AI风暴来袭：历史车轮面前，我们如何不被碾压？
来源：任易
最近总有一种时不我待的感觉，那是一种让人喘不上气来的紧迫感，仿佛历史的车轮就在我的身后，随时都会碾压过我——今年AI的发展实在太快了，让我担忧未来可能会被AI取代。
这一周，发生了几件人工智能业内的大事，周三GPT4.0震撼出世，现在是地表最强的GPT产品；相比之下，Google开放了大语言模型PaLM的API，也发布了Google WorkSpace，被衬托得黯淡无光。
微软也发布了GPT4 Office全家桶，通过Copilot工具可以在word里面引用GPT生成文字，然后再一键生成PPT，甚至会帮你增加备注；让人头秃的Excel公式，更是可以一键生成，衬托着周四百度的文心一言发布会毫无惊喜。
更重要的是，斯坦福在Meta开源的LLaMA模型基础上，微调了一个GPT模型Alpaca（羊驼）并开源，性能要求也不高；让大语言模型这个东西彻底具备了个人自用的可能性。
比如摩根斯坦利也开始用公司文档库里面的几十万份文档，利用GPT的嵌入功能，训练一个了解摩根斯坦利全部财富管理知识的人工智能。《当摩根士丹利接入GPT-4——财富管理的内容生态已滑过奇点》
你基本上可以立即获得最懂财富管理行业最有经验之人所具备的知识……想象一下我们每个顾问每天都可以随时联系到我们首席投资策略师、首席全球经济学家、全球股票策略师以及其他全球各地分析师等等。我们相信这对于我们公司来说是一种革命性能力。——摩根斯坦利数据与创新主管Jeff McMillan
我工作十五年来，已经很久没见过如此迅速的科技爆发了，爆发到我感到每一周都在被甩下。
当我最初使用GPT 3.0时，我的结论是这玩意就是不靠谱的废话生成器，未来只会导致互联网上内容的水化，不断增加互联网上的垃圾。
当我开始使用chatGPT，也就是GPT 3.5的时候，我还非常笃定的认为，这会是一个非常好的个人助理工具，能够显著提高创意类、管理类、程序类、财务类工作者的工作效率。
但是当GPT 4.0横空出世的时候，当我发现这家伙是一个掌握所有领域的知识，可以在绝大多数考试中超过88%的人类表现，而且具备一定的逻辑推理能力，我真的慌了。
根据中科院物理所对GPT4的测试，这东西可能还没法通过量子力学的考试，但是我们身边又有几个人能学得会定量子力学？
GPT4，在大部分单项创作领域上，完全超过了八成以上的从业者。但如果论知识的广度，他已经超越了正常的人类。
AI共生时代来临
地球Online的版本，已经被快速推进到AI共生时代，我们只能顺应形势。我用GPT4.0生成了这个版本的描述
在这个版本中，人工智能已经深入到社会的各个角落，对人类生活产生了深刻影响。玩家们在这个版本里，不仅要面对前所未有的挑战，还要重新审视人类与AI之间的关系，寻找共生之道。
在AI社会这个版本中，玩家们可以选择与AI共同建设美好的世界。人类可以利用AI的力量，解决以往无法解决的难题，如环境污染、能源危机和疾病等。在这个过程中，人类需要不断学习和进步，与AI共同成长，共创一个繁荣和谐的社会。
随着AI的普及，越来越多的工作岗位被取代，人类面临着巨大的就业压力。玩家们需要在这个过程中，不断调整社会制度，确保人类的生存与发展。此外，AI的强大能力也带来了一定的风险，如隐私泄露、AI滥用等问题。玩家们需要在探索AI发展的同时，加强监管，确保AI技术造福人类，而非危害。
AI共生时代既然到来。随着算力的快速发展，总有一天，AI会在知识和技能上超越99%甚至99.9%的人类。到那个时候怎么办？
上图是我用AI生成的概念图：老人在扫大街，孩子在分拣垃圾，成年人在盖房子；AI在做设计和管理；有一个精英的人在指挥AI。
谁会被替代？
举个例子，我现在主业是技术类工作，也就是研发；下班后搞创作，也就是码字；这两个都在AI的强势区里面。
简单的说，在代码领域，GPT3.5可以轻松替代掉培训机构出来的三年经验的码农；而GPT4.0可以达到重点大学、科班出身，三年经验的优秀员工水平。
在码字领域，面对垃圾遍地的互联网，GPT3.5已经达到中等偏上自媒体人的水平，而GPT4.0，感觉已经接近Top 20%自媒体人的水平了。
这样的一个优秀员工，不但没有脾气，不用交社保，不用管理，成本还只是电力和租赁服务器的钱，而且还能管理其他的AI，换了你是老板，你要不要？
未来，传统制造业和服务业的工作将面临巨大的挑战，特别是那些重复性高、规律性强、标准化程度高的工作，更是高危。
例如电话客服和电商客服，经过知识图谱和语料库的训练之后，如果调用GPT的接口，效率和态度绝对超过月薪3000的滴滴客服；老板只需要用人类员工负责监督和背锅就行。
例如律师的高收入还能否得到保障？律师经过16年以上的学习，储备了庞大的法律知识，利用知识信息差来为没时间学习法律的人群服务，现在用chatGPT已经可以生成律师信、立案文件了。大律师有人脉支撑，可以办成很多事，但是小律师怎么可能背得过chatGPT？
例如金融业中的理财业务？随着智能投顾和自动化交易的兴起，越来越多的金融服务将被自动化所取代。一个理财顾问能够服务的客户越来越多，而他需要的后台支持越来越少。
到那时候，公司要么把后台类员工推上销售一线，要么就是小看手握客户资源的明星员工以一当十。
2023年，AI的发展趋势在于人机协作，让AI去辅助人，提高工作效率和竞争优势。比如让AI辅助人类做创意性工作，例如平面设计、音乐制作、视频剪辑等，但这本质上激发了企业之间的军备竞赛。
不会善用AI的企业，效率和生产力恐怕会低上许多，除非有特许经营的护城河，否则早晚会被效率更高的企业取代掉——因为指标越来越高。
用跑马拉松来当例子，一个体能正常的青年人，基本上都能在6小时里跑完42.195公里；然后在跑者队伍的最后，有一个收容车收容跑不动的选手；现在我们假设被收容车超过的跑者，都会被要求退出比赛。
因为有了AI技术加持，收容车在不断加快速度。随着AI的不断进化，收容车跑得越来越快，最后收容车只用3小时就跑到了终点，只有最头部的选手才能留在比赛场上，绝大部分人直接被收容车淘汰了。
我在2018年写的《21世纪的‘新无用阶级’》中，还只是预言
未来二十年内，科技革命很快就会催生人类与人工智能的合作，极大程度提高生产率，同时让数十亿人失业，并创造出一个人数众多的新无用阶级，这个阶级的任务不再是创造财富，而是作为社会的一员去负债，再进行消费。
现在看来，这个时间估计得保守了，而且结论也过分乐观了。
我认为最多只需要再来十年，科技革命就足以让一半人失去现在的工作；而这些失去工作的人，不会成为只需要负债消费的无用阶级，而是会被安排去做那些很难被AI取代的复杂场景工作——蓝领工作。
比如外卖员、快递员、修理工、扣大棚、垃圾分拣、快递员、建筑工人、力工、园丁、护工、保姆、收纳师、采茶人、煤矿工人等。
毕竟雇佣受教育的人类从事上述工作成本更低，因为受雇者可以自己吃饭（充电）、自己学习、自己治疗、自己娱乐，相比开发AI和自动化机械，可行性更高。
所以未来的模式下，极少部分能够善用AI的精英，在AI的帮助下完成了大部分的创意型、创造型、生产型工作；一小半的人配合AI完成剩余的补完性工作；一大半的人被迫从事重复性、体力型工作。
这个事在世界范围内没啥问题，但是在中国有问题。因为毕业生们在从事体力型工作之前，已经在小学、初中、高中的刷题竞赛中奋斗了12年，花了巨大的时间成本和经济成本，最后考上了大学。
等到大学生毕业了，在AI的加持下，社会上已经很难提供足够的适合本科毕业生、硕士毕业生的初级工作，他们只能蜕变成一个具有高学历的体力劳动者。
《我：毕业5年，存款5000 她：中传硕士，火锅店保洁_哔哩哔哩_bilibili[1]》
在AI共生时代，玩命学习的投入产出比，实在是太低了。
GPT的弱点是什么？
我们作为人类，最大的竞争优势，是解决问题的能力。小问题可能是建设工地漏水，你需要去搞到水泵；中等问题可能是局长让你赶工期，市长让你慢慢来；大问题可能是如何控制美国银行业的风险。
这些问题都没有普适性的标准答案，都是需要人去发挥主观能动性来改变的。所以，只要你的岗位是一个需要不停解决千奇百怪问题的性质，那就无法被AI取代。
另外，从GPT的原理来看，他是一个生成模型，通过自回归生成，以单字接龙的方式预测下一个字。在这种模式下，人类的直觉反而不会被复现。
所以我们想获得竞争优势，就必须一边利用AI，一边发挥人类大脑的优势——直觉。
比如优秀的司机、银行经理和律师，对路况、投资或谈判交涉时的直觉，会利用大脑的潜意识识别出重要的线索，顺利规避碰瓷者、赖账者和诈骗者。
不管是司机对行人的预判，银行经理评估借款人的可信度，还是律师对谈判的把握，依赖的都是潜意识。
大脑会通过分析面部表情、声调、手部动作甚至体味来识别生化模式——这种依赖多模态输入直接生成答案的直觉，在10年内，应该还不会被AI取代。
就像这次美国银行股雪崩，而巴菲特老大爷却早早抛掉了持有33年的富国银行股票，这就是依靠几十年经验获得的直觉。
所以，为了我们维持未来的竞争力，避免被AI抢走工作，避免学习二十年最后还要靠体力谋生，我们能做的，就是持续学习，跟上科技进展，不断探索AI共生的能力边界。
一起加油吧。
发布于：北京
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