ChatGPT作为爆款AI应用,并不是凭空诞生的,而是立足于数十年AI发展基础之上。
ChatGPT作为爆款AI应用,并不是凭空诞生的,而是立足于数十年AI发展基础之上。
2022年末,OpenAI带来了爆款的聊天机器人ChatGPT。通过实测,它不仅能够与人类进行正常对话,还具备较高的AIGC能力,能够按照用户要求,撰写相对复杂的文档(而非格式化的自然灾害快报、体育比赛过程介绍等)。因此,一些学生用它撰写论文,一些科技公司试图让它写代码,以实现“降本增效”。
ChatGPT作为爆款AI应用,并不是凭空诞生的,而是立足于数十年AI发展基础之上。
从既往路径来看,人类最先被AI替代的领域具备以下三大特征。第一是简单规则性,例如在文档撰写中,AI被优先应用于类似做“填空题”的自然灾害快报,以及“流水账”式的体育比赛过程介绍。第二是应用经济性,近年来AI能力快速提升的重要原因是单位算力成本直线下降,而此前在部分工厂中,人工生产的经济性远高于智能机器。第三是技术实现性,例如在外卖配送中,规则是简单的,但却没有终端能够有效支持上下楼、大小路行驶等场景,因此只能依靠人工完成此类任务。
ChatGPT让我们看到,技术又“蚕食”了人类的一块地盘,这对于指望在工作岗位上“躺平”直到退休的人而言,是“降维打击”。
一方面,大规模预训练模型让AI迈向复杂规则。人类的思维模式和行为模式是由所谓的“规则”决定的,这些“规则”虽然数量庞大,但也不是无穷大。大规模预训练模型所构建的千亿、万亿级别“参数”,实际上就是所谓的“规则”,它让AI所掌握的“规则”数不断接近人类。
另一方面,经济性增强让AI迈向商用正循环。在供给侧,算力设施和数据的不断丰富、单位成本的几何级下降,让AI成为“有本之木”,由此,ChatGPT所应用的预训练模型参数从2019年的15亿个增长到目前的1750亿个,预训练使用的数据量从40GB增长到45TB;在需求侧,ChatGPT等AI应用开始摆脱早期“差一口气”的状态,个人和企业都愿意为之付费。
面对ChatGPT等AI应用的“降维打击”,中低端脑力劳动者受到的影响,比体力劳动者更大。从技术与人的竞争来看,体力劳动者的竞争对象是终端、机械,当前尚无切实有效的替代方案;中低端脑力劳动者的竞争对象是“有迹可循”的规则,而利用现有的知识(如互联网上的素材),依托某些成熟的框架(如规划)撰写文章,这正是ChatGPT等AI应用所擅长的领域;高端脑力劳动者主要从事“无规则”的创新,这是AI目前尚难以渗透的领域。
首先,ChatGPT等AI应用将促进高质量要素数量提升。因为先进数字技术对社会经济的赋能,让传统要素的质量提升;同时,为了应对新技术所带来的生存压力,劳动者本身也需要提升自身的能力,保持生存竞争性。
其次,AI应用将促进高质量要素迁移。从目前发展态势上看,发达城市中IT、金融、媒体等知识密集型行业将深受影响,从业人员超高的薪酬福利待遇,使得经营者有动力采用先进技术取代人工,从而让高质量要素能够在行业间、地域间实现迁移。
最后,对AI应用伦理的探讨将被提上日程。一是AI不能妨碍人类持续发展,例如在教育方面,ChatGPT不应被用于学生的考试、论文撰写等领域;二是AI必须向善,例如训练它所使用的数据集,不能含有违背公序良俗的内容;三是AI始终是辅助人类发展,而不是统治或控制人类的。
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