重要2分,重要3分,很重要4分,超级重要5分。

高盛分析师的第二个绝招是:想要战胜AI,就先了解AI。

ChatGpt已经是一个研究的热点——科学家在写论文,咨询机构在写报告。

高盛分析师就详细阅读了这些资料,知道了现在AI的工作能力达到什么水平。

对于计算机技能进行打分,在一个数据库里找到员工信息可以得到2分,写一个软件用来确定工厂零件的去向得4分,给大型跨国企业建立一个全新的计算机系统得6分。

ChatGpt的能力水平大概可以得4分啦。

最后,把这一大堆数据加权处理一下,就能分析出来ChatGpt的打工能力啦。

在选择专业、填报志愿的过程中,阅读了大量的资料,七嘴八舌说哪个专业最赚钱的声音像尘嚣一样沉寂,最终留下来的、最令我震撼的却是金融分析师那种处理信息的能力。

我们的生活阅历是短浅的,终其一生,也只能在一小部分领域里留下深深的足迹。

有局限性的我们,又如何去全面客观地选择专业、填报志愿呢?

掌握信息分析的能力。

我填报志愿、选择专业,首先锚定了自己想要去什么类型的工作单位,然后去查招聘要求,统计了哪些大学专业更符合招聘要求(因为我还不会用爬虫和NLP,所以都是手动标注统计的,太累了。)。去薪酬分析的网站上找到了各个职业薪资走势图。去大学官网上查询了就业报告和培养方案……决策是一项大工程。

中泰证券就发布过一篇名为《37 个细节-带你从装修小白成为最强王者!》的专题报告,浓缩了几乎一切装修需要掌握的知识。

金融分析师们,处理信息的能力超强,随时可以开始进入一个全新领域,学习新的知识,总结出一份研报来。

像这样擅长吸收新信息的人,就像鸟一样自由不羁,今天在办公室里吹着空调做金融分析师,明天就能摇身一变成了熟悉流程的刮灰师傅,哪里会愁选专业、转行难?


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