结尾
正在发生的科学突破和商业创新的数量是惊人的。然而，关键的是你要注意，尽管突破性的发现令人兴奋，但要看到这些发现的商业影响还需要时间。这会给人一种错觉，让人们认为我们的工作和积蓄会比现在更安全。现在的突破（其中有一些在本书已经提到过）将在未来几年成为颠覆性的商业游戏的改变者。请记住，指数式发展的技术一开始比线性预期的增长慢，但随后会突然变得无处不在。公司随着这些变革兴衰起伏，员工的金融状况也随之起伏。无论是来自技术、商业周期、政治变革方面的破坏，还是糟糕的商业决策方面的破坏，都发生得很快。
当企业高管警告我们将裁员时，我们在听吗？美国电话电报公司这样的公司已经通知它的员工学习新技能，因为它发现了它的未来是“有限的”。仅仅美国电话电报公司一家公司就发现自己需要在短短几年的时间内减少三分之一的员工。 德意志银行（Deutsche Bank）的首席执行官约翰·克莱恩（John Cryan）暗示他的公司可能在未来几年内裁掉97 000名员工中的一半。 并不是只有这两家公司在谈论员工的未来，注意倾听你所在公司的首席执行官对公司未来发展方向的看法。 你控制自己未来的能力可能取决于这些看法。
正如我在2017年的最后几天所写的那样，人们对加密货币的兴趣激增，尤其是比特币、以太坊和莱特币。毫无疑问，它们和其他加密货币将继续发展。大多数寻求高投资回报的人都忽略了这些数字货币所支持的区块链项目。这些数字货币背后的企业的目标就是颠覆现有企业——基本上夺走它们的业务。其中一些公司，连同它们的数字货币，将会获得巨大的成功并达到它们的目的。大多数公司很可能会因为初创公司常见的原因而失败。现有的公司也不会坐以待毙，但如果不借助新技术进行竞争和建设，那么它们将无法通过游说监管层来利用自身的竞争优势。
人工智能、机器人技术和分析技术将继续发展壮大。每一种技术的潜力都被大肆宣传，我们往往会想到我们在电影中看到的惊人的机器智能。有些人指着这些智能形式，暗示我们离这一切还很远。他们也许是对的，这可能还不会必然取代你的工作或让你的公司倒闭。然而，我们已经可以看到相对简单的机器人是如何减少人们对华尔街交易员、投资基金经理和金融顾问的需求的。虽然当你看着像索菲亚这样的机器人时，你可能因为它不会抢走你的工作而觉得很舒服，但这个关注点是错误的，你需要关注那些没有在新闻中出现的东西。
看到隔壁工作间有个机器人同事，或者知道这个机器人很有可能在不久的将来占据这个职位，会让人感到不安。更让人不安的是，想一下某一天你的工作是如何由一个机械工人来完成的，它能以更低的成本更快、更好地完成工作，而且不需要昂贵的福利。随着机器人和人工智能系统被开发出越来越高的性能，我们正迅速走向“伟大的不可知时代”。机器人确实对人类社会构成了非常现实的威胁，但它们同样也为极端的变化提供了一些重大的机会，这一点确实是非常积极的。
关于人工智能的新闻头条也很容易被当作稀奇古怪的小把戏。机器人AlphaGo（阿尔法围棋）就是一个有趣的例子。AlphaGo的用途非常有限，所以它本身并没有太大的威胁。然而，真正重要的是，它的“思考”过程可以被推广并应用到其他问题上。2016年，谷歌公司因其人工智能机器人AlphaGo击败了当年的围棋世界冠军李世石（Lee Sedol）而震惊了世界。初代AlphaGo系统是由谷歌的DeepMind团队开发的，其程序不仅包含游戏规则，还输入了人类围棋专家的大约3 000万步的着数。李世石在与机器人对弈的5场比赛中，只赢了一场，而机器人能够准确预测他57%的动作。DeepMind的开发人员又进一步研制了第二个人工智能围棋机器人，即AlphaGo Zero（零版阿尔法围棋）。与AlphaGo的区别是，AlphaGo Zero仅使用下围棋的规则进行编程，而且可以在没有人为干预的情况下自行学习。机器人一开始是随机走棋，但最终它的学习能力增长变成了指数级的。三天后，新机器人的表现达到了超越击败李世石的初代AlphaGo的水平，在第21天这一标志性的时间点上，它打败了网上的更新版AlphaGo Master（大师版阿尔法围棋），AlphaGo Master曾击败过60位世界围棋专家。AlphaGo Zero最终以89∶11的胜负记录结束了它的比赛历程，包括以3∶0的总比分战胜了2017年的世界围棋冠军柯洁。从AlphaGo Zero开始自学40天后，它就被宣称是世界上最好的围棋手，它不需要使用任何人工干预或下棋策略的历史数据。这是人类对人工智能系统及其潜力的惊鸿一瞥。
随着机器人和人工智能的发展势头越来越强，这一切最终会变成什么样子，目前仍不得而知。我们已知的是，它即将来临，我们必须做出抉择——否认它，或者害怕它，抑或为它做好准备。由于前两种选择将使我们完全措手不及，缺乏充分适应变革的能力，所以我们最好是尽自己所能来做好准备。然而，机会留给我们的空间正在缩小，许多人会因没有为这种迅速而极端的变革做好充分准备而被排挤出去。现在是时候采取行动了。如果你保持警觉性和灵活性，那么你将能够做出必要的调整，以成功地驾驭不断增长的机器人环境所带来的多种快速变革。大量的机会正在被创造出来并展示在公众面前，对于那些能够发现机会并为之做好准备和利用这些机会的人来说，这是非常令人欣喜的。
在机器人时代，成功驾驭浪潮的关键是利用它们惊人的力量，同时，微调你的人类知识、人才基础和自我意识。这是未来的潮流，它需要实施本书提到的原则。本书有助于你理解我们周围正在发生的事情的本质，对如何大大增加你的机会提供一些基本的见解，使你不仅可以在即将到来的机器人时代幸存下来，还能享受与隔壁工作间的机器人共事的乐趣，并从中获益。
我从建模和预测金融风险及金融结果中学到的一个重要教训是，管理未来风险有两个组成部分。首先是预测你能做什么，并做好准备（预测有多少贷款会违约，并留出资金来弥补损失）；其次是承认你无法预测一切，因此你必须对风险和结果进行管理。例如，你无法预测地震是否会摧毁建筑物，你也无法计算出合理的保费来弥补这样的灾难性损失。你能做的就是管理风险，即需要更坚固的建筑材料、加固材料等等，以减少损害和受伤的风险。同样，你也不可能知道自己职业生涯的所有风险，有些是你可以看到和预测的，有些则不能。因此，在可预测的情况下，你需要预测变化，学习和适应它。在不可预测的情况下，你需要为失业、长期失业和不同的职业方向做好准备。
要记住的重要一点是，我们所有人都应该团结起来面对这一切。相互支持的人比那些独来独往的人具有更强大的优势，独来独往的人试图将所有人都埋葬在自己前进的道路上，靠自己实现目标。当先进的技术带来我们在本书讨论过的突然变革和相关的破坏时，齐心协力将变得更加有价值。
Quentin Hardy，“Gearing Up for the Cloud，AT&T Tells Its Workers: Adapt，or Else，” New York Times，February 13，2016，https://nytimes/2016/02/14/technology/gearing-up-forthe-cloud-att-tells-its-workers-adapt-or-else.html.
Laura Noonan，Patrick Jenkins and Olaf Storbeck，“Deutsche Bank chief hints at thousands of job losses，” Financial Times，November 8，2017，https://ft/content/e7844048-c3e511e7-a1d2-6786f39ef675.
Larry Boyer，“Should You Listen to What CEOs Are Saying?，”LinkedIn，February 18，2016，https://linkedin/pulse/should-you-listen-what-ceos-saying-larry-boyer/.
Tibi Puiu，“The AI Buster-buster: New Machine Dominates AI that Dominated Humans at GO，” ZME Science，last modified October 19，2017，https://zmescience/science/newsscience/alphago-zero-unstoppable-432432.
谷歌旗下的DeepMind（深度思考）位于英国伦敦，是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）等人联合创立的，是前沿的人工智能企业。公司将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来，建立强大的通用学习算法。其最初成果主要应用于模拟、电子商务、游戏开发等商业领域。目前，DeepMind已经成为人工智能领域的明星。——译者注
Tibi Puiu，“The AI Buster-buster: New Machine Dominates AI that Dominated Humans at GO，” ZME Science，last modified October 19，2017，https://zmescience/science/newsscience/alphago-zero-unstoppable-432432.