失控——全人類的最終命運和結局。

未來是失控的，是趨向於去中心化的，比特幣的崛起印證了這一預言。

比特幣，作為數字貨幣的開山鼻祖，它不僅僅是一個創新的設計或產品，更是一個具有顛覆性意義的社會實踐，沒有中央銀行或國家信用背書，沒有中心化運營組織，甚至連創始人至今都沒有暴露身份，卻仍然在網際網路中安全的執行到今天，在社群的共識下不斷進行升級迭代，實現了信任和價值的傳遞。

而區塊鏈的靈魂就是共識機制！

而共識的本質是一群人的價值觀，價值的本質是價值觀的顯性化，一切新事物必須先建立共識、創造價值，才能爭取到生存和發展的空間。

早期比特幣的佈道者們靠著信仰在狹小的社群微光中踽踽前行，而今隨著比特幣價格的狂飆突進和區塊鏈技術在各行各業的逐漸落地，區塊鏈顛覆性的技術革新及數字資產巨大的財富效應正日益成為更多人的共識。

分散式、去中心、自治的理念共識得到了廣泛普及，傳統的組織形態將因此而逐漸瓦解，尤其是公司，取而代之的會是一個個開放的生態網路——社群。它讓我們相信，社群是種趨勢，共識即是未來！

未來已來，雖然有越來越多的人帶著對財富的嚮往和求知的渴望，洶湧而入區塊鏈的世界中，但是對於這樣一個日新月異、飛速發展的行業，有太多人顯得茫然和手足無措，對於如何進入甚至參與顯得焦慮而惶恐。

區塊鏈還有很長的路要走，每一個從業者必將迎接一個接一個的考驗。既然魚龍混雜的區塊鏈是一個江湖，那麼就需要一個去妄存真的道場。

因緣分大家來到社群，這裡只是你我學習和修行的地方，你一定會在這裡找到想要的答案。

我們始終相信，認知才是解鎖未來時代的鑰匙，在新資訊浪潮中，唯有不斷提升自我認知方能摸準事物發展規律背後的脈絡。

很多人是看到了才會相信，而真正先知先覺的那一部分人（正如早期的比特幣投資者們）是因為相信所以才能看到，其中的差距就在於認識水平。

本能和巴根網路科技致力於為區塊鏈佈道，打造一個區塊鏈領域的學習型社群，全球多個分所每天科普區塊鏈的真相，幫助更多人洞悉行業發展趨勢，吸收時代前沿資訊，學習專業知識技能，提升認知水平，達成區塊鏈價值革命的共識。透過開放、互動式的交流體驗，藉助現代化的傳媒工具，結合行業的資源、渠道背景，實現一個人從社會個體向社群群體的轉變。

聚沙成塔，集腋成裘，當一群具有共同價值觀和相似認知水平的人在一起，我們相信一定可以在區塊鏈快速發展的賽道中捕捉時代發展的先機。而加入我們本能的所有同仁，會因了共同的價值觀和提升後的認知挖掘出時代賦予我們的價值窪地，創越時空，實現人生自由。

——區塊鏈佈道者

眾所周知，歷史長河上任何一次技術革命，都會在一項技術消滅很多舊職業的同時，創造出很多新職業。世界經濟論壇的研究報告就給我們提供了一個非常樂觀的資料，它說，2018年到2023年，人工智慧在全球範圍內雖然會消滅掉7500萬個工作崗位，但是，會創造出1.3億個相關工作崗位。

1.3億，要知道這相當於墨西哥一個國家的全部人口。

那麼，人工智慧創造的新的工作機會都在哪裡呢？——新機會的三個誕生方向：“新領”職業、“人工智慧+”，以及產業鏈機會。

一、“新領”職業

最直接的一個方向你肯定想到了，就是由自動化和人工智慧等新興技術本身帶來的工作機會。IBM公司執行長羅梅蒂（Ginni Rometty）給這些職業起了一個名字，叫“新領”，和之前的“藍領”“白領”相對應。

近年來，這類崗位已經出現了比較好的發展勢頭，比如說最近（職業社交網站LinkedIn）領英透過對美國職業招聘數量和年複合增長率進行分析，發現在過去五年內，人工智慧專家的人數每年增長74%，平均年薪為13.6萬美元，是全美勞動者平均薪酬（5.2萬美元）的2.6倍。緊隨其後的就是機器人專家和資料科學家，人數的增長都在40%左右，資料科學家的薪資更高可達14.3萬美元。

中國的情況也類似，2020年到2022年這三年，中國在人工智慧方面的人才缺口大概近千萬。像2019年7月特別搶眼的一條新聞說“華為以100萬元～200萬元的年薪招聘8位博士”，這8位博士都來自人工智慧、大資料等相關專業方向。像計算機、數學、工程學、統計學等專業都算是相關專業。

“新領”職業是和人工智慧最直接相關的一類工作，就像電氣革命創造了電力工人、鐵路工人、汽車司機等新職業，資訊革命也衍生出了程式設計師、網商等新職業一樣。

那麼，除了“新領”職位之外，在非人工智慧直接相關的領域，就沒有新機會了嗎？

二、“人工智慧+”

當然不是。新機會還有另外一個思考方向——透過橫向整合，創造新機會。

以第一講提到的金融行業為例——這是個被人工智慧替代的機率很高，對精英圈層要求也很高的行業。所以我也跟家長和年輕人建議說，普通家境普通資質的，讀金融專業不一定是好選擇。有的同學就感嘆說這“太難了”。其實這話也不對，因為情況也不完全是這樣。

現在你可能有體感的事情是，科技公司對金融行業虎視眈眈，金融企業瘋狂佈局科技領域。為什麼金融和科技結合得如此快速和緊密呢？因為金融是歷史算料（資料）最充裕、資料質量（精準度和頻率）最好的領域，它最容易跟科技結合。所以，對金融領域來說，它急需雲計算、演算法迭代最佳化、資料的框架性分析等相關人才；對科技公司來說，如果能滲透到金融領域，也是一個可以突破原有業態體系圈層的彎道超車的機會。

所以你看，華爾街巨頭早就動起來了，高盛、摩根士丹利在這個方面走得最快。現在摩根士丹利資產管理部門都必須學習Python等程式語言；高盛2018年的招聘崗位中，50%以上為技術人員，目前高盛三分之一的員工是計算機工程師。國內除了騰訊、阿里的科技金融企業之外，傳統領域的平安銀行等也在科技人才化方面作佈局。2018年，平安銀行的科技人才數量比2017年增長了44%，達到了6000人。

說了這麼多，什麼科技和金融的結合，什麼巨頭公司的動作，我想說的是什麼呢？我想強調的是，你的行業可能不和人工智慧直接相關，但它依然可以和人工智慧產生緊密的關聯。就像各個行業都可以跟網際網路產生聯絡一樣，我們管網際網路的橫向整合叫“網際網路+”，那麼不妨把人工智慧的橫向整合叫做“人工智慧+”。

比如，我們團隊其實就在進行這樣“人工智慧+”的轉型。兩年前我們開始嘗試，一方面團隊補課，學習Python、SQL等程式語言，還有爬蟲技術、ArcGIS軟體（地理資訊系統軟體）等等，另一方面和網際網路公司技術團隊合作，開始做資料探勘分析，並基於資料探勘開始思考構建新研究框架。又開始思考這些“研究成果”應該如何轉化，如何落地成為普通人視角的問題——教育、科研、傳媒、程式設計，用一種很奇特的方式被混合在一起，特別有趣。

我再舉個例子。中國每年自殺的人數大約是11萬～12萬人左右，中國有超過5400萬人患有抑鬱症。這些人在現實生活中不願意向朋友尋求幫助，更不會去找專業人士尋求幫助，但是他們有自己的出口。他們往往會在網上，把網際網路當作“樹洞”，傾吐自己的絕望和壓抑。

2018年，在荷蘭阿姆斯特丹自由大學和首都醫科大學任教的黃智生教授發起了“樹洞救援團”，他組織了一批人工智慧專家、醫生、心理諮詢師等，編寫了一套機器人程式巡視微博等社交媒體，使用專業的技術（知識圖譜技術，又稱語義技術，透過分析每一條博文、留言，辨認自殺關鍵詞）篩查具有明顯自殺傾向的人群，然後組織專業人士對他們進行疏導、救援。到2019年8月，“樹洞救援團”已經成功阻止了近千次自殺。

你看，在這裡，人工智慧是“工具”，給傳統心理諮詢行業加了槓桿，也使得心理諮詢的覆蓋面更大，有效度更高，同時也創造了更多的“新型”心理諮詢師崗位。這就是人工智慧+心理健康領域的結合。

未來，“人工智慧+”也會和“網際網路+”一樣，成為一種新常態。

三、“產業鏈新機會”

說了這麼多，都是金融行業、心理諮詢行業這些高學歷的領域，那麼，學歷不高的人還能在人工智慧上找到新機會嗎？

答案是YES。

現在估計大家都沒有帶錢包現金出門的習慣，隨手都是“掃碼付款”——你有沒有想過這就是機會？

實際上，要讓這麼多線下小商家同意接入並學會使用二維碼，是需要強大的“地推”能力的。你能想到嗎？光中國三四線城市，這種推廣“收錢碼”的工作已經是一個成熟的產業了，叫做“數字微客”，光支付寶一家的數字微客就已經達到了170萬人，他們99%都是50人以下的小團隊，做得最好的單月收入可達數百萬元。

你說，這個和人工智慧行業有關係嗎？說沒有，也沒有，因為這個工作本身沒有應用任何技術。但是你要說有，它當然有，這明顯是屬於人工智慧的“前端產業”——沒有它把裝置鋪到線下，人工智慧哪裡來的資料可用？

類似的機會還有很多，比如說資料的分類、貼標籤，這現在也是個大行業。像支付寶平臺在做的刷臉技術，主要應用於線下支付，現在，這個“刷臉”產業鏈有50萬的從業人員。還有，前一陣子我碰到一個工廠小老闆，他乾的是“肉眼識別圖片，給圖片分類貼標籤”的活，規模不大，但利潤很高。

總是有人將資料比作下個時代的“資源”，說是石油、礦藏，那你可以想想，石油產業鏈有多長？勘探、機器裝置、粗加工、精細加工、加油站……這裡面的機會絕對不是我們以為的那幾個“相關專業”可以概括的。這麼長的產業鏈，別說學歷不高了，只要你想，幾乎任何人都能在其中找到機會。

所以，我真正要強調的是，人工智慧一定和之前的科技革命一樣，在破壞中創新，機會一定更多。不管是“新領”職業、“人工智慧+”，還是產業鏈機會，開啟腦洞，逆向多維思考，大概是找到這些新機會最有效的路徑。