“ChatGPT焦虑症”在蔓延 在工作里找到新的价值感

AI行业快讯10个月前发布 senki
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“ChatGPT焦虑症”在蔓延 在工作里找到新的价值感
“ChatGPT焦虑症”在蔓延 我最怕的不是被AI取代
“ChatGPT焦虑症”在蔓延 在工作里找到新的价值感

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;

“ChatGPT焦虑症”在蔓延 在工作里找到新的价值感

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。

在历史上,我们还从未遭遇过白领首当其冲的自动化浪潮。 这场前所未有的 AI 革命,让我们重新思考自己与工作的关系。

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。

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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。

研究结果可能略有偏颇,但「被认为是有用的」,对于打工人来说,确实是一项重要的自我评价指标。它带来的不只是经济方面的满足,也往往意味着社会的地位和他人的尊重。

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。

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AI 还不够完美,也依然会胡说八道,但很多时候完成比完美更重要,它在完成任务上很高效,这一点让我们被深深地打击到。

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。

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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。

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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。

另一方面,我们要向前看,与其焦虑,不如花更多时间了解 AI,让它在职场起作用,而不被自己的想象吓到。

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。

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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:使能技术和取代技术。

其中,「使能技术」帮助人们更高效地完成已有的任务,或创造全新的工作机会,「取代技术」则让工作和技能变得多余。

这两种技术并非泾渭分明,可能相互转化或重合。

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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。

贝内迪克特认为,这是因为机械化初期的机器都比较简单,由手工劳动转为操作机器的工人,工资并不会上涨,甚至更廉价的童工也被招来取代成年工人,导致工人的整体收入被拉低。

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但在机械化后期,工厂出现了更复杂的机器,工人也需要懂更多的技术,技术变革从取代性变成使能性,技术工人的议价能力因此提高了,劳动者的整体收入也提高了。

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」。

因为 AI 还不够完美,它暂时也不需要完美,只是为某些工作流程节省时间,门槛依然存在,并不是傻瓜式操作就可以达到理想效果。

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。

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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」。

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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。

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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。

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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。

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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。

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