看新视野NO.06｜金沙江周奇：科技投资者要坚持长期潜伏，善于把握技术成熟度
06-18
ChatGPT发展到现在，你应该已经看到很多关于AI取代人类的新闻了。
当国内画家、写手、淘宝模特都受到影响时，国外对失业的担忧也丝毫没有减少。
世界正在经历一场危机，一种新的恐惧正在蔓延：人工智能焦虑。
与工作一起取代的是成就感。
《纽约时报》最近报道了 35 个使用 AI 的真实案例，大致可分为以下三类： 生活方式（10）：快速陈述、代写婚礼致辞、生成电子邮件、整理历史图片、整理电脑桌面、安排花园种植计划，为社会性动物制定运动计划，规划无麸质食谱，将医疗过程记录为临床笔记，并根据喜好设置音乐软件播放列表；职业类（14）：学习汉语、纠正语法、找同义词、模拟辩论、写大纲、答作业、玩韵律等文字游戏、从学生的角度反馈考试、从读者的角度反馈小说、为某项运动制定教案，搜索并总结论文，快速阅读数十篇学术文章，为软件工程师修复bug，识别植物病害；创意类（11）：写Excel公式、写鸡尾酒手册、设计宇宙飞船零件、制作每分钟写一首诗的AI时钟、让编码新手创建Python程序、1分钟制作小游戏、设计更复杂的3D游戏、创作像数独这样的益智游戏，构建新的蛋白质，模仿某种绘画风格，为游戏建立一个宏大的世界观；你应该能够直观地感受到AI，不仅仅是ChatGPT，已经渗透到我们的工作、生活和娱乐中。
历史上，白领工人从未在自动化浪潮中首当其冲。
这场前所未有的人工智能革命正在让我们重新思考我们与工作的关系。
几年前有一项有趣的研究，涉及白领工人和蓝领工人看重工作的不同方面。
白领更注重工作是否有趣、工作有多大成就感、工作成果是否被欣赏。
相比之下，蓝领工人更重视工资、工作条件以及与同事的关系。
研究结果或许略有偏差，但“被认为有用”确实是农民工重要的自我评价指标。
它带来的不仅是经济上的满足，还有社会地位和他人的尊重。
但现在这个荣誉属于人工智能。
它可以画画、写作、编程，并完成人类所说的创造性和技术性的工作。
AI还不完美，还是会乱说，但很多时候完成比完美更重要。
它完成任务的效率非常高，这让我们深受震撼。
那么AI带来的焦虑也就不难理解了。
除了直接抢走工作之外，人工智能还对我们的自尊和价值观产生了负面影响，让我们重新思考自己的“用处”。
除了焦虑之外，还有对未知的恐惧。
我的生命有终点，知识没有终点，但我们不知道人工智能的终点在哪里。
人工智能本身就是一个黑匣子，即使是最前沿的研究也无法穿透。
当大型语言模型获得更多的计算能力和数据进行训练时，它们可能会表现出意想不到的能力或行为，而这些能力或行为并非由其创建者编程。
这种现象被称为“涌现”，就像GPT-4具有一定的推理能力一样。
了解焦虑的根源，是否可以缓解焦虑？ BBC的一篇报道提到，人工智能焦虑正在蔓延，但事实也可能被夸大了。
一方面，我们需要意识到人的独特价值，就像有些工作需要人与生俱来的品质，如关系建设、创造力和情商。
另一方面，我们需要向前看。
我们不应该焦虑，而应该花更多的时间了解人工智能，并让它在工作场所发挥作用，而不是被自己的想象力吓到。
工业革命期间，我们陷入了技术陷阱。
自ChatGPT诞生以来，我们越来越喜欢在历史中寻找答案，希望通过过去的技术变革来消解。
本尼迪克特的《技术陷阱》也许能够消除困惑。
本书提出的要点之一是，技术进步的本质是创造性破坏。
换句话说，从长远来看，新技术将惠及所有人，最贫困的家庭将能够维持一定的生活水平。
但短期内，一些劳动者会被时代抛在后面，失去工作或收入减少，陷入“技术陷阱”。
历史的沙子像山一样落在人们身上。
所谓短暂也许就是人的一生。
另外，书中还有一个有趣的点，将节省劳动力的技术分为两类：使能技术和替代技术。
其中，“赋能技术”帮助人们更高效地完成现有任务或创造新的就业机会，而“替代技术”则使工作和技能变得多余。
这两种技术并不截然不同，可能会相互转化或重叠。
例如，第一次工业革命期间，英国的生产利润飙升，但工人的工资却停滞不前。
社会收入差距急剧扩大，陷入“恩格斯式停顿”。
但在工业革命几十年后的 2000 年至 2010 年间，工人的总收入翻了一番。
Benedikt认为，这是因为机械化初期的机器相对简单。
从体力劳动转向操作机器的工人的工资不会增加。
甚至雇佣更便宜的童工来替代成年工人，导致工人的整体收入被拉低。
但到了机械化后期，工厂里出现了更复杂的机器，工人也需要了解更多的技术。
技术变革从替代品变成了推动者。
结果，技术工人的议价能力增强，工人的整体收入也增加。
。
乐观地讲，刚刚开始的AI革命可能更倾向于“赋能技术”，而不是“取代技术”。
因为AI还不完美，所以暂时不需要完美。
它只是为某些工作流程节省了时间。
门槛还是存在的，并不是万无一失的操作就能达到理想的效果。
就像让AI帮助写稿子一样，它可能无法直接生成令人惊叹的稿件，但它可以帮助我们改进提纲和草稿，也可以是我们第一个读者给出的反馈。
但“赋能技术”足以取代一些人。
别灰心，我们并不是唯一焦虑的人。
奇绩创坛创始人兼CEO陆奇在近期的一次演讲中也表示，自己跟不上大型模型的发展速度，“实在是太多了”。
事实上，他是中国人工智能领域最有发言权的人之一。
他曾在 IBM、雅虎、微软和百度工作过，是 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 的密友。
但他也思考了未来可能的方向。
陆奇指出，我们每个人其实都是模型的组合。
如果我们的模型能力被大模型共享，或者逐渐被大模型学习，那么未来唯一的价值就是我们有多少洞察力。
下一个时代的典型职业应该是企业家和科学家。
陆奇还提出了一个有趣的基本假设。
码农的成本会下降，但码农的需求会大幅增加。
码农也不用太担心，因为我们需要软件，而软件总能解决更多的问题。
当软件变得更便宜时，就会有更多的人购买它。
这与工业革命的某个时刻不谋而合。
《技术陷阱》还举了个例子。
如果按照2019年的技术生产2019年的钢铁量，则需要的工人数量是1万人，而不是40万人。
然而，由于钢铁需求稳步上升，80万名看似多余的工人中，很少有人因钢铁工业的机械化而流离失所。
总之，每个行业都会有结构性影响和系统性重组，但机会依然存在。
我们能做的就是学会如何与技术共存，并将人工智能视为一种资源而不是威胁。
在工作中寻找新的价值感。
当有些人因为AI而感到悲观时，另一些人则坚信“长板理论”：AI不会取代你，而是扩展你能提供的最有价值的东西。
当大部分工作都能被人工智能取代时，我们的成就感从何而来？这时候，可能就需要进行一次“校准”了。
4月中旬，Smalltalk开发者、著名程序员Kent Beck在Twitter上感叹：我一直不愿意尝试ChatGPT。
今天我克服了这种不情愿，我明白了我为什么不情愿。
我 90% 的技能价值跌至 0 美元。
剩下的10%是杠杆倍数。
我需要重新校准。
大多数评论部分都在问 10% 是什么。
根据 Kent Beck 的经验，软件开发需要多种技能，从解决问题和批判性思维到编程和调试。
人工智能改变了这些技能的价值排名。
完成代码、修复bug等都可以通过ChatGPT来完成或者加速，这意味着他90%的技能已经贬值了。
这一认识一开始让肯特·贝克感到沮丧。
经过深思熟虑，他决定调整自己的技能，将剩下的10%开发出来。
现在，在 ChatGPT 等人工智能工具的帮助下，Kent Beck 可以自动执行日常任务，并将精力集中在需要更多专业知识和创造力的领域。
首先，ChatGPT 非常适合集思广益的替代方案、分析和理解复杂的代码库等。
其次，Kent Beck认为ChatGPT有一些部分无法替代：创造力、专业知识和批判性思维。
在他看来，最成功的软件开发项目是那些由人类创造力和专业知识相结合并使用 ChatGPT 等工具驱动的项目。
从肯特·贝克的案例中，我们或许可以得到一些启发。
这也是陆奇给创业者的建议：认清现实，果断行动。
如果这种变化对我们行业产生结构性影响，那么逆流而上就会导致退却。
马斯克也说过类似的话，“熵不站在你这边。
”几年前，人工智能席卷了围棋比赛，击败了最优秀的人类棋手。
人类一生都无法穷尽的游戏，被人工智能精准计算，挑战着人类尊严和智慧的荣耀。
当时输给AlphaGo的欧洲围棋冠军樊麾，后来选择加入DeepMind，担任一段时间AlphaGo的“教练”。
既然AI玩不好，就让AI玩得更好。
2017年，人机大战五年后，柯洁也表示这几年自己改变了很多。
“当时我是抱着挑战者的心态去面对AI的，现在我也在和AI下棋，但是带着人的学习态度”。
我们不需要打败人工智能，但我们仍然可以找到自己的位置。
然而，麦克卢汉说，“看看后视镜中的现在，然后向后迈向未来。
”我们永远会用“过去”的标准来理解“现在”。
拭目以待吧，当遇到难以形容的事情时，至少不要因为焦虑而停滞不前。
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