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听听这位外国专家说 人工智能会给金融业带来哪些影响？
来源： 11:14:00
在英国、欧洲，有很多的银行现在都在设计人工智能的APP，AI与金融的结合越来越紧密了。
　　在英国、欧洲，有很多的银行现在都在设计人工智能的APP，AI与金融的结合越来越紧密了。
　　i黑马讯 8月1日消息 7月31日，在第六届上海新金融年会暨第三届互联网金融外滩峰会上，加利福利亚大学伯克利分校计算机科学教授、人工智能专家Stuart Russell先生做了演讲，题目是《人工智能对金融业的影响》。
　　在演讲中，Stuart Russell先生澄清了一些AI方面的误解，指出它是一个典型的、深度学习的架构，并指出AI对金融领域的影响。
　　以下是Stuart Russell先生演讲精选。
　　非常感谢大家邀请我来到这里，非常荣幸，这也是我第一次来到上海。我的女儿在上海住过一年，她很喜欢这个城市，我也非常高兴来到上海。
　　首先也要澄清一些AI方面的误解，AI并不是有感知的机器，并不是我们要担心机器突然醒来憎恨人类，这些AI，并不一定都是深度学习的。大数据，也是我们经常见到的词，但是很多时候AI并不是和这些概念相关。另外，它并不是万能药，并不是所有的问题可以用人工智能来做，很多问题我们不能理解，我们应该怎么做、怎么理解怎么做、怎么解决，但是AI的进程，在未来我们非常乐观，来帮助我们解决。比如在英国、欧洲，有很多的银行现在都在设计人工智能的APP。目前也做了很多研究，AI怎么对人们提供服务，已经发展了很多，但依然还有很长的路，AI可以继续发展，为人们提供更好的服务。
　　从金融方面的经典方式，没有模型经典方式的机器来做。你在电脑里面收集一些已知来源的数据，比如个人的信用卡交易结果，他们是否归还了信用卡欠款？还是违约了？我们把这些信息收集之后，创建一个预测的分类器。对于新的用户来说，收集他们的数据，预测他们是否会违约，以及基于他们过往的交易，决定给他们多少额度。这也是基于电脑的决策树、深度神经网等技术来实行。一旦建立了分类器，客户有新的事件你就可以来应用了。
　　相比人类的专家来说，我们认为AI非常有价值，可以以非常低的成本做出预测，这是一个典型的、深度学习的架构。在座的各位可能对公司分析来说，都会知道一些基本内容。中石油，你想对它的股票进行分析，你看它的基本面、看它的交易、市场、相关风险等等，你要预测他们的财务结果。利用AI，对于个人也可以进行分析。非常重要的就是多少人可以被模型使用。我们可以对每个人进行分析，收集他们生命周期的静态变量，他们的生日、教育、婚姻、子女、工作、住所等，这些参数和变量，可能对他们的金融行为都会有很大的影响，来帮助我们进行预测。比如他们是否会搬家，子女的教育是什么样的情况？他们还有几年才退休等等，这些人们生命事件，可以影响每个人的金融交易和他们未来的金融模式、金融行为。我们对于每个人可以建立这样的金融模型，我们也可以进行预测它的金融交易结果，来知道他们的金融交易、他们的账户、金融的流向、货币的兑换，当我们收集到这些数据的时候，我们看到这个人做了这个交易，就可以监测这些数据是否是真实的、是否是合理的。这种方式的优点，就是我们可以通过收集的数据来解释决策。我们不能提供给你这个、不可以给你提供借贷，你可以解释给他们为什么不可以这么做。
　　另外，可以通过更少的数据，做出更精准的预测。还有就是数据的错误率、失落率也会比较低。也有劣势，基于模型的方法的，第一个是它的成本非常高，因为你要有建模的专家和实际数据当中要做很多的实验，但这是一劳永逸的。也就是说，每个人出生、去学校，他们会结婚、有子女、退休、过世，人生的事件或多或少是一样的，建立一个模型就可以一劳永逸，再用AI的软件进行分析。
　　转换一下话题，讲一下金融行业以及AI对金融行业的影响。我们比较熟悉P2P借贷、银行的APIs，也就是第三方写软件，和银行直接进行交互、帮助银行操作他们客户的账户。一个公司A它的借口比较好，相比银行B更好，那我就要选择银行A做我的开户行。接口、界面非常重要，能够决定人们选择哪个银行为他提供服务，账本是在哪个银行的，有区块链和相关的软件，我们可以看到很多大银行就蒸发掉了，因为可能他们对个性化的服务做得并不是很好，所以在技术发展过程当中落后了。AI方面，人们会增加个人的数字助理，大家都有助理。通过手机也可以帮助你提供很多的建议。你的个人助理，可以帮你自动发起金融交易，预定酒店、买机票，确保你的孩子在学校好好学习等等，这些都会自动化来进行，也包括了金融交易的自动进行。银行的客户可能并不是真实的人，而是数字助手，触发某个事件之后就会进行金融交易。
　　另外一个很大的变化，就是交易系统。我们知道在美国的交易所，大多数的交易都是电脑软件进行的，现在会越来越多的进行电脑软件自主交易。另外讲一下交易系统，我们有算法。有些时候比较简单，就是套利的。还有越来越复杂的，比如单个股票基础面的分析、能够自动阅读这些新闻，从彭博、SEC等接口进行股票的交易。其中我们见到的一个很大的问题，这些系统只是从字面上来收集信息。推特被认可劫持了，所以一个推特信息说“奥巴马受伤了”，机器得到这个信息，也不判断，直接就卖掉这些股票了，低于2分钟的时间，超过2万亿的股票被卖掉。如果是人做交易，他们会进行验证，会打电话给华盛顿的朋友。经过20分钟，市场又自动的恢复了之前的交易状态，这些都非常重要。机器可能只是机械化的收到信息，有些信息可能是故意造假的，机器自动读取，对系统会造成很大的扰乱、对客户造成很大的损失。从监管来说，也造成了挑战。
　　比如亚马逊网站，一本普通的生物学的书差不多40美元。有一个出售1800万，另外一个是2300万，这是因为有两个机器人，他们觉得这本书非常复杂，所以他们不断的把这本书的价格提升，一直提升到非常高。如果你有自动财务顾问，他们可能觉得这本书比较合理，它就会买，这会对你的账户造成很大的损失。大事件，2到3分钟，使整个的市值损失1万亿，这也是程序化不理解市场而造成的“五龙指”，非常快速进行交易，对于市场造成了很大的问题。2014年的时候，200个股票的市场下滑更快，0.1秒的时间，有些股票跌了20%，这对很多人来说发展太快了，0.1秒，当你把权利给到机器，他们不理解他们在做什么，这对你造成的损失是无法估量的。从长期来说，我们认为AI系统在很长的时间里面的发展，最终会比人类决策优化。
　　现在，我们在做AI的时候，所有的因素都要考虑进去。一些超级的、智能的机器，最终可能会给我们带来灾难性的损失。不管是控制，还是研究，我们现在创造了一些系统，它可以帮助我们把某些事物进行优化。对于这个领域的定义，并不是非常精确的，它是一个错误的定义。我们所需要的AI是什么？这样的AI系统，我们希望它能够执行我们的命令，而且它产生的结果，一定是我们比较满意的。比如这个国王，当时有这样一个想优化的目标，但是优化之后的结果并不是他最初想要的，这是我们需要避免的现象。我们怎么样才可以避免？这里有三个想法：
　　1、机器人只有一个任务、目标，就是把人类的幸福指数最大化。
　　2、机器人并不知道这里面的含义是什么，因为并不确定，人类什么才是开心的事情，真正让我们开心的事情是什么？
　　3、机器人是通过观察人们的行为来进行学习的，人们喜欢什么、不喜欢什么，会通过我们的行为展示出来。
　　读经济学会知道有一个“博弈论”，如果我们有这样的一个博弈，如果人类知道这样的目标，机器人先把这个目标进行优化，但是机器人并不知道本来的目标是什么。如果有不匹配，是否会产生问题？
　　总结一下，我刚才讲了很多AI在金融领域的影响，最基本的，现在已经存在了40到50年，它可以帮助我们进行数据的整合、分析、预测，还有一些顾问方面的服务。另外，我们如果可以更好的理解人类，才可以帮助我们得到更好的结果。市场上我们看到一些交易的策略，现在越来越有效了，可以帮助我们改进市场上的效率。因此，我们要非常了解，怎么才可以更好的把这些机器人在我们的控制当中，不能失控。有一个谚语“煤矿里的金丝雀”，煤矿中的金丝雀可以帮我们预测未来可能出现的问题。煤炭当中没有氧气了，金丝雀就会立马检测到，我们需要把它当做我们风险检测的工具，我们要很好的管理AI存在的风险，而且是高速管理和控制。随着AI的进步和推进，AI的系统怎么样控制、怎么样了解人们的价值，以及AI的价值，怎么把两者的价值结合起来，将是我们未来要探讨的很重要的议题，感谢各位的聆听。
（责任编辑：DF207）
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本网站用于投资学习与研究用途，如果您的文章和报告不愿意在我们平台展示，请联系我们，谢谢！周健工：人工智能已经“渗透”进金融行业|人工智能|金融|行业_新浪财经_新浪网
　　第一财经首席执行官周健工从媒体的角度谈了对人工智能的看法。
　　媒体也可以有技术
　　第一财经首席执行官周健工在论坛上表示：“第一财经自己已经研发出了写稿的软件，而且我们已经每天开始几千篇稿子，是关于金融市场的，我们已经开始陆陆续续地应用到日常的发布和对市场的监测中，我可以非常自豪地说，媒体也掌握了技术。”
　　人工智能已经“渗透”进金融行业
　　在很多应用场景中金融所占比例很大。周健工将人工智能的技术在金融领域的影响称之为Fintech GO。
　　他举例称：高盛公司自今年开始就在不停地裁员。今年第二季度财报之后，传统的银行的业务模式在每况愈下，整个利润大幅度地下滑。但高盛一边在裁员一边领投kensho这家公司。这家公司的口号是给一个复杂系统提供透明的分析，其实它跟媒体行业关注是非常大的，对所有的事件进行分析之后迅速地显示这个事件对于所有的金融资产的变动意味着什么，完全是运用人工智能这种机器学习的方式来产生的。
　　而分析师的工作就是当一件事发生的时候，对整个的大盘、各种大类资产甚至这个公司这个行业进行分析并做出一个风险的判断。
　　美国的CNBC投了一家公司，用这家公司的技术改变了电视画面跟观众之间交互的方式。比如说CNBC在遇到一个重大事件的时候，以前会连线各种各样的专家，以及现场的记者，讲很多。在这个时候他会加一句ask kensho，kensho是怎么回答的?一系列精美的、可视化的图表都出来了，所以对媒体的报道提供了非常重要的参考。
　　第二家公司叫Digital asset holding，它解决的是区块链。这是金融行业传得非常火热的技术。最近非常典型的应用场景是在澳大利亚的交易所里面做清算，它解决的问题是当我把这个技术用在澳大利亚交易所的时候提升效率。这家公司的创业者是来自摩根大通，是传统的行业，而所有这家公司的投资者都是欧洲和美国最顶级的银行。
　　中国前一段谈了很长时间的互联网金融，现在大家都叫Fintech，叫金融科技，人工智能在里面有很多的应用跟我们现实的生活和日常的金融服务关系非常密切。
　　互联网服务已经离不开人工智能
　　根据蚂蚁金服的首席科学家漆远博士的分享，通过智能助理可以减少数百人的人工，在阿里这个体量里，其实它是实实在在在创造价值的。征信和风控包括搜索也是如此。对应这些应用的场景，比如说微贷是第一个准入模型反套现和风控。其实人工智能的技术已经有一定的历史了，经过了黑暗的时代，现在终于迎来了黄金时期。其实它已经在不知不觉中渗透到了日常许许多多的互联网服务中。
　　第一财经其实非常地关注人工智能领域在中国的发展，我们不仅报道这个领域的新闻， 而且第一财经作为一个媒体，对知识的传播和创造在人工智能时代不被颠覆和代替，我们自己也在研发一些技术，包括机器人写作。同时我们也像CNBC一样关注人工智能、媒体内容知识管理的创造和传播管理上有前瞻意识的人工智能背景的公司，我们也愿意投资。
中国当前确实不会发生美国式的金融危机；但是从债务链的险情看，中国已经存在系统性金融风险。如果不真正加快改革，那么“温水煮青蛙”，暂时不会爆发系统性风险，但照样会把经30多年改革开放国民 辛辛苦苦积累的宝贵财富慢慢侵蚀掉。
目前，全球经济与石油、有色金属等大宗商品联系紧密，国际大宗商品价格波动似乎成了衡量全球经济是否进入通胀期的“晴雨表”，无论当前全球经济走势多么变幻莫测，但经济缓慢复苏应是大概率事件；受经济复苏驱动，全球经济通胀预期升温亦无多大悬念。
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作者:机器之心
[摘要]2013年末一篇论文称未来20年内，美国将有47%工作处于高危状态，会被自动化。
入侵华尔街 人工智能如何改变金融业？
文/机器之心（微信公众号：机器之心）
11月6日，Daniel Nadler一早醒来给自己倒杯橙汁，打开电脑，等待劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）8点半放出月度就业报告。他坐在自己位于切尔西的一居室公寓的厨房桌子旁，紧张地刷新着浏览器&&不断地Command-R&&用他公司的软件 Kensho从劳工局网站收集着数据。两分钟之内，一份 Kensho自动分析报告便出现在他的电脑屏幕上：一份简明的概览，随后是13份基于以往类似就业报告对投资情况的预测。
如果不想，Nadler根本无须再次检查所有的分析。这些分析基于来自数十个数据库的成千上万条数据。他只需确定Kensho提取了就业报告中的正确数字&&美国整体就业增长即可。这是他唯一能做到的。因为几分钟后，8点35分，Kensho的分析就要提供给高盛（Goldman Sachs）的雇员们。
除了是Kensho的客户，高盛还是Kensho最大的投资人。32岁的Nadler在上午余下的时间还会确认一下几个银行最常规的Kensho用户（一位期权和衍生品交易部门的高管，一位基金经理人），然后在Uber上叫个车去位于曼哈顿西区公路的高盛玻璃塔大楼中参加午餐会议。大楼里每个人都穿着熨烫整齐的西装，而Nadler从不改变他的标准行头：由设计师Alexander Wang设计的路易威登皮革凉鞋以及裁剪精良的休闲T恤和裤子。Nadler拥有10套一模一样的衣服。他简朴的审美观是在美国哈佛大学攻读经济学博士期间，某年夏天在日本参观寺庙并参加冥想时养成的。（Kensho就是日语中表示在佛教禅宗发展中的第一个意识状态。）他还写了一本诗集（想象中的古典爱情诗），今年下半年Farrar Straus & Giroux出版社就会出版这本诗集。
我们正在以破坏大量高薪工作为代价来创造极少数的高薪工作，无论如何对社会来说，缺乏某种政策干预&&是一个净损失。
那天晚些时候，我在位于高盛大厦街对面的世界贸易中心1层45号的Nadler办公室会见了他。房间装修是典型的创业公司风格，有个大浴缸，硕大的音响放着电子音乐，十几个员工一起办公。Nadler的办公室靠边，里面只有一张由回收电线杆制成的木制大桌子和一个铺着合适椅垫的大皮椅。关上门之后，黑色卷发、皮肤白皙的Nadler光脚坐在椅垫上，告诉我今日高盛会议上的信息，包括他们在下一篇报告中想要看到的内容建议以及 关于Kensho速度的优异表现。「人们总是告诉我，『过去我每周得花两天时间做这类事情』或『过去我得专门雇佣一个人其他什么都不用做，只做着一件事。』」 Nadler说。
这听起来可能像是吹牛，但是Nadler提及这些反应主要是表达他对类似其公司这样的初创公司有可能会对金融行业产生影响的担忧的一种方式。他说，在十年内，由于Kensho和其他自动化软件，金融行业有三分之一到二分之一的雇员将失业。这一影响起始于收入较低的那些职员们，当股票和交易趋于电子化后，大部分职员已被取代；当类似Kensho的软件能够比人类更快更可靠地解析大量数据集时，从事研究与分析的人员也将面临失业。而如Nadler所说，接下来的一部分便是那些处理客户关系的职员将面临失业：很快，复杂的交互接口将让客户不再需要人类客服。
「我假设这些人中的大部分在5到10年内都不会被其他人取代，」他一边说一边进入了思考状态，对Nadler来说，意味着闭上眼睛，打着手势，好像在宣讲或弹钢琴一般，「10年内，高盛的雇员数将比如今要少得多。」
高盛的高管不愿讨论这些流离失所的财务分析师的困境。跟我聊过的几个经理都坚称 Kensho不会引起任何裁员，而且也不会很快裁员。Nadler曾提醒过我一定会得到这样的答复。「当你开始谈论自动化工作时，」他说，「大家都会瞬间沉默。」
因为机器而失业的高盛员工不太可能会唤起人们的怜悯。但这正是由于高盛的特权地位才使得其员工遭受的自动化威胁显得很是有趣。如果高盛的工作能被替代，那么在金融行业之内或者之外的那些不太复杂的公司的职位也将很快被替代。
2013年末，两位牛津学者发布了一篇论文称未来20年内，美国将有47%的工作处于高危状态，会被自动化。这一结果引起了媒体对担忧机器人盗取工作的大肆报道。该研究观察了702个职位，采用了来自劳工局的数据，且根据九个变量分析了每一个职位的自动化可能性。结果明确显示这不再是我们所熟悉的（并且正在进行的）那种有关机器人取代工厂和仓库员工的故事。现在的软件能做越来越多地原本由受过教育的人坐在桌前所完成的工作。这些工作这么容易被替代，大部分原因是由于计算能力越来越易用且价格越来越低，以及诸如Kensho这样自动收集理解新信息的机器学习软件的崛起。
根据牛津大学的论文以及相关研究，就业前景因行业不同而有明显区别。比如，在医疗护理行业，人与人之间的互动是非常重要的，因此自动化威胁比整个劳动力市场要少。考虑到最近自动驾驶汽车的快速发展，出租车和货车司机面临着不太乐观的前景。在一些福利较好的行业中，牛津研究员们引进能够进行分析和分类法律文档的软件，能够很好地完成这项工作，而通常一个薪资丰厚的律师也需要花费数个小时才能完成。记者也面临着像是Automated Insights这样的创业公司的挑战，该公司已经能够自动撰写篮球比赛战况报告了。金融行业尤其突出：因为该行业建立在信息处理的程度上&&数字化那些事&&研究表明，在该行业中工作受到自动化威胁的风险比任何技能型行业都高，约为54%。
牛津大学的研究受到了很多批评&&可以理解，想想将之应用于投机行为的准确性吧。另外，金融行业对待自动化的态度非常严肃，既是机会也是威胁。它能使一些分析员被裁掉，但也会将整个企业模型置于危机中。在所谓的金融技术领域的投资在2013年到2014年之间翻了三倍，达到了122亿美元，而创业公司现在试图将目标瞄准金融业务的每一根线条。贷款是否发放的决定由软件做出，这样一款软件能够考量有关借款人的各类精细数据，而不再需要证券公司和财务顾问。而在未来几年，可能几乎华尔街的每一家公司都会因这项研究损失几百亿的收入。银行试图通过给类似Kensho之类的创业公司进行投资来避免这一新事物带来的冲击，而目前为止已募集到2500万美金。
技能型行业形成了纽约城经济的基石，目前为止也很大程度地避免这种转变，这是因为金融分析员、出版单位和设计师这类的工作不是那么容易自动化的。但是看看像Kensho这样的公司和它所总结的关于金融行业的认知，很大程度上就能看到这些趋势对行业的冲击，而过去被当做是从这种分崩离析中逃出一劫。去年秋天，Antony Jenkins发表了一场演讲，认为即将到来的一系列「Uber时刻」将会对金融行业带来巨大冲击，而他在几个月钱刚刚解除了英国银行的巴克莱首席执行官职务。
「我预测金融服务部门的分支和雇佣人员数量将会减少50%，」Jenkins向听众表示。「即使没那么严重，我预测至少也有20%的下降。」这一过程至少在某些情况下能够帮助消除一些金融系统中的过度膨胀，提供更透明的服务，更少地隐藏费用。也可以被视作对行业巨头的有力打击，而就在最近，几乎冲击了整个世界的经济。但目前为止，失业的压力还未影响到金融界的高管层面，但效率的提高进一步恶化了已经让人非常担忧的收入不均问题。
一些支持Kensho的风投告诉Nadler，他应该知道不要在试图发展成客户的那些银行里讨论潜在失业问题的事宜。Nadler告诉他们，他会继续，部分原因是为了维持他自身的正直。他经常将他关于工作的讨论和代表候选人的政治资助联系起来，而这些候选人需要更坚固的社会安全网。但他也表示他意识到他的企业为他带来了什么，也让他损失了什么，这使得他成为了一个别具一格的企业家：这就是他在企业的先锋性，而这一切都跟更精确地预测未来的竞争有关。
Kensho在高盛的主要客户群是那些在银行交易大厅里的销售人员。在最近几个月，他们利用软件对买卖能源类股票和大宗商品的咨询来电进行回复，这些人想知道他们应该如何组合他们的投资，以便应对叙利亚圣战的熊熊烈火。在过去，这些销售人员会根据他们自己对最近发生的事情以及市场反应的了解进行总结，并且受到人类记忆能力的限制。针对特别有价值的客户，销售代表可能会要求高盛的研究分析专员进行更加完整的研究，挖掘过去的新闻事件，找出市场针对每种情况作出的回应。这种方法的问题在于，当研究结果出来时，交易机会早已溜之大吉。
现在，销售代表可以直接点击电脑桌面上的一个图标，连接到Kensho界面，该界面由一条简单的黑色搜索框构成。Nadler在他的笔记本上向我演示了这一步骤。输入「叙利亚」这个词，几组跟叙利亚战争有关的事件就出现了，基本跟谷歌(微博)基于过去的搜索提供建议类似。在最上方的事件组中，显示着「对抗ISIS的进展」，这一组事件包含25条过去的事件。而「ISIS主要进展与残酷暴行」事件组中包含105条事件。
Kensho的软件不断地调整并扩展这些建议的搜索词条，这一切几乎无需人力干预。某种程度上，这是该项目最精巧复杂的部分。在过去，交易员或者分析员需要用任何想得到的关键词在维基百科或者新闻数据库中进行搜索。而Kensho的搜索引擎自动将发生的事件根据抽象特征进行分类。比如，它指出，ISIS在帕尔米拉的人质扣押和法国第一次空袭叙利亚都是这场圣战的变量，然而在这两场斗争之中，ISIS在其中一场是侵略者，而在另一场却是防御者。软件也会寻找事件与资产定价的意想不到的新关系，会推荐一些用户可能没考虑到的搜索意见。Nadler说，为了实现这个目标，他雇佣了一名机器学习专家，这位专家主要为谷歌研究世界图书馆的大型分类项目。
回到交易平台的例子，在选定一组事件之后&&比如说关于「叙利亚内战升级」的27个事件，销售员可以通过勾选一系列下拉菜单将搜索范围缩小到特定的时间段和投资组。最多的投资组包含了世界上大概40个重要资产，包括德国股票，澳元，以及一些原油品种。然后，他们只需点击绿色的「生成研究」按钮，便可以得到一整页的图表。Nadler展示了这个过程，最顶层的图表显示天然气和原油的价格在战事扩张之后的几周表现不如预期，但亚洲股市以及美元和加元这一对却走势良好。继续下拉页面，我们可以看到叙利亚的每一个事件如何逐渐失去影响力，以及系统如何开始构建出一套基于这些事件的最优交易组合。
Nadler合上笔记本电脑，整个过程不过几分钟的时间。如果不依靠自动化来总结类似的调查结果，他说，「会花上几天的时间，大概40人&小时，而且需要年薪平均35万至50万美元的人来做这件事」。
对于一个创建不到三年的公司来说，这是个不小的成就。2013年，还在念博士研究生的Nadler在波士顿的联邦储蓄银行做访问学者。当时，希腊选举以及整个欧洲的不稳定局面正强烈冲击金融市场。当Nadler问道他该如何评估类似事件对金融市场的影响时，他意识到无论是监管者还是银行家，除了翻过去的新闻剪辑以外并不能给出什么好的方案。于是，Nadler开始在他的业余时间与一个前谷歌程序员交流，那是他在日本爱好者学生俱乐部结交的朋友。Nadler本应该就政治对2008年经济危机的影响完成博士论文，然而，他在数周内组建了一支小的团队并拿到了谷歌风投部门的一笔早期资金。跟据《福布斯》杂志，之后他们还从许多包括C. I. A.风投部门在内的其他渠道得到投资。
Kensho的主要办公地点仍然在麻省的剑桥，位于一家老旧的理发店上边两层，窗外就是哈佛校园。主办公区的约30名员工看起来像是一群放在过去也许会选择去高盛工作的热情洋溢的年轻人。然而在这里，他们在站立式办工桌前工作，穿着牛仔裤，共享一个放着枕头和榻榻米的用于冥想的禅室，以及一个有国际象棋和扑克桌的游戏室。
我是在12月拜访剑桥的办公室，就在圣诞节前不久。当我到那里的时候，大多数员工正在交换他们的秘密圣诞礼物，他们的笑声频频传到我、Nadler和他的几个副手所在的会议室。我很好奇，他们是否会谈论自己的工作在更大层面上的影响，于是我问这几个副手，他们在和Nadler的相处过程中什么时候会聊到自动化和失业这一话题。
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