原文來源：鈦媒體App

圖片來源：由無界 AI生成

11月21日上午第四范式舉行的第二屆SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會(huì)上，互聯(lián)網(wǎng)教父,、《連線》（Wired）雜志創(chuàng)始主編,、《失控》作者凱文·凱利（Kevin Kelly,，以下稱 Kevin）發(fā)表題為“人工智能的變革性力量”（The Transformative Power of AI）的線上演講,。

Kevin表示,，人工智能（AI）是當(dāng)下最重要的技術(shù)，它幾乎無處不在,。在未來十年內(nèi),，AI 甚至可能發(fā)展出成千上萬種，人類也將會(huì)擁有幾千種 AI ,，而這些 AI 有許多不同的想法和思維方式,。與此同時(shí)，AI 不僅是“小寫創(chuàng)造力”,，而且還看作人類的“私人助理”,。

Kevin提到，程序員使用了 AI 寫代碼后,，他們發(fā)現(xiàn)自己的工作效率提高了56%,。而隨著新的 AI 大模型（LLM）、對(duì)話式用戶界面（CUI,，Conversational User Interface）等核心的使用,，未來，人們50%的工作都可能被 AI 取代,，而另外50%的工作可以在AI的幫助下提高效率,。

“一些不必要的工作被取締了，AI 可以幫你完成剩下的工作,?！盞evin表示，無論是工作還是生活,，AI 對(duì)人類來說都是“N+1”的效果,。AI 不會(huì)搶走你的工作，但不會(huì) AI,，你的簡(jiǎn)歷會(huì)缺少很亮眼的一項(xiàng),。一個(gè)人不會(huì)被 AI 取代，但可能會(huì)被一個(gè)懂AI的人取代,。所以人們應(yīng)該要掌握這項(xiàng)技術(shù),。

據(jù)悉，凱文·凱利（Kevin Kelly）,，常被稱為“KK”,，是《連線》雜志（Wired Magazine）第一任主編,；曾擔(dān)任《全球評(píng)論》（Whole Earth Review）主編、出版人,。Kevin具有多重身份：作家,、攝影家、自然資源保護(hù)論者,，同時(shí)還是亞洲文化,、數(shù)字文化領(lǐng)域的學(xué)者，也是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)教父,。他被看作是“網(wǎng)絡(luò)文化”（Cyberculture）的發(fā)言人和觀察者,，也有人稱之為“游俠”（maverick）。代表作包括：《失控》等著作,。

Kevin在演講中提到,，盡管 AI 技術(shù)看起來十分強(qiáng)大，但其能力是很有限的,。

Kevin提到,，新的 AI 在訓(xùn)練時(shí)被輸入了所有人類的成果,，包括最好的和最差的,，所以它得到的是平均值，是平均的智慧,。因此,，AI 其實(shí)只是一個(gè)普通人能做到的平均水平，所以它傾向于給到看似合理的結(jié)果,，但卻不能保證是準(zhǔn)確的結(jié)果,。

在Kevin看來，AI 對(duì)人類來說,，可以是伙伴,、隊(duì)友、教練,，也可以是你的副駕,、導(dǎo)游、助理,、實(shí)習(xí)生等,。他提到，未來受到 AI 影響的人類工作主要包括五種：遠(yuǎn)程工作,、協(xié)作類工作,，教育行業(yè)，制造業(yè),，大的銷售平臺(tái)等,。

據(jù)悉,，本次SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會(huì)上，AI 上市公司第四范式（06682.HK）發(fā)布面向企業(yè)北極星指標(biāo)提供全鏈條的精選解決方案,，名為“范生態(tài)”平臺(tái),，從而幫助每一個(gè)方案都能夠?qū)χ_的AI目標(biāo)收集正確的數(shù)據(jù)、建設(shè)正確的系統(tǒng),，共同服務(wù)于企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升,。第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵表示，公司希望聯(lián)合更多合作伙伴,，讓企業(yè)數(shù)字化的每一個(gè)執(zhí)行系統(tǒng),，都朝向企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升在努力。

“即將到來的 AI 時(shí)代,，我們應(yīng)該為此做好準(zhǔn)備,。盡管還沒有答案，但我們已經(jīng)身在其中,?！盞evin表示。

以下是凱文·凱利演講的速記整理（有一定編輯）：

大家好,，我是凱文·凱利（Kevin Kelly）,。

在這里我想聊聊人工智能，它可以說是當(dāng)下最重要的技術(shù)了,。大家可能聽過很多關(guān)于人工智能的事,，因?yàn)樗鼛缀鯚o處不在。這是我見過最厲害的技術(shù),。它發(fā)展得太快了,，但很多人依然不太了解它。我想跟你們分享5個(gè)關(guān)于AI很有意思的冷知識(shí),。

第一個(gè)很重要的事是,，其實(shí)人工智能不止一種。它是多元的,，有很多種類,。在未來十年內(nèi)，甚至可能發(fā)展出成千上萬種,。就像我們有幾千種應(yīng)用,，幾千種app，幾千種工具,，以及幾千種機(jī)器一樣,。我們也會(huì)擁有幾千種人工智能。（這些AI）有許許多多不同的想法和思維方式,，將被用做為我們做一些不同的事情,，需要有些不同的認(rèn)知才能做到的事,。所以當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r(shí)候，其實(shí)都是在說被統(tǒng)稱為“AI”的那些技術(shù),。

這告訴我們,，如果我們想去描繪這些不同的思維，就會(huì)發(fā)現(xiàn)“人類”其實(shí)也不是一個(gè)那么普遍的統(tǒng)稱了,。

我喜歡把創(chuàng)造出這些人工智能的想法稱為“外星人思維”,，因?yàn)樗鼈兲灰粯恿恕Ｄ切┳盥斆鞯娜斯ぶ悄芩伎嫉姆绞揭才c我們不同,。它們擁有獨(dú)特的思維過程,。這對(duì)我們來說是好事，因?yàn)樵谶@種新經(jīng)濟(jì)下,，如果想要?jiǎng)?chuàng)新,，打造自己的技術(shù)和產(chǎn)品，獨(dú)辟蹊徑是取得成功的唯一方法,。所以通過這些與我們思維不同的人工智能技術(shù),，我們也可以在新經(jīng)濟(jì)中創(chuàng)造財(cái)富。

之前有人告訴我,，也許你們也聽過,，計(jì)算機(jī)是沒有創(chuàng)造性的，創(chuàng)造是只有人類能做的事,。計(jì)算機(jī)只會(huì)服從指令,，永遠(yuǎn)不會(huì)有創(chuàng)造性,。這是錯(cuò)的,。

人工智能已經(jīng)具有創(chuàng)造性了。我將其稱之為“小寫創(chuàng)造力”,。

“小寫”的意思就是,，它還沒有到創(chuàng)造重大突破的地步。目前人工智能的創(chuàng)造的東西大都很日常,。比如說,，設(shè)計(jì)師用AI技術(shù)設(shè)計(jì)公司logo之類的。這不算是一個(gè)突破,，因?yàn)椴⒉粡?fù)雜,。這是比較機(jī)械的。只是一個(gè)小小的創(chuàng)新,。而這種“小寫創(chuàng)造力”是人工智能非常非常擅長(zhǎng)的,。

這是人工智能生成的圖片。你會(huì)驚嘆于它細(xì)節(jié)處理上有多完美,。很有創(chuàng)意,，但它不是畢加索,。因?yàn)椴]有到讓人耳目一新、顛覆以往創(chuàng)作的程度,。它只是填補(bǔ)了我們還沒想到的點(diǎn),。所以這只是“小寫創(chuàng)造力”，很日常也很實(shí)用,。但也是創(chuàng)造性的,。

很多這些創(chuàng)造力其實(shí)都來自使用這些AI技術(shù)的人。他們是對(duì)人工智能提出指令提示的人,。所以其實(shí)是人工智能和人合作完成了這些日常的創(chuàng)造,。

我們發(fā)現(xiàn)，人工智能真正擅長(zhǎng)的是合成,，以一種你從未想過的方式結(jié)合在一起,。比如，我用AI圖片技術(shù)嘗試,，將西瓜和跳蛛結(jié)合在一起,，就會(huì)生成一只西瓜跳蛛。奇奇怪怪,，但很有創(chuàng)造性,。我們很難創(chuàng)造出來。人都能做,，我也能做,，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力。而人工智能可以非常非?？斓赝瓿蛇@種合成,。這種合成是人工智能非常擅長(zhǎng)完成的挑戰(zhàn)。

隨著我們更多地使用AI,，合成工具也會(huì)變得越來越好用,。甚至可以用在科學(xué)研究上。比如說,，找出一些醫(yī)學(xué)上的想法和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的想法,，你可以用 AI 來探索兩者之間的結(jié)合，這是以前做不到的,，此前這些都需要專家來操作,。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，有些時(shí)候使用 AI 的人比其他人做得更好,。因?yàn)樗麄冊(cè)谶@件事上花的時(shí)間遠(yuǎn)超別人,，他們成了人工智能的解讀者。他們懂人工智能,，能給出正確的指示,。你會(huì)發(fā)現(xiàn),，要想成為人工智能的解讀者,，并且能夠與之交流,，要花費(fèi)相當(dāng)多的時(shí)間。

這是沒有任何捷徑的事,，你需要跟它變得親密。只有了解它的工作方式,，才能最大限度地利用它,。這些對(duì)人工智能發(fā)出指令的人堪稱新的藝術(shù)家,。就像音樂制作人把錄音室當(dāng)作一種新的樂器一樣,。

如果我們把人工智能看作是一種新的藝術(shù)工具,，要想真正精通它，你就要成為能夠給它提出指令的人。而這一類的工程師正在變得越來越有價(jià)值?，F(xiàn)在已經(jīng)有公司在打廣告招聘優(yōu)秀的會(huì)使用AI 的設(shè)計(jì)師了,。

我認(rèn)為,，去理解我們與人工智能關(guān)系的最好方式,，就是將其看作我們的“私人助理”,。基本上,，世界上每個(gè)人都將至少有一個(gè)“私人助理”。也許不止一個(gè)，只要你想就可以無限期地使用它。你可以問問自己,，最需要“私人助理”幫你做什么？它能如何改變你的生活？擁有了1-2個(gè)全天候“私人助理”后,，你最想做什么,？這就是人工智能可以帶給我們的,。

但重要的是要記住,，AI的能力有限,。它們更像是你的實(shí)習(xí)生。原因是這些新的人工智能在訓(xùn)練時(shí),，被輸入了所有人類的成果。包括最好的和最差的,，所以它得到的是平均值,，是平均的智慧，盡管是普通的,，一般的,，但是對(duì)很多事情來說已經(jīng)很夠用了。

AI 其實(shí)只是一個(gè)普通人能做到的平均水平,。因此它傾向于給到看似合理的結(jié)果,，但卻不能保證是準(zhǔn)確的結(jié)果。

對(duì)吧,？所以它的運(yùn)作方式是,，人工智能會(huì)生成普通人也能想、會(huì)做的事,。但普通人往往會(huì)出錯(cuò),，所以你還要核查AI的工作成果，像檢查實(shí)習(xí)生的那樣,。你不能百分百的信任它,。

它們生成了非常好的初稿，非常好的初步總結(jié),，內(nèi)容還行,，是一個(gè)普通人能做到的。但是普通人經(jīng)常會(huì)犯錯(cuò)，實(shí)習(xí)生也經(jīng)常會(huì)犯錯(cuò),，你要檢查他們的工作,。

從另一個(gè)角度講，人工智能其實(shí)非常擅長(zhǎng)做整理性的事務(wù),，像實(shí)習(xí)生一樣,。做總結(jié)，做要點(diǎn),，進(jìn)行匯總,。我們稱之為“元工作”，監(jiān)督工作成果的工作,。這非常非常重要,。但實(shí)習(xí)生完成的工作你是要檢查的,。你不能像是自己做的一樣完全不檢查,。

程序員們?cè)谑褂肁I的這個(gè)技能編寫普通代碼。這對(duì)大部分的代碼來說都足夠用了,，程序員們檢查起來也很容易,。使用了AI寫代碼后,，他們發(fā)現(xiàn)自己的工作效率提高了56%,。通過對(duì)人工智能的使用，寫作者們的工作效率也提高了,。

我們可以看到,，人們50%的事務(wù)都可能被人工智能取代。而另外50%的工作可以在AI的幫助下提高效率,。一些不必要的工作被取締了,，AI可以幫你完成剩下的工作。

需要關(guān)注的是,，要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間才能熟練地使用AI,。AI就跟其他事情一樣,，我們要經(jīng)過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練才能很好地使用它，和使用其他工具一樣,。當(dāng)然,，AI相關(guān)的很多功能點(diǎn)，我們不需要刻意訓(xùn)練也能使用,。但就跟其他工具一樣,，AI也是越用越好用。使用的越熟練,，就會(huì)越受益,。

AI不會(huì)搶走你的工作，但不會(huì)AI你的簡(jiǎn)歷會(huì)缺少很亮眼的一項(xiàng),。一個(gè)人不會(huì)被人工智能取代,，但可能會(huì)被一個(gè)懂AI的人取代。所以你也要掌握這項(xiàng)技術(shù),。

不管是工作還是生活,，我認(rèn)為，AI對(duì)我們來說都是“N+1”的效果,。

半人馬是半人半馬的神話形象,。很像我們正在做的事。與AI助手一起完成各項(xiàng)工作就像是在創(chuàng)造半人馬,。在醫(yī)學(xué)界,，人類的醫(yī)生是非常了不起的，或許有些醫(yī)生或許比其他人更出色,。但總的來說每個(gè)醫(yī)生都很棒,。可能比現(xiàn)在的AI醫(yī)生更厲害,。但是一個(gè)人類醫(yī)生+一個(gè)AI醫(yī)生的組合,，會(huì)比單獨(dú)的醫(yī)生或AI技術(shù)本身更厲害。

所以,，這里的“N+1”就是,，醫(yī)生和AI的結(jié)合在診斷能力、理解能力和判斷問題方面,，比單獨(dú)的醫(yī)生本身要更強(qiáng)一些,。不僅比單獨(dú)的醫(yī)生強(qiáng)，也比單獨(dú)的AI醫(yī)生強(qiáng),。二者一起是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,。另外，就算是AI醫(yī)生也總比沒有醫(yī)生強(qiáng),。

這就是我們?yōu)槭裁匆褂萌斯ぶ悄艿膬蓚€(gè)原因,。

不光是醫(yī)生,，對(duì)老師來說也是一樣。一個(gè)會(huì)用人工智能的老師,，比不會(huì)用的老師或者AI老師更厲害,，但同樣的，AI老師總比沒有老師強(qiáng),；一個(gè)會(huì)用人工智能的程序員,，比不會(huì)用的程序員或AI程序更厲害，會(huì)用 AI的律師也會(huì)更厲害,；甚至?xí)萌斯ぶ悄艿目ㄜ囁緳C(jī),，也比不會(huì)用的司機(jī)或AI程序更棒,。

這就是我們發(fā)展的方向,。我們要實(shí)現(xiàn)很多個(gè)“N+1”。人工智能對(duì)人類來說,，可以是伙伴,、隊(duì)友、教練,，也可以是你的副駕,、導(dǎo)游、助理,、實(shí)習(xí)生等等,。我們與人工智能通力合作。

下面我來介紹一下人工智能的交互的變化,。

人工智能并非新事物,。我們今天看到的很多人工智能，已經(jīng)存在了至少五年,，甚至十年,。比如面部識(shí)別系統(tǒng)。人工智能的第一波浪潮,，是關(guān)于識(shí)別模式和制作模式的,。這個(gè)模式可以是一句話，可以是畫一只小貓,，可以是任何樣子,。識(shí)別模式可以是臉或者聲音。

之后是生成模式,，這不是什么新技術(shù),。但在過去的一年里，出現(xiàn)了讓人們非常非常激動(dòng)的新內(nèi)容,。一個(gè)是LLM,，大型語言模型,。另一個(gè)是CUI，對(duì)話式用戶界面,。讓我來具體解釋一下：

第一個(gè),，大型語言模型。

實(shí)際上,，建立大型語言模型是為了發(fā)現(xiàn)人類語言的模式,。事實(shí)證明，深藏在語言本身結(jié)構(gòu)中的,，是我們的思維推理模式和邏輯模式,。不僅是語法的模式，也不僅僅是句法的模式,。而是語言中暗藏著你的邏輯模式,，如果你看一下一個(gè)人說的話，就可以提取出論點(diǎn),，推理他的思路和邏輯,。所以這樣小小的推理會(huì)讓LLM在一定程度上模仿人類的思維過程。它通過預(yù)測(cè)下一個(gè)詞來做到這一點(diǎn),，這個(gè)詞像是大家都會(huì)說到的詞,。

所以LLM有推理能力，是今天正在發(fā)生或?qū)⒁l(fā)生的變革,。如果讓你來模仿人類推理,，你肯定能通過，這毋庸置疑,。在很多測(cè)試中,，人類通后測(cè)試就結(jié)束了。一直到最近,，很多人都認(rèn)為只有人類能通過這種測(cè)試,。但其實(shí)，通過這些測(cè)試并不需要太多的推理,，因?yàn)楹芏鄡?nèi)容都是關(guān)于知識(shí),，以及理解知識(shí)如何運(yùn)行的。所以LLM能捕捉任何書面語言中的思維推理和邏輯模式,，還是挺讓人驚喜的,。

第二個(gè)是對(duì)話式交互方式。

我在接觸互聯(lián)網(wǎng)很長(zhǎng)時(shí)間以后才意識(shí)到,，早期其實(shí)有一個(gè)命令行工具,，通過文本來操作編程。它是一個(gè)文本界面,?；ヂ?lián)網(wǎng)存在了這么長(zhǎng)時(shí)間,，幾年，幾十年,，大家都忽視了這個(gè)工具,，因?yàn)樗茈y用?；ヂ?lián)網(wǎng)的爆炸式發(fā)展是在開始用網(wǎng)絡(luò)制作圖形用戶界面時(shí)出現(xiàn)的,，在網(wǎng)頁上可以直接拖放圖片。圖形用戶界面的出現(xiàn)改變了一切,，也使得互聯(lián)網(wǎng)一躍成為當(dāng)時(shí)的主流,。人工智能也在經(jīng)歷同樣的發(fā)展，直到前段時(shí)間,，對(duì)人們來說它還代表著編程代碼,。要使用它，你必須對(duì)編程有所了解,，必須知道很多關(guān)于代碼結(jié)構(gòu)的知識(shí),。

而現(xiàn)在，由大型語言模型實(shí)現(xiàn)的對(duì)話式用戶界面,，已經(jīng)改變了這一點(diǎn)，你可以使用任何語言,，以對(duì)話的方式,，與人工智能交談。人工智能不僅能理解語言,，還擁有了對(duì)話的能力,，與人交談，這是一個(gè)巨大的轉(zhuǎn)變,。我們可以將這個(gè)已經(jīng)應(yīng)用于人工智能的對(duì)話式用戶界面,，應(yīng)用到其他任何東西上。比如可以應(yīng)用到你的車?yán)?，就可以直接跟車?duì)話,，你可以跟一個(gè)電子表格互動(dòng)等。這就是對(duì)話式用戶界面基于它提取出的,，人類語言的結(jié)構(gòu)和模式后所能做到的,。這些都將幫助我們理解AI的商業(yè)運(yùn)作。

請(qǐng)記住,，對(duì)于一項(xiàng)技術(shù)來說,，當(dāng)你看不見它時(shí)，它就成功了,。我認(rèn)為95%的人工智能技術(shù)在將來都會(huì)是這樣,，因?yàn)樗鼈兓径荚诤笈_(tái)工作,。人工智能在后臺(tái)所做的是預(yù)測(cè)，它讓預(yù)測(cè)的成本變得很低,。在過去,，持續(xù)預(yù)測(cè)非常昂貴，非常不可靠,，且很難實(shí)現(xiàn),。但現(xiàn)在變得便宜了。這些大型語言模型和其他人工智能的工作,，是能夠預(yù)測(cè)下一件事,，下一個(gè)像素，下一個(gè)單詞或下一個(gè)數(shù)字,。

所以你可以問問自己,，作為一個(gè)企業(yè)，你是否能預(yù)測(cè)人們會(huì)買什么,，下一季的流行色是什么,，在接下來的十分鐘內(nèi)會(huì)發(fā)生什么，或者在接下來的兩個(gè)月內(nèi)會(huì)發(fā)生什么,。如果你能做出這種可靠且廉價(jià)的預(yù)測(cè),，那你就掌握了人工智能技術(shù)帶來的新力量。

人工智能在經(jīng)營(yíng)中的作用主要體現(xiàn)在兩方面：一個(gè)是對(duì)內(nèi),，員工會(huì)用AI技術(shù)改善工作流程；另一個(gè)是對(duì)外,，客戶使用你的人工智能技術(shù),。給客戶帶來價(jià)值。

內(nèi)部和外部,，過程和產(chǎn)品都使用了人工智能,，但二者卻完全不同。組織內(nèi)部的人工智能是為了在流程中使用,，如編寫代碼,、促進(jìn)溝通，財(cái)務(wù)人員用它來制作報(bào)表,、建立預(yù)算模型,。這點(diǎn)最終會(huì)對(duì)我們的生活產(chǎn)生更大的影響，甚至比客戶使用的效果還大,。

無論是機(jī)器人還是自動(dòng)駕駛汽車,，或者是零售網(wǎng)站，你都可以通過人工智能去模擬結(jié)果。這些都將改變我們的生活,，但我認(rèn)為內(nèi)部流程的變化,，如何變化，以及我們以何種方式工作,，將變得更加重要,。

過去，電力的到來徹底改變了人們對(duì)什么是公司,、你在公司里的工作方式,、公司的組織方式以及員工關(guān)系的看法。

我認(rèn)為AI時(shí)代也會(huì)發(fā)生這樣的改變,。AI的出現(xiàn)改變了我們的生活方式,，也改變了很多公司的運(yùn)作模式。

第一批工作受到人工智能影響的三類人群,，可以遠(yuǎn)程的工作,，非案頭的工作以及協(xié)作類的工作，基本都是重編程的公司,。

第二批工作受到 AI 影響的是往往規(guī)模較小,、較年輕，而且已經(jīng)在轉(zhuǎn)型,，通過在編程中使用人工智能而發(fā)生了轉(zhuǎn)變,，比如醫(yī)療健康是與AI適配度極高的行業(yè)，有可能發(fā)生一定變化,。

第三個(gè)是教育行業(yè),；

第四個(gè)是制造業(yè)，AI被應(yīng)用到了工廠里面,；

第五個(gè)是大的銷售平臺(tái)，不是零售商,。

實(shí)際上,，通往人工智能的路徑就像是一個(gè)階梯。在老式的業(yè)務(wù),、常規(guī)行業(yè)中,，開始時(shí)沒有數(shù)字化。當(dāng)你開始對(duì)數(shù)據(jù)有需求時(shí),，這就是企業(yè)數(shù)字化邁出的一大步,，接下來是數(shù)字化所有信息、數(shù)字化大家的工作,。

通往人工智能的路徑就像是一個(gè)階梯,。在老式的業(yè)務(wù)、常規(guī)行業(yè)中，開始時(shí)沒有數(shù)字化,。當(dāng)你開始對(duì)數(shù)據(jù)有需求時(shí),，這就是企業(yè)數(shù)字化邁出的一大步，接下來是數(shù)字化所有信息,、數(shù)字化大家的工作,。

這對(duì)于很多行業(yè)都是大事件，而很多企業(yè)都還有很長(zhǎng)的路要走,。

這就是即將到來的,，我們應(yīng)該為此做好準(zhǔn)備。盡管還沒有答案,，但我們已經(jīng)身在其中,。我認(rèn)為人運(yùn)用人工智能和機(jī)器人的目的，是幫助我們成為更好的人,。我們正朝著這個(gè)方向邁出的第一步,。

感謝關(guān)注。