许多科学家和未来学家一致认为，人工智能和自动化对社会的影响是难以预料的。理论上来说，它的源头正在自发地改变整个社会。这就是所谓的奇异点原理——未来将要发生一件不可避免的事件，技术发展会在很短的时间内产生极大而接近于无限的进步。当此转折点来临的时候，旧的社会模式将一去不复返，新的规则开始主宰这个世界。而后人类时代的智能和技术我们根本无法理解，就像金鱼无法理解人类的文明一样。

　　尽管许多人预言人工智能在医疗行业会走得更远，但是AI革命已经率先在金融市场上进行，挑战也正在发生。

　　大数据密集型、高智商人才汇集、高质量资本聚焦、短时间投资盈利……如果你考虑到金融市场的这些本质特征，你就不会惊讶，金融市场很有可能也成为人工智能技术的下一个风口了。

　　许多上市公司为了维持买家和卖家的市场流动性，展现更自动化的效果，几乎都使用了AI技术，比如先进的模式识别机。在每个交易日，无数的交易团队，都在争先使用以AI为中心的自动化技术，为的就是能够在竞争激烈的金融市场抢占先机。

　　根据BCC研究，全球AI市场将于2019年达到153亿美元的规模，至2024年将超过400亿美元，十年复合增长率超20%；其中，针对各个行业的智能系统将成为最大的细分行业，占市场份额30%左右，而智能助手将成为增速最快的细分行业，未来5年增速预计达到30%。

　　这种变化不是一朝一夕的事，从本世纪初就已经开始展开。它不是由一个精英建立了单一的“大爆炸”似的发明结果，而是许多团队在不断进化的步骤中创建的系统。

　　这个新市场的生态系统的最终表现将产生多种直接和间接的机会。例如，有人设计了一款“Riskbot”的专门用来监管超级计算机的超级计算机。Riskbot具有新型智能市场的分析能力，它会监督智能交易系统和交易所之间的交易流量，提供新的海量存储和分布式数据库。

　　像所有的新发明一样，新的市场也有可能会发生意外事故，比如2010年的闪电崩盘现象。因为金融市场是高度资本的集中，本质上仍然是金钱交易，那么对这种权力的滥用是不可避免的。人们需要有条不紊地应对这些风险，并不断调整系统以跟上市场的演变。

　　AI技术和深度学习已经非常成功了（比如与围棋高手李世石大战并赢下比赛的阿尔法狗），但这种成功只有在AI被要求解决具有具象特征的问题时才会出现。AI的设计是基于完好定义的目标的，比如“赢下比赛”，或者“向Netflix用户播放他们可能喜欢的”。但在金融领域完全不是那么回事，金融领域的目标通常是微妙又复杂的。

　　人工智能是否会对就业造成潜在的破坏，会使得金融从业者职位发生改变，这也会造成目前为止一些人的困扰。当然了，这些担忧在AI与其他领域的结合上同样不可避免，比如医疗行业。

　　在扎实的基础理论下，大数据、机器学习、人工智能可能会取得重大进展。从早期的信鸽到股票行情跑马灯（tickertapes），金融向来是受数据主导的，人工智能投资在滋滋作响，而牛排是在机器学习和大数据中。

　　从计算机，网络和海量存储系统的原始状态进化到一个复杂的、智能的、甚至是难以预见的市场状态，AI对社会发展的影响也许已经远远超出了金融的范畴。我们不知道这些问题会不会在未来能够被解决。如果有一件事是肯定的，那就是过去和未来的技术将会非常不同。

　　因此，当我们继续使用这股力量时，我们必须不断审查和自我评估，不能带有教条式的偏见。