ChatGPT會取代人類的工作嗎？對這個問題，我們整理了20位大咖的看法

撰文 | 蘇舒

編輯 | 李信馬

題圖 |?GAIDC官方圖片

ChatGPT徹底火出圈了。

近日，科學(xué)技術(shù)部部長王志剛發(fā)言稱，ChatGPT是個大模型、大計算、很好的計算方法，同一種原理，但做的質(zhì)量還是不一樣的。就像踢足球，都是射門，但是要做到像梅西那么好也不容易。我們國家在這個領(lǐng)域研究有一些成果，希望中外企業(yè)在人工智能領(lǐng)域有更多好的成果，要注意科技倫理，趨利避害。

科技的進(jìn)步令人欣喜，不過對大多數(shù)吃瓜群眾來說，ChatGPT火熱討論的背后，往往還隱藏著一份擔(dān)憂——ChatGPT會取代人類的工作么？我會不會因此失業(yè)？

畢竟，被科技進(jìn)步干掉的崗位，從古至今可以說數(shù)不勝數(shù)，即使ChatGPT還只是“初出茅廬”，卻已經(jīng)有了令人驚嘆的潛力。對此，谷歌首席科學(xué)家Peter Norvig認(rèn)為，ChatGPT可以幫助人們更好地處理大量的信息，但是，它無法替代人類的創(chuàng)造力和想象力。Facebook人工智能研究院的研究員YannLeCun也認(rèn)為，ChatGPT可以取代某些重復(fù)性的工作，但是對于需要理解復(fù)雜上下文的工作，ChatGPT無法取代人類。

前不久，剛剛舉辦的全球人工智能開發(fā)者先鋒大會上，ChatGPT也成為了熱議的話題，一眾專家學(xué)者也進(jìn)行了激烈的討論，發(fā)表了各自的觀點。進(jìn)行了整理，以饗讀者。

一、目前的ChatGPT可以部分替代容錯率較高的行業(yè)

BCG董事總經(jīng)理、全球資深合伙人魏杰鴻：

ChatGPT生成式人工智能任務(wù)的容錯度與創(chuàng)意要求的高低決定了技術(shù)應(yīng)用的成熟度。目前來看，ChatGPT應(yīng)用場景目前有三大領(lǐng)域：藥物發(fā)現(xiàn)、自動編程、文本概括。

現(xiàn)階段，生成式AI可以在廣告領(lǐng)域取得長足進(jìn)展，來讓人工智能自動生成一些廣告文案和視頻等。下一步，對于AI生成內(nèi)容的質(zhì)量比較寬容、允許結(jié)果不那么精確的行業(yè)，會有越來越多應(yīng)用面世；相對而言，那些對內(nèi)容精度要求高、容錯率較低的領(lǐng)域，比如航空、金融、醫(yī)療等關(guān)鍵場景，AI還需要長期發(fā)展，因為這些行業(yè)不僅要求AI講話漂亮，同時必須真正做到靠譜、嚴(yán)謹(jǐn)。

商湯科技董事長兼CEO徐立：

生成式的內(nèi)容，不光是可以解決單一目標(biāo)下的優(yōu)化問題，還可以給出很多的問題，不同的解法的路徑。

人工智能對于開發(fā)者來說是一種模式的變化，下一步對很多內(nèi)容創(chuàng)作者來說，一樣會面臨工作模式的巨大變化。

人類正站在AI臨界點上，其推動力就是以ChatGPT為代表的生成式AI。它可以自己生成文字、圖片、視頻，更重要的是會自己寫軟件代碼。這意味著，生成式AI將來完全可以大幅降低軟件開發(fā)門檻，將開發(fā)從“特權(quán)”變成普惠的行為，“未來70%的軟件代碼可能是由AI生成的，這將徹底改變社會”。

復(fù)旦大學(xué)人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院院長漆遠(yuǎn)：

雞兔同籠、相遇問題等小學(xué)數(shù)學(xué)題，ChatGPT全都順利作答，而此前這對AI來說是不可能的。這表明，隨著算法迭代，ChatGPT的進(jìn)步從量變積累到了質(zhì)變，它不僅在語言方面有天賦，更具備了數(shù)學(xué)推理能力。

智源人工智能研究院總工程師林詠華：

ChatGPT出現(xiàn)后，未來十年都很值得期待。軟件、咨詢這兩大服務(wù)板塊可能會改變很大。

同濟(jì)大學(xué)百人計劃、特聘研究員、博士生導(dǎo)師王昊奮：

ChatGPT出來后，我被問得最多的問題就是——知識圖譜是不是不用做了？是不是相當(dāng)于“判死刑”了？我說可能“死緩”吧，當(dāng)然，也還有不少變數(shù)。

網(wǎng)易數(shù)帆副總經(jīng)理金葉：

ChatGPT核心是根據(jù)大數(shù)據(jù)模型，實際上就是一個聊天器而已。但是ChatGPT確實深度和廣度，對于我們來講有非常多的想像空間。ChatGPT實際上顛覆了很多行業(yè)，尤其是教育、遠(yuǎn)程教育上。對于程序員來講，程序員要更加往前端、業(yè)務(wù)側(cè)去靠。

廣東省連鎖經(jīng)營協(xié)會技術(shù)委員會聯(lián)席主席、前喜茶、百果園數(shù)字化負(fù)責(zé)人沈欣：

目前能看到的，是ChatGPT通過自動化內(nèi)容產(chǎn)生解決了內(nèi)容的瓶頸。比如：開發(fā)程序?，F(xiàn)在ChatGPT可以幫助比較基礎(chǔ)的東西，生成五個都不滿意，那就再生成五十個，然后在這上面挑或者修改一下即可。

另外，在ChatGPT相同模式下，未來可以看到文字生成圖象、甚至文字生成視頻，這對解決“元宇宙”的內(nèi)容，也會有非常大的幫助。

BCG董事總經(jīng)理、全球資深合伙人魏杰鴻、商湯科技董事長兼CEO徐立、復(fù)旦大學(xué)人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院院長漆遠(yuǎn)? 圖片來源：官方網(wǎng)站

二、人類有AI取代不了的獨特性

OpenTEKr創(chuàng)始人、上海開源技術(shù)協(xié)會狄安：

我們不用去擔(dān)心人工智能的推理會比我們更強(qiáng)大、更快、更精準(zhǔn)。其實人類的價值在哪里？人類的價值在于創(chuàng)造性，在于我們能夠自由的發(fā)揮。正是因為我們的創(chuàng)造性和我們的沒有邏輯，才創(chuàng)造了人類的未來。

未來人工智能毫無避免的會比人類越來越具有理性、越來越具有推理。未來應(yīng)該干什么？未來應(yīng)該是“反圖靈測試”。通過反圖靈測試來問出你的問題，當(dāng)人類能夠回答沒有邏輯問題的時候、我們才是人類。也就是說，情緒化和非邏輯，才是人類創(chuàng)造力的本原。

商湯科技董事長兼CEO徐立：

未來人們不需要具備底層的制作能力，而是需要更多暢想、連接、協(xié)同的能力，這些能力才是跟AI協(xié)同共創(chuàng)的核心商業(yè)能力。

而這種生產(chǎn)力模型的變革，可能會產(chǎn)生類似于Photoshop這樣的互聯(lián)網(wǎng)SaaS（軟件運(yùn)營服務(wù)）應(yīng)用和工具鏈，或者基于這些工具鏈新生成的社區(qū)，也就是我們可能會擁有下一階段的“小紅書”、B站等一系列互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙蔣濤：

ChatGPT預(yù)示著AI迎來了iPhone時刻。有兩大預(yù)測：一是未來五年，AIGC產(chǎn)生的內(nèi)容應(yīng)該會超過人類自己產(chǎn)生的文字、圖片、視頻等；二是下一個十年實際上是自然人機(jī)交互的新十年，或許還達(dá)不到現(xiàn)在幻想的程度，但是會極大的改變。

ChatGPT在編程方面，不會取代程序員。它真正帶來的，是程序員技術(shù)棧的變化。從過去PC時代的Windows、API，互聯(lián)網(wǎng)程序員的LAMP，移動的iOS、Android，云原生的K8s到今天，以大模型為代表的技術(shù)將推動更多的AI應(yīng)用程序員產(chǎn)生。

Kyligence聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO韓卿：

替換人類不一定是AI，但是用AI的人會技術(shù)向善。就AI倫理問題來說，我們需要理解什么樣的技術(shù)用到好的地方，什么地方應(yīng)該有一些這方面的限制。

對于AI開發(fā)者來說，需要持續(xù)保持有兩種能力：一是對行業(yè)或者場景抽象歸納的能力。解決生產(chǎn)問題或者實際問題，需要抽象到一定的層面才能轉(zhuǎn)化成數(shù)學(xué)問題，轉(zhuǎn)化成算法問題。

高效的工程能力，當(dāng)AI算力是唾手可得，算法慢慢區(qū)域雷同，這時跑一個算法的成本變成競爭點。

百度智能云主任架構(gòu)師、百度AI中臺總架構(gòu)師謝永康：

ChatGPT可能會改變我們對人工智能開發(fā)的一些模式。一方面，以后提升一個模型能力的時候，可能會用“注入”和“激發(fā)”的這種模式去做。另一方面，未來我們對模型的場景落地很可能會通過一些指令式的、自然語言的方式去讓它適應(yīng)這個場景，而不是說我針對一個場景去設(shè)計。

我相信無論是ChatGPT還是后面會產(chǎn)生出來的更多具備AGI能力的這些AI技術(shù)，更多的應(yīng)該是輔助人、與人會找到共存的平衡點，而不是全面的替代人。目前AGI（通用人工智能）各方向的技術(shù)，還是存在比較多的問題。首先，它的一個基礎(chǔ)的大模型，其實缺乏可解釋性或者說缺乏可控、可解釋性。這里面可能會有新的技術(shù)突破，也可能長期是需要人去參與、去把控的。

CSDN創(chuàng)始人&董事長、極客幫創(chuàng)投創(chuàng)始合伙蔣濤、Kyligence聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO韓卿? 圖片來源：官方網(wǎng)站

三、關(guān)于未來的思考

智源人工智能研究院總工程師林詠華：

雖然在過去看到了文生圖應(yīng)用、ChatGPT生成式模型的火爆，但實際上我們只看到了大模型領(lǐng)域的冰山一角。除此之外，我們更需要專注的是在冰山之下，層層的技術(shù)棧，需要有各種模態(tài)的預(yù)訓(xùn)練大模型，需要有海量的數(shù)據(jù)集以及十分優(yōu)秀的數(shù)據(jù)集工具來過濾數(shù)據(jù)，還有大模型怎么評測，評測方法，以及一系列的AI系統(tǒng)的優(yōu)化工具和技術(shù)。

未來十年ChatGPT帶來產(chǎn)業(yè)的浪潮。如果沒有底層的技術(shù)棧，ChatGPT生成式模型這樣的冰山一角也很難露出。

GPT3.5+ChatGPT打開了AIGC的潘多拉盒子，但在大模型發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地中，我們面臨著許多重要的技術(shù)挑戰(zhàn)，涉及參數(shù)及模型大小、海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、大模型的評測方法、大模型如何能持續(xù)學(xué)習(xí)、怎么顯著提升訓(xùn)練和推理的效率等。

深勢科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰：

AI對我們最大困難和挑戰(zhàn)是跨學(xué)科融合的協(xié)作體系、組織文化的建設(shè)，這本質(zhì)上是我們對創(chuàng)新土壤的一次革新的機(jī)會。

具體來說，未來的困難點和挑戰(zhàn)有三點，第一，將問題抽象成適合用AI解決的問題；第二，需要大規(guī)模的工程化建設(shè)，去中心化的推演訓(xùn)練；第三，把實際的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)研發(fā)中的經(jīng)驗在融合到AI算法中，最終AI的創(chuàng)新一定是從原始創(chuàng)新、工程建設(shè)到落地應(yīng)用非常緊密的結(jié)合

百度AI技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍：

我們一定要把人工智能的門檻降下來，從開發(fā)、訓(xùn)練、推理的流程，能不能從盡可能降低流程的成本，進(jìn)一步演進(jìn)為用更簡單的流程取代它？才能讓應(yīng)用變得更廣泛。

達(dá)觀數(shù)據(jù)副總裁王文廣：

“以人為本AGI”就是以人類為中心的通用人工智能，也就是說人工智能是以服務(wù)人類為目的的。它由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大模型+知識圖譜+強(qiáng)化學(xué)習(xí)構(gòu)成，在ChatGPT浪潮中已經(jīng)打好基座，未來將引起從效率革命到思維革命，從改造自然到改造自身的深遠(yuǎn)影響。

九章云極DataCanvas副總裁于建崗：

ChatGPT的出現(xiàn)確實對于當(dāng)前基于大模型的自然語言處理和通用智能帶來了革命性的變化，但我覺得當(dāng)前只是個開始。

北京智源研究智能研究院自然語言和多模態(tài)研究負(fù)責(zé)人及FlagAI飛智開源項目負(fù)責(zé)人伍昱：

ChatGPT背后的核心用大量的數(shù)據(jù)做預(yù)訓(xùn)練，翻譯模型和架構(gòu)算法，都可以用到多模態(tài)的模型發(fā)展。多模態(tài)融合已經(jīng)成為AI的大趨勢，另外，多種模態(tài)的融合也有助于不同的模態(tài)的提升。除了文本和圖片的多模態(tài)融合外，在語言、語音、視覺、視頻不同模態(tài)上融合上方法都是類似的。

復(fù)旦大學(xué)教授肖仰華：

大模型絕不僅僅是模型系統(tǒng)和算力，數(shù)據(jù)是非常重要的問題，我呼吁大家能夠更多地關(guān)注大模型的數(shù)據(jù)治理。

智源人工智能研究院總工程師林詠華、深勢科技創(chuàng)始人兼CEO孫偉杰、百度AI技術(shù)生態(tài)總經(jīng)理馬艷軍? 圖片來源：官方網(wǎng)站

四、寫在最后

科技的進(jìn)步，會促進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)力取代落后生產(chǎn)力，這個過程中，部分人類工作的消失是不可避免的，但同時，新的對人類勞動的需求也會源源不斷的被創(chuàng)造出來。人類相對于人工智能的優(yōu)勢之一，就是更靈活、更主動，也許AI可以替代一部分人類的工作，但人類也可以找到更多實現(xiàn)價值的方式。

比如在投資領(lǐng)域，量化投資通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行客觀分析決策，利用模型撲捉價差，可以獲得持續(xù)穩(wěn)定的收益，避免人為主觀因素的干擾。國內(nèi)最早的量化對沖基金之一——Ubiquant AI Lab首席專家Bryan Dai在不久前的采訪中表示，AI應(yīng)用到量化投資已經(jīng)有多年，國際上大部分領(lǐng)先的量化公司都會應(yīng)用 AI 技術(shù)來參與量化投資過程，而九坤已經(jīng)在量化投資的全流程中應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)收集和處理、阿爾法構(gòu)建和市場預(yù)測、投資組合構(gòu)建和優(yōu)化，以及交易實現(xiàn)等。

但人的價值并沒有因為AI的出現(xiàn)而徹底消失，即使使用ChatGPT的體驗對Bryan Dai來說非常驚艷，對ChatGPT是否會替代專業(yè)投資人這個問題，他的回答仍是“否“，并認(rèn)為，未來相對長時間內(nèi)是AI應(yīng)用和人共生的狀態(tài)，人來指導(dǎo)AI完成整個量化交易過程、推動AI的迭代。在細(xì)分領(lǐng)域，專業(yè)人士的介入是不可或缺的，新技術(shù)的應(yīng)用也需要更多的人才支持。

時代的進(jìn)步是不可阻礙的，我們未來也會創(chuàng)造比現(xiàn)在的chatGPT更優(yōu)秀的人工智能，但會和AI進(jìn)步同樣甚至更快的，還有我們?nèi)祟愖约骸?/p>

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