本文来自微信公众号:L先生说 (ID:lxianshengmiao),作者:李睿秋Lachel,题图来自:《银翼杀手2049》


2023 年第一个季度,是属于 AI 的。随着 ChatGPT、New Bing、GPT-4、Google Bard、MidJourney v5、Adobe Firefly……一系列名字的横空出世,许多人终于开始理解和接受这个事实:AI 离我们并不遥远,它正在改变我们的世界。


仅仅是 2 月到 3 月的一个月内,基于 OpenAI 的 API,就有成百上千款应用百花齐放,涵盖科研、阅读、分析、编程等多个领域。巨头们纷纷入场,企图把 AI 接入自己的产品内。互联网上也因为 AI 的趋势,迎来了十几年未曾见过的崭新局面。


那么,一个古老而经典的问题就再一次被问起:既然 AI 已经如此成熟了,那么它会替代我们的工作吗?


一个有趣的事实是:我们一度以为,AI 最容易做到的,是最底层的劳动密集型工作;而涉及创意、思维和感情的工作,最不容易被实现 —— 但事实证明,这只不过是人类的幻想罢了。


摆在我们眼前的事实是:MidJourney 和 Stable Diffusion 经过调校和控制,已经能够生成几可乱真的 AI 绘画,甚至能够模拟照片。人类引以为豪的审美能力,在 AI 面前,不过是一群遵循某种模式的噪点而已。


思考呢?ChatGPT 已经能够用自然语言跟用户对话,回答问题,润色文本,提炼信息,撰写草稿。微软的 New Bing 和谷歌的 Bard,则加上了网络搜索能力,能结合实时数据和预测模型,帮助我们汇总信息,直接告诉我们答案。


那么,情感呢?陪伴、交流、安慰、倾听,这些也能用 AI 代劳吗?很遗憾,心理学上已经在探索用 AI 设计能够做 CBT(认知行为疗法)的机器人,并且取得了不错的成果。至于单纯的陪聊和倾听,对大语言模型来说,不过是小菜一碟。


至于前端设计、金融分析、财务咨询、文字编辑……这些工作对 AI 来说,只不过是“顺带”的程度而已。它们甚至都不是 AI 的主要针对对象,但就这样自然而然被 AI 解决了。


反而,由于 AI 目前不具备对现实世界的感知能力,也不理解物理规律,只能用传感器粗糙地模拟对现实世界的感知,因此涉及到“行动”和“动作”类的工作,AI 目前的水准极其低下,甚至不及两三岁的儿童,在可见的未来也很难突破 —— 这被称为“莫拉维克悖论”


那么,在一段时间内的未来,AI 会对我们的生活造成什么影响?真的会有许多人因此而失业吗?


要回答这个问题,我们需要深入探究一个问题:在我们的生活和生产模式里,AI 会担任一个什么样的角色?



我们目前所实现的 AI,包括在可见的未来能够实现的 AI,实际上都不是 AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能),而是工具型的 AI。


什么是通用人工智能呢?简单来说,就是像人类一样,能够进行独立思考,理解所处的情境,应对人类面对的一般问题的 AI,也就是科幻作品里常见的 AI。如果这类 AI 出现,那么必然会替代绝大多数工作,引起前所未有的变革,这是毫无疑问的。


好消息是:这种 AI 目前对人类而言还是遥不可及的存在,别说现在,即使在可见的未来,我们都不太可能实现它。


我们目前实现的 AI,无论是 ChatGPT 背后的大型语言模型(LLM),还是 AI 绘画所基于的扩散算法(Diffusion),本质上,都是一种针对特定情境进行训练,用庞大的数据灌进去,并让它从中学习数据的模式和规则的一类模型。


它们拥有人类望尘莫及的数据处理能力,但它们的范围和上限天生就被“锁死”了,只能完成它们被训练的特定任务,无法自发地涌现出“主体性”。


打个比方,通用人工智能就像电脑,而我们目前所实现的 AI 就像吸尘器和洗衣机,它们在完成特定任务上远超人类,但它们不太可能超越自身被设计的上限。


当然,就像机器会替代工人一样,工具型 AI 必然也会对我们的工作造成非常大的影响。因此,我们不妨来考察一下:目前(以及短期内)的工具型 AI,会为我们的生活带来什么变化?


OpenAI 近期发表了一篇论文,提供了一个有趣的视角。在这篇论文中,OpenAI 列出了 2087 项“工序”(DWA,Detailed Work Activities)。工序是完成工作的最小单位,一项工作可能由多个工序组成。比如“决策”是一项工作,它可能由“收集信息”“评估优先级”等多项工序组成。


然后,OpenAI 让人类和 GPT-4 来评估:如果一项工序在质量不变的情况下,使用 AI 能够减少其 50% 以上的时间,那么它就是可替代的 —— OpenAI 的原话叫做“暴露于 AI”。如果一项工作的多数工序都暴露于 AI,那么这项工作就是暴露于 AI 的。


OpenAI 的结论是:经过人类和 GPT-4 的共同评估,在我们已知的职业里面,大约有 80% 的职业将有至少一项工作暴露于 AI,而有 19% 的职业将有一半工作暴露于 GPT。


这是一些具体的例子:



这张表格呈现的是不同职业的暴露率。可以看到 100% 的部分,它的意思是:随着 AI 的发展,这些职业所有的工作都会暴露给 AI。哪些职业呢?表格中列出了这些:数学家,报税员,金融量化分析,作家,网页和前端开发……




很多人对此的理解是:这是不是意味着这些行业都会被 AI 替代,都会失业?是不是意味着有 19% 的行业里面,至少会有一半的人要失业?


其实不是的。我为什么不用“替代”,而是用拗口的“暴露”?就是因为,它的原意并不是替代,而是提升效率。我们不应该理解为“这些行业将有一半的人被 AI 取代”,而应该理解为:从事这些行业的人,他们的产出能够提升一倍以上。


可能不少人会说:这样不还是替代吗?一个任务,原本 10 个人需要做半年,现在变成 5 个人半年,那不就表示有 5 个人可能被裁员?


并非如此,原因非常简单:因为需求会增加。


一个行业,它的产出能够提升一倍,意味着什么呢?意味着它的收益和准入门槛都会大大降低。那么显然,一定会有更多的人想进入这个行业。只要这个行业没有饱和,它的需求和能够容纳的量是一定会上升的。


许多这样的行业需求上升了,就会带动它们的上下游产业,让整个链条能够更活跃、更有效地运转起来,从而创造更多的需求,产生更多的就业岗位,形成一个良性循环。


举个最简单的例子:电商对线下消费当然造成了巨大的冲击,但电商毁灭消费行业了吗?当然没有。电商出现的结果,是极大地降低了每个人参与的门槛,让更多人加入进来了。于是,带动了上游的工厂、品牌、供应链,下游的物流、仓储……消费行业没有被摧毁,而是更加繁荣了。


同样:游戏工作室可能不需要那么多美工了,但与此同时,门槛的降低使得更多的人愿意投身进来,于是可能会有好几倍的新兴工作室出现;小说的创作周期降低了,可能带动出版和影视行业的成本降低、产出提升,那么可能会有更多的人投身小说创作,写出更多的作品……


工具型 AI 没有主体性,它始终是需要人去使用的,而每个人的时间和精力都是有上限的。只要这个社会依然存在高度的分工,就一定存在大量的需求可以被满足。


我想翻译一本书,我想设计网站,我想剪辑视频,当然可以让 AI 来完成 —— 但我不可能事事都亲力亲为,我一定是有一些事情,需要交出去委托别人办的。许许多多这样的需求加起来,在 AI 的加速之下,就能够创造出庞大的就业岗位。


也就是说:AI 所带来的不是失业,而是让整个社会的价值交换更细致、更有效了。


许多人将会发现:许多自己以前想做但做不到的事情,现在突然就有对应的服务可以实现了;同样会有许多人发现:许多自己掌握的技能,在 AI 的加持下,现在可以更好地派上用场了。



当然,这种需求的提升一定是有上限的。随着越来越多的人参与进来,竞争会趋向激烈,价格也会降低,直到形成饱和的竞争市场 —— 毕竟我们可能并不需要那么多的游戏、小说、电影,它一定会有一个上限。


但只要你接受一个观点:我们整个世界的经济发展远远没有到达上限,还有许多需求没有被满足,有许多时间没有被充分利用起来 —— 那么,AI 的发展让整个世界向着更繁荣、更丰富的方向运转,就是一个大概率的事情。


从这个角度讲,AI 的作用是什么呢?是一个催化剂。


我们这个社会,是由许许多多个复杂的系统组成的,这些系统由各个链条构成,链条的每一环都在进行需求-供给的对接,都在交换价值。但是,因为种种资源和现实因素的阻碍,许多链条的运转是不够良好的,存在许多卡、慢、断的地方。这就导致了资源的错配和失效。


举个例子,你一定有这样的感受:市面上的影视剧很多,但没有什么是我想看的,我想看的却找不到,可能制作方压根就不知道或不会考虑我的需求;又或者,我有一个点子,想把它做出来,也很肯定它能帮到许多人,但是需要的时间和经济成本太高了,只得遗憾放弃。


这就是资源的失效。像这样的情况,在绝大多数行业里面都在发生。需求和供给无法良好地对接起来,或者供给的环路太长,难以及时、有效地形成反馈。


而 AI 的产生,最核心的作用,就是打通了这些卡、慢、断的地方,让这些环路能够更快、更顺畅地运转起来,加速信息和价值的流通。


直观的感受,就是整个世界变得更“快”和更“精准”了:许多产品可以得到更快的更新迭代,许多小而美的产品可以被创造出来,许多小众的需求可以被看见、得到关注和满足,许多停留在构思里的事物,可以得到实现……


这不是想象,而是正在发生的现实。



如果让整个社会,按照这样的路径发展下去,会怎么样呢?


AI 会成为连接一切的连接器。届时,AI 会成为一个全新的、庞大的接口,将一切事物连接在一起,将一切信息和资源连接起来。


到那个时候,AI 将会成为新的“互联网”,未来一切产品和服务都会接入 AI。“使用 AI”将会成为一件司空见惯的事情,就像我们曾经说的“上网”一样,成为一个过时的词汇。


我们可以简单地畅想一些场景:


编写程序,可以把需求告诉 AI,它会自动帮我们确定框架、补全代码,我们只需要做一些完善。遇到问题,询问 AI 可能的解决方案,它能自动连接到网上的知识库,帮我们诊断。


平面设计,可以使用经过自己作品训练的 AI 模型,结合客户用 AI 撰写的需求,生成概念草图,经过挑选之后再去完善,完善过程中可以用 AI 辅助完成细节、纹理、图案,我们只需要做一些微调。


产品开发,AI 可以帮助我们分析用户需求,从大量的访谈和反馈中提取最关键的改进建议;还可以帮助我们完成原型设计,功能逻辑,产品测试,数据收集……我们只需要掌舵和决策即可。


日常工作中,我们只需要专注工作,AI 会自动搜集我们的数据,上传到协作终端里面,全自动进行实时的项目管理、资源排期、任务指派。同时,AI 能够综合各部门的数据,发现潜在的问题,及时预警。


科研方面,AI 可以帮助我们预测和设计新药,攻克疑难杂症;同时,AI 能对不同领域已发表的文献进行综合分析,得到可能的潜在课题和研究方向,甚至提供可能的实验设计和方法,辅助我们进行科研探索。


社交方面,可以让 AI 分析我们的生活数据和社交媒体,为我们匹配更适合我们的朋友和婚恋对象。如果想独处,也可以拥有专属于自己的聊天机器人,召之即来、挥之即去,不需要消耗太多精力在无意义的社交上。


至于日常生活,每个人会有一个属于自己的 AI 助理,基于自己的日记、文档、阅读记录、工作数据训练,熟悉自己的喜好和习惯。它会成为我们的“第二大脑”,为我们提供建议和意见,大到什么决策更好,小到什么衣服、电影更适合我们……


这些场景,有的已经可以初步实现,有的也许还有一段距离,但它们都并不遥远。到那时,我们将不再仅仅生活在物理世界中,生活在互联网上,也生活在 AI 里。


届时,我们的触角和可能性会被大大延伸。我们可以把大量繁琐的、重复的日常工作交给 AI,腾出更多的时间,去学习新事物、新技术,思考新方向、新点子,探索新的可能,新的人生。



当然,AI 的发展,也并非全无值得警惕之处。


从个体角度来讲,AI 将会成为每个人的“放大器”—— AI 会放大你原本的能力。你掌握的技能越多,知识体系越完善,就越能够在 AI 的加持下,触及更多的可能性,获得更大的价值。


一个简单的道理是:AI 能够让“学习”这件事变得更加容易。那么显然,你原本的学习能力越强,AI 对你的帮助就越大。这就会让你跟其他人拉开差距,并且这种差距只会越来越大。


同样,AI 能够让“产出”大大提升。那么,你原本的产出越快、质量越高,AI 对你的作用就更明显。这就会导致头部的聚集效应,在提升整个行业的整体质量的同时,也让部分中底部的参与者更容易被淘汰。


因此,尽管在前面的分析中,我提出:整个社会能够在 AI 的加持下运转得更高效、更良好,但与此同时,可能也会加剧不平等,拉大人与人的差距,让行业的更新迭代更快,让大家不得不“疲于奔命”,以免被行业所淘汰 —— 这是完全有可能的。


所以,面对 AI 的浪潮,我的观点一直都是这几点:


1)专精自己的优势和专业领域,不断提高自己的专业水平。


2)思考如何把 AI 应用到自己的专业中,提高自己的产出和效率。


3)不断接收新信息、拥抱新变化,拓展自己的视野,接触更多的人和行业,思考能够跟自己碰撞出什么新的火花。


不要把 AI 视为洪水猛兽,而是视为一种武器。这件武器,你能用,别人也能用。我们的对手不是武器本身,而是其他拿着武器的人。



而从社会整体的角度,同样有一个不容忽视的隐患:那就是社会对个体的剥削、异化和规训。


机器被发明的时候,许多人觉得,它能够替代工人,从此工人不再需要那么辛苦了 —— 真的吗?我们知道,历史并非如此。机器的发展导致大量的工厂被兴建,更多的需求涌现,但工人依然需要辛苦工作。这不是机器的错误,而是资本逐利的本质。


电脑出现的时候,许多人觉得,它能够解决人力所不能及的问题,从此我们可以高枕无忧了。真的吗?并没有。我们被更多地束缚在电脑上,被迫随时随地进行工作。我们的时间被更多地切割成小块,以满足不断涌现的需求和任务。整个社会加速了,但工作的负荷也加速了。


手机出现的时候,许多人觉得,我们对世界的接触面被大大拓宽了。但事实证明,我们的思维和生活被更多地局限在这块小小的屏幕上,被无限的社交媒体信息、新闻资讯和娱乐信息吸引,被“FOMO”(担心错过什么)和奖赏回路的劫持所主宰。我们的视野反而缩小了。


技术的飞跃和突破,除了带来整个社会的生产力提升,它往往也会带来另一个结果:加剧社会的马太效应。


掌握更多资源的人,永远拥有更多的选择,同样也更加能够从社会链条中获益。但社会链条的运转需要成本,它可能会带来更多的工作,更高的社会期望和标准,把我们更加牢固地束缚在忙碌中。


整个社会链条可能运转得更快、更顺畅,但它带来的效果,可能更多地聚集在富人身上。而负担社会链条运转的负荷的,可能是你,是我,是我们每一个人。


这是一个严肃的问题,也是可能需要整个社会一起来思考如何应对的问题。



最后,补充一句:


在不远的未来,随着 AI 的发展,一定会带来一段“阵痛期”。旧的工作被加速、优化和替代,但新的行业还没有发展起来,必然会有一波比较混乱的时期,可能有不少人会受到影响。


但这个时期,也是一波从中找到需求和机会,让自己获益的时期。


与每位朋友共勉。


文中所提及的 OpenAI 论文为:Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (arXiv:2303.10130). arXiv. http://arxiv.org/abs/2303.10130


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