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【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(duì)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(dòng)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(dòng)，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(huì)為許多其他行業(yè)創(chuàng)造工作機(jī)會(huì)。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(dòng)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(dòng)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(huì)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(dòng)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(duì)人工智能過于擔(dān)憂——它寫道：

OpenAI在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)取得了一些重大成功。2016年，它創(chuàng)建了一個(gè)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。

這讓筆者不得不停止“白嫖”，自己來寫——事實(shí)上，AlphaGo與OpenAI毫無關(guān)系，而是由其競爭對(duì)手Deepmind開發(fā)的；另外，在AlphaGo與李世石的棋局中，獲勝者實(shí)為李世石，筆者2016年發(fā)表于觀察者網(wǎng)的文章成功預(yù)測了這一結(jié)局。

由此不難看出ChatGPT的一個(gè)典型毛?。豪碇睔鈮训鼐幵焓聦?shí)和數(shù)據(jù)，就像一個(gè)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(huì)必談”的程度。一些社科學(xué)者也對(duì)人工智能產(chǎn)生了興趣，對(duì)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(huì)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(dòng)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(dòng)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(dòng)的本質(zhì)即較為復(fù)雜的計(jì)算，因此AI在棋類運(yùn)動(dòng)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(shí)曾被視作神奇的產(chǎn)品，能賣上千美元，但隨著時(shí)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(duì)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(jí)。

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(gè)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(duì)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(shí)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(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)”（GAN，Generative Adversarial Network）很厲害。AlphaGo的升級(jí)版本AlphaZero就是用了這兩個(gè)技術(shù)，幾個(gè)模型反復(fù)對(duì)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(gè)生成圖片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)判別圖片真假的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)互相對(duì)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(huì)是下一個(gè)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(gè)符號(hào)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(shí)需要等待前一步執(zhí)行結(jié)束才能開始新一步的等待時(shí)間，提高了計(jì)算速度?！?/p>

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(gè)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(shí)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(duì)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(gè)互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)都當(dāng)成訓(xùn)練素材，做出幾百億個(gè)參數(shù)的超級(jí)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(duì)話或文章。

GPT-3似乎學(xué)會(huì)了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上的所有知識(shí)，鑒于許多程序員將代碼放到了網(wǎng)上，GPT-3甚至學(xué)會(huì)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(shí)會(huì)被AI取代?？梢哉f，GPT-3使整個(gè)IT業(yè)界為之震撼，不過由于使用門檻相對(duì)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(duì)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(duì)不對(duì)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(cè)，踴躍“調(diào)戲”ChatGPT，月活用戶數(shù)在短短2個(gè)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(jí)的。事實(shí)上，ChatGPT讓人們首次意識(shí)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(duì)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?qǐng)?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(dòng)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(duì)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(gè)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(jiǎng)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(huì)有淺層理解，永遠(yuǎn)不會(huì)有人類的完全理解能力”

“放棄所有知識(shí)都是語言學(xué)的觀點(diǎn)，讓我們意識(shí)到知識(shí)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(huì)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(shí)引擎從GPT-3升級(jí)到GPT-4）也難以解決這個(gè)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(shí)到，語言不能直接等價(jià)于知識(shí)，知識(shí)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(shí)時(shí)，有兩種狀態(tài)：一種是真正的智慧，也就是在對(duì)知識(shí)融會(huì)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(duì)“中國2022年GDP是121萬億元”這一知識(shí)，絕大多數(shù)人只是能以不同形式復(fù)述這句話，但對(duì)于GDP這個(gè)名詞的理解都是糊涂的、經(jīng)不起盤問的，整個(gè)體系的相關(guān)知識(shí)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(shí)體系，會(huì)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(duì)話（作者供圖）

這并不出人意料，因?yàn)镃hatGPT只是一個(gè)語言模型，而不是知識(shí)體系。它只是在重復(fù)一個(gè)任務(wù)，“預(yù)測”下面應(yīng)該說的一個(gè)詞，不可能對(duì)整個(gè)知識(shí)體系產(chǎn)生飛躍性的理解。有時(shí)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(duì)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(shí)，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(gè)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(shí)，它會(huì)煞有介事地編造，如果人們沒有相關(guān)知識(shí)，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(cuò)（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(cuò)，一旦題目稍有分析難度，ChatGPT就不知所措了，即便勉強(qiáng)蒙對(duì)答案，答題邏輯也明顯不對(duì)，成績?cè)谌鄩|底。

個(gè)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(duì)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(duì)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(duì)高明或有漏洞的招法做解讀和分析，以此促進(jìn)棋手對(duì)圍棋的理解和棋藝的進(jìn)步。換言之，棋類運(yùn)動(dòng)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(duì)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(duì)的。ChatGPT等LLM聊天機(jī)器人，雖然沒有真正的理解而只會(huì)人云亦云，但它出色的表現(xiàn)足以引發(fā)人類知識(shí)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(shí)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(shí)，筆者在與一些社科學(xué)者討論AI的影響時(shí)，傾向于對(duì)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(duì)社會(huì)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(gè)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(huì)最大的“殺手锏”；第二，以前的機(jī)器只擅長某個(gè)專門領(lǐng)域，而現(xiàn)在的AI以幾千億個(gè)參數(shù)囊括了整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的知識(shí)，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(duì)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(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、人們的學(xué)習(xí)生活中，要對(duì)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(huì)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(huì)產(chǎn)生更大的社會(huì)影響。所以，對(duì)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(gè)人的應(yīng)對(duì)

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

一個(gè)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(gè)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(duì)話、深入溝通給出有效知識(shí)。

搜索信息的一個(gè)大問題是，部分人群搜索能力不佳，不能善用關(guān)鍵詞。對(duì)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(shí)可能毫無頭緒；但用聊天的方式詢問ChatGPT時(shí)，ChatGPT就直接把幾家最好的醫(yī)院介紹出來了。

另一個(gè)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(duì)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(duì)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(shí)”。但是，對(duì)絕大多數(shù)“不求甚解”的人來說，這些“淺層知識(shí)”就已經(jīng)足夠了，大多數(shù)人根本不會(huì)聊到ChatGPT難以應(yīng)對(duì)的程度；即便對(duì)于想要深入探索的人來說，ChatGPT給出的淺層知識(shí)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(gè)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(duì)有限，說話口音未必標(biāo)準(zhǔn)，且對(duì)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(shí)，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(huì)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(duì)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(gè)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(duì)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(gè)應(yīng)用是自動(dòng)編程?，F(xiàn)在，AI已經(jīng)學(xué)會(huì)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(dòng)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(dòng)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(shí)，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(cuò)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(shí)成本還將大幅下降。所以，水平不高的初級(jí)“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(huì)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(gè)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(dòng)編程能力的增強(qiáng)，項(xiàng)目開發(fā)周期可能大幅縮減，高級(jí)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(jí)。

第五個(gè)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(duì)AI下一個(gè)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(huì)議記錄也可以交給AI來完成——微軟的Teams會(huì)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(shí)人類并不是沒有好想法，而是沒有時(shí)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(huì)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(huì)是思想大解放的意義。比如，科研人員可以省出大量時(shí)間做科研，寫論文時(shí)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(shí)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(dòng)？，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(huì)，人類教育平等的時(shí)代或?qū)⒑芸斓絹怼?/p>

那么，人類如何面對(duì)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(shí)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(huì)代替你，一個(gè)使用AI的人會(huì)代替你）

這句話確實(shí)是智能機(jī)器時(shí)代的“金句”。如果人有核心能力，能夠?qū)W習(xí)使用AI，就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己能力得到了放大，會(huì)更適應(yīng)時(shí)代，還能解放創(chuàng)意，機(jī)會(huì)無限。如果不會(huì)用AI，固守自己所謂的人類“能力”，那么很可能別人會(huì)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(shí)，就不用擔(dān)心被機(jī)器取代。但是，我們要切記，機(jī)器會(huì)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(shí)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(gè)領(lǐng)域是“業(yè)余”的，數(shù)據(jù)是錯(cuò)的，概念和邏輯是在忽悠，那么恭喜，你是比機(jī)器知識(shí)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(huì)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(huì)模仿，唯有人類才能給世界添加真正的知識(shí)。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(dòng)；波士頓動(dòng)力做出的機(jī)器人和機(jī)器狗雖然能做體力勞動(dòng)，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(dòng)能力，結(jié)合智慧的大腦、會(huì)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。

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