从ChatGPT热，反思其中商机与普通人的危机

AI能做的事儿，以及不能做的事儿

美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业，引发了热议。不知道这个如何调研，是否有这么高的普及率？其次，我们需要思考，后期会不会有被替代的风险，这个比较现实。实际上，从AI深度学习的效果来看，的确一些初级的可重复性的工作，面临危机的。当然，首当其冲的就是老师，如果还是照本宣科的话，很可能是被AI替换的，我们也要思考自己如何让自己不被替代？学生也是如此，如今使用AI做作业方便了，那以后呢？

从ChatGPT来看，其AI等级是比国内传统的AI高了很多，因此，AI创作水平是很高的。进行文字创作，设计、绘画、写剧本、整理和统计文件与数据，还有写代码等，都有不错的效果，最关键的是时间很快，效率极高，还在不断进行着版本迭代和进化。因此，简单可重复性的劳动就很容易被替代的。类似，律师、媒体、数据研究员、程序员等都面临很大的压力。

我们需要思考的是如何做一些有创造性的工作。这里面有一个很典型案例，那就是在2017年10月18日的时候，就成立了一个“阿尔法狗”人工智能管理的基金：AI Powered Equity ETF（AIEQ）。AI成立以来，战胜了标普500指数吗？答案出乎大家意料，AIEQ在五年多的时间中，仅上涨了29%，同期标普500上涨了60%。这意味着，AI投资还替代不了投资者，这意味什么？说白了，其对于人的情绪化因素还很难，毕竟一个市场如果是非常理性的，那就太简单了，算法就能实现了，问题就在于，市场是用满了各种误读，可以解读，以及认知错误的，因此，要想不被替代，就多想一些，给人提供服务的因素。

普通人如何应对AI？比如说，推销是财商知识中最关键的一个知识。怎么讲呢？所有的富人，都是非常善于推销自己的；穷人之所以穷，要么是不擅长推销，要么就是没有可推销的东西（没有发现自己的优势，以及建立自己的事业）。所以，AI可以创造剧本，可以写诗，可以写文章，但我们可以发现，AI的是没有情感的，是没有生活经验的，这样的文字可以很华丽，很有逻辑，却没有生活味儿。因此，越是有情感的文字，越是是在的文章，反而越能打动人。这就是为何，AI虚拟人并没有取代主持人，解说员等职业的原因，因为人们也不喜欢看“不真”的东西。

所以，对于程序员也是如此，实现某个功能很容易，AI也能实现，但如何满足人们的需求，找到这样的因素才是关键。那么，越是与人交流，才越能让自己拥有更多的机会。财商知识，是让人变得更加开朗，多与人交流，朋友多了，圈子大了，创造价值的机会就多了，实现财富的可能性也就大了。因此，对学生来说，先学会与人交往，尤其是真诚地表达，无论是写文章，还是交流，都是如此，这样未来的机会才会多，而不是单纯地学知识就行的。

工作也是如此，无论你做什么工作的，要多叠加技能，比如说数据分析员，你要是单纯研究表面的数据，那你永远跑不过AI的，但如果多去调研和实践，明白背后的原因，尤其是考虑到人的情绪因素，这就是AI很难理解的，却是市场中永远存在的，这样你的职位不仅很牢固，而且很有价值。同样道理，很多因素，从理论是可以的，但为何实际不行了？说白了，就是有人的因素存在，人也是最复杂的，多研究人，多从人的需求思考，不仅商机多，而且还能提升自己。

股市方面特殊的炒作思路我们还是回到市场行情角度，会有很多的启示。如Wind-ChatGPT概念指数，从春节前到现在短短十几个交易日，就涨了接近40%，简直疯狂。实际上，由于ChatGPT还没上市，但微软是ChatGPT的大股东，之前已经陆续向ChatGPT投资了几十亿美金，最近打算再追加100亿美金。之后微软的持股预计会提升到49%，所以微软算是直接受益方。而计划接下来发布和Chatgpt同样功能，目前为AI人工智能的龙头谷歌；还有亚马逊、微软、谷歌占据了全球云计算近70%份额。但国外方面，并没有那么高的炒作热度，很多个股幅度比较小，相对理性，尤其是有了2022年元宇宙的炒作闹剧，更加理性了。

但A股则不同，因为没有实质，反而着急炒作，否则大家都醒了就难办了。且不说我们炒作力度之大，单纯从板块的换手率目前也已经达到了21.5%，远高于历史平均的4%左右的水平，及A股换手率可只有2.7%，很明显板块会有一些过热。

从实质角度，ChatGPT背后人工智能算法，关键的原创技术，其实全部都是国外公司发明的。ChatGPT的基础便是OpenAI提出的GPT，和BERT差不多，也就是预训练，只是预训练的方式不一样。GPT全名叫做Generative Pre-trained Transformer，用生成式方法预训练的Transformer。这是几个关于ChatGPT各个阶段的论文，大家搜索去读，按照顺序可以非常清晰了解这个过程，但这个和股市炒作无关，因为如今是纯博傻概念。

如今，GPT-3有1750亿参数，45TB的训练数据（1TB=1000GB），烧了1200万美元的费用进行训练。训练所使用的设备包括285000 个CPU和10000 个GPU。这个模型的护城河有两点：（1）训练数据的收集，（2）训练和维护所产生的费用。因此，ChatGPT模型的护城河在于训练数据收集和烧钱的计算过程，除非在人工智能有深度积累，即既有数据的积累，也有研究上的积累，否则很难有复制的机会，所以非要说A股哪个公司能搭上这个，想不出来。这个几乎是之前元宇宙是一模一样了，都是炒纯概念。

所以，我们可以由此总结几点，相比于美股重实质，而A股市场更注重情绪因素，因此越是短期炒作，越要思考人的情绪。而同时未来角度，无论AI是否替代人工，总之，要做与人相关的工作，进行创造性思考，哪怕是最简单的餐饮，只要稍微用心，有特色，小店一样可以吸引人，这就是差异，因此多思考，多琢磨是创造财富机会的关键。