【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 陳經(jīng)】

近期,，OpenAI開發(fā)并發(fā)布了一款新型自然語言處理（NLP）聊天機(jī)器人工具——ChatGPT,。它被廣泛視作未來人工智能在用戶體驗(yàn)方面的領(lǐng)先者,，備受世界矚目。人們關(guān)心,，ChatGPT可能對就業(yè)市場產(chǎn)生怎樣的影響,？

一方面,，在許多崗位上,，ChatGPT有望取代人類。例如,，以往在營銷領(lǐng)域,，營銷部門需要依靠客服代表與現(xiàn)有和潛在的客戶進(jìn)行溝通,、解決問題,、推廣產(chǎn)品，以達(dá)成銷售目標(biāo),。但是,，隨著ChatGPT出現(xiàn),，機(jī)器可以更加自動化地完成客戶服務(wù)等日常交易：通過自然語言理解,、推斷和應(yīng)答,，它可以執(zhí)行幾乎所有客戶服務(wù)活動，包括提出問題,、提供建議和解決問題,，而這些曾經(jīng)都是客服代表的職責(zé)。因此,，未來ChatGPT可能取代客服代表這一職位,，使一些人失去工作。

另一方面,，ChatGPT也會為許多其他行業(yè)創(chuàng)造工作機(jī)會,。例如，ChatGPT也可能給消費(fèi)者帶來更好的用戶體驗(yàn),，根據(jù)消費(fèi)者的實(shí)際意圖提供準(zhǔn)確的產(chǎn)品信息和服務(wù),，從而更有效地實(shí)現(xiàn)銷售目標(biāo)。因此,，它也可以為許多公司和機(jī)構(gòu)創(chuàng)造數(shù)據(jù)分析師,、客戶服務(wù)專員等新的崗位。畢竟,，機(jī)器只是自動化的工具,，而真正的商業(yè)成功和創(chuàng)新還需依賴具有創(chuàng)造力和獨(dú)特思維能力的人類團(tuán)隊(duì)。

說了多少年“AI將取代人的工作”,，這一次,，“狼”是真的來了?？梢詳喽?，從客服代表到新聞寫稿，許多人的工作可能被機(jī)器取代,。如果你還無動于衷,，事實(shí)上，本文開頭四段就是筆者讓ChatGPT寫的,。

ChatGPT的特性與原理

當(dāng)然,，由于ChatGPT的中文版本訓(xùn)練較少，它還沒有學(xué)會我的語言風(fēng)格。但正如許多西方作者所發(fā)現(xiàn)的,，只要有足夠多的樣本,，風(fēng)格化的寫作不是問題。

筆者讓ChatGPT以“波動的市場”為主題,，寫一首許巍風(fēng)格的歌詞,。它較好地完成了任務(wù)。（注：第三方開發(fā)者將ChatGPT接入了微信,，群聊天轉(zhuǎn)發(fā)到OpenAI的服務(wù)器給出反饋）

ChatGPT所作歌詞（作者供圖）

不過,，當(dāng)我讓ChatGPT繼續(xù)介紹OpenAI公司,，它的表現(xiàn)證明,，我們也無需對人工智能過于擔(dān)憂——它寫道：

OpenAI在相對較短的時間內(nèi)取得了一些重大成功,。2016年,，它創(chuàng)建了一個叫AlphaGo的游戲系統(tǒng)，在一場圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石,。這一成就尤其值得注意,，因?yàn)閲宕饲氨徽J(rèn)為過于復(fù)雜，計(jì)算機(jī)無法掌握,。

2016年AlphaGo引爆歷史最大一波人工智能熱潮時,，筆者是親歷者，解說了機(jī)器下圍棋的原理與缺陷,，在觀察者網(wǎng)發(fā)表的文章提前預(yù)測到了李世石戰(zhàn)勝AlphaGo的一局,。這事和OpenAI毫無關(guān)系，實(shí)際上AlphaGo是競爭對手Deepmind開發(fā)的。

由此不難看出ChatGPT的一個典型毛?。豪碇睔鈮训鼐幵焓聦?shí)和數(shù)據(jù),，就像一個信心十足的“大忽悠”。如果不提高警惕,，很容易上當(dāng),。英文版本由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)較多而比中文版本靠譜得多，但即便如此,，也有不少人報(bào)告說機(jī)器撒謊,。

無論如何，ChatGPT引發(fā)了人們很大的興趣,，不少人都要求入群圍觀調(diào)戲,。如何理解這波熱潮？

2016年,，AlphaGo引爆了史上最大的人工智能熱潮,，一度到了“與會必談”的程度,。一些社科學(xué)者也對人工智能產(chǎn)生了興趣,，對人與智慧機(jī)器的關(guān)系進(jìn)行了深入探討，“機(jī)器是否會取代人的工作”一度引發(fā)熱議,。

宣傳畫中的人形AI（作者供圖）

后來,，AI熱潮逐漸退去,，這也正常——AI的確很有用,，但這幾年間并沒有取代多少人的工作,。人們逐漸發(fā)現(xiàn)，AI并非宣傳畫中的人形機(jī)器,，也還不完全具備送快遞,、自動駕駛等功能，只是能執(zhí)行人的語音命令,，并沒有傳說中那樣神奇,。

正如IT開發(fā)者早就指出的，雖然AI在所有棋類運(yùn)動中都戰(zhàn)勝了人類,，但這并不意味著其具備了足以與人類匹敵的,、真正意義上的智慧——棋類運(yùn)動的本質(zhì)即較為復(fù)雜的計(jì)算，因此AI在棋類運(yùn)動中的勝利表明的無非是其深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的威力,。計(jì)算器剛發(fā)明時曾被視作神奇的產(chǎn)品,，能賣上千美元，但隨著時間推移也就逐漸“白菜化”了,；同理,，高水平AI作為更強(qiáng)大的計(jì)算功能，也終將被人們習(xí)以為常,。

如何判斷AI究竟有無“智慧”,？相關(guān)學(xué)者對此早有思考，提出了“圖靈測試”法則：如果機(jī)器能夠像真人那樣聊天,、讓人無法分辯,，則可視作具有智慧。

但是,，關(guān)于通過圖靈測試的標(biāo)準(zhǔn),，研究者們各執(zhí)一詞，難有定論,。例如,，有研究者聲稱裁判無法區(qū)分其開發(fā)的聊天機(jī)器人和13歲小孩，谷歌工程師Blake Lemoine也曾聲稱聊天機(jī)器人LaMDA真的擁有“靈魂”,，但上述案例并未得到業(yè)界的普遍認(rèn)可，被視作笑話或炒作,。另外,，隨著機(jī)器的表現(xiàn)越來越好，圖靈測試的標(biāo)準(zhǔn)也相應(yīng)地一再升級,。

研究者們高度重視圖靈測試,，希望看到聊天能力強(qiáng)大的機(jī)器人——早在數(shù)年前，聊天機(jī)器人與圖靈測試的關(guān)系就得到業(yè)界廣泛關(guān)注,。近兩個月“火出圈”的ChatGPT被業(yè)界公認(rèn)為最有希望通過圖靈檢驗(yàn)的AI,，雖然它并不自稱為人類。

聊天機(jī)器人的專業(yè)名稱是“大型語言模型”（LLM,， Large Language Model）,。主要技術(shù)關(guān)鍵是谷歌2017年開始引入的Transformer模型，先是對機(jī)器翻譯,，再自然地到語言模型,、聊天機(jī)器人。

上一波人工智能突破主要由圖像識別領(lǐng)域的“深度學(xué)習(xí)”（DL,，Deep Learning）引領(lǐng)，AlphaGo就是將棋盤當(dāng)作圖像輸入。人們一度認(rèn)為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”（RL,，Reinforcement Learning）以及“對抗生成網(wǎng)絡(luò)”（GAN,，Generative Adversarial Network）很厲害。AlphaGo的升級版本AlphaZero就是用了這兩個技術(shù),，幾個模型反復(fù)對抗訓(xùn)練、一起進(jìn)化,，自己生成學(xué)習(xí)樣例,，進(jìn)步非常明顯。

GAN還被應(yīng)用于不少其他有趣的方面,，例如，可以用GAN框架做一個生成圖片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個判別圖片真假的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，兩個網(wǎng)絡(luò)互相對抗,、共同改進(jìn)，最后獲得足以以假亂真的圖片生成能力,，畫出大師風(fēng)格的油畫。不少研究者覺得,，GAN是多年來人工智能領(lǐng)域最大的突破,，應(yīng)該會是下一個出大成果的方向。

有點(diǎn)意外的是,，實(shí)際大突破到出圈的卻是LLM,，這次人工智能熱潮就是自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）的飛躍進(jìn)步引發(fā)的,。

“Transformer模型是一種具有注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型,，可以用來解決自然語言處理（NLP）問題。它使用注意力技術(shù)來聚焦模型中每個符號的輸入序列,，從而可以捕捉句子中詞語之間的關(guān)系,，而無需顯式地定義特征或構(gòu)建特征提取器。此外,，Transformer模型利用并行化,，避免了傳統(tǒng)序列模型（如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）時需要等待前一步執(zhí)行結(jié)束才能開始新一步的等待時間，提高了計(jì)算速度,。”

上面這段是ChatGPT介紹的LLM技術(shù)關(guān)鍵：Transformer模型（這類常見概念介紹它不忽悠）,。意思是說,，Transformer訓(xùn)練和計(jì)算有利于并行加速，這樣可以引入幾百億個參數(shù)的大模型,。以前的語言模型,，如“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（RNN，Recurrent Neural Network）,，參數(shù)不能太多,，訓(xùn)練樣本也多不了，“需要等待前一步執(zhí)行結(jié)束才能開始新一步”,，例如RNN將推理結(jié)果當(dāng)作下一步推理的輸入（這就是“循環(huán)”）,。不方便并行，訓(xùn)練就慢,，大模型訓(xùn)練需要的時間太長,，沒法用。

2015年底,，谷歌收購最有可能做出通用人工智能的Deepmind,，風(fēng)險(xiǎn)投資家Sam Altman（后來的OpenAI CEO）和馬斯克等不少科技圈的人對此不滿,，于是共同投資成立了OpenAI。和Deepmind一樣,，OpenAI也開發(fā)了游戲AI,，據(jù)說在Dota2項(xiàng)目上達(dá)到了人類水平。但真正取得大突破的還是2020年的語言模型GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）,，前面還有GPT-2和GPT-1,。

GPT-3的開發(fā)思想就是把整個互聯(lián)網(wǎng)的知識都當(dāng)成訓(xùn)練素材，做出幾百億個參數(shù)的超級大模型，看能訓(xùn)練出什么,。語言模型的訓(xùn)練目標(biāo)很簡單,，就是把一段話作為輸入，“預(yù)測”后面最可能出現(xiàn)的詞,，以此類推，最后輸出完整的對話或文章,。

GPT-3似乎學(xué)會了整個互聯(lián)網(wǎng)上的所有知識,，鑒于許多程序員將代碼放到了網(wǎng)上,，GPT-3甚至學(xué)會了寫程序,。微軟收購的Github開發(fā)了Copilot等輔助編程工具,，機(jī)器編寫的代碼量占比逐漸上升至30%-40%，以至于程序員們一邊使用輔助編程工具,，一邊默默憂慮自己何時會被AI取代?？梢哉f，GPT-3使整個IT業(yè)界為之震撼,，不過由于使用門檻相對較高,，所以沒有“出圈”,。

隨后,，OpenAI在GPT-3的基礎(chǔ)上開發(fā)出“GPT-3.5”也即ChatGPT，于2022年11月30日上線,，并迅速火出了圈,。相較于GPT-3，ChatGPT的關(guān)鍵優(yōu)勢在于人工優(yōu)化——GPT-3肚里有大量干貨,，但不擅長理解人的對話,，需要“懂行”人士的引導(dǎo)才能輸出有效內(nèi)容；OpenAI則經(jīng)過了大量人工測試,，人工對不對勁的反饋進(jìn)行訓(xùn)練修正,，用有點(diǎn)意外的方式解決了問題（業(yè)界習(xí)氣是讓機(jī)器干活,，少搞人工操作）。

經(jīng)過這一關(guān)鍵優(yōu)化,，聊天機(jī)器得以從專業(yè)人士才能用的GPT-3,，進(jìn)化成普通人也能歡快聊天的ChatGPT！后面的事大家都知道了：業(yè)界內(nèi)外的大量用戶紛紛注冊,，踴躍“調(diào)戲”ChatGPT,，月活用戶數(shù)在短短2個月內(nèi)輕松突破1億。作為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,，這是現(xiàn)象級的,。事實(shí)上，ChatGPT讓人們首次意識到,，AI也能直接成為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,。

現(xiàn)在，LLM已成為互聯(lián)網(wǎng)公司新的“必爭之地”,。微軟宣布,，Bing搜索引擎、Office套件等全線產(chǎn)品都將引入ChatGPT,，對OpenAI增加投資100億美元（之前投了10億美元,，有優(yōu)先權(quán)）。

谷歌和百度也都計(jì)劃推出競品,。據(jù)彭博社1月30日報(bào)道,，知情人士透露百度公司計(jì)劃在3月推出與ChatGPT類似的聊天機(jī)器人，并將之嵌入搜索服務(wù),。

谷歌更是不得不行動了——員工都讓ChatGPT寫關(guān)于谷歌裁員的詩了,，寫得很有意思。谷歌對前OpenAI員工2021年創(chuàng)立的公司Anthropic緊急投資4億美元,，后者的聊天機(jī)器人Claude有520億個參數(shù)的模型,，還在內(nèi)測，尚未公開,。值得注意的是,，前OpenAI員工之所以創(chuàng)立Anthropic，就是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為ChatGPT商業(yè)化嚴(yán)重,，輸出內(nèi)容的正確性有嚴(yán)重缺陷。

關(guān)于谷歌裁員的詩，“作者”為ChatGPT（作者供圖）

以上是ChatGPT簡略的技術(shù)原理和發(fā)展歷史,。其實(shí)AI的原理并不難懂（希望一些技術(shù)名詞沒有造成理解困難）,，主要還是得實(shí)際干出來,，Show me the code，這就需要海量的技術(shù)細(xì)節(jié)和投資,。

Jacob Browning 和Yann LeCun論AI和語言的局限性（作者供圖）

為了超越ChatGPT寫文章的層次,，筆者還想從“AI哲學(xué)”層面進(jìn)行一些深入的探討,。近日，楊立昆作為Meta首席科學(xué)家表示,，就底層技術(shù)而言,，ChatGPT不是多了不起的創(chuàng)新，主要是在產(chǎn)品層面設(shè)計(jì)組合很好,，才被視為“革命性產(chǎn)品”,。這一態(tài)度在很大程度上基于其AI哲學(xué)觀——早在ChatGPT上線之前，圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）和研究AI哲學(xué)的Jacob Browning就在Noema雜志上發(fā)表文章,，指出了AI語言模型的重大缺陷：

“這些系統(tǒng)只會有淺層理解,，永遠(yuǎn)不會有人類的完全理解能力”

“放棄所有知識都是語言學(xué)的觀點(diǎn)，讓我們意識到知識中有多少是非語言的”

“只由語言素材訓(xùn)練的系統(tǒng)永遠(yuǎn)都不會接近人類智能,，即使它訓(xùn)練到宇宙毀滅都不行”

楊立昆說的是什么意思,？其實(shí)和ChatGPT聊一陣子就明白了。筆者的感覺是,，機(jī)器“查找資料,、泛泛聊天”能力已經(jīng)超過了所有人類。但是,，如果將聊天的標(biāo)準(zhǔn)上升,，考察真正的智慧,，那么ChatGPT將很快露出破綻，其后續(xù)版本（如將知識引擎從GPT-3升級到GPT-4）也難以解決這個問題,。

再往深里說,，這涉及哲學(xué)層面的語言之思,。海德格爾懷疑，我們也許并不能從日常語言經(jīng)驗(yàn)中獲得獲得本質(zhì)洞見,，而毋寧只能獲得一種虛假的可理解性。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展,，人們愈發(fā)深刻地認(rèn)識到,，語言不能直接等價(jià)于知識,，知識還需要人的感官與情感作為支撐。

哲學(xué)性地說,，人類在以語言表述知識時,，有兩種狀態(tài)：一種是真正的智慧，也就是在對知識融會貫通,、徹底理解之后,，做出有條理、經(jīng)得起盤問的表述,；另一種是“人云亦云”,，也就是不假思索地復(fù)述他人的說法。例如,，對“中國2022年GDP是121萬億元”這一知識,，絕大多數(shù)人只是能以不同形式復(fù)述這句話，但對于GDP這個名詞的理解都是糊涂的,、經(jīng)不起盤問的,，整個體系的相關(guān)知識接近于零。

表面上看,，ChatGPT能回答中國GDP增長的問題,。然而，筆者經(jīng)過測試,，可以肯定地說,，ChatGPT并不理解GDP知識體系，會出一堆莫名其妙的問題,。也就是說,，最有水平的聊天機(jī)器人也只是“人云亦云”，沒有體現(xiàn)人類深層理解的智慧水平,。

ChatGPT與作者關(guān)于中國GDP的對話（作者供圖）

這并不出人意料,，因?yàn)镃hatGPT只是一個語言模型,，而不是知識體系。它只是在重復(fù)一個任務(wù),，“預(yù)測”下面應(yīng)該說的一個詞,，不可能對整個知識體系產(chǎn)生飛躍性的理解。有時人們覺得它理解了,，甚至理解得還挺深,，但那只是因?yàn)樗业搅撕线m的“參考資料”并對其做了靈活的組合。

ChatGPT學(xué)得太多了，因此乍看顯得理解了人類的知識,，而且聊起天來派頭十足、很有信心,，一副人類的“架勢”,。但是，這個特點(diǎn)也可能是大缺陷——在沒有相關(guān)數(shù)據(jù)和事實(shí)時,，它會煞有介事地編造,，如果人們沒有相關(guān)知識，就很容易被蒙騙,。

沃頓商學(xué)院教授讓ChatGPT做課程考題,，最簡單的第1題答得不錯（作者供圖）

例如,，有新聞報(bào)道夸張地聲稱，ChatGPT通過了法律學(xué)和商學(xué)院課程考試的事,，但事實(shí)上,，它只是以C+或者B-的成績勉強(qiáng)通過了明尼蘇達(dá)大學(xué)法學(xué)院以及沃頓法學(xué)院的幾門課程考試——只有簡單題答得不錯，一旦題目稍有分析難度,，ChatGPT就不知所措了,，即便勉強(qiáng)蒙對答案，答題邏輯也明顯不對,，成績在全班墊底,。

個人以為，從AI哲學(xué)的層面而言,，ChatGPT的情況與AlphaGo差不多,。但是，從對實(shí)際生活的影響而言,，ChatGPT具有顯著的優(yōu)勢,，不能用楊立昆的高標(biāo)準(zhǔn)去貶低其意義,。

AlphaGo證明人類在圍棋方面不是機(jī)器的對手,，但是機(jī)器也不理解自己在干什么。正確的應(yīng)用方式是,，人們利用圍棋AI,，對高明或有漏洞的招法做解讀和分析,，以此促進(jìn)棋手對圍棋的理解和棋藝的進(jìn)步。換言之,，棋類運(yùn)動的中心還是人類棋手,，AI不需要理解圍棋，只要能為人類棋手提供幫助即可。對此,，有人歡喜有人愁,，但無可否認(rèn)的是，AlphaGo使人們的圍棋觀發(fā)生了革命性,、顛覆性的改變,。

同理，楊立昆基于其AI哲學(xué)而低估ChatGPT的革命性意義的做法是不對的,。ChatGPT等LLM聊天機(jī)器人,，雖然沒有真正的理解而只會人云亦云，但它出色的表現(xiàn)足以引發(fā)人類知識體系的大革命,。

由Alphago引發(fā)的上一波人工智能熱潮看似頗為戲劇性,，引發(fā)了一系列不切實(shí)際的恐懼或希望，但實(shí)際影響并沒有部分新聞報(bào)道所宣稱的那樣強(qiáng)烈——這波熱潮主要在圖像識別,、下棋等專業(yè)領(lǐng)域取得突破,，受影響很大的只是棋手、停車場收費(fèi)員等少數(shù)人,。因此,，當(dāng)時，筆者在與一些社科學(xué)者討論AI的影響時,，傾向于對AI“祛魅”,、拒絕神化AI。

而這一次由ChatGPT引發(fā)的熱潮看起來不那么石破天驚,，卻對社會造成了更大的真實(shí)影響,。這一次，自然語言處理被機(jī)器全面突破,，由此引發(fā)了兩個結(jié)果：第一,，機(jī)器人的聊天交互能力增強(qiáng)，很快大部分人都能接觸和使用高水平的聊天機(jī)器人了,，這是機(jī)器影響社會最大的“殺手锏”,；第二，以前的機(jī)器只擅長某個專門領(lǐng)域,，而現(xiàn)在的AI以幾千億個參數(shù)囊括了整個互聯(lián)網(wǎng)的知識,，其功能趨向于“通用”。說句悲觀的話,，很多靠嘴皮,、文字等“自然語言處理”謀生的人，能力未必比得上機(jī)器,。

對于ChatGPT等聊天機(jī)器人,，哲學(xué)上我們?nèi)匀灰办铟取?，不鬼扯機(jī)器智慧。但是在實(shí)際社會經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,、人們的學(xué)習(xí)生活中,，要對通用聊天機(jī)器人的應(yīng)用前景，展開想象力,。

AI畫的梵高風(fēng)格的向日葵星空（作者供圖）

AI的一大應(yīng)用前景是AIGC（AI Generated Content）,，即“以人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容”。目前,，AIGC在生成圖片方面取得突破：2022年,，Stable Diffusion在圖片生成方面取得較大進(jìn)展，可生成質(zhì)量較高的圖片,；ChatGPT也可以根據(jù)指令生成指定主題的畫作,。谷歌還開發(fā)了視頻生成AI和音樂生成AI，但效果還不算太強(qiáng),。

當(dāng)然,，圖片、視頻和音樂生成影響的都只會是少數(shù)行業(yè),；大型語言模型的聊天,、寫作等通用能力才會產(chǎn)生更大的社會影響。所以,，對AIGC,，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注大型語言模型。

大型語言模型的極大影響與個人的應(yīng)對

如果機(jī)器能“無所不知”地聊天,，它將如何改變?nèi)祟惿鐣?？可以展開想象力。

一個最直接的應(yīng)用就是搜索,。很容易理解,，從原理上LLM就比谷歌、百度等基于爬蟲的搜索服務(wù)更強(qiáng)大：兩者都是以整個互聯(lián)網(wǎng)為素材,，把內(nèi)容“爬”回來,，區(qū)別在于，后者只能根據(jù)關(guān)鍵詞把網(wǎng)絡(luò)鏈接按相關(guān)程度展示出來,，還需要人自己去點(diǎn)擊察看,；而前者能夠生成更為高質(zhì)量、系統(tǒng)性的反饋,，很多情況下,，LLM可以直接解決問題，即便不能直接解決，也能通過繼續(xù)對話,、深入溝通給出有效知識,。

搜索信息的一個大問題是，部分人群搜索能力不佳,，不能善用關(guān)鍵詞,。對于這類人而言，LLM的出現(xiàn)使搜索服務(wù)發(fā)生了革命性變化,。比如,，有人想找某類病的權(quán)威醫(yī)院，用谷歌搜索時可能毫無頭緒,；但用聊天的方式詢問ChatGPT時,，ChatGPT就直接把幾家最好的醫(yī)院介紹出來了。

另一個大問題是,，很多人難以判斷搜索信息的有效性,。大多數(shù)人不是找不到相關(guān)內(nèi)容和數(shù)據(jù)，而是難以對各種數(shù)據(jù)和說法的可信度加以甄別,，我認(rèn)為這是正確使用搜索引擎的最大瓶頸,。對于這類人而言，ChatGPT可以提供相當(dāng)好的信息服務(wù),，迅速給出看起來比較深入的信息,。

當(dāng)然，誠如楊立昆所言,，ChatGPT等聊天AI只能給出“淺層知識”,。但是，對絕大多數(shù)“不求甚解”的人來說,，這些“淺層知識”就已經(jīng)足夠了,，大多數(shù)人根本不會聊到ChatGPT難以應(yīng)對的程度；即便對于想要深入探索的人來說,，ChatGPT給出的淺層知識也是很好的索引,，能夠輔助他們自行探索、理解,、歸納,、總結(jié)和創(chuàng)新。

第二個應(yīng)用是客服應(yīng)答,。傳統(tǒng)的客服模式分為機(jī)器和人工兩種,，前者過于死板，要求客戶不斷按鍵選擇,；后者的服務(wù)水平相對有限,，說話口音未必標(biāo)準(zhǔn),，且對客戶的問題不一定有深入理解，必須依靠技術(shù)人員,。

而現(xiàn)在,，隨著高水平聊天機(jī)器人的出現(xiàn)，客服質(zhì)量將發(fā)生質(zhì)的飛躍,。機(jī)器能牢記本領(lǐng)域的全部知識,，而且能準(zhǔn)確理解客戶的問題并提供相關(guān)信息。因此許多大中型公司會把ChatGPT的技術(shù)應(yīng)用于應(yīng)答中心,，從而改善服務(wù)體驗(yàn),，減少客戶抱怨。

這一趨勢對于印度,、菲律賓等部分發(fā)展中國家而言頗為不利,。這些國家原本在客服外包行業(yè)具有一定優(yōu)勢，而AI的出現(xiàn)使該行業(yè)的人力需求銳減,。

第三個應(yīng)用是游戲NPC研發(fā)。從前,，游戲中的NPC只能與玩家進(jìn)行固定對話,，感覺很僵硬。而現(xiàn)在,，游戲《騎馬與砍殺2》中的農(nóng)民NPC以ChatGPT為引擎,，學(xué)習(xí)了游戲背景設(shè)定，能靈活地回答用戶的問題,，玩家體驗(yàn)獲得巨大提升,。

游戲《騎馬與砍殺2》中的NPC（作者供圖）

第四個應(yīng)用是自動編程?，F(xiàn)在，AI已經(jīng)學(xué)會了Leetcode等題庫里的大部分題目,。此外,，鑒于大量程序員將代碼發(fā)在互聯(lián)網(wǎng)上共享，且代碼的有效性通過相關(guān)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)得到驗(yàn)證,，AI也可以直接學(xué)習(xí)這些整理好的可靠信息,。OpenAI還招募了大量編程人員，致力于手把手教ChatGPT編程,。

由此,，AI的自動編程能力正突飛猛進(jìn)，很可能取得革命性突破,。目前的AI技術(shù)已經(jīng)足以按照指令自動完成相應(yīng)編程,。許多程序員放棄了傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)社區(qū),，轉(zhuǎn)向ChatGPT輔助學(xué)編程——程序員社區(qū)StackOverflow流量已下降11%。

AI編程能力的提升將帶來諸多重要影響,。其中一大負(fù)面影響是,，IT業(yè)界的就業(yè)市場可能遭到?jīng)_擊——程序員發(fā)起狠來連自己都打！根據(jù)業(yè)界共識,，程序員分為兩類：第一類是高水平程序員,，可以完成主要的架構(gòu)搭建、開發(fā)流程及核心算法,；另一類是水平一般的程序員,，他們的學(xué)歷和能力并不強(qiáng)，只是由于寫的代碼能復(fù)制,，顯得效率高,，被行業(yè)風(fēng)口和精英翹楚帶著飛，才獲得了不錯的收入,。

現(xiàn)在,，第二類程序員的好日子快要結(jié)束了。業(yè)界發(fā)現(xiàn),，這類程序員可替代性高,，還容易出問題、拖進(jìn)度,，如果把他們的工作交給ChatGPT,，工作效率將獲得難以想象的提升，同時成本還將大幅下降,。所以,，水平不高的初級“碼農(nóng)”如果還想靠手頭這點(diǎn)專業(yè)水平吃飯，真的危險(xiǎn)了,。

印度等國家可能會在這一波業(yè)界變革中遭到嚴(yán)重打擊,。印度等發(fā)展中國家的一大重要優(yōu)勢是程序開發(fā)外包——客戶將需求按外包格式寫出來，由工資與水平都不高的發(fā)展中國家程序員寫代碼,。但隨著技術(shù)發(fā)展,，程序外包工作很可能被AI取代。

不過,，機(jī)器編程能力也能帶來一些積極影響,，例如以“AI+”的形式為各行各業(yè)“賦能”。我們之前一直在說“AI+”,，希望以人工智能改造所有行業(yè),，但這個理念很難實(shí)現(xiàn)——一方面，IT從業(yè)者與其他行業(yè)的業(yè)務(wù)人員不了解彼此的工作內(nèi)容,；另一方面,，IT人才的數(shù)量和精力也是有限的,，難以滿足“AI+”的需求，這使“AI+”遭遇了很大阻礙,。

而現(xiàn)在,，隨著機(jī)器自動編程能力的增強(qiáng)，項(xiàng)目開發(fā)周期可能大幅縮減,，高級人才可以減輕代碼工作負(fù)擔(dān),，將精力放到核心環(huán)節(jié)。行業(yè)公司也有可能在機(jī)器幫助下,，快速上手搞起IT與AI+,，進(jìn)行流程改造，產(chǎn)業(yè)升級,。

第五個應(yīng)用是讓AI完成音樂,、繪畫和寫作方面的工作。比如,，未來,，我們也許只要對AI下一個命令，就能聽到許巍的“新歌”,；大量重復(fù)的文秘工作,、郵件報(bào)告、會議記錄也可以交給AI來完成——微軟的Teams會議系統(tǒng)已經(jīng)引入ChatGPT輔助寫報(bào)告了,。

這樣一來，人力將得到極大的解放,。有時人類并不是沒有好想法,，而是沒有時間、沒有人力去實(shí)現(xiàn),。如果AIGC出現(xiàn)了實(shí)質(zhì)突破,，人們只用提供創(chuàng)意，學(xué)會讓機(jī)器干活,，讓機(jī)器完成繁瑣的內(nèi)容輸出工作,，那可能會是思想大解放的意義。比如,，科研人員可以省出大量時間做科研,，寫論文時只負(fù)責(zé)提供創(chuàng)意，其他部分讓機(jī)器填補(bǔ),；政府工作人員也不必再為大量公文耗費(fèi)時間,，可以做出更多實(shí)事。

科研界的面貌可能隨之發(fā)生改變,。ChatGPT促使人們反思,，到底什么才是有效科研活動,？，如果人類寫出的論文水平還不如機(jī)器,，還有沒有必要存在,？

AI也將使教育行業(yè)變得“面目全非”。從“學(xué)”的角度而言,，現(xiàn)在,，ChatGPT已經(jīng)可以完成難度不高的哲學(xué)、文學(xué)小作文,，也可以解決部分理工科題目,，一些大學(xué)已經(jīng)頒布規(guī)定禁止學(xué)生用ChatGPT寫作業(yè)。機(jī)器既可能幫助人們學(xué)習(xí),，也可能讓人們放棄學(xué)習(xí),。

從“教”的角度而言，未來,，也許交互能力極強(qiáng),、無所不知、耐心無限,、因材施教的教育機(jī)器將取代傳統(tǒng)的教師,。這將使人類的學(xué)習(xí)效率得到革命性的提高。更重要的是,，在教育機(jī)器武裝下,，師資力量的差異不再重要，所有學(xué)生都將擁有同等的學(xué)習(xí)機(jī)會,，人類教育平等的時代或?qū)⒑芸斓絹怼?/p>

那么,，人類如何面對這樣的變化，如何趨利避害,？我們應(yīng)了解“AI哲學(xué)”,，正確認(rèn)識機(jī)器的能力和局限性，從而更好地適應(yīng)它,、使用它,。

ChatGPT說（原創(chuàng)不一定是它）：AI will not replace you . A person who’s using AI will replace you. (AI不會代替你，一個使用AI的人會代替你）

這句話確實(shí)是智能機(jī)器時代的“金句”,。如果人有核心能力,，能夠?qū)W習(xí)使用AI，就會發(fā)現(xiàn)自己能力得到了放大,，會更適應(yīng)時代,，還能解放創(chuàng)意，機(jī)會無限,。如果不會用AI,，固守自己所謂的人類“能力”,，那么很可能別人會開發(fā)出AI使用辦法，高效率完成取代你的工作,。

根據(jù)“AI哲學(xué)”,，大型語言模型只有淺層理解能力。所以,，如果我們有真正“深層”的知識,，就不用擔(dān)心被機(jī)器取代。但是,，我們要切記,，機(jī)器會不斷進(jìn)步，因此我們不能固步自封,，必須不斷學(xué)習(xí),、思考和進(jìn)步，才能在機(jī)器智能時代獲得立身之本,。

筆者要強(qiáng)調(diào)的是,，人類的一大核心能力是辨別真假。機(jī)器將用無窮無盡的語言證明,，所謂的邏輯是可以被操縱的,，沒有分辯能力的人，就真還不如機(jī)器,。如果你能判斷機(jī)器在某個領(lǐng)域是“業(yè)余”的,，數(shù)據(jù)是錯的，概念和邏輯是在忽悠,，那么恭喜,，你是比機(jī)器知識水平強(qiáng)的人類。希望在機(jī)器進(jìn)步之后,，仍然能找到它的漏洞。

機(jī)器也會將有追求的人逼上發(fā)展創(chuàng)意的道路,。原理上,，大型語言模型只會模仿，唯有人類才能給世界添加真正的知識,。我們可以利用機(jī)器提供的信息和幫助,，總結(jié)、觀察,、創(chuàng)新輸出有意義的內(nèi)容,，這是機(jī)器做不到的。

諷刺的是,，最不可能被機(jī)器取代的似乎恰恰是藍(lán)領(lǐng)工作,。早期的各種機(jī)器旨在取代藍(lán)領(lǐng)的體力活,。但是，現(xiàn)在看來,，基于大型語言模型的智能機(jī)器做不了體力勞動,；波士頓動力做出的機(jī)器人和機(jī)器狗雖然能做體力勞動，但離藍(lán)領(lǐng)工人的水平還是差太遠(yuǎn),。人類百萬年進(jìn)化而來的靈巧雙手,、優(yōu)越運(yùn)動能力，結(jié)合智慧的大腦,、會溝通的嘴,，沒那么容易被機(jī)器戰(zhàn)勝。

相較之下,，反而是白領(lǐng)工作更容易被取代——價(jià)格低廉,、不需休息、能力不斷提升的智能機(jī)器將橫掃白領(lǐng)職場,。也許,，大量白領(lǐng)需要考慮學(xué)習(xí)一些藍(lán)領(lǐng)技能。