ChatGPT挑战创新版权，技术解放还是风险？我们如何协同进化？”
文章主题：知识产品, ChatGPT, 创新, 职业教育
本期话题：近一段时间，ChatGPT引发全民讨论。目前，ChatGPT在编程、考试、面试和数据分析等场景展现出惊人能力——持续开源训练，也让技术未来的进化速度越来越快——ChatGPT对人类“文理工”学科，带来哪些影响和挑战？身在其中，普通人该怎么办。面对无可回避的浪潮，人类如何“反内卷”？未来，对高级人工智能如何管理和治理？中央广播电视总台经济之声《远见》对话——知名出版人、中信出版社执行总编辑方希；清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正。
“文科生”方希：并非“出版永恒”，但GPT对版权制度影响深远
思远：两位是所在“文、理工”领域的中坚力量。最近，方总在跟国内外作者聊AIGC主题的图书出版，梁院长在研究AIGC的伦理赋权问题。你们研究后，核心结论是什么？作为个人，慌不慌？
方希：慌也没有用啊。谁在用这人工智能取代你？是你的老板、你的公司吗？还是通过什么样的方式？我也不认为它能取代阅读和出版，并不是因为我是做出版的，就说“出版永恒”。GPT有它的优势，比如总结能力等，但其准确度和大型底层数据的质量相关。
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🌟ChatGPT的兴起无疑为科技与创意带来了前所未有的冲击，版权制度可能面临严峻考验。在高精尖领域，它可能导致无形却广泛的知识剽窃，仿佛一场无声的创新风暴。想象一下，辛勤耕耘的头脑火花瞬间被海量数据淹没，原创者的努力和突破却得不到应有的认可和回报。这无疑对创新者的心灵是一次沉重打击，🚀亟待我们思考如何在技术与创作的交汇处找到平衡。版权法律需要与时俱进，以适应这个数字化时代的挑战。
“理科生”梁正：从“怕失业”到“小兴奋”，“练大模型”时代赋能千行百业
思远：说到底，人工智能开始颠覆传统的信息获取渠道和方式。也许从互联网兴起的那一刻，就开始了。梁院长，您会慌吗？
梁正：ChatGPT最开始让我们这些做研究的人有点慌，甚至感觉将来可能工作可以由它来做了。但更深入了解后，我们却很兴奋。
🌟每一次技术创新，都为我们开启崭新可能🌟代码，如今不仅是逻辑的载体，更是工程智慧的结晶。🚀借助科技的力量，我们得以摆脱冗杂重复的劳动，专注于创新与思考。📚文献检索、资料整理，乃至数据分析，这些曾是繁琐任务，如今却因技术而变得高效便捷。📈科研界的共识日益显现：拥抱未来，势在必行！每个人都要学会驾驭这股潮流，让科技真正赋能我们的研究之路。🌍
思远：中外科技公司的AIGC产品是否很快会出来了？
梁正：对的，GPT在语言、文生图等方面的大模型。这种大规模预训练模型 ，国内也有很多，在多模态数据的处理方面，取得非常大进步。所以，这是整个产业发展大势所趋，从过去的“大练模型”到“练大模型”阶段，通用接口一旦出现，就可以“赋能”千行百业。
从基础教育到职业教育，“知识外挂”带来的冲击
思远：各行业的人都来用它、训练它，形成规模化的“训练生态”。ChatGPT的试水应用非常广泛，像法律咨询、公文和论文写作、HR招聘，还有基础编程，几乎是涵盖了“文理工”全面学科。两位从各自所在“文理工”角度怎么看？它对哪一行的实际影响更大？
方希：我确实跟不同行业的朋友聊过这个话题。大家更关注的不是眼下，而是更长时间对行业、社会结构的影响，尤其是对教育的影响，无论“文理工”。人工智能产生了大量“知识外挂”，它让“任务型教育”成为可能，问题是谁来设定任务的方向？怎么选择？任务完成后是否会带来其他的恶化结果？由此倒推，基础教育的内容是否得到大量改造？
🌟教育转型：AI在职业教育中的角色探讨🌟🎨 职业教育的新挑战与机遇 🎨随着技术的进步，我们正见证一场教育领域的革命——AI如何重塑职业教育的面貌。以出版行业为例，一个新手编辑需要经历基础且严谨的训练，从基础规则如标点到验证论据的准确性，这些都是GPT人工智能可能迅速超越初学者之处。然而，这同时也引发了一个关键问题：当AI承担起基础工作，编辑们是否还能应对复杂而高级的任务？🔍 技能升级与职业素养 🎼面对AI的挑战，职业教育需要重新审视其培养目标。一方面，我们需要教育工作者适应技术变革，提升他们处理AI生成内容的能力；另一方面，也不能忽视传统技能的培养，确保编辑具备深度理解和创新思维，以应对未来可能的工作复杂性。📊 研究与探索的前沿 🧬目前，关于AI对职业教育影响的确切答案尚不明确。但这个议题无疑提供了一个深入研究和探讨的焦点，我们需要持续关注教育结构如何调整以适应技术的发展，同时确保人才的质量不受影响。📝 未来教育的新篇章 📝在职业教育的道路上，我们既要拥抱AI带来的效率提升，也要警惕其可能带来的职业岗位变革。教育者与AI的合作将形成一种新的动态平衡，共同推动行业向前发展。
思远：完全理解。文字工作者也好，语言工作者也好，要想学好“武功”，“练内功、扎马步”必不可少。但AI如果做得更好、更快、更标准，且不知疲倦，人类是否还有必要学“基本功”？如果不学，“底盘”不扎实怎么办？这是一个待解的悖论。
学会“与机共舞”，人类仍将掌握“发现与创造”之匙
思远：不光是出版行业，包括我们媒体在内的“文科”都要面临这样的问题。梁院长怎么看，理工科受到的冲击更大，还是更小？
梁正：从学科的知识体系来看，其实ChatGPT给我们提出了很多新问题。但“自动化编程”不是今天才出现的。理工科里，“理科”是研究科学发现的，为什么我们还要给中学生讲“三大定律”？因为科学发现，是基于对现实世界的“观察”“假设”，然后去验证。
🌟ChatGPT虽强大，但1+1≠2，它依赖数据而非推理，这决定了它的局限性。当前，我们的策略应聚焦于如何巧妙地利用其优势，高效整理与积累已有的科研成果，服务于教育，提升效率。就像计算器问世，我们依然需要掌握基础的算术技能。科学探索的核心，始终离不开人类智慧的驱动。🚀
思远：总结起来，AIGC对“文科”的影响体现在对“文科职业素养”的教育选择和搭建上；对“理工科”而言，会受到一定程度影响，但如果人类善于与机器“共舞”，最终对世界的“发现”主动权，还在人类自己手上。
“反内卷”方法论：积极试用、选择性“蓄力”，寻求协同进化
思远：人类如何去与AI共舞？如何“反内卷”并与之合作？
方希：未来怎么去和发达的人工智能相处，我们的很多科学图书作者、专家有完全相反的看法。比如“贝叶斯网络”的发明者朱迪亚·珀尔，乐观地认为人工智能是新的物种，比人类更有道德准则。但埃隆-马斯克认为，人工智能是对人类文明的威胁。
🌟在我看来，悲观虽深刻，却无助于实际。因此，我鼓励年轻同仁们积极拥抱AI，用实践去检验其价值。不必对它的飞速进展和高效能感到震惊，也不必嘲笑它偶尔的失误，因为这是科技发展的必然之路。人类与AI注定要共进退，形成一种无法逆转的“协同共生”状态。🚀
思远：梁院长，您怎么看待科学家和技术专家们交流的结果？
梁正：我们和同行交流后觉得，大量工作AI是完全替代不了的。科研工作中，我们要遵循从观察想象、假设提出、实验验证、数据分析，这样一整套基础工作。现在，GPT主要是给我们做科研的信息整理和搜集，无法去实验验证。因为拿它做出来的一些专业（实验）结果，我们一看，是完全错误的。
很多知识发现，是没办法被结构化的，要考虑到人类的悟性。比如，我们对“暗物质”的认识还非常浅。人类的思维空间，无论是左脑，还是负责“想象力和创造力”的右脑，都远远没开发出来。AIGC出现了，可以让人类解放更多脑力和精力，才会有更多发明创造、物质文明进步和思想文化繁荣。
AIGC社会治理：尊重自由意志，克服思维惯性，建构伦理文明
思远：有道理。把人的精力从烦琐劳动中节省出来，让人类从更高的维度，去发现世界的另一面。最后，说说人工智能的治理，怎么去管住它也很重要。方总，您怎么看待对AIGC内容本身的安全性管理？
方希：数据的质量，决定了内容输出的质量。令人担心的可能不是现在，而是在于它不断学习后的“真伪难辨”，尤其是每个人在自己完全陌生的领域。
人类有一种“本能”——把自己第一次听到的东西，当成真理。比如有些辩论，其实人是在捍卫自己第一次听到的信息。这就是为什么我们在大家庭的微信群中，总看到老人们传递一些明显错误的信息。所以，“信息素养”成为人在互联网上最重要的素养之一。
未来，与AIGC对话的语境，不该在自然环境中形成，也应该包括政府、法律、社会治理上的深度介入。“泥沙俱下”是必然经历的阶段，但“整齐划一”，比“泥沙俱下”更危险。它意味着，知识输出的垄断。我们需要回到最基础的层面——信念、健康和美，做好这三项，人的自由意志可能才有坚实底座。
思远：非常同意。一方面，要打破AIGC内容的“绝对垄断”；另一方面，人类要克服“思维惯性”，我们要尊重事实本身的正确性，也要让机器智能的表达，在一定规则下，更自由。梁院长，从人工智能的伦理和治理方面，您怎么看？
梁正：不仅仅是人工智能，对所有的新兴技术，包括：基因编辑技术、量子计算等，都存在管理、治理问题。新兴技术出现时，如果用“一刀切”的方式，反倒是成本更高的。
但它也确实带来短期的负面影响，比如隐私、内容造假等负面风险。对新兴技术的治理，要有社会的“建构”过程，伦理价值观也不是一成不变的——最早机器刚出现时，很多人类也是反对的，甚至去打砸机器，但最终大家会接受它。
经过社会讨论的过程，建立起相应的法规约束。比如，当年机器替代劳动，为了保护劳动者，建立了8小时工作制和全面的社会劳动保障制度。所以，不要去恐惧它，再强的人工智能出现，说到底，还是怎么去与之相处的问题。
思远：无论是人类还是人工智能，都需要道德、伦理、法律的框架约束和保护。所以，一方面要给人工智能空间，更多耐心和“进化”空间，以及必要的校正；另一方面，更要保护人类自身的成长和进化。
本期作者：中央广播电视总台经济之声《远见》制作人、财经评论员 王思远
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