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當(dāng)你和他人談?wù)撊斯ぶ悄艿臐摿r(shí)，幾乎每個(gè)人都會(huì)提出同樣的問(wèn)題：害怕被取代。對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，這表現(xiàn)為一種可怕的確定性，即人工智能最終會(huì)淘汰掉人們的技能。而對(duì)那些真正從事人工智能工作的人來(lái)說(shuō)，它通常表現(xiàn)為一種內(nèi)疚感 -- 對(duì)創(chuàng)造出使他們的同伴失去工作的機(jī)器感到內(nèi)疚，對(duì)想象中的未來(lái)只有他們被有償雇用感到內(nèi)疚。

最近幾個(gè)月，隨著生成式人工智能的投資和創(chuàng)新的爆炸性增長(zhǎng)，這些不安的感覺(jué)更加強(qiáng)烈。機(jī)器學(xué)習(xí)中相對(duì)較新的創(chuàng)新，即擴(kuò)散模型（diffusion models），使文本到圖像的生成變得成熟。像 Midjourney 和 Stable Diffusion 這樣的人工智能藝術(shù)應(yīng)用浪潮已經(jīng)引起了巨大的轟動(dòng)，Stability AI已經(jīng)籌集了 1.01 億美元。與此同時(shí)，使用人工智能生成書面內(nèi)容的公司Jasper籌集了 1.25 億美元。在一個(gè)大部分科技行業(yè)似乎都陷入低谷的時(shí)代，人工智能正在經(jīng)歷一個(gè)黃金時(shí)代。而這讓很多人感到擔(dān)憂。

直截了當(dāng)?shù)卣f(shuō)，我們認(rèn)為這種恐懼和內(nèi)疚，可能大多是沒(méi)有必要的。當(dāng)然，沒(méi)有人真的知道答案，但我們認(rèn)為人工智能更有可能補(bǔ)充和增強(qiáng)人們的能力，而不是使人們陷入貧困或?qū)⑺麄兣艛D到福利名單上。這并不意味著我們是盲目的樂(lè)觀主義者；我們意識(shí)到這種樂(lè)觀的觀點(diǎn)很難讓人接受，即使我們的愿景實(shí)現(xiàn)了，也肯定會(huì)有一些人吃虧。我們迄今所看到的生成式人工智能的工作方式表明，它將在很大程度上像過(guò)去創(chuàng)新浪潮中提高生產(chǎn)率、節(jié)省勞動(dòng)力的工具一樣。

AI 不會(huì)取代工作，它取代的是任務(wù)

如果人工智能造成普通民眾的大規(guī)模失業(yè)，這將是歷史上第一次有技術(shù)做到這一點(diǎn)。工業(yè)機(jī)械、計(jì)算機(jī)控制的機(jī)床、軟件應(yīng)用和工業(yè)機(jī)器人都引起了關(guān)于人類被淘汰的恐慌，而這種情況從未發(fā)生；幾乎所有想要工作的人都仍然工作著。正如 Noah 所寫的，最近的一波證據(jù)顯示，采用工業(yè)機(jī)器人和一般的自動(dòng)化技術(shù)與公司和行業(yè)層面的就業(yè)增加有關(guān)。

當(dāng)然，這并不是說(shuō)它不可能發(fā)生 -- 有時(shí)技術(shù)會(huì)做出全新的、前所未有的事情，就像工業(yè)革命突然讓人類第一次擺脫馬爾薩斯式的貧困。但重要的是要意識(shí)到為什么過(guò)去的創(chuàng)新沒(méi)有導(dǎo)致當(dāng)時(shí)人們所擔(dān)心的那種大規(guī)模淘汰。

原因是，這些技術(shù)沒(méi)有完全取代人，而只是取代了他們所做的一些工作。如果像 Noah 的祖先一樣，你在 17 世紀(jì)是一名金屬工人，你的工作有很大一部分是使用手工工具將金屬敲打成特定形狀。兩個(gè)世紀(jì)后，在機(jī)器工具出現(xiàn)后，金屬工人將大部分時(shí)間用于指揮機(jī)器進(jìn)行敲打工作。這是一種不同的工作，但你可以用機(jī)器敲打更多的金屬。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家早就意識(shí)到，重要的是不要在工作層面上看勞動(dòng)力市場(chǎng)，而是在工作中的任務(wù)層面上看。在他們 2018 年的優(yōu)秀著作《Prediction Machines》中，Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb 談到了預(yù)測(cè)性人工智能的前景 -- 那種能自動(dòng)完成谷歌搜索的人工智能。他們提出的可能性是，這種技術(shù)將只是讓白領(lǐng)們更有效地完成他們的工作，類似于機(jī)器工具對(duì)藍(lán)領(lǐng)們的作用。

Daron Acemoglu 和 Pascual Restrepo 有一個(gè)相關(guān)的數(shù)學(xué)模型（更技術(shù)性的版本），他們把工作分解成具體的任務(wù)。他們發(fā)現(xiàn)，像人工智能或機(jī)器人這樣的新生產(chǎn)技術(shù)可以產(chǎn)生幾種不同的效果。它們可以使工人在現(xiàn)有的任務(wù)中更具生產(chǎn)力。它們可以將人類勞動(dòng)轉(zhuǎn)移到不同的任務(wù)上。它們還可以為人們創(chuàng)造新的任務(wù)。工人是受到傷害還是得到幫助，取決于這些影響中哪一個(gè)占主導(dǎo)地位。

換句話說(shuō)，正如Noah說(shuō)的那樣，“反烏托邦是機(jī)器人取代你一半的工作。烏托邦是機(jī)器人取代你一半的任務(wù)?！?/p>

比較優(yōu)勢(shì)：為什么人類仍然會(huì)有工作

其實(shí)，你不需要一個(gè)花哨的數(shù)學(xué)模型來(lái)理解比較優(yōu)勢(shì)的基本原則。想象一下，一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資本家（假設(shè)他叫 "Marc"）是一個(gè)幾乎快到非人的打字員。但他還是會(huì)雇一個(gè)秘書為他起草信件，因?yàn)榧词惯@個(gè)秘書的打字速度比他慢，Marc 也可以利用他的時(shí)間做一些起草信件以外的事情，產(chǎn)生更多價(jià)值。因此，他最終付錢給別人，讓他們做一些他實(shí)際上更擅長(zhǎng)的事情。

再?gòu)娜斯ぶ悄艿慕嵌葋?lái)考慮這個(gè)問(wèn)題。有些人認(rèn)為，以前的創(chuàng)新浪潮沒(méi)有使人類被淘汰的原因是，有些事情人類仍然比機(jī)器做得更好 -- 比如說(shuō)寫作。然而，人工智能是不同的，因?yàn)槿斯ぶ悄苎芯康氖ケ且环N叫做 "通用智能" 的東西 -- 一種機(jī)器思維，它能像最好的人類一樣完成所有的任務(wù)，甚至比人類更好。不過(guò)，正如我們?cè)?Marc 和秘書的例子中看到的那樣，你可以把每件事都做得更好，并不意味著你最終什么都做了！在任務(wù)而不是工作的層面上應(yīng)用比較優(yōu)勢(shì)的理念，我們可以看到，總有一些事情是人類可以做的，即使人工智能會(huì)把這些事情做得更好。就像 Marc 一天中的時(shí)間有限一樣，人工智能的資源也是有限的 -- 正 roon 說(shuō)的，每次你使用任何最先進(jìn)的人工智能應(yīng)用程序時(shí)，你都在 "點(diǎn)燃一堆 GPU"。這些資源限制解釋了為什么想要工作的人類會(huì)找到工作；人工智能企業(yè)將不斷擴(kuò)大，吞噬更多的物理資源，直到人類工人本身，以及他們?yōu)檠a(bǔ)充人工智能所做的工作，成為稀缺資源。

比較優(yōu)勢(shì)原則認(rèn)為，未來(lái)工作的薪酬是高于還是低于今天的工作，在一定程度上取決于人工智能的技能集是與人類非常相似，還是互補(bǔ)和不同。如果人工智能只是以不同于人類的方式做事，那么這種互補(bǔ)性將使人類更有價(jià)值，并將提高工資。

雖然我們不能談?wù)撐磥?lái)的人工智能，但我們相信目前的生成式人工智能浪潮做的事情與人類非常不同。人工智能藝術(shù)往往以微妙的方式與人類制造的藝術(shù)不同 -- 它的小細(xì)節(jié)往往以一種復(fù)合的恐怖谷方式出現(xiàn)，而最終的結(jié)果是可能看起來(lái)很可怕。任何坐過(guò)特斯拉的人都知道，人工智能進(jìn)行側(cè)方停車的方式與人類不同。而對(duì)于所有關(guān)于大型語(yǔ)言模型通過(guò)各種形式的圖靈測(cè)試的炒作，很明顯，他們的技能組合與人類的不完全相同。

注：恐怖谷理論是一個(gè)假設(shè)的對(duì)象與人的相似程度與對(duì)該對(duì)象的情緒反應(yīng)之間的關(guān)系。這個(gè)概念表明，與真實(shí)人類不完全相似的人形物體會(huì)在觀察者中引起離奇或熟悉的不安和厭惡感。谷”表示人類觀察者對(duì)復(fù)制品的親和力下降，否則這種關(guān)系會(huì)隨著復(fù)制品與人類的相似度而增加?！S基百科

由于這些差異，我們認(rèn)為生成式人工智能所做的工作基本上將是 "自動(dòng)完成一切"。

目前最好的生成式 AI 應(yīng)用如何運(yùn)作

迄今為止，影響最深遠(yuǎn)的生成式人工智能應(yīng)用是一個(gè)被恰當(dāng)?shù)胤Q為 GitHub Copilot 的工具。最近，"大型語(yǔ)言模型" 或 "LLMs" 因其在一般知識(shí)和簡(jiǎn)單推理任務(wù)方面的廣泛優(yōu)勢(shì)而備受關(guān)注。在訓(xùn)練時(shí)，它們研究從互聯(lián)網(wǎng)上刮來(lái)的大量文本，并獲得與源材料本身一樣廣泛的智能。通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上所有公開(kāi)可用的計(jì)算機(jī)代碼進(jìn)行的 LLM 訓(xùn)練，Copilot 能夠根據(jù)程序員已經(jīng)寫好的內(nèi)容為其推薦下幾行代碼。

這從根本上改變了軟件工程師的工作性質(zhì)。以前，軟件工程師必須記住、搜索或推斷他們程序的所有低級(jí)功能，而現(xiàn)在他們可以*用普通語(yǔ)言*描述他們希望他們的程序片段做什么，如果它在語(yǔ)言模型的能力范圍內(nèi)，就可以從無(wú)到有地合成它！

正如上面的例子，工程師可以簡(jiǎn)單地要求一段代碼來(lái)完成一個(gè)小任務(wù)，在很多情況下，成功地從機(jī)器智能調(diào)用它。這對(duì)學(xué)習(xí)一種新的編程語(yǔ)言或用有限的經(jīng)驗(yàn)編寫不熟悉的程序有很深遠(yuǎn)的影響。實(shí)際上，沒(méi)有軟件工程師會(huì)再單打獨(dú)斗：從編寫第一份計(jì)算機(jī)代碼的學(xué)生到行業(yè)專家，每個(gè)人都會(huì)在他們的工具中內(nèi)置一個(gè)知識(shí)超群但又特立獨(dú)行的配對(duì)程序員。

在過(guò)去的幾個(gè)月里，軟件價(jià)值鏈的某一層已經(jīng)被資本大大加強(qiáng)。工程師夢(mèng)想著一個(gè)大項(xiàng)目 -- 他們?cè)诟邔哟紊贤评硎诸^的商業(yè)任務(wù)，并將其分解成更小的子問(wèn)題 -- 但最低層次的實(shí)施，記憶或?qū)W習(xí)數(shù)以千計(jì)的編程語(yǔ)言和框架及其語(yǔ)言的行為，已經(jīng)變得更加容易。如果你有一個(gè)想法，比如 "我想把這個(gè)數(shù)據(jù)集變成一個(gè)散點(diǎn)圖"，人工智能更有能力記住正確的方法來(lái)做到這個(gè)。它并不總是完全正確，但它幾乎總是能做出足夠好的第一次嘗試，而人類可以去解決細(xì)微的推理錯(cuò)誤，或根據(jù)自己的喜好進(jìn)行修改。這就是互補(bǔ)性：人類擅長(zhǎng)推理業(yè)務(wù)邏輯，但他們的大腦并不是為了記住巨大的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)環(huán)境。因此，Copilot 不僅會(huì)提高單個(gè)程序員的生產(chǎn)力，而且會(huì)普遍創(chuàng)造更多的程序員。

另一個(gè)最受歡迎的生成式 AI 應(yīng)用是藝術(shù)應(yīng)用 Midjourney。誕生于論壇文化的 Discord，Midjourney 采用文字描述，并將其轉(zhuǎn)化為令人折服的數(shù)字藝術(shù)。首先，你輸入一個(gè)提示，MJ 產(chǎn)生四個(gè)低分辨率圖像樣本的選擇。然后，你選擇你最喜歡的一個(gè)，MJ 就會(huì)去為它注入更多的資源，創(chuàng)造出一副高分辨率的數(shù)字藝術(shù)作品。這些模型的大規(guī)模連貫性和對(duì)構(gòu)圖的理解水平令人震驚。但如果你仔細(xì)觀察，你會(huì)發(fā)現(xiàn)有幾個(gè)細(xì)節(jié)會(huì)有偏差 --Midjourney 往往會(huì)把人物的手搞砸。他們可能有過(guò)多或過(guò)少的手指。窗格玻璃可能不對(duì)齊。此外，Midjourney 并不是在做 "Guernica"（畢加索的油畫）的夢(mèng) -- 文本提示的敘事抽象有一個(gè)限度，之后它就會(huì)失去控制，開(kāi)始胡言亂語(yǔ)。這就需要藝術(shù)家將創(chuàng)作動(dòng)機(jī)、靈感提煉成機(jī)器可以理解的更簡(jiǎn)單的想法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行迭代。目前，提示是一門不精確的科學(xué)，人類必須找到正確的方式將意圖傳達(dá)給人工智能 -- 而這個(gè)問(wèn)題與委托給其他人類的困難并無(wú)二致！最后，藝術(shù)家必須修復(fù)人工智能可能搞砸的任何細(xì)節(jié)。

這只是兩個(gè)例子，但它們似乎指出了新一批生成式 AI 應(yīng)用如何運(yùn)作的一般規(guī)律。生成式 AI 在知識(shí)工作的價(jià)值鏈的某些部分相當(dāng)出色，但思維方式與人類相當(dāng)不同。Anthropic 是一家專注于了解人工智能如何運(yùn)作的公司，該公司發(fā)現(xiàn)，與人工智能或人類單獨(dú)工作相比，人類與人工智能專家助手并肩工作，執(zhí)行各種任務(wù)會(huì)產(chǎn)生更好的表現(xiàn)。

這種思路的一個(gè)可能的危險(xiǎn)是，人工智能的迭代速度很快：每 12 個(gè)月都會(huì)帶來(lái)技術(shù)上的進(jìn)步，而這些進(jìn)步在不久之前似乎還很陌生。這些模型的能力和它們的能力范圍將擴(kuò)大。雖然我們不能排除未來(lái)人工智能技術(shù)可能會(huì)主導(dǎo)人類所做的一切，讓我們處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)而不是絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，但最新的生成式 AI 看起來(lái)更像是賦予人類超能力的東西。

一些關(guān)于“一切自動(dòng)完成”如何運(yùn)作的例子

在考慮技術(shù)和未來(lái)的工作時(shí)，每個(gè)人都想知道一件事，那就是他們?cè)谖磥?lái)究竟會(huì)以什么為生。經(jīng)濟(jì)學(xué)家只是揮揮手說(shuō)："哦，我們會(huì)找到一些事情讓人們?nèi)プ?，這是不夠的。但是，盡管我們不能確定未來(lái)的工作會(huì)是什么樣子，但我們可以想象，在 "一切自動(dòng)完成" 的時(shí)代，今天的許多創(chuàng)造性工作會(huì)發(fā)生怎樣的變化。

以專欄作家為例 -- 這個(gè)例子對(duì) Noah 顯然很重要。非小說(shuō)寫作的大部分任務(wù)涉及到想出新的方法來(lái)遣詞造句，而不是弄清楚一個(gè)句子的內(nèi)容應(yīng)該是什么?；谌斯ぶ悄艿奈淖痔幚砥鲗⑹箤懽鞯倪@一枯燥部分自動(dòng)化 -- 你只需輸入你想說(shuō)的話，而人工智能將以一種使其聽(tīng)起來(lái)可理解、新鮮和不重復(fù)的方式來(lái)措辭。當(dāng)然，人工智能可能會(huì)犯錯(cuò)，或者使用的措辭不太符合人類作家喜歡的風(fēng)格，但這只是意味著人類作家會(huì)回去編輯人工智能寫的東西。

事實(shí)上，Noah 想象，在某些時(shí)候，他的工作流程會(huì)是以下這樣的：首先，他將思考他想說(shuō)什么，然后打出一個(gè)要點(diǎn)清單。然后，AI 文字處理器將把這些要點(diǎn)變成一個(gè)句子或段落，以 Noah 的傳統(tǒng)寫作風(fēng)格寫成。然后，Noah 將回去編輯人工智能寫的東西 -- 改變措辭，在適當(dāng)?shù)牡胤教砑泳渥踊蚨陶Z(yǔ)或鏈接，等等。一個(gè)迭代的、合作的寫作循環(huán)，其中人工智能合作者掌握的認(rèn)知堆棧的不同部分與 Noah 本人不一樣，與本文的合作寫作方式并沒(méi)什么兩樣。

許多藝術(shù)家可能會(huì)有一個(gè)類似的工作流程。假設(shè)你想畫一幅太空冒險(xiǎn)家在火星上騎著一只大兔子的畫。你會(huì)寫下（或說(shuō)出）一個(gè)提示，然后 AI 會(huì)創(chuàng)造出一堆備選圖片 -- 也許是適應(yīng)你自己的藝術(shù)風(fēng)格，或像 Frank Frazetta 這樣的著名藝術(shù)家的風(fēng)格。然后，你選擇其中的一個(gè)備選方案，并開(kāi)始工作。也許你會(huì)繼續(xù)提示人工智能改變?cè)搱D片或?qū)ζ溥M(jìn)行改編。當(dāng)你最終有了接近你想要的東西時(shí)，你就會(huì)進(jìn)去手動(dòng)改變細(xì)節(jié) -- 包括清理手、頭發(fā)或其他被人工智能搞亂的小“邊緣情況”。

工業(yè)設(shè)計(jì)也會(huì)以類似的方式發(fā)揮作用?？纯茨阒車块g里的任何平凡、無(wú)聊的物體 -- 一盞燈，或一個(gè)電視柜，或一個(gè)咖啡壺。一些人類必須想出這樣的設(shè)計(jì)。有了生成式 AI，設(shè)計(jì)師就不必再去翻閱一頁(yè)又一頁(yè)的例子來(lái)進(jìn)行推敲。他們只需提供一個(gè) prompt--"55 英寸的電視柜和兩個(gè)柜子"-- 然后看到一個(gè)備選設(shè)計(jì)的菜單。他們會(huì)從這些設(shè)計(jì)中挑選一個(gè)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，并添加他們想要的任何其他修飾。

我們可以想象很多工作的流程將遵循類似的模式 -- 建筑、平面設(shè)計(jì)或室內(nèi)設(shè)計(jì)。律師可能會(huì)用這種方式撰寫法律摘要，而行政助理會(huì)用這種技術(shù)來(lái)起草備忘錄和電子郵件。營(yíng)銷人員會(huì)有一個(gè)活動(dòng)的想法，大量生成副本，并提供最后的潤(rùn)色。顧問(wèn)們會(huì)根據(jù)一個(gè)簡(jiǎn)短的設(shè)想，用連貫的敘述產(chǎn)生整個(gè) PPT，然后提供細(xì)節(jié)。金融分析師會(huì)要求提供一種金融模型，并有自動(dòng)填充數(shù)據(jù)源的 Excel 模板。

所有這些愿景的共同點(diǎn)是我們稱之為 "三明治" 的工作流程。這是一個(gè)三步走的過(guò)程。首先，人類有一個(gè)創(chuàng)造性的沖動(dòng)，并給人工智能一個(gè)提示。然后人工智能生成一個(gè)選項(xiàng)菜單。接著人類選擇一個(gè)選項(xiàng)，對(duì)其進(jìn)行編輯，并添加他們喜歡的任何修飾。

這種三明治的工作流程與人們習(xí)慣的工作方式非常不同。人們很自然地?fù)?dān)心，提示和編輯在本質(zhì)上不如自己產(chǎn)生想法來(lái)得有創(chuàng)意和有趣，這將使工作更加死板和機(jī)械。也許這其中有些是不可避免的，就像手工制造讓位于大規(guī)模生產(chǎn)一樣。人工智能給社會(huì)帶來(lái)的財(cái)富增加，應(yīng)該讓我們有更多的休閑時(shí)間來(lái)滿足我們的創(chuàng)造性愛(ài)好。

但是，即使人們?cè)诠ぷ髦胁荒敲淳哂泄そ尘?，也不意味著人類將不得不放棄個(gè)人創(chuàng)造力的實(shí)踐；我們只是為了好玩而不是為了錢。CAD 軟件和機(jī)器工具并沒(méi)有剝奪木工或金屬加工的樂(lè)趣 -- 它們只是意味著喜歡這些創(chuàng)造性追求的人不能把他們的愛(ài)好和他們的工作結(jié)合起來(lái)。但這只是資本主義 -- 我們生產(chǎn)的東西總是由市場(chǎng)決定的，而我們真正有表現(xiàn)力的手工創(chuàng)作總是在我們自己的時(shí)間里完成的，只有少數(shù)幸運(yùn)的人能夠?qū)⑦@兩者結(jié)合起來(lái)。

不過(guò)，我們預(yù)測(cè)，最終很多人會(huì)改變他們對(duì)個(gè)人創(chuàng)造力的看法。就像一些現(xiàn)代雕塑家使用機(jī)器工具，一些現(xiàn)代藝術(shù)家使用 3D 渲染軟件一樣，我們認(rèn)為未來(lái)的一些創(chuàng)作者將學(xué)會(huì)把生成式 AI 看作是另一種工具，即通過(guò)解放人類思考創(chuàng)造的不同方面來(lái)增強(qiáng)創(chuàng)造力的東西。

以上就是我們對(duì)生成式 AI 的近期前景的預(yù)測(cè) -- 不是取代人類，而是賦予人類超能力。也就是“大腦的自行車”。對(duì)工人和公司來(lái)說(shuō)，適應(yīng)這些新的超能力將是一個(gè)漫長(zhǎng)而艱難的試錯(cuò)過(guò)程，但正如機(jī)器工具、機(jī)器人和文字處理器的出現(xiàn)一樣，我們認(rèn)為最終的結(jié)果對(duì)大多數(shù)人類工人來(lái)說(shuō)將比目前的情況更好。

注：?jiǎn)滩妓乖?980年的一次采訪中指出：“......計(jì)算機(jī)是我們有史以來(lái)最了不起的工具。它相當(dāng)于我們頭腦中的一輛自行車”，旨在說(shuō)明計(jì)算機(jī)能夠放大人腦的力量。

本文由 Noah 和 roon 共同撰寫。roon 是一家著名人工智能公司的研究員，他也在Twitter上發(fā)表幽默的推文。因?yàn)檫@是一篇聯(lián)合文章，所以我們有時(shí)會(huì)用第三人稱來(lái)指代我們中的一個(gè)。

關(guān)鍵詞： 人工智能 自動(dòng)完成 語(yǔ)言模型