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，有时让人惊叹于它渊博的知识、清晰的语言逻辑，有时也不禁使人调侃其“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，已经有超过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发布了全新升级的版本，名为GPT-4。相比于只能接收文字提问的老版本，最新的GPT-4可以识别图片的意思，10秒钟做出一个简单的网站，甚至能回答出“这个表情包为什么好笑”的刁钻问题。
不仅如此，科学家们现在让GPT-4去考试，发现它在美国律师资格考试中的成绩超过90%的人类考生，在语言考试GRE、“美国高考”SAT中拿到近乎满分，在生物奥林匹克竞赛中超过99%的人类考生。
总体而言，目前这个基于对话训练的GPT-4，在语言方面出类拔萃，但其数学水平似乎有待提高。
ChatGPT还没玩明白，GPT-4怎么就要来了？AI发展的速度令人惊叹甚至惊恐，我们是不是要失业了？而在AI引发的一些列疑问中，失业可能恰恰是最不急迫的那一个。
1.为什么不必担心失业？
在围棋中战胜人类，在考试中取得满分等等，还只是让人把AI当作新鲜事来看待。然而当AI在简单编程、旅游规划、保费评估和诊断病情等具体场景下出色地完成任务时，做着同样工作的人慌了。
AI不需要吃饭睡觉、没有精神压力，也无需劳动保障。按照内卷的逻辑，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。
工业革命后，机器给社会生产方式带来了深刻的变革，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生产方式。
一方面，机器取代了简单的重复劳动，另一方面，有能力取代精密劳动的机器，成本极其高昂。
而不变的是，真正纯粹的体力劳动和人工服务，将越来越贵。
面对AI是否会引发大规模失业的问题，答案是否定的。因为没人想让AI替代自己，打工人不想，老板和各国政府估计也不敢。
假设一家企业的老板执意要把员工都替换成AI，那么老板是否懂得如何管理AI？该从哪里购买统筹AI的服务？
他最终仍然需要雇佣有能力使用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），专门负责与AI沟通。
即便是企业学会了活用AI，提高效率后进行裁员，也没有国家敢接受大规模失业引发的政治风险。因为选票仍然在人们手中，若是发生大规模失业的情况，福利政策和救济政策需要随时跟进，这对各国政府来说都是不小的压力。
更何况，AI的能力超出了人们想象，目前大多数国家、组织、个人对AI的态度都是谨慎、谨慎、再谨慎。
实际上，在ChatGPT出现前，每个人都已经主动或被动地拥抱AI十几年了。
目前看来，用于消费领域的AI似乎不会造成直接的人员下岗，抖音、淘宝、美团、滴滴等这些互联网平台早已经在用AI为用户提供服务。推荐人们感兴趣的视频或商品、安排外卖骑手接单、规划路线等等，这些决策几乎都有AI的参与，甚至全部被AI接管。
近十几年来，AI就是这样悄无声息地接管了大量的工作，却没有引发大规模的失业。
类似问题其实早已有了案例。例如，让人类迈入信息时代的计算机和互联网，在刚出现的时候也足够颠覆，然而今天，没人会把自己的问题归咎于电脑生产企业或互联网本身。
此前，网络上一种流行的说法也从侧面展示出AI的局限性：“AI不能坐牢，所以不能替代会计”。
正因为AI不能负起相关责任，所以目前看来无法取代人。同理，AI法官和AI医生的判断有可能被广泛接受吗？不然未来所有的纠纷难道都要归咎于OpenAI、谷歌、微软这些企业吗？
面对这样的社会变革趋势，有的人会觉得“礼崩乐坏”，但又不可能完全与AI割席，陷入没有尽头的精神内耗。而有想法的人则开始学习掌握训练AI的能力，直到平台推送的都是他想要的内容，俗称“养号”。
△ 在平台上随便一搜，就有驯化AI的养号攻略。（图源：社交媒体截图）
可预见的未来是，AI想要在工作岗位上替代真人，将依旧是一个隐性的、谨慎的过程，能够活用AI的打工人将具备更强的竞争力和议价能力。
对此，微软德国执行长Marianne Janik也曾表示，新的AI技术已经带来新的变革，大多数人不需要换工作，而是要在此关键时刻学习AI让自己成为专家，为企业的产品与服务增加价值。
他对企业家的建议则是，要开始训练员工使用AI，这样才能顺利过渡到下一个世代。
2.颠覆认知的潜力与威胁
AI与人的不同之处，恰恰是它的魅力，也需要我们警惕。
通过摄入大量的信息，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了解抗生素分子的普遍规律，然后放手让AI自行模拟了61000个分子，最终找到了Halicin。
但整个事件给人带来的震撼不是AI找得有多快多准，而是AI学生用科学家老师们至今都无法理解的解题方法，得出了Halicin这个正确结果。
这并非特例，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。
现在，许多行业的前沿从业者和研究者都在使用AI，但绝大多数人并不知道AI为何如此抉择。如果不及时反思或学习AI的方法论，这将是一件恐怖的事情。
不知道其方法论，那AI所做的一切真的正确吗？如果AI能够轻易完成科研成果、股票交易这些人类社会较高难度的任务，那么追求真理、牺牲精神、人心博弈等这些*人性的行为又有何意义？
目前仅限于解决特定问题的AI也许还没什么威胁，但等到AI发展到了广泛处理各种事务，接管每个人的方方面面时，情况可能会变得让人哭笑不得。
AI会综合人们知道的、不知道的所有信息，为人们提供决策或建议，而人们可能根本没有核实其对错的能力。在一些小事上，会直接替人作出决策，就像AI现在推送个性化内容一样。
最终，对绝大多数人而言，AI什么都知道，什么都做得比人好。这样的良师益友，为何不尽情地依赖它？又或者会有人将其人格化，甚至将AI奉若“上帝”。
那些早就开发出AI，并供给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，放弃思考、拒绝接受新观点的人，可能*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时代：以及人类的未来》一书中强调的，“任何情况下，真正的决策权应该掌握在人的手里。”
3.掌握并驾驭AI
所幸，AI领域的先行者们，正在带头警惕AI取代人。
2月24日，开发ChatGPT的OpenAI发布了一则声明，表态该公司正在谨慎地给AI发放学习资料，比如此前人们用的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进行全球对话：如何管理这些系统，如何公平分配它们产生的利益，以及如何公平分享使用权。”
△ GPT-3和GPT-4的区别是，后者不仅可以接收文字信息，还可以学习多媒体素材。（图源：社交媒体）
目前，决定AI发展的三大因素是算力、算法和数据（教材），这些都需要人的参与。
算力是物质基础，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，训练所需的芯片是英伟达的A100型号GPU（图形处理器，俗称显卡），一颗大概要8万元。
而完成整个训练过程，大概需要30000颗A100芯片，也就是2.4亿元。
要知道，训练当年战胜李世石的AlphaGO，也只用了176颗芯片。GPT-4的整个训练过程需要要多少芯片，现在还未可知。
与此同时，训练AI还特别耗电，ChatGPT据说训练一次，就要消耗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，每天的电费大概就要5万美元。
此外，训练AI的素材目前仍然需要人工筛选。AI该学什么，判断是否正确，这些都需要一种名为数据标注师的工种。美国《时代周刊》在今年1月曾报道过，截止到2022年，全球已经有500万名数据标注师。其中，许多人来自非洲国家，比如肯尼亚。
在算法上，目前的AI比前代更像人，也因此取得了更迅猛的进展。
以往的设计，是“人教给AI语法和词汇，然后让AI讲话”。但语言模型本身就是模糊的，很多概念在人类社会中都没有所谓“正确”的定义。
比如，什么是猫？每个人都可以轻易地判断出猫的照片，但却没人能简单地总结出判断规则。有毛？尖耳朵？大眼睛？人类老师都不一定能解释清楚，如何教给AI学生？
科学家最终发现，直接把100万张猫的照片丢给AI，AI就学会了判断“什么是猫”。因此，现在的算法是把“日常对话”直接丢给AI，让AI自己感受出一种“语感”。
有时，AI的办法让人琢磨不透，有时甚至能启发人。
当前一个亟待解决的问题是，如何保障AI训练数据的准确性？除了事实本身之外，编程语言都是经由英语输入，AI只能“看懂英文教材”。这就意味着，如果要训练ChatGPT回答中文问题，也无法保证不在翻译上出现纰漏。
但抛开这些研发者的苦恼，对个人而言，ChatGPT或许将成为*的学习工具，颠覆每个人接受教育的方式。
有问必答的ChatGPT可以从头教你如何向它提问，这是一种对话式的学习。从孔子和苏格拉底的时代开始，这种形式似乎就是“学习”最本真的样子。而且在吸收了大量的知识后，ChatGPT甚至可以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究，他们把《意识的解释》的作者、美国认知科学家丹尼特的所有的书和文章都输入给ChatGPT。研究者们让ChatGPT扮演丹尼特，回答受试者的问题，并将丹尼特自己的回答也混入其中，让受试者判断。
结果，25个熟悉丹内特领域的哲学家平均正确率为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扮演的丹尼特已经到了真假难辨的程度。
现在，想阅读一本书，ChatGPT不仅可以为人们推荐、做摘要，甚至能在一定程度上替代作者本人答疑解惑。
但作者本人并不会失去价值，他的新思想恰恰是ChatGPT学习的食粮，ChatGPT也将成为敦促他思考的动力。
就像机械普及后，人工服务的价值反而越来越高。AI普及后，人的价值或许也将愈发凸显。
