1)684 一晃经年,世间多味_佛系科技
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  2028年12月24日,纽约。

  久违的寒流来袭,鹅毛般的大学已经整整下了三天,将这座世界金融中心打扮成了摩天大楼群绕里的童话世界。

  入眼到处是一片雪白,除了华尔街的街道。

  为了让贵人们的车畅通无阻,市政部门早已经安排了劳工们一遍一遍的清理了整条街道。整个纽约城内也只有少数几条街道能有如此待遇,大部分的路同样被积雪所覆盖。

  尤其是北布鲁克林区跟皇后区的一部分。

  第五大道上人潮涌动,无数穿着名贵羽绒服的人们脸带笑容举着手机对着浪漫的雪景不停拍摄的时候,布鲁克林的公园里全副武装的医务人员正将已经被冻到僵硬的流浪汉尸体塞入裹尸袋中。

  人类的喜乐在这座城市里被街区隔绝,已经很久无法相通。

  这大概也是大都市的魅力之一,展现出来的部分愈光鲜,也就意味着藏在光鲜下的位置愈无法直视。

  曼哈顿中城公园大道47跟48街之间的拐角处耸立着一座70层的摩登大楼。

  这里并不是正华尔街,却是世界第二大投行****的总部所在地。

  跟附近楼龄已经普遍超过70年的办公大楼比起来,****的全球总部显得出类拔萃,英武非凡。

  但也仅仅只是看上去如此了。

  曾经这个容纳了15000多员工的大楼,已经租出去了一大半。

  到不是这个百年投行这些年亏损到已经负担不起大楼的维护费用,而是在强人工智能普及的今天,一些不需要跟人直接打交道的投行部门,已经不需要曾经那么多人力了。

  比如人工智能在两年前做出的优化决策模型,已经远超过了人类精算师为此付出的努力。

  对于人类来说精算师是伴随数学,统计,风险,概率的发展而发展起来的一个职业,精算师的要求极高,需要有很高的数学和统计学天赋,还需要博学多识,对社会平均寿命、医疗保健、意外事故、天气、战争都有一个较为准确的判断跟评估。

  但显然这些方面人工智能更有优势,尤其是当拥有类似的算法普及这个行业之后。

  曾经精算师无法普及主要还是因为成本问题,但华夏的宇馨科技解决了这个问题,强人工智能通过大数据的分析,所作出的风险模型精准度之高让人难以置信。且所需费用已经降到了一个难以置信的地步,于是精算师这个曾经能拿到百万年薪的岗位,便在不知不觉中消亡了。

  取而代之的是专门跟人工智能进行数据沟通的职位,大数据建模工程师。

  他们工作的重点就是帮助人工智能筛选出更有效的数据,将无效数据屏蔽在外,通过这种方式节省量子算力,为公司节省支出成本。

  可以想象这种岗位可比精算师要省钱,而且待遇要低的多,能为企业节

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