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最近是不是被ChatGPT刷屏了？AI改变生活，距离以前课本上畅想的未来世界越来越近了。

前天我们刚被能精准识图、10秒看草图写代码，全方位碾压老版本的GPT-4重新洗刷对人工智能的认知，今天微软又开了发布会推出Microsoft 365 Copilot，宣布把GPT-4全面接入Office，试图“重新发明生产力”。

从此，Word能根据你下的指令，自动生成初稿，如果你不满意，只需点击try again，直到满意为止；PowerPoint能自动做PPT，还能根据Word的内容一键做出精美排版；Excel可以自动分析数据，反映趋势，再不用你一遍遍背公式。当我还在纠结甲方一句话是什么意思的时候，GPT-4已经完成了甲方的需求。当我还在边百度边看书劈里啪啦敲代码的时候，GPT-4已经做好了一个网站。在全球学术界和产业界人士看来，ChatGPT是划时代产物；对整个认知和创意行业来说，它可能带来类似电脑与手算的天壤之别，必须要全面的思考和认知。有人认为，不久的将来ChatGPT和大模型AI很可能会对人类行动、思维、工作方式造成巨大影响。随着它的大规模应用，势必会对劳动力市场、教育体系、社会经济，甚至全球劳动分工造成颠覆性改变。02

有了ChatGPT，是不是意味着很多人将面临失业？

有人研究了ChatGPT擅长的任务与职业之间的相关性。结果表明：GPT适应性高的职业中，“公司管理”与“行政管理”几乎出现在每个S-GPT适应性高的职业中。这两种职业中的多种技能和任务都属于ChatGPT很擅长处理的、有很强规范（模板）的文字处理类工作。

将S-GPT的分析结果与ChatGPT已有的应用场景相结合，我们认为，ChatGPT未来可能会对文字工作者（包括翻译、作家、艺术家、媒体写作等）、客户服务、广告设计、图像处理、教育咨询行业，以及部分行政管理人员造成冲击。

根据这个结论，有人对ChatGPT进行测试，发现GPT-4虽然能够写出一些文字类的工作，但也仅限于“完成指令”，写出来的内容并不能让人满意，只有一遍一遍的修改指令，让要求更精确，GPT-4才稍微好一些。

看到这里，有人应该放心了，不论GPT-4有多厉害，归根结底，底层逻辑和命令还是需要人下达的，甚至因为工具更加高级，所以对使用者的要求相应地就更高了，否则你连指令都不会下，怎么能输出正确答案呢。

而且，平时都下不明白需求的领导，给GPT-4就能下清楚需求了？

至于新发布的Microsoft 365 Copilot也是如此，虽然它能写word、会做ppt，但最终为结果负责的人是我们，我们需要判断它内容生成的好坏并进行修正。

人工智能目前为止在大部分领域都还只能充当“助手”，所以有核心竞争力的人，大可不必担心你的岗位被取代，真正可能被淘汰的，可能是官网所说的“被繁重的工作消耗太多时间，失去了创造力”的人。

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根据以上的判断，现在来看，AI越来越强大了，但人们不仅不能够解放，反而会越来越辛苦。

ChatGPT的训练历程，便是一个明证。

BBC曾经报道过ChatGPT的运作方式。在完成模型搭建，数据库导入等一系列操作后，团队会对AI进行监督测试。

第一阶段是纠错，工作人员提出已有预设答案的问题，如果AI回答错误，团队就会进行纠正，帮助AI纠错、积累正确知识。

第二阶段，工作人员开始对AI的回答进行打分、排序，AI提供多个答案，团队成员将答案打分，从最好到最差进行排名，教会AI如何比较优劣。

听起来是不是很熟悉？这像极了将一个懵懂无知的婴儿教育长大的过程。

但任务远比想象中更加枯燥和繁重。

ChatGPT的数据库里，有570GB、约3000亿字的数据，这一方面使得ChatGPT前所未有的强大，另一方面，也意味着巨大的工作量。

打造一个人工智能，背后需要无数人的“喂养”。

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人类永远比AI更有温度，更浪漫，更柔软。

想让AI代替人类，就需要不断的给AI输入人类的想法，AI也在不断的学习人类的思维方式。

当越来越多的人开始为了搞懂AI绞尽脑汁时，一个问题的答案就变得越来越模糊：

到底是AI服务于人还是人服务于AI？

《人类简史》中曾经提出过观点，说农业革命是史上最大的骗局。人类自以为驯化了植物，实际上是植物驯化了人类

——农民想尽办法培育、花大量时间和劳动力浇灌，做人的身体本不擅长的农业劳作，累出一身病，研究发现人类到农业时代后出现了大量疾病，例如椎间盘突出和关节炎，比采集时代辛苦得多。

可最终，却是帮助植物一代代繁衍，并占领越来越多的土地。

一万多年前的小麦和水稻如此，今天的AI也是如此。

如果按照这个逻辑推论，那也许就像刘慈欣指出的：

AI对人类的控制，现在就已经悄悄开始了。

文章来源：凤凰WEEKLY、财经E法、猎聘

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