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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>「ChatGPT 焦(jiao)慮(lv)癥(zheng)」在(zai)蔓(man)延(yan)，我(wo)最(zui)怕(pa)的(de)不(bu)是(shi)被(bei)AI取(qu)代(dai)

來(lai)源(yuan): 愛(ai)範(fan)兒(er)

ChatGPT 氣(qi)勢(shi)洶(xiong)汹地(di)發(fa)展(zhan)到(dao)現(xian)在，妳(ni)應(ying)該(gai)已(yi)經(jing)看(kan)過(guo)不少(shao) AI 將(jiang)人(ren)類(lei)取而(er)代之(zhi)的新(xin)聞(wen)。

當(dang)國(guo)內(nei)的畫(hua)手(shou)、寫(xie)手、淘(tao)寶(bao)模(mo)特(te)都(dou)受(shou)了(le)沖(chong)擊(ji)，国外(wai)對(dui)失(shi)業(ye)的憂(you)虑也(ye)不遑(huang)多(duo)讓(rang)。

全(quan)球(qiu)同(tong)此(ci)涼(liang)熱(re)，壹(yi)種(zhong)新的恐(kong)懼(ju)正(zheng)在蔓延：人工(gong)智(zhi)能(neng)焦虑症。

和(he)工作(zuo)一起(qi)被取代的，是成(cheng)就(jiu)感(gan)

紐(niu)約(yue)時(shi)報(bao)最近(jin)报道(dao)了使(shi)用(yong) AI 的 35 個(ge)真(zhen)實(shi)案(an)例(li)，大(da)致(zhi)可(ke)以(yi)分(fen)為(wei)以下(xia)三(san)类：

生(sheng)活(huo)类（10）：速(su)成聲(sheng)明(ming)、代写婚(hun)禮(li)致辭(ci)、生成電(dian)子(zi)郵(you)件(jian)、排(pai)序(xu)歷(li)史(shi)圖(tu)片(pian)、整(zheng)理(li)电腦(nao)桌(zhuo)面(mian)、安(an)排花(hua)園(yuan)种植(zhi)方(fang)案、制(zhi)定(ding)社(she)畜(chu)鍛(duan)煉(lian)計(ji)劃(hua)、規(gui)划無(wu)麩(fu)質(zhi)食(shi)譜(pu)、将就診(zhen)过程(cheng)記(ji)錄(lu)为臨(lin)床(chuang)筆(bi)记、按(an)照(zhao)喜(xi)好(hao)設(she)置(zhi)音(yin)樂(le)軟(ruan)件的播(bo)放(fang)列(lie)表(biao)；

職(zhi)业类（14）：學(xue)習(xi)中(zhong)文(wen)、糾(jiu)正語(yu)法(fa)、找(zhao)同義(yi)詞(ci)、模擬(ni)辯(bian)論(lun)、制定大綱(gang)、解(jie)答(da)家(jia)庭(ting)作业、玩(wan)押(ya)韻(yun)等(deng)文字(zi)遊(you)戲(xi)、從(cong)学生角(jiao)度(du)为測(ce)試(shi)給(gei)出(chu)反(fan)饋(kui)、从讀(du)者(zhe)角度为小(xiao)說(shuo)给出反馈、針(zhen)对某(mou)項(xiang)運(yun)動(dong)做(zuo)出教(jiao)案、查(zha)找和總(zong)結(jie)论文、快(kuai)速閱(yue)读數(shu)十(shi)篇(pian)学術(shu)文章(zhang)、为软件工程師(shi)修(xiu)復(fu) bug、識(shi)別(bie)植物(wu)疾(ji)病(bing)；

創(chuang)意(yi)类（11）：編(bian)写 Excel 公(gong)式(shi)、编写雞(ji)尾(wei)酒(jiu)手冊(ce)、设计宇(yu)宙(zhou)飛(fei)船(chuan)的零(ling)件、制作每(mei)分鐘(zhong)写一首(shou)詩(shi)的 AI 时钟、让编碼(ma)小白(bai)做出 Python 程序、在 1 分钟内做小游戏、设计更(geng)复雜(za)的 3D 游戏、创造(zao)类似(si)数獨(du)的益(yi)智游戏、構(gou)建(jian)新的蛋(dan)白质、模仿(fang)某种画風(feng)、为游戏设置宏(hong)大世(shi)界(jie)觀(guan)；

你应该能夠(gou)直(zhi)观地感覺(jiao)到，AI，而不僅(jin)是 ChatGPT，已经滲(shen)透(tou)到了我們(men)的工作、生活和娛(yu)乐裏(li)。

在历史上(shang)，我们還(hai)从未(wei)遭(zao)遇(yu)过白領(ling)首当其(qi)冲的自(zi)动化(hua)浪(lang)潮(chao)。這(zhe)場(chang)前(qian)所(suo)未有(you)的 AI 革(ge)命(ming)，让我们重(zhong)新思(si)考(kao)自己(ji)與(yu)工作的關(guan)系(xi)。

幾(ji)年(nian)前有一项有趣(qu)的研(yan)究(jiu)，说的是白领和藍(lan)领看重工作的不同方面。

白领更重視(shi)工作是否(fou)有趣、工作的成就感如(ru)何(he)，以及(ji)工作成果(guo)是否被欣(xin)賞(shang)。相(xiang)比(bi)之下，蓝领更重视工資(zi)、工作條(tiao)件和同事(shi)关系。

研究结果可能略(lve)有偏(pian)頗(po)，但(dan)「被認(ren)为是有用的」，对於(yu)打(da)工人来说，確(que)实是一项重要(yao)的自我評(ping)價(jia)指(zhi)標(biao)。它(ta)帶(dai)来的不只(zhi)是经濟(ji)方面的滿(man)足(zu)，也往(wang)往意味(wei)著(zhu)(zhe)社會(hui)的地位(wei)和他(ta)人的尊(zun)重。

然(ran)而现在榮(rong)譽(yu)屬(shu)于 AI。它能够作画、写作、编程，完(wan)成人类口(kou)中的创造性(xing)、技(ji)术性工作。

AI 还不够完美(mei)，也依(yi)然会胡(hu)说八(ba)道，但很(hen)多时候(hou)完成比完美更重要，它在完成任(ren)務(wu)上很高(gao)效(xiao)，这一點(dian)让我们被深(shen)深地打击到。

那(na)麽(me)被 AI 卷(juan)起的焦虑也很好理解了。除(chu)了直接(jie)搶(qiang)飯(fan)碗(wan)，AI 对我们的自尊心(xin)和价值(zhi)感都產(chan)生了負(fu)面影(ying)響(xiang)，让我们重新思考自己的「用處(chu)」。

与焦虑相伴(ban)相隨(sui)的，还有一种对未知(zhi)的恐惧。吾(wu)生也有涯(ya)，而知也无涯，但我们不知道 AI 的終(zhong)点在哪(na)里。

AI 本(ben)身(shen)就是个前沿(yan)研究也无法參(can)透的黑(hei)箱(xiang)。当大型(xing)语言(yan)模型接受更多计算(suan)能力(li)和数據(ju)的訓(xun)練(lian)，可能表现出其创建者未编程的意外能力或(huo)行(xing)为，这类现象(xiang)被稱(cheng)为「湧(yong)现」（Emergent），就像(xiang) GPT-4 已经有了一定的推(tui)理能力。

了解到焦虑的来源，我们有可能緩(huan)解它嗎(ma)？

BBC 的一則(ze)报道提(ti)到，人工智能焦虑症正在蔓延，但事实也可能被誇(kua)大了一部(bu)分。

一方面，我们要意识到人的独特价值，就像有些(xie)工作需(xu)要与生俱(ju)来的人类素(su)质，例如建立(li)关系、创造力和情(qing)商(shang)。

另(ling)一方面，我们要向(xiang)前看，与其焦虑，不如花更多时間(jian)了解 AI，让它在职场起作用，而不被自己的想(xiang)象嚇(xia)到。

工业革命时期(qi)，我们就掉(diao)進(jin)过技术陷(xian)阱(jing)

自 ChatGPT 誕(dan)生以来，我们越(yue)发喜歡(huan)在历史上找答案，希(xi)望(wang)被曾(zeng)经的技术變(bian)革驅(qu)散(san)迷(mi)茫(mang)。

貝(bei)内迪(di)克(ke)特的《技术陷阱》或許(xu)能够解惑(huo)。本書(shu)提出的一个主(zhu)要观点是，技术进步(bu)的本质是创造性毀(hui)滅(mie)。

也就是说，長(chang)期来看，新技术会让所有人受益，最貧(pin)困(kun)的家庭也能够保(bao)持(chi)一定的生活水(shui)平(ping)。但是短(duan)期之内，部分勞(lao)动者将被时代拋(pao)下，失业或收(shou)入(ru)減(jian)少，陷入「技术陷阱」之中。

历史的沙(sha)落(luo)在人的身上便(bian)是一座(zuo)山(shan)，所謂(wei)的短期，可能就是人的一生。

另外，书里还有一个有趣的观点，它将省(sheng)力技术分为兩(liang)种：使能技术和取代技术。

其中，「使能技术」幫(bang)助(zhu)人们更高效地完成已有的任务，或创造全新的工作機(ji)会，「取代技术」则让工作和技能变得(de)多余(yu)。

这两种技术並(bing)非(fei)涇(jing)渭(wei)分明，可能相互(hu)轉(zhuan)化或重合(he)。

舉(ju)例来说，第(di)一次(ci)工业革命时期的英(ying)国，生产利(li)潤(run)突(tu)飞猛(meng)漲(zhang)，工人工资卻(que)停(ting)滯(zhi)不前，社会中的收入差(cha)距(ju)急(ji)劇(ju)擴(kuo)大，陷入了「恩(en)格(ge)斯(si)式停頓(dun)」。

但在 1843 年到 1887 年，也就是工业革命几十年之後(hou)，劳动者们的总收入翻(fan)了一番(fan)。

贝内迪克特认为，这是因(yin)为机械(xie)化初(chu)期的机器(qi)都比較(jiao)簡(jian)單(dan)，由(you)手工劳动转为操(cao)作机器的工人，工资并不会上涨，甚(shen)至(zhi)更廉(lian)价的童(tong)工也被招(zhao)来取代成年工人，導(dao)致工人的整體(ti)收入被拉(la)低(di)。

但在机械化后期，工廠(chang)出现了更复杂的机器，工人也需要懂(dong)更多的技术，技术变革从取代性变成使能性，技术工人的議(yi)价能力因此提高了，劳动者的整体收入也提高了。

乐观地说，剛(gang)刚開(kai)啟(qi)的 AI 革命，整体可能更偏向于「使能技术」，而不是「取代技术」。

因为 AI 还不够完美，它暫(zan)时也不需要完美，只是为某些工作流(liu)程節(jie)省时间，門(men)檻(kan)依然存(cun)在，并不是傻(sha)瓜(gua)式操作就可以達(da)到理想效果。

就像让 AI 帮忙(mang)写稿(gao)，它可能无法直接生成驚(jing)才(cai)絕(jue)艷(yan)的稿件，但它可以帮我们完善(shan)大纲和草(cao)稿，也可以做我们的第一个读者给出反馈意見(jian)。

但「使能技术」也足以让一部分人被替(ti)代了。先(xian)别急着灰(hui)心，焦虑的可不只是我们。

奇(qi)績(ji)创壇(tan)创始(shi)人兼(jian) CEO 陸(lu)奇最近也在演(yan)講(jiang)中说，自己跟(gen)不上大模型的发展速度了，「just too much」。事实上，他是国内对 AI 最有发言權(quan)的人之一，曾任职于 IBM、雅(ya)虎(hu)、微(wei)软、百(bai)度，与 OpenAI 首席(xi)執(zhi)行官(guan) Sam Altman 是忘(wang)年交(jiao)。

但他也思考出了未来可能的方向。陆奇指出，我们每个人其实都是模型的組(zu)合，如果我们的模型能力大模型都有，或者被大模型逐(zhu)步学会，未来唯(wei)一有价值的是我们有多大见解。下一时代典(dian)型的职业，应该是创业者和科(ke)学家。

陆奇还提出了一个有趣的基(ji)本假(jia)设，码農(nong)成本会降(jiang)低，但对码农的需求(qiu)会大量(liang)增(zeng)加(jia)，码农不必(bi)太(tai)擔(dan)心，因为我们需要软件，软件永(yong)遠(yuan)可以解決(jue)更多問(wen)題(ti)，当软件便宜(yi)了，買(mai)的人也就多了。

这和工业革命的一个节点重合了。《技术陷阱》里也举了一个例子，若(ruo)以 1890 年的技术生产 1929 年的鋼(gang)鐵(tie)量，所需工人是 125 萬(wan)而非 40 万。但是，因为钢铁需求量穩(wen)步上升(sheng)，看似多余的 80 万工人，也很少因为钢铁行业机械化而失业。

总之，每个行业都会有结构性影响、系統(tong)性重组，但仍(reng)会留(liu)下机会。我们能够做的是学习如何与技术共(gong)处，将 AI 视为一种资源而不是威(wei)脅(xie)。

在工作里找到新的价值感

当有人因为 AI 愁(chou)雲(yun)慘(can)淡(dan)，也有人堅(jian)信(xin)着「长板(ban)理论」：

AI 不会取代你，而是扩展你所能提供(gong)的最有价值的東(dong)西(xi)。

当大多数工作都可以被 AI 取代，我们的成就感从何而来？这时候，或许需要一次「校(xiao)準(zhun)」。

4 月(yue)中旬(xun)，Smalltalk 开发者、著名(ming)程序員(yuan) Kent Beck 在 Twitter 感嘆(tan)：

我一直不願(yuan)意嘗(chang)试 ChatGPT，今(jin)天(tian)我克服(fu)了这种不情愿，我明白我为什(shen)么不情愿了。我 90% 的技能的价值刚刚下降到 0 美元(yuan)。剩(sheng)余 10% 的杠(gang)桿(gan)增加了 1000 倍(bei)。我需要重新校准。

评论區(qu)大部分都在问 10% 是什么。

以 Kent Beck 的经驗(yan)，软件开发需要很多技能，从解决问题和批(pi)判(pan)性思維(wei)，到编程和調(tiao)试。

而 AI 让这些技能的价值排序改(gai)变了，完成代码、修复bug 等都可以让 ChatGPT 代劳或者加快，这意味着他 90% 的技能已经貶(bian)值。

一开始这种认识让 Kent Beck 十分沮(ju)喪(sang)。在深思熟(shu)虑之后，他决定调整技能，好好开发剩下的 10%。

现在，借(jie)助 ChatGPT 等 AI 工具(ju)，Kent Beck 可以自动执行日(ri)常(chang)任务，并将精(jing)力集(ji)中在更需要專(zhuan)业知识和创造力的领域(yu)。

首先，ChatGPT 很適(shi)合在頭(tou)脑风暴(bao)的时候给出備(bei)選(xuan)方案、分析(xi)和理解复杂的代码庫(ku)等等。

其次，Kent Beck 自认为也有 ChatGPT 无法替代的部分：创造力、专业知识和批判性思维。在他看来，最成功(gong)的软件开发项目(mu)，应该是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 Kent Beck 的个例里，我们大概(gai)也可以得到一些启发。

这也是陆奇对创业者的一个建议：认清(qing)现实、果斷(duan)行动。如果这次变革对我们所在的产业带来结构性影响，那么逆(ni)水行舟(zhou)不进则退(tui)。馬(ma)斯克也说过类似的話(hua)，「熵(shang)并不在你这邊(bian)」。

几年前，AI 席卷了圍(wei)棋(qi)，打敗(bai)了最優(you)秀(xiu)的人类棋手。人类一生也无法窮(qiong)盡(jin)的游戏，却被 AI 精确计算，挑(tiao)戰(zhan)了人类的尊嚴(yan)和智慧(hui)的荣光(guang)。

当时輸(shu)给 AlphaGo 的歐(ou)洲(zhou)围棋冠(guan)軍(jun)樊(fan)麾(hui)，后来选擇(ze)加入 DeepMind，担任了 AlphaGo 一段(duan)时间的「教练」，既(ji)然下不过 AI，那就让 AI 下得更好。

2022 年，人机大战五(wu)年后，柯(ke)潔(jie)也说这几年改变了他很多，「当时，我是以一个挑战者的心態(tai)去(qu)面对 AI。我现在也在跟 AI 下棋，但是以一个学习者的姿(zi)态」。

我们无需打败 AI，但仍然可以找到属于我们的那个位置。

不过，麥(mai)克盧(lu)漢(han)有言，「用后视鏡(jing)看现在，倒(dao)退着走(zou)向未来」，我们永远都在用「过去」的标准认识「现在」。且(qie)行且看，面对不可名狀(zhuang)之物，至少不要因为焦虑而原(yuan)地踏(ta)步。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多

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