ChatGPT引领变革？未来内容创作与科技伦理的大讨论
文章主题：关键词: ChatGPT, 人工智能, 工作替代, 技术应用
撰文 | 苏舒
编辑 | 李信马
题图 | GAIDC官方图片
ChatGPT彻底火出圈了。
🌟ChatGPT引领创新浪潮，大模型背后蕴含着卓越计算与创新原理。就像足球世界中的梅西，每个技术动作都需要精准与独特技巧。我国在AI领域的探索已取得显著成效，期待中外企业共同推动更多突破。💡科技伦理不容忽视，让我们在追求科技进步的同时，智慧地规避潜在风险。🏆让人工智能的发展照亮未来，为全球科技繁荣贡献力量！
🎉🚀科技巨浪来袭，ChatGPT的兴起无疑掀起了一场热议风暴。然而，对于那些关注点在日常工作中的人们而言，这背后的忧虑也不可忽视：ChatGPT真的会抢走我们的饭碗吗？🌟💼诚然，AI的进步让人惊叹，它的确展现出强大的语言生成能力，引发人们对未来就业市场的猜测。但别忘了，技术的发展是为了服务人类，而非替代。它更多是作为辅助工具，提升效率，而不是取代所有岗位的决定性因素。👩💻👨💻我们不妨换个角度看待这个问题：ChatGPT可能会改变某些工作模式，但它也会创造出新的职业机会。比如，与AI协同工作的专业人才需求将激增。📚💻教育和培训领域也需要适应这种变化，帮助人们提升技能以应对未来的工作挑战。💼🎓所以，与其担心失业，不如拥抱变革，积极学习新知识，提升自我竞争力。我们每个人都是自己职业生涯的舵手，掌握好方向，才能在科技浪潮中稳稳立足。航行吧，朋友们！Navigating the tech waves, one step at a time. 🌪️🚀
毕竟，被科技进步干掉的岗位，从古至今可以说数不胜数，即使ChatGPT还只是“初出茅庐”，却已经有了令人惊叹的潜力。对此，谷歌首席科学家Peter Norvig认为，ChatGPT可以帮助人们更好地处理大量的信息，但是，它无法替代人类的创造力和想象力。Facebook人工智能研究院的研究员YannLeCun也认为，ChatGPT可以取代某些重复性的工作，但是对于需要理解复杂上下文的工作，ChatGPT无法取代人类。
🌟【AI热浪】全球开发者大会ChatGPT再掀高潮🔍——顶尖专家激论🔥！🚀🔥最新动态！全球人工智能开发者先锋会场上，ChatGPT犹如一颗耀眼的明星，引发了无数专业人士的深度探讨和热烈反响。💡行业巨头与学术巨擘共襄盛举，智慧碰撞火花四溅！📚来自权威的声音！众多专家学者就ChatGPT的技术潜力、影响及未来趋势发表了独到见解，每一条都引人深思。📖DoNews精心摘要，带你一窥这场知识盛宴的精华。🔍技术革新，改变世界！ChatGPT不仅引发了热议，更在无形中推动着人工智能领域的发展。💡我们期待，这样的创新将持续引领科技潮流，塑造未来！欲了解更多深度解析，敬请关注后续报道！🚀#ChatGPT #AI开发者大会 #专家激论”
一、目前的ChatGPT可以部分替代容错率较高的行业
BCG董事总经理、全球资深合伙人魏杰鸿：
🌟ChatGPT的创新潜力与技术稳健性是衡量其广泛应用程度的关键因素。这款人工智能工具已展现出强大的实力，主要聚焦在三个革新领域：🔥药物研发、💻自动化编程与 conteúdo summarização. 通过不断优化和迭代，ChatGPT有望引领科技潮流，提升效率，为各行业带来深远影响。SEO优化提示：#ChatGPT #技术成熟度 #创新应用领域
🌟生成式AI在广告创意领域的革新正在加速，它正以惊人的效率自动生成文案和视频内容，为营销界带来了革命性的变化。🚀未来，对于那些对AI生成的成品容忍度较高的领域，AI的应用将更加广泛，从创意到执行，都能看到其身影。📈然而，在航空、金融、医疗等关乎生死的重大行业，AI的内容精准度要求依然严苛，容错空间相对较小。因为这些领域的成功，不仅需要华丽辞藻，更需实实在在的可靠性与专业性。🚀尽管挑战重重，但AI的发展脚步不会停歇，它将逐步在严谨和靠谱中找到自己的平衡点。💪
商汤科技董事长兼CEO徐立：
生成式的内容，不光是可以解决单一目标下的优化问题，还可以给出很多的问题，不同的解法的路径。
人工智能对于开发者来说是一种模式的变化，下一步对很多内容创作者来说，一样会面临工作模式的巨大变化。
🌟站在AI革命的风口浪尖，ChatGPT引领了一场创新风暴，它的全能技能——文字、图像、视频乃至编程代码的自动生成，正在颠覆传统的开发模式。🚀想象一下，未来软件开发不再受限于精英，而是普惠于大众，这将是一个翻天覆地的变化。📈据预测，高达70%的代码可能由AI一手打造，科技的力量将深入到社会肌理的每一个角落。💻让我们期待这个智能新时代的到来，ChatGPT正以它的独特魅力，引领我们步入一个代码无处不在的新纪元！🏆
复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远：
鸡兔同笼、相遇问题等小学数学题，ChatGPT全都顺利作答，而此前这对AI来说是不可能的。这表明，随着算法迭代，ChatGPT的进步从量变积累到了质变，它不仅在语言方面有天赋，更具备了数学推理能力。
智源人工智能研究院总工程师林咏华：
ChatGPT出现后，未来十年都很值得期待。软件、咨询这两大服务板块可能会改变很大。
同济大学百人计划、特聘研究员、博士生导师王昊奋：
ChatGPT出来后，我被问得最多的问题就是——知识图谱是不是不用做了？是不是相当于“判死刑”了？我说可能“死缓”吧，当然，也还有不少变数。
网易数帆副总经理金叶：
ChatGPT核心是根据大数据模型，实际上就是一个聊天器而已。但是ChatGPT确实深度和广度，对于我们来讲有非常多的想像空间。ChatGPT实际上颠覆了很多行业，尤其是教育、远程教育上。对于程序员来讲，程序员要更加往前端、业务侧去靠。
广东省连锁经营协会技术委员会联席主席、前喜茶、百果园数字化负责人沈欣：
目前能看到的，是ChatGPT通过自动化内容产生解决了内容的瓶颈。比如：开发程序。现在ChatGPT可以帮助比较基础的东西，生成五个都不满意，那就再生成五十个，然后在这上面挑或者修改一下即可。
另外，在ChatGPT相同模式下，未来可以看到文字生成图象、甚至文字生成视频，这对解决“元宇宙”的内容，也会有非常大的帮助。
BCG董事总经理、全球资深合伙人魏杰鸿、商汤科技董事长兼CEO徐立、复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远 图片来源：官方网站
二、人类有AI取代不了的独特性
OpenTEKr创始人、上海开源技术协会狄安：
我们不用去担心人工智能的推理会比我们更强大、更快、更精准。其实人类的价值在哪里？人类的价值在于创造性，在于我们能够自由的发挥。正是因为我们的创造性和我们的没有逻辑，才创造了人类的未来。
未来人工智能毫无避免的会比人类越来越具有理性、越来越具有推理。未来应该干什么？未来应该是“反图灵测试”。通过反图灵测试来问出你的问题，当人类能够回答没有逻辑问题的时候、我们才是人类。也就是说，情绪化和非逻辑，才是人类创造力的本原。
商汤科技董事长兼CEO徐立：
未来人们不需要具备底层的制作能力，而是需要更多畅想、连接、协同的能力，这些能力才是跟AI协同共创的核心商业能力。
而这种生产力模型的变革，可能会产生类似于Photoshop这样的互联网SaaS（软件运营服务）应用和工具链，或者基于这些工具链新生成的社区，也就是我们可能会拥有下一阶段的“小红书”、B站等一系列互联网应用。
CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙蒋涛：
ChatGPT预示着AI迎来了iPhone时刻。有两大预测：一是未来五年，AIGC产生的内容应该会超过人类自己产生的文字、图片、视频等；二是下一个十年实际上是自然人机交互的新十年，或许还达不到现在幻想的程度，但是会极大的改变。
ChatGPT在编程方面，不会取代程序员。它真正带来的，是程序员技术栈的变化。从过去PC时代的Windows、API，互联网程序员的LAMP，移动的iOS、Android，云原生的K8s到今天，以大模型为代表的技术将推动更多的AI应用程序员产生。
Kyligence联合创始人兼CEO韩卿：
替换人类不一定是AI，但是用AI的人会技术向善。就AI伦理问题来说，我们需要理解什么样的技术用到好的地方，什么地方应该有一些这方面的限制。
对于AI开发者来说，需要持续保持有两种能力：一是对行业或者场景抽象归纳的能力。解决生产问题或者实际问题，需要抽象到一定的层面才能转化成数学问题，转化成算法问题。
高效的工程能力，当AI算力是唾手可得，算法慢慢区域雷同，这时跑一个算法的成本变成竞争点。
百度智能云主任架构师、百度AI中台总架构师谢永康：
ChatGPT可能会改变我们对人工智能开发的一些模式。一方面，以后提升一个模型能力的时候，可能会用“注入”和“激发”的这种模式去做。另一方面，未来我们对模型的场景落地很可能会通过一些指令式的、自然语言的方式去让它适应这个场景，而不是说我针对一个场景去设计。
我相信无论是ChatGPT还是后面会产生出来的更多具备AGI能力的这些AI技术，更多的应该是辅助人、与人会找到共存的平衡点，而不是全面的替代人。目前AGI（通用人工智能）各方向的技术，还是存在比较多的问题。首先，它的一个基础的大模型，其实缺乏可解释性或者说缺乏可控、可解释性。这里面可能会有新的技术突破，也可能长期是需要人去参与、去把控的。
CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙蒋涛、Kyligence联合创始人兼CEO韩卿 图片来源：官方网站
三、关于未来的思考
智源人工智能研究院总工程师林咏华：
虽然在过去看到了文生图应用、ChatGPT生成式模型的火爆，但实际上我们只看到了大模型领域的冰山一角。除此之外，我们更需要专注的是在冰山之下，层层的技术栈，需要有各种模态的预训练大模型，需要有海量的数据集以及十分优秀的数据集工具来过滤数据，还有大模型怎么评测，评测方法，以及一系列的AI系统的优化工具和技术。
未来十年ChatGPT带来产业的浪潮。如果没有底层的技术栈，ChatGPT生成式模型这样的冰山一角也很难露出。
GPT3.5+ChatGPT打开了AIGC的潘多拉盒子，但在大模型发展和产业落地中，我们面临着许多重要的技术挑战，涉及参数及模型大小、海量的训练数据、大模型的评测方法、大模型如何能持续学习、怎么显著提升训练和推理的效率等。
深势科技创始人兼CEO孙伟杰：
AI对我们最大困难和挑战是跨学科融合的协作体系、组织文化的建设，这本质上是我们对创新土壤的一次革新的机会。
具体来说，未来的困难点和挑战有三点，第一，将问题抽象成适合用AI解决的问题；第二，需要大规模的工程化建设，去中心化的推演训练；第三，把实际的经济发展、工业研发中的经验在融合到AI算法中，最终AI的创新一定是从原始创新、工程建设到落地应用非常紧密的结合
百度AI技术生态总经理马艳军：
我们一定要把人工智能的门槛降下来，从开发、训练、推理的流程，能不能从尽可能降低流程的成本，进一步演进为用更简单的流程取代它？才能让应用变得更广泛。
达观数据副总裁王文广：
“以人为本AGI”就是以人类为中心的通用人工智能，也就是说人工智能是以服务人类为目的的。它由神经网络大模型+知识图谱+强化学习构成，在ChatGPT浪潮中已经打好基座，未来将引起从效率革命到思维革命，从改造自然到改造自身的深远影响。
九章云极DataCanvas副总裁于建岗：
ChatGPT的出现确实对于当前基于大模型的自然语言处理和通用智能带来了革命性的变化，但我觉得当前只是个开始。
北京智源研究智能研究院自然语言和多模态研究负责人及FlagAI飞智开源项目负责人伍昱：
ChatGPT背后的核心用大量的数据做预训练，翻译模型和架构算法，都可以用到多模态的模型发展。多模态融合已经成为AI的大趋势，另外，多种模态的融合也有助于不同的模态的提升。除了文本和图片的多模态融合外，在语言、语音、视觉、视频不同模态上融合上方法都是类似的。
复旦大学教授肖仰华：
大模型绝不仅仅是模型系统和算力，数据是非常重要的问题，我呼吁大家能够更多地关注大模型的数据治理。
智源人工智能研究院总工程师林咏华、深势科技创始人兼CEO孙伟杰、百度AI技术生态总经理马艳军 图片来源：官方网站
四、写在最后
科技的进步，会促进先进生产力取代落后生产力，这个过程中，部分人类工作的消失是不可避免的，但同时，新的对人类劳动的需求也会源源不断的被创造出来。人类相对于人工智能的优势之一，就是更灵活、更主动，也许AI可以替代一部分人类的工作，但人类也可以找到更多实现价值的方式。
比如在投资领域，量化投资通过对海量数据进行客观分析决策，利用模型扑捉价差，可以获得持续稳定的收益，避免人为主观因素的干扰。国内最早的量化对冲基金之一——Ubiquant AI Lab首席专家Bryan Dai在不久前的采访中表示，AI应用到量化投资已经有多年，国际上大部分领先的量化公司都会应用 AI 技术来参与量化投资过程，而九坤已经在量化投资的全流程中应用AI和机器学习，包括数据收集和处理、阿尔法构建和市场预测、投资组合构建和优化，以及交易实现等。
但人的价值并没有因为AI的出现而彻底消失，即使使用ChatGPT的体验对Bryan Dai来说非常惊艳，对ChatGPT是否会替代专业投资人这个问题，他的回答仍是“否“，并认为，未来相对长时间内是AI应用和人共生的状态，人来指导AI完成整个量化交易过程、推动AI的迭代。在细分领域，专业人士的介入是不可或缺的，新技术的应用也需要更多的人才支持。
时代的进步是不可阻碍的，我们未来也会创造比现在的chatGPT更优秀的人工智能，但会和AI进步同样甚至更快的，还有我们人类自己。
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