“ChatGPT 焦虑症”蔓延，但最怕的不是被 AI 取代
▼
ChatGPT 气势汹汹发展到现在，大家应该看过不少 AI 将取而代之人类的新闻。当全球画家、作家、模特儿都受冲击，新恐惧也开始蔓延：AI 焦虑症。
和工作一起失去的，是成就感
《纽约时报》最近报道使用 AI 的 35 个真实案例，大致分为三类：
- 生活类（10）：速写声明、代写婚礼致辞、商业信件、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、就诊过程整理成临床笔记、照喜好设定音乐软件播放清单
- 职业类（14）：学语言、纠正语法、找同义词、模拟辩论、定大纲、写功课、玩押韵等文字游戏、从学生角度回馈考题、从读者角度评论小说、做某运动教案、查询和摘要论文、快速阅读学术文章、帮软件工程师修 bug、辨识植物疾病
- 创意类（11）：写 Excel 公式、写鸡尾酒手册、设计太空船零件、制作每分钟写一首诗的 AI 时钟、让编码小白写出 Python 程式、1 分钟内做小游戏、设计更复杂的 3D 游戏、做数独类益智游戏、构建新蛋白质、模仿某种画风、设定游戏世界观
大家应能感觉到各种 AI 不只 ChatGPT 开始渗透工作、生活和娱乐。历史上人类还未遇过白领首当其冲的自动化浪潮，这场前所未有的 AI 革命，让人重新思考与工作的关系。
几年前的有趣研究是白领和蓝领看重工作哪方面。白领更重视是否有趣、成就感如何，以及成果是否被别人赏识，蓝领更重视工资、工作条件和同僚关系。结论当然可能有偏颇，但“有用与否”对劳工来说，确实是重要的自我评价指标，不只经济面满足，也代表社会地位和他人尊重。
然而现在这些荣誉都属于 AI，它能画画、写作、写程式，完成人类自豪的创造性与技术性工作。AI 虽不完美，也会胡说八道，但有时候“完成”比完美重要，AI 完成任务这方面不可否认很有效率，这点让人深受打击。被 AI 掀起的焦虑也能理解。除了直接抢饭碗，AI 对人类自尊心和价值感都产生负面影响，让人重新思考“用处”在哪。
与焦虑一起来的，还有对未知的恐惧。吾生也有涯，而知也无涯，但还看不到 AI 的终点在哪里。AI 就是尖端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资料训练，可能表现出建立者未设计的意外能力或行为，这类现象称为“涌现”（Emergent），就像 GPT-4 有一定推理能力。
但知道焦虑来源后，有可能缓解吗？
BBC 报道，现在人工智慧焦虑症蔓延，但也可能只是夸大。一方面我们要更意识到人的独特性，就像有些工作需要与生俱来特质，如建立关系、创造力和情商。另一方面要向前看，与其焦虑，不如花更多时间理解 AI，不被自己的想像吓到。
工业革命就掉进陷阱过
ChatGPT 诞生后，人类更喜欢从历史找答案，希望用以往社会改革过程驱除现在的迷惘。Carl Benedikt Frey《技术陷阱：从工业革命到 AI 时代，技术创新下的资本、劳动力与权力》或许能解惑，本书主要观点之一是技术进步本质是创造性毁灭。
长期看来，新技术让所有人受益，最贫困的家庭也能保有一定生活水准，但短期部分劳动者将被时代抛弃，失业或收入减少，陷入“技术陷阱”。历史沙砾落在人身上便成山，时间长河的短期就是某人的一生。
还有一个有趣观点，将省力技术分为两种：赋能技术和取代技术。赋能技术帮人高效率完成任务，或创造全新工作，取代技术则让工作和技能变多余。两种技术并非泾渭分明，可能相互转化或重叠。
举例第一次工业革命时期英国，企业利润突飞猛进，工人工资却停滞不前，收入差距急剧扩大，陷入“恩格斯停顿”，但 1843~1887 年，也就是工业革命几十年后，劳工总收入多了一倍。
Benedikt 认为，因机械化初期机器较简单，人工转成操作机器，工资并不会上涨，甚至廉价童工也能取代成人，导致工人整体收入降低。但后期工厂出现更复杂的机器，工人需要懂更多技术，技术改革从取代性变成赋能性，技术工人议价能力提高，劳工整体收入也提高了。
乐观说，刚开始的 AI 革命可能更偏向使能技术，而不是取代技术。因 AI 还不完美，暂时也不需要完美，只是为某些工作流程节省时间，门槛依然在，并不是傻瓜操作就符合理想。就像请 AI 帮忙写稿，它无法直接产生惊世之作，但可帮忙补充大纲和修改草稿，也可当第一个读者写篇读后心得让人参考。
但“赋能技术”足以取代部分工作，但也别急着灰心，焦虑的不只一般人。内地奇绩创坛创办人兼 CEO 陆奇最近演讲，说跟不上大模型的发展速度，“just too much”。陆奇算是内地现在对 AI 最有发言权的人之一，曾任职 IBM、雅虎、微软、百度，与 OpenAI 首席执行长 Sam Altman 是朋友。
但他也不断思考未来可能的方向。每人都是模型组合，如果人类模型能力 AI 大模型都有，或大模型逐步学会，唯一有价值的就是人类还有多少新见解。下个时代典型的职业，应是创业者和科学家。有趣的基本假设是码农成本降低，但码农需求会大量增加，码农不必太担心，因世界需要软件，软件永远能解决问题，当软件更便宜，买的人就会多。
这和工业革命某点重叠。《技术陷阱》也说以 1890 年技术生产 1929 年钢铁量，所需工人是 125 万而非 40 万，但钢铁需求量稳步上升，看似多余的 80 万工人，也很少因钢铁业机械化失业。总之，每行都有结构性影响、系统性重组，但仍有机会。人类能做的是学习如何与技术共处，将 AI 视为资源工具而不是威胁。
找到工作新价值感
当有人因 AI 愁云惨雾，也有人坚信“长板理论”：AI 不会取代人，而是扩展人最有价值的东西。
当多数工作都可用 AI 取代，人类成就感从何而来？这时或许需再“校准”。最近 Smalltalk 开发者、知名工程师 Kent Beck 在 Twitter 感叹：
我一直不愿尝试 ChatGPT，今天我克服不情愿，也明白我为何不想试了。我 90% 技能价值降到 0 美元，剩下 10% 的杠杆增加千倍。我需要重新校准。
留言区大部分人都在问 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考，到程式设计和调整。AI 让技能价值顺序改变，写完程式、修复 bug 等都可让 ChatGPT 代劳或加速，故他 90% 技能贬值。
这认知让 Kent Beck 十分沮丧。但深思熟虑后，他决定调整技能树，好好开发剩下 10%。借助 ChatGPT 等 AI 工具，Kent Beck 可自动执行日常任务，精力集中在更需要专业知识和创造力的领域。
ChatGPT 很适合在脑力激荡时列出许多备案、分析和理解复杂程式库等。其次，Kent Beck 自认有 ChatGPT 无法取代的部分：创造力、专业知识和批判性思考。 最成功的软件开发案，应由人类创造力和专业知识结合，并使用 ChatGPT 等工具驱动。
从 Kent Beck 的例子，其他人大概也能有些启发。陆奇建议创业者：认清现实，果断行动。如果这次改革对所在产业有结构性影响，逆水行舟，不进则退。马斯克也说过类似的话：“熵不在你这边”。
几年前 AI 席卷围棋界，打败最优秀的职业棋士，人类历史大概无法穷尽的游戏，AI 能精确计算，挑战人类的尊严和智慧。输给 AlphaGo 的欧洲围棋冠军樊麾后来选择加入 DeepMind，担任 AlphaGo“教练”一段时间。既然下不赢 AI，那就让 AI 下更好吧。人机大战五年后的 2022 年，柯洁也说这几年他变了很多。“当时我以挑战者心态面对 AI，现在我也跟 AI 下棋，但是以学习者角度。”
人类无需打败 AI，也能找到属于人类的位置。不过现代传播理论的奠基者马歇尔麦克卢汉说“用后照镜看现在，倒着走向未来”，人类永远都是用“过去”的标准认识“现在”。且行且看，面对不可名状之物，至少不要因焦虑原地踏步。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：shutterstock）
▼
特别声明 本页内容仅供参考，版权终归原著者所有，若有侵权，请联系我们删除。
