最近几个月，关于人工智能(AI)技术的最新进展所带来的危险和机遇的讨论很多，这其中大部分都是由ChatGPT引起的，这是一款生成式人工智能聊天机器人，由微软支持的OpenAI开发，并于2022年底向公众推出。该软件令人印象深刻的能力——对复杂问题给出清晰、准确的回答，以及创建与人类作者几乎没有区别的文本——这重新引发了关于“机器人接管”的争论。

大部分公众似乎分成了两个阵营：技术爱好者，热衷于“升级”我们与计算机之间已经存在的共生关系；以及现代的卢德派（工业革命时期英国工人捣毁机器运动的参加者），他们是进步的敌人，害怕这些新机器，就像他们的前辈害怕纺织机械化一样。

人类成为过时?

对于那些对人工智能发出警告的人，我们听到了几个常见的论点：

• 范围有限:人工智能可以自动化某些任务，但不太可能完全取代所有的人力劳动。
• 创造就业:人工智能的实施还可以在技术、数据分析和人工智能开发等领域创造新的就业机会。
• 人类技能:许多工作都需要人类技能，比如创造力、同理心和批判性思维，这些都是人工智能无法复制的。
• 不确定性:人工智能对就业的影响将取决于它如何实施和监管，不可能准确预测它对就业市场的确切影响。

虽然人工智能确实只能自动化某些任务，但这只是目前的情况。随着时间的推移，人工智能应用程序将继续掌握更大份额的技能。此外，我们还没有达到所谓的通用人工智能(AGI)，与今天的“狭义人工智能”不同，AGI有望具有执行人类所能完成的任何智力任务的能力。当涉及到需要所谓独特的人类技能的工作，以及人工智能行业可能创造的新技术工作时，根本就说不通，一个经济体能够吸收的创意专业人士和人工智能开发人员数量有限。

在全球范围内，大多数人类劳动几乎不需要同情心，也不需要技术专业化。特别是在西方，大多数“中产阶级”的工作已经(或很快)可以被专门设计的人工智能取代，从会计到文案，从教育到建筑。最后，诉诸于“未来的不确定性”是一种常见的非论证，类似于“没有人有水晶球”和“只有时间会证明”——这是一种逃避策略，经常被那些意图混淆审查中的问题，并在辩论中摆脱失败的地位。

当然，这些话题都不是新话题。新奇的是谁在制造它们——或者更确切地说，是什么在制造它们。因为这四个论点不是由一个人提出的，而是由ChatGPT提出的，以回应人类过时的问题。这就是为什么这次不同：人工智能不能与印刷机相比，也不能与组装汽车和冰箱的机器人相比，它甚至无法与现代软件的进步相提并论，比如计算机辅助建筑设计、用于警务的面部识别或用于投资的机器人顾问。

这次不一样

工业革命和后来的技术进步没有让人类变得多余，这是有原因的。正如我们的ChatGPT对话者恰当地指出的那样，在之前的范式转变中，需要体力劳动或无休止重复的物质导向工作(如福特装配线工人或字面上的饼干切割机)被机器取代；但这仍然预示着向更多以认知为导向的工作和服务业的过渡。

尤其是在西方，正是这些工作支撑着整个经济大厦。新的软件和其他技术进步无疑有助于我们更好、更准确、更高效地完成这些任务，但从来没有人普遍担心Excel会让会计人员被淘汰。即使是最新的尖端突破，从算法交易到机器人手术，也只是工具，不构成生存威胁。这是因为即使是最先进的计算机程序也是由一个人或一个团队设计的，包含了一个人的知识，不可能与整个行业中所有人的技能和才能竞争。

然而，紧随ChatGPT及其同行之后的人工智能应用程序可能会享受整个行业中所有人类工作者的技能和才能。它们可能还会包含更多内容：自特定行业诞生以来，人类创造力所书写、记录或创造的一切内容，这种知识是任何一个人、一群人或人类本身都无法企及的。

渐进的革命

我们能从这种范式转变中期待什么呢？它很可能会逐渐地、渐进地发生，至少在达到某种“临界质量”之前。首先，我们会努力调整和适应。例如，我们可能会看到体力劳动的复兴。随着人工智能的大规模采用，如果“软件”的进步超过了“硬件”的进步，人们可以想象，传统上地位较低的工人，如水管工、园丁和美甲师，收入会超过商业顾问、文案或会计师。这些“人类独有的技能”确实会发挥作用——只是它们不是在我们的批判性思维能力中，而是在我们的对生拇指中。

这种初始阶段可能会持续一段时间。由于有大量的人在找任何一份工作，供需的动态变化将使雇佣一个人来完成手工任务的成本更低，而不是投资开发一个超级专业的机器。但在不可避免的创新和同样的供需动态之后，这种情况最终必然会改变。必要的专业机器的成本最终会下降，同时也会消灭手工行业。

如果首先消失的是非物质产品生产领域的工作(如金融和建筑)，物质生产领域的工作也将紧随其后，那么剩下的将是纯粹的个人服务，如精神病学或个人培训。人类很可能仍然更喜欢从自己物种的成员那里接受这样的服务，至少只要这样做还负担得起。但随着人工智能的价格继续趋向于零，今天“不可思议”的东西明天将变得司空见惯。

最终，那些把身体和个人服务结合起来的高度专业化的员工最有可能继续受到重视。这些角色可能包括少数仍然必要的“人工智能开发者”，也可能是专门研究自闭症的儿童精神科医生，但它们将是少数和遥远的-人类所能提供的“最好的”-以及对大多数人来说昂贵得令人望而却步。

当然，在这个过程中会有人试图阻止或减缓这些变化。在私营部门，我们可以预见到知识产权方面的法律挑战，这已经在关于谁拥有当今人工智能生产的内容的法庭之争中有所体现。政府将试图实施注定要失败的监管障碍，就像针对加密货币的那些监管障碍一样。这一次它们将更加无望，因为与加密不同，人工智能应用程序不需要去中心化的结构，只需要一个大服务器。

参考链接：https://www.gisreportsonline.com/r/generative-artificial-intelligence/