最近一阵ChatGPT甚嚣尘上，就跟很多人不知道AI两个缩写单词怎么写全称一样，很多人也不知道这个短语的全称是什么--Chat Generative Pre-trained Transformer，姑且翻译为生成型预训练变换模型，你可以理解为一个智能的助手或聊天机器人，或者是可以生成结果的知乎。本文无意将人工智能ChatGPT的前世今生讲清楚，只是因此引发一个直接关系数万名圈内基金经理的问题，到底，我们会不会被替代？
投资界被量化金融与AI（人工智能）入侵已经不是一天两天的事了，现有的量化组多多少少在算法领域都有人工智能的影子，人工智能被投喂高频交易数据，数据清洗，产生规律，从利用规律的角度预判未来的走势从而下单应该是最普遍的用法。如果我们看全球最强量化基金鼻祖之一的西蒙斯的大奖章基金，它的规模一直控制在一定的AUM，且只对内开放。说明量化本身存在规模和交易成本的局限。但即使是量化交易策略也拥有千差万别的算法，我们在思考量化未来的困扰的时候，最多考虑的就是策略黑箱被公开后，或更多人使用同策略后会不会alpha失效。（具体参考《征服市场的人》）。
ChatGPT作为同样需要训练和被投喂大量数据的机器人，需要的训练成本和训练时间依然庞大，但就像任何一个新事物的产生，如同互联网的出现和计算器的出现，甚至工业革命时期新纺织机和蒸汽机的发明，“卢德运动”者最开始都是愤恨它们夺走了自己的工作，以破坏机器泄怒。但纵观人类史每一次技术进步，都伴随着大量工种的消弭和新工种的涌现。你若因为工作被AI抢走而拒绝接受新事物，只能被时代的潮流卷走。
最近ChatGPT已经在影响的行业有很多，包括教育，分析，咨询和广告文案。最首当其冲的一定是信息整理和生成岗位的角色，海外学生开始用AI（人工智能）完成论文和作业，让不少教授头疼不已，继而出现的反制措施--“爱丁堡大学开发自己的AI检测工具以用来检查学生作业是否存在剽窃行为”，“以及普林斯顿大学CS专业华裔学生开发了GPTZero快速检测文案是否有AI的痕迹”。
这让笔者想起这就有点像当年计算器代替珠算和手工计算，一开始考试不许学生带计算器，只给草稿纸；最后时代会推着让所有人带计算器进考场了。
回到金融投资行业来。微软将OpenAI收之麾下以后迅速与硅谷几大巨头来开差距，即使Google奋起直追，而国内BAT为主的大厂也奋力追逐赶鸭子上架开发东西，这股浪潮已势不可挡。在微软发布会现场将Copilot嵌入Edge的演示里，Gap三季报数十页的文字当场提炼要点，之后在页面外抓取Lululemon三季报，作比较并生成可视化表格，如此一来，让多少初级分析师和实习生可能要一晚上做的工作，一分钟不到就完成了，还可能错误最小化。
那么这一段demo让多少分析师汗颜？而又让多少做决策的买方大呼“太省事了！”。从券商管理者的角度而言，人工成本无疑是最大的成本，如果未来ChatGPT就像Wind Choice只是收取年费打包还打折，那岂不是研究所大量的员工都会被淘汰？这是卖方可能出现的大变化。
而买方呢？有人前阵子po出来一个帖子如下：
其实笔者觉得这个答案是不对的，信息搜集和抓取不论买方和卖方都要做，而这个任务已经被AI接管了。接下来卖方无法被接管的是分析思维和现场调研，买方无法被接管的除了与上市公司面对面的交流，就是投资框架和哲学思路。显然到最终端的，交易员的角色早已经有机器在实现了。
笔者前老板也是对冲基金界某大佬说过，投资的世界如同一个丛林，有灌木有杂草也有杉树，不同策略如同不同的植被，都可以在日照雨水和土壤里得到营养从而发展。如果我们前面讲到的量化策略是其中一种植物，那么以巴菲特芒格为代表的就是传统的堡垒，这道堡垒至今无人攻破，也无人工智能攻破，它之所以存在至今的意义就是投资如盲人摸象，你总能找到你要的角度和策略，殊途同归，但不必在一条独木桥上挤死。
这就是为何笔者觉得基金经理应该拥抱ChatGPT为代表的新事物，利用它而不是依赖它，就像你可以用计算器你也可以心算和手算，当机器人给你一个bug的时候，人的角色就是用经验证明--即使机器也会失误。最会被替代掉的，是基于最简单的数据去做决策的投资管理人，毕竟，机器不睡觉，24小时吞噬大量数据，人如果再不迭代和进步，就只能被淘汰了。
在投资决策岗位还有一个角色可能已经被替代的就是智能投顾。蚂蚁金服和众多互联网券商早就在耕耘的领域。因为参与过投顾体系的建立，对这部分的实操效果持保留态度。人是复杂的，从心理学角度而言你无法从他的问卷上得到这个人的基本画像，而所有参与者本质都希望得到低风险低波动和高回报，这与传统金融学模型是不一致的。（接下来就不能细说了）
现在ChatGPT还是在早期阶段，除了成本和训练时长受限，还有大量的伦理问题各国没有形成共识。任何科技革新必然遵循的奇点理论，也即突破奇点时速度和速率迅速跨越数量级，自我迭代的功能让人想起《流浪地球2》里的MOSS。未来我们给机器投喂数据，而人做什么呢？大量初级分析岗位会被替代，不被替代的是什么？真的可能要回到蓝领工资猛涨，白领大量裁员的失业的情况（毕竟一半人都在摸鱼不是？参考《毫无意义的工作》）。这么一来，是不是困扰多国的通胀问题解决了？会不会通缩成为常态？没有人知道。可以看看日本和日本机器人的普及。
但话说回来，人类历史上95%的时间，一周工作只有15个小时，现在一周工作高达70个小时的时长也许根本不需要。那么到时候，或许并不远了，完全可能出现一周工作三四天，工作占据一生的时代一去不复返了。而剩下的时间人做什么？娱乐，旅行，手工业，艺术等创造性的工作，养小孩......这些至少，还是机器没办法解决的。