AI时代的挑战与机遇:如何在与技术共舞中找到新的价值

ChatGPT与Excel 1年前 (2023) lida
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文章主题:AI, 自动化, 技术变革, 产业结构

666ChatGPT办公新姿势,助力做AI时代先行者!

本文来自微信公众号:爱范儿 (ID:ifanr),作者:张成晨,原文标题:《「ChatGPT 焦虑症」在蔓延,我最怕的不是被 AI 取代》,头图来自:《生活大爆炸》

ChatGPT 气势汹汹地发展到现在,你应该已经看过不少 AI 将人类取而代之的新闻。

当国内的画手、写手、淘宝模特都受了冲击,国外对失业的忧虑也不遑多让。

全球同此凉热,一种新的恐惧正在蔓延:人工智能焦虑症。

和工作一起被取代的,是成就感

纽约时报最近报道了使用 AI 的 35 个真实案例,大致可以分为以下三类:

生活类(10)速成声明、代写婚礼致辞、生成电子邮件、排序历史图片、整理电脑桌面、安排花园种植方案、制定社畜锻炼计划、规划无麸质食谱、将就诊过程记录为临床笔记、按照喜好设置音乐软件的播放列表;

职业类(14)学习中文、纠正语法、找同义词、模拟辩论、制定大纲、解答家庭作业、玩押韵等文字游戏、从学生角度为测试给出反馈、从读者角度为小说给出反馈、针对某项运动做出教案、查找和总结论文、快速阅读数十篇学术文章、为软件工程师修复 bug、识别植物疾病;

创意类(11)编写 Excel 公式、编写鸡尾酒手册、设计宇宙飞船的零件、制作每分钟写一首诗的 AI 时钟、让编码小白做出 Python 程序、在 1 分钟内做小游戏、设计更复杂的 3D 游戏、创造类似数独的益智游戏、构建新的蛋白质、模仿某种画风、为游戏设置宏大世界观;

你应该能够直观地感觉到,AI,而不仅是 ChatGPT,已经渗透到了我们的工作、生活和娱乐里。

在历史长河中,我们尚未经历过白领阶层在自动化浪潮中首当其冲的境地。然而,这次史无前例的AI革命,正在迫使我们对个人与工作之间的关系进行深入反思。

几年前有一项有趣的研究,说的是白领和蓝领看重工作的不同方面。

白领更重视工作是否有趣、工作的成就感如何,以及工作成果是否被欣赏。相比之下,蓝领更重视工资、工作条件和同事关系。

研究成果或许存在一定的偏差,但是被公认为“有价值”,对于广大劳动者而言,这无疑是一个十分重要的自我评估准则。它所提供的并不仅仅是物质层面的满足,更在于社会地位的提升以及他人对你的尊重。

然而现在荣誉属于 AI。它能够作画、写作、编程,完成人类口中的创造性、技术性工作。

AI 的表现仍有待提高,有时它会给出不准确的结果,但这并不意味着它无法为我们带来价值。事实上,许多时候,完成任务比追求完美更为重要。在这方面,AI 的效率之高令我们印象深刻。正因如此,我们在使用 AI 时,应更加关注其完成任务的能力,而非过分追求完美的结果。

那么被 AI 卷起的焦虑也很好理解了。除了直接抢饭碗,AI 对我们的自尊心和价值感都产生了负面影响,让我们重新思考自己的“用处”。

与焦虑相伴相随的,还有一种对未知的恐惧。吾生也有涯,而知也无涯,但我们不知道 AI 的终点在哪里。

AI 本身就是个前沿研究也无法参透的黑箱。当大型语言模型接受更多计算能力和数据的训练,可能表现出其创建者未编程的意外能力或行为,这类现象被称为“涌现”(Emergent),就像 GPT-4 已经有了一定的推理能力。

了解到焦虑的来源,我们有可能缓解它吗?

BBC 的一则报道提到,人工智能焦虑症正在蔓延,但事实也可能被夸大了一部分。

一方面,我们要意识到人的独特价值,就像有些工作需要与生俱来的人类素质,例如建立关系、创造力和情商。

在另一方面,我们需要把握未来,与其陷入焦虑,不如投入更多的精力去探索AI,让它能在职场上发挥作用,而不是被自身的幻想所困扰。

工业革命时期,我们就掉进过技术陷阱

自 ChatGPT 诞生以来,我们越发喜欢在历史上找答案,希望被曾经的技术变革驱散迷茫。

贝内迪克特的《技术陷阱》或许能够解惑。本书提出的一个主要观点是,技术进步的本质是创造性毁灭。

也就是说,长期来看,新技术会让所有人受益,最贫困的家庭也能够保持一定的生活水平。但是短期之内,部分劳动者将被时代抛下,失业或收入减少,陷入“技术陷阱”之中。

《摩登时代》

历史的沙落在人的身上便是一座山,所谓的短期,可能就是人的一生。

另外,书里还有一个有趣的观点,它将省力技术分为两种:使能技术取代技术

在这里,“使能技术”以提高人们的工作效率和创造力,为他们带来更多便利与可能性,同时促进创新和拓展新的职业领域。相比之下,“取代技术”意味着某些传统工作可能会被新技术所替代,从而使一些技能变得不再必要。

这两种技术并非泾渭分明,可能相互转化或重合。

举例来说,第一次工业革命时期的英国,生产利润突飞猛涨,工人工资却停滞不前,社会中的收入差距急剧扩大,陷入了“恩格斯式停顿”

但在 1843 年到 1887 年,也就是工业革命几十年之后,劳动者们的总收入翻了一番。

贝内迪克特指出,这主要是由于工业化初期,机器设备相对较为简陋,因此从手工劳动向机器操作的转型过程中,工人的工资并未出现相应的上升。与此同时,一些廉价劳动力,如童工,甚至取代了成年工人,使得整体的工人收入水平有所下滑。

历史图片

在机械化的后期阶段,工厂引入了更为复杂且高效的设备,这要求工人们具备更高的技术知识来操作这些设备。这种变化使得技术工人的议价权有所提升,进而提高劳动者的整体收入。与此同时,随着技术的发展,原本的替代性技术逐渐转变为具有增强性的技术,这不仅推动了产业升级,还提升了劳动者的技能需求,从而使得工人的收入得到进一步提高。

乐观地说,刚刚开启的 AI 革命,整体可能更偏向于“使能技术”,而不是“取代技术”。

虽然AI尚有不足之处,但它的出现已经为部分工作流程带来了显著的效率提升,入门门槛也并未过高,仅凭简单操作难以实现理想效果。

就像让 AI 帮忙写稿,它可能无法直接生成惊才绝艳的稿件,但它可以帮我们完善大纲和草稿,也可以做我们的第一个读者给出反馈意见。

但“使能技术”也足以让一部分人被替代了。先别急着灰心,焦虑的可不只是我们。

奇绩创坛创始人兼 CEO 陆奇最近也在演讲中说,自己跟不上大模型的发展速度了,“just too much”。事实上,他是国内对 AI 最有发言权的人之一,曾任职于 IBM、雅虎、微软、百度,与 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 是忘年交。

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组合,如果我们的模型能力大模型都有,或者被大模型逐步学会,未来唯一有价值的是我们有多大见解。下一时代典型的职业,应该是创业者和科学家。

陆奇还提出了一个有趣的基本假设,码农成本会降低,但对码农的需求会大量增加,码农不必太担心,因为我们需要软件,软件永远可以解决更多问题,当软件便宜了,买的人也就多了。

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,若以 1890 年的技术生产 1929 年的钢铁量,所需工人是 125 万而非 40 万。但是,因为钢铁需求量稳步上升,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、系统性重组,但仍会留下机会。我们能够做的是学习如何与技术共处,将 AI 视为一种资源而不是威胁。

在工作里找到新的价值感

当有人因为 AI 愁云惨淡,也有人坚信着“长板理论”:

AI 不会取代你,而是扩展你所能提供的最有价值的东西。

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“校准”。

4 月中旬,Smalltalk 开发者、著名程序员 Kent Beck 在 Twitter 感叹:

我一直不愿意尝试 ChatGPT,今天我克服了这种不情愿,我明白我为什么不情愿了。我 90% 的技能的价值刚刚下降到 0 美元。剩余 10% 的杠杆增加了 1000 倍。我需要重新校准。

评论区大部分都在问 10% 是什么。

以 Kent Beck 的经验,软件开发需要很多技能,从解决问题和批判性思维,到编程和调试。

而 AI 让这些技能的价值排序改变了,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% 的技能已经贬值。

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

现在,借助 ChatGPT 等 AI 工具,Kent Beck 可以自动执行日常任务,并将精力集中在更需要专业知识和创造力的领域。

首先,ChatGPT 很适合在头脑风暴的时候给出备选方案、分析和理解复杂的代码库等等。

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,最成功的软件开发项目,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:认清现实、果断行动。如果这次变革对我们所在的产业带来结构性影响,那么逆水行舟不进则退。马斯克也说过类似的话,“熵并不在你这边”。

几年前,AI 席卷了围棋,打败了最优秀的人类棋手。人类一生也无法穷尽的游戏,却被 AI 精确计算,挑战了人类的尊严和智慧的荣光。

当时输给 AlphaGo 的欧洲围棋冠军樊麾,后来选择加入 DeepMind,担任了 AlphaGo 一段时间的“教练”,既然下不过 AI,那就让 AI 下得更好。

2022 年,人机大战五年后,柯洁也说这几年改变了他很多,“当时,我是以一个挑战者的心态去面对 AI。我现在也在跟 AI 下棋,但是以一个学习者的姿态”。

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,麦克卢汉有言,“用后视镜看现在,倒退着走向未来”,我们永远都在用“过去”的标准认识“现在”。且行且看,面对不可名状之物,至少不要因为焦虑而原地踏步。

本文来自微信公众号:爱范儿 (ID:ifanr),作者:张成晨

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版权声明:lida 发表于 2023年12月28日 pm3:45。
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