GPT-4来了，但不要担忧：你还不会失业

没有用过ChatGPT的人可能要抓紧时间了，它的进化速度远远超乎人们的想象。

抛开其复杂的内核，许多人都把ChatGPT当成一个有问必答的AI系统，有时让人惊叹于它广博的学问、明晰的言语逻辑，有时也不由使人调侃其“不懂装懂”地给出离谱的答案。

这款由OpenAI公司开发的AI系统——ChatGPT，曾经有超越1亿的日活用户。

但这显然只是这个AI系统的一个起步。3月15日，OpenAI发布了全新晋级的版本，名为GPT-4。相比于只能接纳文字发问的老版本，新的GPT-4能够辨认图片的意义，10秒钟做出一个简单的网站，以至能答复出“这个表情包为什么好笑”的刁钻问题。

△GPT-4若无其事地解释为什么梗图好笑。（图源：OpenAI）

不只如此，科学家们如今让GPT-4去考试，发现它在美国律师资历考试中的成果超越90%的人类考生，在言语考试GRE、“美国高考”SAT中拿到近乎满分，在生物奥林匹克竞赛中超越99%的人类考生。

总体而言，目前这个基于对话锻炼的GPT-4，在言语方面鹤立鸡群，但其数学程度似乎有待进步。

ChatGPT还没玩明白，GPT-4怎样就要来了？AI开展的速度令人惊叹以至惊慌，我们是不是要失业了？而在AI引发的一些列疑问中，失业可能恰恰是不急切的那一个。

为什么不用担忧失业？

在围棋中打败人类，在考试中获得满分等等，还只是让人把AI当作新颖事来对待。但是当AI在简单编程、旅游规划、保费评价和诊断病情等详细场景下出色地完成任务时，做着同样工作的人慌了。

AI不需求吃饭睡觉、没有肉体压力，也无需劳动保证。依照内卷的逻辑，打工人岂不是要被这个AI“卷”走了？

这一切似曾相识，却也有些不同。

工业反动后，机器给社会消费方式带来了深入的革新，大量人员下岗。但直到今天，也没有几个工厂能用得上比肩特斯拉超级工厂的消费方式。

一方面，机器取代了简单的反复劳动，另一方面，有才能取代精细劳动的机器，本钱极端昂扬。

而不变的是，真正地道的膂力劳动和人工效劳，将越来越贵。

面对AI能否会引发大范围失业的问题，答案能否定的。由于没人想让AI替代本人，打工人不想，老板和各国政府估量也不敢。

假定一家企业的老板执意要把员工都交换成AI，那么老板能否懂得如何管理AI？该从哪里购置统筹AI的效劳？

他终依然需求雇佣有才能运用AI辅助工作的员工。例如，科技巨头企业微软近期就设立了新职位——指令工程师（Prompt Engineer），特地担任与AI沟通。

即使是企业学会了活用AI，进步效率后停止裁员，也没有国度敢承受大范围失业引发的政治风险。由于选票依然在人们手中，若是发作大范围失业的状况，福利政策和救济政策需求随时跟进，这对各国政府来说都是不小的压力。

更何况，AI的才能超出了人们想象，目前大多数国度、组织、个人对AI的态度都是慎重、慎重、再慎重。

实践上，在ChatGPT呈现前，每个人都曾经主动或被动地拥抱AI十几年了。

目前看来，用于消费范畴的AI似乎不会形成直接的人员下岗，抖音、淘宝、美团、滴滴等这些互联网平台早曾经在用AI为用户提供效劳。引荐人们感兴味的视频或商品、布置外卖骑手接单、规划道路等等，这些决策简直都有AI的参与，以至全部被AI接收。

近十几年来，AI就是这样悄无声息地接收了大量的工作，却没有引发大范围的失业。

相似问题其实早已有了案例。例如，让人类迈入信息时期的计算机和互联网，在刚呈现的时分也足够推翻，但是今天，没人会把本人的问题归咎于电脑消费企业或互联网自身。

此前，网络上一种盛行的说法也从侧面展现出AI的局限性：“AI不能坐牢，所以不能替代会计”。

正由于AI不能负起相关义务，所以目前看来无法取代人。同理，AI法官和AI医生的判别有可能被普遍承受吗？不然将来一切的纠葛难道都要归咎于OpenAI、谷歌、微软这些企业吗？

面对这样的社会革新趋向，有的人会觉得“礼崩乐坏”，但又不可能完整与AI割席，堕入没有止境的肉体内讧。而有想法的人则开端学习控制锻炼AI的才能，直到平台推送的都是他想要的内容，俗称“养号”。

△ 在平台上随意一搜，就有驯化AI的养号攻略。（图源：社交媒体截图）

可预见的将来是，AI想要在工作岗位上替代真人，将照旧是一个隐性的、慎重的过程，可以活用AI的打工人将具备更强的竞争力和议价才能。

对此，微软德国执行长Marianne Janik也曾表示，新的AI技术曾经带来新的革新，大多数人不需求换工作，而是要在此关键时辰学习AI让本人成为专家，为企业的产品与效劳增加价值。

他对企业家的倡议则是，要开端锻炼员工运用AI，这样才干顺利过渡到下一个世代。

推翻认知的潜力与要挟

AI与人的不同之处，恰恰是它的魅力，也需求我们警觉。

经过摄入大量的信息，科学家们发现，AI越来越像一个总是能蒙对答案，但写不出解题步骤的学生。

2020年，麻省理工学院用AI发现了一种新的广谱抗生素Halicin，它能杀死许多具备耐药性的“超级细菌”，却不会让细菌产生耐药性。

科学家们先是教AI理解抗生素分子的普遍规律，然后放手让AI自行模仿了61000个分子，终找到了Halicin。

但整个事情给人带来的震动不是AI找得有多快多准，而是AI学生用科学家教师们至今都无法了解的解题办法，得出了Halicin这个正确结果。

这并非惯例，早在AlphaGo大战世界围棋冠军李世石时，人们就发现AI经常会走出一些人类棋手匪夷所思的走法。

如今，许多行业的前沿从业者和研讨者都在运用AI，但绝大多数人并不晓得AI为何如此抉择。假如不及时深思或学习AI的办法论，这将是一件恐惧的事情。

不晓得其办法论，那AI所做的一切真的正确吗？假如AI可以随便完成科研成果、股票买卖这些人类社会较高难度的任务，那么追求谬误、牺牲肉体、人心博弈等这些具人性的行为又有何意义？

目前仅限于处理特定问题的AI或许还没什么要挟，但等到AI开展到了普遍处置各种事务，接收每个人的方方面面时，状况可能会变得让人啼笑皆非。

AI会综合人们晓得的、不晓得的一切信息，为人们提供决策或倡议，而人们可能基本没有核实其对错的才能。在一些小事上，会直接替人作出决策，就像AI如今推送个性化内容一样。

终，对绝大多数人而言，AI什么都晓得，什么都做得比人好。这样的良师益友，为何不纵情地依赖它？又或者会有人将其人格化，以至将AI奉若“上帝”。

那些早就开发出AI，并供应资源调控其进化速度和方向的公司，也可能会被改名为“教会”。

届时，今天那些沉溺于商品、短视频推送算法，放弃考虑、回绝承受新观念的人，可能先成为“教徒”。人类社会或许也会面临一轮新的启蒙运动，重新拥抱理性。

这也正是基辛格、谷歌前CEO施密特和麻省理工学院计算机学院的院长胡滕洛赫尔在《AI时期：以及人类的将来》一书中强调的，“任何状况下，真正的决策权应该控制在人的手里。”

控制并驾驭AI

所幸，AI范畴的先行者们，正在带头警觉AI取代人。

2月24日，开发ChatGPT的OpenAI发布了一则声明，表态该公司正在慎重地给AI发放学习材料，比方此前人们用的ChatGPT是基于GPT-3.5这个版本的应用，只收录了截至2021年底的信息。

OpenAI还在声明中表示，“我们希望就三个关键问题停止全球对话：如何管理这些系统，如何公平分配它们产生的利益，以及如何公平分享运用权。”

△ GPT-3和GPT-4的区别是，后者不只能够接纳文字信息，还能够学习多媒体素材。（图源：社交媒体）

目前，决议AI开展的三大要素是算力、算法和数据（教材），这些都需求人的参与。

算力是物质根底，而这就牵扯到芯片。

GPT对芯片的需求是极大的，且需求量呈指数级增长。GPT-4上一代的GPT-3.5，锻炼所需的芯片是英伟达的A100型号GPU（图形处置器，俗称显卡），一颗大约要8万元。

而完成整个锻炼过程，大约需求30000颗A100芯片，也就是2.4亿元。

要晓得，锻炼当年打败李世石的AlphaGO，也只用了176颗芯片。GPT-4的整个锻炼过程需求要几芯片，如今还未可知。

与此同时，锻炼AI还特别耗电，ChatGPT听说锻炼一次，就要耗费90多万度电，相当于1200个中国人一年的生活用电量。目前，仅仅是维持日常运转，每天的电费大约就要5万美圆。

此外，锻炼AI的素材目前依然需求人工挑选。AI该学什么，判别能否正确，这些都需求一种名为数据标注师的工种。美国《时期周刊》在今年1月曾报道过，截止到2022年，全球曾经有500万名数据标注师。其中，许多人来自非洲国度，比方肯尼亚。

在算法上，目前的AI比前代更像人，也因而获得了更迅猛的停顿。

以往的设计，是“人教给AI语法和词汇，然后让AI讲话”。但言语模型自身就是含糊的，很多概念在人类社会中都没有所谓“正确”的定义。

比方，什么是猫？每个人都能够随便地判别出猫的照片，但却没人能简单地总结出判别规则。有毛？尖耳朵？大眼睛？人类教师都不一定能解释分明，如何教给AI学生？

科学家终发现，直接把100万张猫的照片丢给AI，AI就学会了判别“什么是猫”。因而，如今的算法是把“日常对话”直接丢给AI，让AI本人感受出一种“语感”。

有时，AI的方法让人揣摩不透，有时以至能启示人。

当前一个亟待处理的问题是，如何保证AI锻炼数据的精确性？除了事实自身之外，编程言语都是经由英语输入，AI只能“看懂英文教材”。这就意味着，假如要锻炼ChatGPT答复中文问题，也无法保证不在翻译上呈现纰漏。

但抛开这些研发者的苦恼，对个人而言，ChatGPT或许将成为好的学习工具，推翻每个人承受教育的方式。

有问必答的ChatGPT能够从头教你如何向它发问，这是一种对话式的学习。从孔子和苏格拉底的时期开端，这种方式似乎就是“学习”本真的样子。而且在吸收了大量的学问后，ChatGPT以至能够扮演孔子和苏格拉底，直接与人们对话。

加州大学河滨分校2023年刚刚发布了一项研讨，他们把《认识的解释》的作者、美国认知科学家丹尼特的一切的书和文章都输入给ChatGPT。研讨者们让ChatGPT扮演丹尼特，答复受试者的问题，并将丹尼特本人的答复也混入其中，让受试者判别。

结果，25个熟习丹内特范畴的哲学家均匀正确率为51%，经常阅读丹内特哲学博客的粉丝得分也差不多。也就是说，ChatGPT扮演的丹尼特曾经到了真假难辨的水平。

如今，想阅读一本书，ChatGPT不只能够为人们引荐、做摘要，以至能在一定水平上替代作者自己答疑解惑。

但作者自己并不会失去价值，他的新思想恰恰是ChatGPT学习的粮食，ChatGPT也将成为敦促他考虑的动力。

就像机械提高后，人工效劳的价值反而越来越高。AI提高后，人的价值或许也将愈发凸显。