“失物追踪”专家Tile被收购，曾批评苹果不公平竞争
06-21
首先我问你一个直接的问题：你害怕你的工作会被AI取代吗？你说我不怕，我真的不信。
说实话，我之前很害怕。
人工智能是如此高效并且不会出错。
它不吃不喝，只耗电，不需要休假……它能处理得比人类轻松很多，也比人类有用得多。
前段时间就有关于AI新闻写作的消息。
如果有一天AI能写出所有的文章，那我岂不是一分钟就失业了？但事实并没有那么严重。
当我阅读了几本关于人工智能的文学著作并查阅了大量相关原理的资料后，我发现暂时不需要太担心。
今天的人工智能就像一个严肃的局部主题。
小孩在某些事情上极其擅长，但在另一些事情上就相当弱智，根本没有任何能力。
毫无疑问，今天的人工智能可能有自己的优势，但它们都会在一个共同点上被人类击败：创造力。
事实上，关于AI完成绘画/作曲/写作等的新闻层出不穷，但这些新闻却很少完整展示AI的作品。
原因很简单：大多数都太难看了。
就拿其中出现频率最高的“写作”来说吧（前面也提到过AI可以写新闻）。
这些新闻实际上刻意淡化了两个事实：1：所有AI作品的完成都或多或少受到人类的指导（不是帮助）2：人类的指导越少，AI最终的作品就越糟糕。
AI的特性决定了现在的写作只能以模仿猫和老虎为基础。
即使是击败了李世石的AlphaGo，也让很多人怀疑它是否理解围棋。
看着他们写的文章，甚至没有人会怀疑他们读懂了自己写的文章，因为在这件事上，答案太明显了。
现阶段我们可以得出结论，AI的创造力几乎为零。
通过做选择题来写作我在上一篇文章中提到过一个观点：AI就是数学。
这句话恰当地概括了目前AI（包括深度学习、神经网络等，以及一系列AI）的工作流程：评估所有涉及计算能力的可能性，对这些可能性进行评分，然后选择得分最高的一个。
那个（如果算法具有学习能力）然后会增加在未来计算中获得更好结果的可能性的权重。
如果想让AI有比较好的表现，其核心是算法需要经过大量的训练和试错，才能逐渐成型。
在我收藏的所有AI写的作品中，这部来自日本的作品应该算是最高水平了：它还通过了日本某文学奖的初审，而评委们甚至没有意识到这部作品是由日本人写的。
人工智能。
从。
不过我觉得这篇文章不算数。
为什么呢，看原文中的这一段：《计算机写小说的那一天》这本小说背后的科学家是日本函馆未来大学教授松原仁志教授团队。
据他们的解释，写作过程大致是这样的：人类首先弄清楚小说的基本结构，然后将人物设定、内容大纲等人造元素输入计算机。
然后计算机根据这些“物质组织”语言来写小说。
人类已经准备好了写小说所需的所有部分，只是等待人工智能将它们组合在一起。
这算是AI写的小说吗？我们来看看AI自主创作的一些成果：哦，原来是没有。
可能是因为我被耸人听闻的头条新闻吓到了，而且正如之前所说，新闻本身被刻意弱化了。
很多人都没有注意到，所有类似的新闻下面都有这样一段话：人们对AI算法进行了xxxx次疯狂训练，然后给出了xx和xxx的条件，于是AI创造了一些基于这些条件。
xxxx 文章。
我不知道大家怎么想，但我真的不认为这叫创作。
什么是创造？我觉得这是一个无中生有、从0到1的过程，创造出世界上不存在的东西（至少在作者的世界里）。
还要保证其质量。
AI现在能做的只是从1到N。
无论你训练AI多少次，它都只会改变每个值对应的函数和概率，但它无法理解这些值背后的含义，更不用说从海量信息中筛选出有价值的信息作为新作品。
主题。
好，我们来看看AI半自主创作的一些成果：这是唯一的办法。
这是唯一的办法。
现在，轮到她眨眼了。
很难说。
是时候继续前进了。
他必须重新做一遍。
他们互相看着对方。
众人纷纷转头，看向身后。
他们都转过身来盯着他。
他们都转身大步离开。
…… 我没事。
你说得对。
“非常好。
”你说得对。
没关系，非常好。
“没关系，很好。
”是的，就在这里。
不，不是现在。
“不，现在不行。
” “现在跟我说话。
”现在，请跟我说话。
我现在想和你谈谈。
“我现在想和你谈谈。
” “你现在必须跟我说话。
” “但是，你现在必须跟我说话。
”点击链接查看全文。
这部分选自谷歌一位AI写的《Suspense》。
短篇小说”。
每段的第一句和最后一句（粗体部分）都是由谷歌研究人员给出的，人工智能必须根据这些词来推导上下文。
事实上，用如此少的信息来写作对创造力是不利的。
仍然有要求，所以这篇文章可以认为是AI自主完成的。
在撰写本文之前，AI 已接受过 12,000 本电子书的训练。
但我个人认为还没有成功吸收这些培训教材的精髓。
这种新的意识流写作技巧让我完全困惑。
别着急，我们再找一篇文章。
我觉得我的水平实在不擅长翻译这种名著。
我们直接看英文原文吧。
没有特别难的词汇。
原文链接（第一页为空白）。
还有一首由同一个人工智能创作的歌词。
这是AI经过大量电影剧本的洗礼，在若干提示条件下创作出来的电影剧本和歌词。
还是熟悉的配方和熟悉的味道，对吧？无论是创作还是试错，你一定发现了，无论在哪一篇文章中，AI都使用了大量结构非常相似的句子。
虽然谷歌和各大公司从未公布过他们的AI的写作原理，但这些明显的特征让我对他们的原理有了一个粗略的猜测：这些单词和短句很可能都是各大小说中出现的高级单词。
频繁出现的词，这使得它们在AI的“创造”中占有很高的权重，而且由于它们出现的次数太多，它们都出现在一篇文章的各个部分，这使得AI误认为它们本身代表了故事结构的相应部分，尽管它们只不过是本身没什么用处的短语。
因此，在“创作”中，AI选择了这些它认为非常好的词语，将它们放置在故事的各个位置，形成了一个“完整”的故事结构。
至于主题？只是不要偏离人类给出的提示太远。
包含关键词的短语和句子是最好的。
第一部“悬疑小说”简直就是把这一点发挥到了极致。
而这个最终的“创造”对于AI来说可能并没有什么意义。
它写这篇文章不是因为它想写，而是因为它是算法运行的必然结果。
而这种“创造”或许只是AI的另一种学习经历。
因此它会继续选择大量相似的句子作为试错和进一步学习的一部分。
创造力是人与机器战争胜利的关键。
说到这里，大家应该都明白了。
如果你想知道你的工作是否会被人工智能取代，有一个非常简单的标准：你的工作有多少创意和公式化？如果你在工作中经常感觉自己只是在重复同样的事情，即使想要创新却无从下手，那么我想你应该立即警惕。
无论人工智能发展得有多快，低内容、高重复性、需要适应性的工作肯定会最先被人工智能取代。
老实说，许多重复性任务甚至不需要真正的人工智能（无论强弱）。
包含足够If else 的更复杂的C 语言程序可以替代它。
而且我相信，长期从事这些工作的人也会感到无聊。
因此，如果你确实对工作感到强烈的无聊感，不要犹豫，立即开始寻找新的出路。
没有人能说人工智能的下一次突破何时会发生。
如果——我的意思是，如果那一天真的到来，而你除了手头的工作之外没有任何技能怎么办？毫无疑问，这将是一场灾难。
一件非常可怕的事情。
第二批替换的岗位应该是工作形式和目的相对固定，但内容要求有很大适应性的岗位。
举一个典型的例子：销售。
销售的工作内容无非就是接触各类客户，在交易中为自己的公司争取最大的利益。
但在如此简单的目的下，实现目标的方式却千变万化。
另一个例子是语言翻译。
如果人工智能发展到可以取代此类工作的地步，或许强人工智能就离我们不远了。
创造力是人类最后的堡垒。
当强人工智能真正出现时，这个堡垒就宣告被攻破，这意味着从此以后人工智能可以做人类能做的一切。
迟早，这一天一定会到来。
之后最好的结果就是人类和AI享有大致平等的社会地位和竞争机会（如果人类不对自身做出一些改进，有充分的理由相信人类肯定无法与AI竞争），但这也只是一个美好的愿望。
之后的世界会是什么样子，只有强人工智能真正出现之后才能知道。
人工智能是大趋势，有一天我们可能都会被淘汰，但我们虽然不能逆势而上，但至少可以改变自己，让自己在被历史长河冲走之前能站得更久一点。
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