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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>大(da)模(mo)型(xing)時(shi)代(dai)，人(ren)類(lei)經(jing)驗(yan)壹(yi)無(wu)是(shi)處(chu)？

來(lai)源(yuan)：橡(xiang)果(guo)商(shang)業(ye)評(ping)論(lun)，作(zuo)者(zhe)：豚(tun)豚，編(bian)輯(ji)：趙(zhao)翔(xiang)

圖(tu)片(pian)来源：由(you)无界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成(cheng)

ChatGPT問(wen)世(shi)至(zhi)今(jin)，互(hu)聯(lian)上(shang)討(tao)论聲(sheng)綿(mian)延(yan)不(bu)絕(jue)。

有(you)人說(shuo)AI會(hui)替(ti)代基(ji)礎(chu)性(xing)工作。

一名(ming)金(jin)融(rong)從(cong)业者對(dui)《橡果商业评论》表(biao)示(shi)，這(zhe)實(shi)際(ji)上是对人类经验的(de)替代，那(na)些(xie)引(yin)以(yi)為(wei)傲(ao)的经验，来源於(yu)对歷(li)史(shi)的總(zong)結(jie)，AI出(chu)現(xian)後(hou)，“人类過(guo)去(qu)经验，不再(zai)重(zhong)要(yao)了(le)。”

也(ye)有學(xue)界人士(shi)反(fan)駁(bo)，認(ren)为AI沒(mei)有魔(mo)法(fa)，人类做(zuo)不到(dao)，它(ta)也做不到。以ChatGPT为例(li)，没有人类詳(xiang)細(xi)拆(chai)分(fen)问題(ti)，无法得(de)到正(zheng)確(que)答(da)案(an)。

容(rong)易(yi)被(bei)替代的職(zhi)业，一定(ding)是总做重復(fu)性機(ji)械(xie)勞(lao)動(dong)。

AI還(hai)展(zhan)现出更(geng)令(ling)人興(xing)奮(fen)的能(neng)力(li)，湧(yong)现。

有从业者对《橡果商业评论》分享(xiang)他(ta)的發(fa)现，AI可(ke)以回(hui)答没有訓(xun)練(lian)过的知(zhi)識(shi)，如(ru)同(tong)擁(yong)有“自(zi)我(wo)意(yi)识”。

但(dan)除(chu)此(ci)之(zhi)外(wai)，更嚴(yan)峻(jun)的问题擺(bai)在(zai)人类面(mian)前(qian)，AI正在淘(tao)汰(tai)小(xiao)語(yu)種(zhong)與(yu)对應(ying)的文(wen)化(hua)，比(bi)如孟(meng)加(jia)拉(la)文、印(yin)第(di)安(an)文。

这对人类文化多(duo)樣(yang)性而(er)言(yan)，无疑(yi)是一個(ge)巨(ju)大的打(da)擊(ji)。

AI革(ge)命(ming)会是另(ling)一个科(ke)学革命嗎(ma)？

时間(jian)倒(dao)回18世紀(ji)，在許(xu)多文化中(zhong)还认为閃(shan)電(dian)是神(shen)怒(nu)象(xiang)征(zheng)，但富(fu)蘭(lan)克(ke)林(lin)验證(zheng)了闪电只(zhi)是一道(dao)电波(bo)並(bing)发明(ming)了避(bi)雷(lei)針(zhen)。

協(xie)同進(jin)化人类能否(fou)做到？

这一个又(you)一个问题接(jie)踵(zhong)而至，錯(cuo)愕(e)、迷(mi)茫(mang)、兴奋、隱(yin)憂(you)。

人类对AI的暢(chang)想(xiang)和(he)探(tan)索(suo)已(yi)经持(chi)續(xu)幾(ji)十(shi)年(nian)，但从未(wei)像(xiang)此刻(ke)一样感(gan)受(shou)到觸(chu)手(shou)可及(ji)。

但縱(zong)觀(guan)人类历史，这一时刻并不陌(mo)生。

在人类馴(xun)化小麥(mai)、山(shan)羊(yang)，成立(li)村(cun)落(luo)，使(shi)用(yong)文字(zi)、貨(huo)幣(bi)，甚(shen)至成立帝(di)國(guo)，探索哲(zhe)学与科学......

既(ji)駛(shi)向(xiang)新(xin)的世界，又脫(tuo)胎(tai)为新的人类。

AI替代“基础性工作”，人类经验“一无是处”？

公(gong)元(yuan)前9500年至8500年，人类由采(cai)集(ji)轉(zhuan)向農(nong)耕(geng)，驯化各(ge)种农作物(wu)和动物。

豐(feng)富的食(shi)物讓(rang)人类发展出能夠(gou)大規(gui)模合(he)作的本(ben)能，形(xing)成村落、城(cheng)鎮(zhen)、都(dou)市(shi)、王(wang)国。

这种“驯化经验”一直(zhi)傳(chuan)续至今。

但AI的出现，让人类经验似(si)乎(hu)不再重要。

簽(qian)证咨(zi)詢(xun)从业者朱(zhu)峰(feng)对《橡果商业评论》表示，签证顧(gu)问是签证咨询业的基础崗(gang)位(wei)，即(ji)根(gen)據(ju)客(ke)戶(hu)需(xu)求(qiu)和情(qing)況(kuang)个性化定制(zhi)其(qi)签证申(shen)請(qing)。

一般(ban)来講(jiang)，签证辦(ban)理(li)规則(ze)是一个“樹(shu)狀(zhuang)结構(gou)”，会出现很(hen)多种细分情况和规则，根据申请人的出行(xing)目(mu)的、收(shou)入(ru)、语言、社(she)会身(shen)份(fen)等(deng)約(yue)束(shu)力（註(zhu)：即迫(po)使一个人回到其祖(zu)国的一种动力）條(tiao)件(jian)的不同，適(shi)合的申请方(fang)式(shi)也不同。所(suo)以按(an)照(zhao)行业慣(guan)例，签证顾问新人入行，需先(xian)要將(jiang)过去所有签证記(ji)錄(lu)学習(xi)一遍(bian)。

“了解(jie)完(wan)这些，我們(men)会估(gu)計(ji)申请人的过签概(gai)率(lv)，再向其推(tui)薦(jian)相(xiang)關(guan)方案、溝(gou)通(tong)準(zhun)備(bei)材(cai)料(liao)，而这个过程(cheng)需要五(wu)六(liu)个小时。”朱峰说道。

但若(ruo)将ChatGPT应用于签证顾问領(ling)域(yu)，它能很快(kuai)分析(xi)出客户过签概率，“这几乎顛(dian)覆(fu)签证顾问工作。”

ChatGPT的出现，把(ba)以经验建(jian)立的行业壁(bi)壘(lei)击破(po)。

在分析、判(pan)斷(duan)经濟(ji)走(zou)勢(shi)，规避、控(kong)制投(tou)資(zi)風(feng)險(xian)的金融业，已经在直面AI“破壁”。

紫(zi)金投资分析師(shi)陳(chen)大鵬(peng)告(gao)訴(su)《橡果商业评论》，目前金融市場(chang)主(zhu)流(liu)投资策(ce)略(lve)，可以概括(kuo)为量(liang)化分析和定性分析。

以分析师为例，主要工作有三(san)部(bu)分，廣(guang)泛(fan)准确收集信(xin)息(xi)；对數(shu)据使用正确处理方法；得出结论、实踐(jian)并回測(ce)。

ChatGPT目前的能力，集中體(ti)现在第一部分收集信息上；经过人类引導(dao)、教(jiao)学，它也可以完成第二(er)部分数据分析；但由于ChatGPT不具备價(jia)值(zhi)判断能力，无法得出第三部分的结论。

“以第一部分为例，过去我们想知道历史上美(mei)联儲(chu)加息时市场有什(shen)麽(me)表现，或(huo)者黃(huang)金、股(gu)票(piao)、債(zhai)券(quan)等资產(chan)的价格(ge)怎(zen)么變(bian)化，需要使用Google或者是彭(peng)博(bo)、萬(wan)德(de)这种專(zhuan)业軟(ruan)件去搜(sou)，但是现在妳(ni)只需要在ChatGPT裏(li)輸(shu)入自然(ran)语言就(jiu)可以得到很好(hao)的回饋(kui)。”陈大鹏说道。

事(shi)实上，金融行业的“難(nan)點(dian)”，正是体现在收集信息与数据分析上。

陈大鹏解釋(shi)，金融行业的“門(men)檻(kan)”，是壟(long)断一部分知识所有權(quan)。

例如，只有靠(kao)人脈(mai)关系(xi)、行会組(zu)織(zhi)幫(bang)助(zhu)，才(cai)能獲(huo)得更多数据，及业內(nei)人士引以为傲的经验。

但ChatGPT打破了这种信息壁垒；換(huan)言之，它大幅(fu)降(jiang)低(di)了行业门槛。

陈大鹏感嘆(tan)，AI出现后，“人类过去经验，不再重要了。”

AI没有魔法，人类做不到，它也做不到

陈大鹏的話(hua)，如同科幻(huan)小说《三体》中，物理学家(jia)楊(yang)冬(dong)的遺(yi)書(shu)，“物理学，不存(cun)在了。”

但在学界，有截(jie)然相反的观点。

華(hua)南(nan)理工大学计算(suan)机学院(yuan)副(fu)教授(shou)賴(lai)曉(xiao)錚(zheng)对《橡果商业评论》表示，AI并没有魔法，软件工程学没有失(shi)效(xiao)，“它并不能猜(cai)你心(xin)中所想，也不能解決(jue)你自己(ji)都不会的问题。”

赖晓铮从事芯(xin)片設(she)计与验证方向研(yan)究(jiu)，在与AI不断相处中，他发现，这反而是一个祛(qu)魅(mei)的过程。

在ChatGPT问世之初(chu)，赖晓铮只问一些寬(kuan)泛的问题。

例如，发布(bu)指(zhi)令，需要设计一个32位的CPU，但隨(sui)后他发现，这段(duan)代碼(ma)只是ChatGPT“复制粘(zhan)貼(tie)”而来。

于是赖晓铮開(kai)始(shi)拆解问题。

例如，详细说明所需CPU框(kuang)架(jia)、流水(shui)線(xian)，使其生产软件工程用类图；再用該(gai)类图生成一个程序(xu)框架；最(zui)后再提(ti)示、要求ChatGPT補(bu)充(chong)框架细節(jie)。

经过这样不断定制细节后，ChatGPT生成的结果質(zhi)量开始令人滿(man)意。

陈大鹏也有类似的体验和建議(yi)。

常(chang)有人询问陈大鹏，ChatGPT能否選(xuan)股，他则回答，“當(dang)然可以，但前提是你自己得知道怎么选出一只好的股票。”

陈大鹏认为，ChatGPT可以輔(fu)助做一些选股策略。

例如，可以在ChatGPT输入一只股票历史股价，说明策略为突(tu)破历史最高(gao)价就買(mai)入，让它回测策略是否賺(zhuan)錢(qian)。

但不能直说“选一只赚钱的股票”，ChatGPT不可能生成合理答案。

赖晓铮解释，向ChatGPT发问，问题越(yue)宽泛、籠(long)統(tong)，得到的答案就越随机。

事实上，“问对问题”的过程，在中学就有教授——解题步(bu)驟(zhou)。

如今，赖晓铮要求学生，从文獻(xian)綜(zong)述(shu)到寫(xie)论文，从写代码到參(can)加項(xiang)目，全(quan)程使用ChatGPT。

并且(qie)写相关论文时，一定要像中学答卷(juan)一般，写出步骤与使用的AI提示詞(ci)。

赖晓铮认为，对AI越早(zao)拥抱(bao)越好，该上述“解题步骤”被稱(cheng)作提示词（Prompt）工程学，“这是一门新的学问。”

相应的，也有新的职业誕(dan)生，那就是提示词工程师。

人类的恐(kong)懼(ju)，被替代、被超(chao)越

新职业的诞生，意味(wei)著(zhe)舊(jiu)的职业正在消(xiao)亡(wang)。

ChatGPT问世以来，讨论度(du)最高话题便(bian)是哪(na)些职业、行业将被取(qu)代。

普(pu)遍认为，一些基础性的工作变得岌(ji)岌可危(wei)。

身处芯片行业的合肥(fei)躍(yue)鞍(an)电子(zi)負(fu)責(ze)人劉(liu)程（化名）对《橡果商业评论》介(jie)紹(shao)道，经过实验，他发现，ChatGPT已经可以实现一些复雜(za)场景(jing)的代码开发，“无论是腳(jiao)本，環(huan)境(jing)搭(da)建，模塊(kuai)设计，还是VIP（Verification IP）设计，验证计劃(hua)的提取，GPT都能参与其中。”

如ChatGPT可以写一套(tao)regression（回歸(gui)测試(shi)框架） 并收集仿(fang)真(zhen)状態(tai)的脚本 ；可以完成编写AHB（Advanced High Performance Bus ） Master模块、AXI （Advanced eXtensible Interface ）Master模块等模块内容；可以写一个AXI或QSPI（Quad Serial Peripheral Interface）的VIP；甚至可以根据自然语言提供(gong)testplan（测试计划）。

但刘程也指出，目前ChatGPT在不同环节的表现不同，如在脚本测试方面，ChatGPT已经達(da)到了资深(shen)工程师水平(ping)；但在代码部分，它僅(jin)是初級(ji)工程师水平，“甚至有时还达不到。”

而这和工作本身的性质有关。

赖晓铮也认为，在芯片行业，首(shou)当其沖(chong)受到AI影(ying)響(xiang)的就是后端(duan)验证工程师。

因(yin)为容易被替代的职业，一定是总做重复性机械劳动。

后端验证工程师，脚本测试很固(gu)定、机械化、精(jing)确，不会太(tai)大发揮(hui)空(kong)间，所以容易被ChatGPT替代。

除了擔(dan)心“被替代”，人们更害(hai)怕(pa)被AI“超越”。

在所謂(wei)“AI进化”讨论中，一个名词被反复提及——涌现。

它是指巨量化AI模型达到一定程度，会让已有能力产生跃遷(qian)，甚至可能会出现人类意料之外且无法解释结果。

签证咨询从业者朱峰表示，这种表现形式，就如同AI拥有“自我意识”。

例如，在普遍的AI训练中，没有人告诉AI蘋(ping)果可以榨(zha)汁(zhi)。

有人提问，苹果可以怎么吃(chi)，它卻(que)说可以榨汁。

为什么AI会回答没有学过的知识，至今没有定论。

担忧之外，涌现，或者说AI“創(chuang)新能力”，在让人忧慮(lv)同时，也帶(dai)給(gei)人们更多想象与兴奋。

刘程认为，未来人工智(zhi)能完全可以通过大数据实现“1到n”的创新。

根据用户搜索数据尋(xun)找(zhao)潛(qian)在市场需求，并通过对市场頭(tou)部产品(pin)模仿、拼(pin)接推出更符(fu)合用户需求的产品。

例如，AI发现电商平臺(tai)連(lian)衣(yi)裙(qun)成了搜索第一，它就可以判定连衣裙需求最高。

它通过数据判断最新潮(chao)流趨(qu)势和最流行款(kuan)式，整(zheng)合不同国家和地(di)區(qu)文化，设计出“新的衣服(fu)”。

类似的可能性，也同样存在于芯片行业。

但刘程也表示，目前在涉(she)及基础科学技(ji)術(shu)发展的“0到1”的领域，人工智能无法实现真正的创新。

AI让语言返(fan)祖，小语种与文化“瀕(bin)危滅(mie)绝”

人类使用大腦(nao)来储存信息，但是大脑会随人类死(si)亡而死亡。

在人类早期(qi)，信息多数在一个世纪内就消失。

农业革命后，公元前大约3500年，蘇(su)美爾(er)人发明了数字和文字，来存储信息。

语言对人类来说至关重要，这是至今人类大脑仍(reng)然可以高效檢(jian)索信息的必(bi)要条件。

这也是文化延续的关鍵(jian)。

但让AI的语言大模型，会让无数小眾(zhong)语言濒危灭绝，并会影响人类现存文化。

赖晓铮以，编程语言舉(ju)例，他认为编程语言已经出现“返祖现象”。

例如，C++已经有几十年历史，工程师更偏(pian)愛(ai)使用其他簡(jian)潔(jie)语言，这让他们花(hua)費(fei)更少(shao)时间、精力，去写出更正确代码。

但是ChatGPT问世以后，打破了这个规律(lv)。

C++積(ji)累(lei)的代码量大，使用C++，ChatGPT生成结果质量最高。

并且，语言大模型是一个反馈机制。

例如，C++比使用其他小众语言生成效果更好，就有更多人使用C++；AI得到样本量越大，越能满足(zu)训练，反馈就越好，就会越多的人使用C++，以此形成循(xun)环。

编程语言返祖的同时，往(wang)往伴(ban)随全球(qiu)语言趋同，逐(zhu)漸(jian)的，一些小众细分语言就会慢(man)慢消失。

值得注意的是，类似语言趋同也很有可能发生在自然语言上。

赖晓铮表示，就ChatGPT而言，英(ying)文使用效果和生成质量都要比中文高，因为互联網(wang)上英文资料是最多的。

其他更小众文字情况也更严重，比如孟加拉文、印第安文。

赖晓铮分析，造(zao)成这一现象的主要原(yuan)因有兩(liang)个：第一，目前AI模型里小语种样本量太少；第二，很多小语种生成结是英语翻(fan)譯(yi)后的鏡(jing)像效果，文本翻译会抹(mo)殺(sha)一些原有语言细节。

这一点也可以在OpenAI官(guan)方得到印证。

OpenAI官网介绍ChatGPT时提到，许多现有ML基准测试都是用英语编写。

在OpenAI 测试26种语言中，有24项结果顯(xian)示，GPT-4英语语言性能優(you)于拉脱維(wei)亞(ya)语、威(wei)尔士语和斯(si)瓦(wa)希(xi)里语等低资源语言。

AI在互联网上不断擠(ji)壓(ya)小语种，这对人类文化多样性而言，无疑是一个巨大的打击。

人类的未来，教育(yu)何(he)去何从？

过去500年，人类力量前所未有的增(zeng)長(chang)，公元1500年人口(kou)大约5億(yi)，现在全球人口70亿。

这得益(yi)于敢(gan)于承(cheng)认“无知”、以观察(cha)和数学为中心、運(yun)用理论能力发展新科技的现代科学体系。

事实上，在科学革命之前，很多人类文化都不相信人类还会再进步，只需要恪(ke)守(shou)祖宗(zong)智慧(hui)。

比如18世纪，许多文化中还认为闪电是神怒象征，但富兰克林验证了闪电只是一道电波并发明了避雷针。

而科技进步，又依(yi)赖对教育的投入。

时至今日(ri)，AI革命，人类必須(xu)要面对的和学会的一課(ke)，就是与AI协同进化。

目前，与AI协同进化一课，包(bao)含(han)两个方面：“人类教育AI”和“AI教育人类”。

据中国劳动和社会保(bao)障(zhang)科学研究院发布《中国人工智能人才发展報(bao)告（2022）》，显示，AI领域产业人才存量数约为94.88万人，其中本科学历占(zhan)68.2%，碩(shuo)士学历占9.3%，博士学历仅占0.1%。

为了“教育AI”，过去三年堪(kan)称高校(xiao)新设AI专业爆(bao)发年。

中国首批(pi)开设AI本科专业的高校于2018年开始招(zhao)生，截至2022年，全国先后已有4批共(gong)计440所高校获批设置(zhi)AI专业，占1270所本科高校的34.6%。

以浙(zhe)江(jiang)大学为例，浙江大学人工智能（图靈(ling)班(ban)）在浙大竺(zhu)可楨(zhen)学院招生，吸(xi)收了最优秀(xiu)的一批高中生，专业的必修(xiu)课程包括认知神经科学导论、机器(qi)学习、计算机視(shi)覺(jiao)导论、设计认知与设计智能、人工智能芯片与系统、自然语言处理导论等。

就业市场上，也显示出AI工程师、训练师供不应求。

不少招聘(pin)网站(zhan)显示，AI方向的本科畢(bi)业生年薪(xin)大部分在二三十万左(zuo)右(you)，而拥有大量实验经验的硕博毕业生年薪可达四(si)五十万水平。

在“AI教育人类”的方面，以ChatGPT为代表的AI工具已显示出一定才能。

在openAI的官方测试中，ChatGPT像一个永(yong)不厭(yan)煩(fan)又極(ji)具智慧的夥(huo)伴，似乎拥有无限(xian)的耐(nai)心和专业性无论学生提出的问题多么淺(qian)显幼(you)稚(zhi)或刁(diao)鉆(zuan)偏门，它几乎总能找到答案，并不厌其烦地解释。

同时，ChatGPT还可以生成符合学生水平的个性化试题，并批改(gai)作业。

只要掌(zhang)握(wo)合适的提问方法，ChatGPT可以使学习这件事无限客制化。

值得注意的是，正是由于AI強(qiang)大的教育辅助功(gong)能，以及其在全行业的工具屬(shu)性，反而引起(qi)了大家对教育本质的思(si)考(kao)。

华南理工大学计算机学院副教授赖晓铮认为，从广義(yi)上来说，在AI时代，我们的教育应当放(fang)棄(qi)细枝(zhi)末(mo)节，着力培(pei)養(yang)学生的邏(luo)辑能力和解题思维。

因为在许多领域，完成具体操(cao)作的能力将被AI全面取代，而如何“指导”AI进行操作才是人的工作。

同济大学人文学院副教授、哲学系副主任(ren)余(yu)明鋒(feng)对《人物》表示，如果教育能够积极主动去应对内容生产型的人工智能，那大学的一些考核(he)方式、组织方式，就会有很多調(tiao)整。

对于哲学教育来说，让学生更多去从简單(dan)的知识掌握中摆脱出来，更多去学会提问、反思、追(zhui)问，是很重要的。

这也是目前教育里比較(jiao)忽(hu)视的。

我们应当认识到，教育不仅仅是技能的培训，更是人格的塑(su)造和三观的构建。

“我是誰(shui)？我从哪里来？要到哪里去？”

古(gu)往今来，人类的哲学思辨(bian)、价值判断、精神力量等等，始終(zhong)在历史长河(he)中熠(yi)熠生輝(hui)，而这正是AI暫(zan)时无法替代的可貴(gui)的人文价值。

同时余明锋也表达担忧，知识掌握熟(shu)练程度也许是通向一种反思能力的必要階(jie)梯(ti)，它不应该是目的，但会有阶梯的意义。而技术到底(di)是在简化这个梯子，还是全然撤(che)走这个必要的梯子，是个大疑问。

在通过人工智能解放过量知识束縛(fu)之后，人思考能力、提问能力、人格塑造、那些对生命和社会的关切(qie)，到底是实现了还是落空了？

人类是否能抵(di)达理想的彼(bi)岸(an)？这些有关未来的问號(hao)，正是留(liu)给教育的巨大问题。返回搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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