八、ChatGPT能替代什么人?

        上一讲关于ChatGPT的热炒,其实对于我们来说算是敲了敲警钟。

        其实在今天,关于ChatGPT,最多人关注的一个问题就是:ChatGPT能取代人吗,或者说能抢人的饭碗么吗?

        有人说不能,也有人说能(卖个管子),其实答案很简单,是——“能”。但是它只会抢特定人的饭碗,而不是所有的人。接下来我们就来看看什么工作最经不起ChatGPT的冲击,更广义地讲,是经不起人工智能的冲击。

  1. 那么咱们聊聊什么人会被取代

        会被ChatGPT取代的人有三个特点:一是不费体力的工作,二是不动脑子的工作,三是不产出信息的工作。

        这里先要纠正很多人的一个错误认知。有人可能会觉得,ChatGPT能“生成”信息,这个生成的意思是从无到有的产出信息的意思。这种想法其实违背了信息论的基本原理。技术是可以进步的,但是信息论最基本的原理是无法突破的,就如同物理学的规律不能违背一样。今天的语言模型比50年前强大得多,但是再强大,它依然不过是一个需要依靠信息的预测模型,这就如同没有翅膀的汽车,再发展也上不了天。

        总之,ChatGPT的特点是利用人喂给它的信息,再去产生信息,这有点像是复读机,或者鹦鹉学舌。

        它一旦完成了模型的训练,其实就是用信息武装了自己,然后就可以大量复制信息,从它所知的信息中挑出一段你需要的给你。因此,如果一个人的工作不创造新的知识,只是把现有的信息整理整理,那么一定会被机器替代掉。

        我们不妨列举一些这样的职业,按照收入从高到低排个次序:

1.金融分析师

2.大部分财经媒体记者

3.律师助理

4.普通文员

5.短视频制作人

6.大部分公众号写手

……等等

        这些工作都有一个共同的特点,就是本身不产生信息。

        金融分析师所做的工作,是把一些公开的数据根据公式整理一下。只要你稍微留意一下就会发现,几乎所有金融机构的研究报告,都是一半对一半错,没有例外。

        今天大部分财经媒体的记者,创造的信息也很少。

        至于,律师助理过去是为律师们提供信息、整理信息、起草文件,这些事情都是把信息从一个文件中搬运到另一个文件中。至于要什么信息、对什么信息作出什么样的判断,是律师的事情,而不是助理的事情。普通文员做的事情也差不多。

        还有今天很流行的短视频,没有营养的占大多数,剩下的还有一多半属于剪辑其他视频。

        很多公众号的文章也是如此,抄袭甚至断章取义别人的内容,再加上一个耸人听闻的标题。

        如果是这种内容,ChatGPT产生得更快,甚至比人产生的质量更高。等到ChatGPT的创作普及后,这种无脑赚钱的人好日子可能就不长了。当然,对社会来讲,这或许并不是坏事。这个世界并不需要很多在互联网上哗众取宠的人。

        另外还有一类工作,在短期内可能收益还不错,但是前景会越来越暗淡,就是低端的IT从业者。

        今天,从事IT开发工作的人,大致可以分为两类。一类是研发新产品和做解决方案的。这一类工作通常比较辛苦,需要接受比较长时间的专业教育,这部分工作不会被取代。

        危险的是另一类,就是处理日常事务,包括运营、测试、数据处理等等,这些工作只需要经过短期的培训就能胜任。

        在就业形势好的时候,两者的收入差不多,因此后一类工作其实投入产出比要高得多。但是,后一类工作是可以压缩的,因此每次企业想压缩编制,后者就首当其冲,成为了被裁撤的对象。

        与之相反的是,真正费脑力的工作当然不会被取代,因为知识和信息就是这些人创造的。

        那么,为什么费体力的工作也不容易被替代呢?因为那些工作和ChatGPT无关,或许有些机器人能取代一部分体力工作。但事实证明,今天全世界所缺的反而是要费体力的所谓的蓝领工作,比如设备维修、送餐、保洁、酒店服务等等。10年前我们都觉得这些工作容易被取代,但事实却是,今天全世界这些工作并没有减少,而且招不到人,薪酬没怎么涨,岗位却在增加。

        2.什么人不会被取代

        说到这里你应该发现了,越是到了各种智能工具不断涌现,做事情越来越便利的时候,从事创造性的工作也就越来越重要。

        我们在前面讲了,在智能时代,基础的科研工作是不可取代的,因为无论是人类提供的知识,还是由人工智能转述的知识,都需要有人创造出知识。同样是写一篇文章,它的立意、主题思想、观点和倾向性,还是需要来自于有思想的人,单纯交给机器去做,就失去了个性和思想。

        很多人觉得,蓝领的工作具有重复性,白领的工作都是创造性的。这其实存在一些误解。一个水管工,一年修的水管还真不一定有多少是完全一样的。相反,今天很多实验室的工作,重复性反而很高。

        之前听一个清华的院士在讲座中说到,绝大部分科研论文,除了作者和审稿人,阅读的人不超过十个,引用的人更少,因为那些工作基本上没有价值,只是换一个角度重复一遍热门研究课题的工作。当时我还觉得他有点夸张。后来我在工作中翻阅一些论文资料的时候,也曾看到过同样的观点。包括看到过一个为学者提供论文索引服务的应用,就能发现,绝大部分科学论文真的只有个位数的引用量,而且一大半还是作者自己在引用。

        我们总是在说要做具有创造性的工作,但其实大部分人是停留在口头上。世界上有很多未知的问题,需要去做去解决,它们未必都是大问题,但却很重要。比如如何知道哪种口罩防护力最高的问题,需要做研究才能搞清楚,不是坐在办公室里凭空推理能解决的。

        还有如果过分迷信技术,就是一种错误的思维方式。很多人觉得有了新技术,我将来就省事了,不费脑筋就可以挣大钱。我给你介绍一个美国科学院院报(PNAS)的结论:正是因为全世界很多人都有这种想法,让现在的人变笨了。

        在历史上,科技越发达,人们受教育越多,会变得越来越聪明,也就是智商测试结果逐年增加。这也被称为弗林效应。但是,这个趋势在上个世纪70年代信息革命开始之后停滞了。随着机器智能越来越先进,智商测试分数反而在逐年降低。美国西北大学和俄勒冈大学科学家做了很多这方面的研究,发现不仅美国人的智商逐年下降,而且年轻的一代,也就是18~22岁的人智力已经达不到他们父辈的水平。同时两极分化的现象也非常严重,教育程度较低的人,智商下降幅度更大。不只美国,欧洲多个国家也发现了同样趋势。

        也就是说,但凡觉得有了智能技术,自己就不需要努力的人,会首先成为智能时代的牺牲者。人工智能可以解决很多问题,但救不了思想上懒惰的人。相反,有了智能工具,反而更加勤奋的人,不仅不会被ChatGPT抢走工作,还会因此有更高的成就。这时候,技术就不再是诅咒,而是祝福了。

总结:

1、ChatGPT能取代人吗,或者说能抢人的饭碗么吗?简单的答案是——“能”。但是它只会抢特定人的饭碗,而不是所有的人。

2、会被ChatGPT取代的人有三个特点:从事不费体力的工作,不动脑子的工作,或者不产出信息的工作。

3、越是到了各种智能工具不断涌现,做事情越来越便利的时候,从事创造性的工作也就越来越重要。

[我耀学IT]:Patience is key in life

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