正在接管世界的AI，正在逼著所有人自我革命？

距離OpenAI的ChatGPT震撼全球網(wǎng)民和科技企業(yè)不久，昨日，OpenAI又發(fā)布了最新的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型GPT-4，并面向開發(fā)者開放了API使用的預(yù)約和邀請。

相比起僅能接收文本信息的GPT-3.5，GPT-4不僅將文字輸入的限制提升到了2.5萬字，同時還能夠輸入圖像（目前仍處于Alpha階段）。據(jù)OpenAI的說法，該公司通過內(nèi)部長達(dá)六個月的對抗性測試，以及吸收ChatGPT開放后的各種經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，將GPT-4迭代至全新的水平，“在信息的真實(shí)性、可控性以及拒絕超出‘圍欄’方面取得了歷史最好成績。”

OpenAI的數(shù)據(jù)顯示，GPT-4在美國的統(tǒng)一律師資格考試中，成績超過了90%參與測試的人類考生，前代GPT-3.5值超過了10%的人類考生；Leetcode簡單、中、難三個等級共166道題里，GPT-4也答出了其中55道題，而GPT-3.5的成績是20道。

“在隨意的談話中，GPT-3.5和GPT-4之間的區(qū)別可能很微妙，但當(dāng)任務(wù)的復(fù)雜性達(dá)到足夠的閾值時，差異就會出現(xiàn)——GPT-4比GPT-3.5更可靠、更有創(chuàng)意，并且能夠處理更細(xì)微的指令?！監(jiān)penAI在官方文章中如此說道。

對于開發(fā)者而言，當(dāng)下想要上手GPT-4，除了申請Waitlist，只有成為ChatGPT Plus的訂閱，方可有限制地訪問相關(guān)API。

而對于普通網(wǎng)友而言，微軟官方在GPT-4發(fā)布后不久也證實(shí)，“New Bing”正是基于GPT-4模型，所以用特殊手段申請“New Bing”（通過率很高）的測試，可能是當(dāng)下為數(shù)不多體驗(yàn)GPT-4部分實(shí)力的渠道。

AI融入生活的速度，快于改正錯誤的速度

從微軟穩(wěn)步將AI相關(guān)工具推進(jìn)至Microsoft 365訂閱、谷歌緊跟其后推出Bard聊天機(jī)器人、在Gmail和Google Docs中引入了新的AI功能等不難發(fā)現(xiàn)，可能尚不完善的AI正在迅速融入更多人日常的生產(chǎn)生活中。

在GPT-4的官方網(wǎng)頁里，首批將相關(guān)技術(shù)投入使用的企業(yè)就包括語言學(xué)習(xí)類應(yīng)用“多鄰國”、支付和財(cái)務(wù)管理平臺“Stripe”、傳統(tǒng)金融服務(wù)機(jī)構(gòu)摩根士丹利、冰島政府、針對盲人的無障礙軟件“Be My Eyes”等，覆蓋了普通甚至是少數(shù)人群教育、金融、生活的多個方面。

就在GPT-4發(fā)布的同時，美國斯坦福大學(xué)還在Github上開源了其用OpenAI的API生成的一個指令調(diào)優(yōu)的LLaMA（Meta的70億參數(shù)模型）模型Alpaca（羊駝），該工具甚至出現(xiàn)了一個可以在4GB內(nèi)存的手機(jī)上運(yùn)行的C++移植版本。

AI工具的部署迅速實(shí)現(xiàn)了從云端到移動設(shè)備的覆蓋。

可值得讓人擔(dān)憂的是，AI一次次刷新其能力上限帶來的興奮，似乎掩蓋了隨著人工智能發(fā)展，可能會帶來的問題和挑戰(zhàn)。

從具體的AI產(chǎn)品來看，目前顯現(xiàn)的最主要問題還是信息的真實(shí)性問題。

就比如GPT-4，雖然OpenAI在介紹中表示，“相對于以前的模型（它們本身在每次迭代中都在改進(jìn)），GPT-4顯著減少了幻覺。在我們的內(nèi)部對抗性真實(shí)性評估中，GPT-4的得分比我們最新的GPT-3.5高40%”

從今年年初New Bing陸續(xù)通過預(yù)約名單，不少網(wǎng)友、媒體開始上手該聊天機(jī)器人開始，微軟的New Bing也犯過不少錯誤，比如所謂的隱藏人格“Sydney”、大言不慚地撒謊還嘴硬等，以至于微軟不得不對New Bing一再做出限制。

早在今年2月，華裔美國科幻小說家姜峯楠就在New Yorker發(fā)布文章，將ChatGPT這種AI產(chǎn)出的信息比作是壓縮后的JPEG文件，雖然人工智能大幅提升了人們整理收集信息的效率，但是“壓縮算法”帶來的信息損失和可能發(fā)生的錯誤，其影響是相當(dāng)長遠(yuǎn)的。

畢竟人們很多從AI中獲得的信息，最終又會回到互聯(lián)網(wǎng)上，再次被AI吸收，一旦其中一部分信息發(fā)生了錯誤或扭曲，就像一張圖片在互聯(lián)網(wǎng)上經(jīng)過各個平臺的壓縮，會慢慢變綠一樣，相關(guān)信息可能會被徹底扭曲甚至改寫。

AI帶來了效率，也為企業(yè)和監(jiān)管帶來了難題

而如果從更宏觀的視角，不少對于人工智能發(fā)展的批判性思考，甚至已經(jīng)將其與人類文明掛鉤。

就比如AI目前展現(xiàn)出的對于基礎(chǔ)工作的替代能力。誠然AI未來可能不斷突破自己的上限，甚至出現(xiàn)一些只有AI能夠完成工種，但當(dāng)下各種人工智能展現(xiàn)出來的素質(zhì)，就是以更高的效率做到大部分人類已經(jīng)可以做到的基礎(chǔ)工作。

能夠提高一些基礎(chǔ)工作的效率固然是好事，但代價(jià)是什么？“關(guān)于什么是有用技能的概念將會改變，人們花費(fèi)時間的方式將發(fā)生巨大變化”，Salesforce前首席科學(xué)家Richard Socher如此形容道。

我想畫的vs不熟悉工具的我用AI實(shí)際產(chǎn)出的

就比如與筆者息息相關(guān)的AI寫作，相比發(fā)揮尚不穩(wěn)定的AI繪圖，目前從新聞消息到廣告營銷文案的撰寫，AI寫作幾乎已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了相當(dāng)全面的覆蓋。問題是，學(xué)習(xí)如何寫作是一個學(xué)習(xí)如何思考、如何看待問題的過程，同樣的還有繪畫、音樂等創(chuàng)作。

隨著時間的推移，當(dāng)人們不再需要寫作、不再需要美術(shù)、不再需要反應(yīng)人類情感的音樂，而只是作為接收方，接受成本更低廉的來自AI創(chuàng)作的內(nèi)容，即便少部分人能夠再利用權(quán)能影響AI的生成結(jié)果，AI為大部分人帶來便利的條件，可能是帶走“創(chuàng)作”這一人類的重要能力。

從最早的官媒、紙媒，到后來的PGC平臺，再到當(dāng)下的創(chuàng)作者經(jīng)濟(jì)時代，人類的輿論場經(jīng)過數(shù)千年的發(fā)展，終于迎來了一個“真理”掌握在所有人的手中，“信息”來自所有人的時代。AIGC的影響之一，就在于讓信息的出口再次回到某一個特定的中心手中。

AI先說已然泛濫圖：科幻小說網(wǎng)站Clarkesworld每月度加入投稿黑名單人數(shù)

當(dāng)然以上這一些構(gòu)想還屬于理想狀態(tài)，如果AIGC能夠更有深度，其背后的大數(shù)據(jù)和企業(yè)允許AI產(chǎn)出更具代表性、更中立、更辯證的內(nèi)容，取代人類的“創(chuàng)作”也未嘗不可。但這種由大公司少部分人掌控的技術(shù)和生產(chǎn)工具，考慮到企業(yè)逐利的本性，理想的結(jié)果恐怕很難達(dá)到。

一方面，當(dāng)下以O(shè)penAI為代表的企業(yè)，已經(jīng)開始為旗下的AI工具設(shè)立門檻了。雖然各種AI服務(wù)的訂閱制是為了讓這些企業(yè)能夠繼續(xù)探索人工智能的邊界，最終實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升，但未來AI如何從企業(yè)盈利業(yè)務(wù)變?yōu)榇蟊娝械纳a(chǎn)工具，已經(jīng)成為了一大難題。

一旦這種能夠代替基礎(chǔ)的工作的基礎(chǔ)生產(chǎn)工具，分了三六九等，就勢必會迅速為企業(yè)所利用，并激化貧富矛盾和階級流動性停滯。

另一方面，只要是人建設(shè)的系統(tǒng)，就必然會存在偏見和歧視，更何況是人工智能這種當(dāng)下依然屬于高精尖的領(lǐng)域。目前人工智能的技術(shù)、算力、數(shù)據(jù)等資源高度集中于少部分人和集體，如何保證這些任何集體不利用AI作惡、宣揚(yáng)符合自己價(jià)值觀和利益的內(nèi)容、保證公平公正等，是企業(yè)和政府都要面對的挑戰(zhàn)。

未來企業(yè)面對AI工具如果只看到了其對效率的提升，忽視了其對人類創(chuàng)造性、信息安全、監(jiān)管等的威脅，AI能夠帶來的未來也只是一個高科技，低生活的賽博朋克世界。信息和技術(shù)均由大公司和少數(shù)人掌握，普通人也只是技術(shù)和生產(chǎn)的奴隸。

AI進(jìn)化，人自然也要進(jìn)化

當(dāng)然以上只是人工智能對于監(jiān)管和企業(yè)提出的全新挑戰(zhàn)，個人如何面對AI的沖擊，跟上時代的節(jié)奏當(dāng)下也成了被熱烈討論的話題。

除了個人需要拓寬自己的邊界。正如一部分網(wǎng)友所說的“無關(guān)的人還在網(wǎng)上抱怨AI，從業(yè)者早就已經(jīng)用上AI了?！蔽磥砟軌蚴褂肁I工具提高自己工作效率和水平的從業(yè)者，在人才市場必然會更有競爭力。

GameLook認(rèn)為，更核心的解題方案可能還要從“教育”入手。

以目前國內(nèi)的教育系統(tǒng)為例，從小學(xué)到高中，教育的重點(diǎn)在于教授學(xué)生對于世界、文化、科學(xué)等最基礎(chǔ)的認(rèn)知，而大學(xué)教育則是在專業(yè)教育的基礎(chǔ)上，“授人以漁”，讓學(xué)生知道如何更好學(xué)習(xí)、收集信息拓展個人能力。

大部分專業(yè)的基礎(chǔ)的教育流程就像是一條流水線，每年推出上千萬掌握類似方法論，但缺乏實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)人才，交由企業(yè)和市場進(jìn)行專門化的培訓(xùn)。至于這些人才畢業(yè)后的發(fā)展，則更多地只能依賴個人的努力。

這種模式在過去幾十年里，的確十分適合中國教育的普及和發(fā)展，畢竟方法論可以盡可能減少因?yàn)橘Y源、師資、基礎(chǔ)設(shè)施等帶來的教育不平等，讓不同高校的畢業(yè)生都盡可能達(dá)到滿足社會要求的基本水平。

一名武漢大學(xué)政治學(xué)專業(yè)本科畢業(yè)生的求職之路

但在AI革命到來前，GameLook看來，類似的機(jī)制其實(shí)就有些吃不消了。就比如之前人文學(xué)科畢業(yè)生難找工作的問題。

從數(shù)據(jù)層面看，根據(jù)智聯(lián)招聘的就業(yè)率調(diào)研報(bào)告，2022年人文學(xué)科畢業(yè)生的就業(yè)簽約率僅12.4％，而理工科則是前者的兩倍有余。在2020年度就業(yè)率排名前50的專業(yè)中，理科專業(yè)更是以43個席位完成絕對的霸屏。其中文科畢業(yè)生的薪資主要集中在3000-5000元之間，理科則集中在5000-7000元之間，文科生只能摸到理科生的尾巴。

從傳統(tǒng)的視角來看，人文社科類的畢業(yè)生，最主要的就業(yè)方向還是內(nèi)容創(chuàng)作、文化等相關(guān)領(lǐng)域（以及考公務(wù)員），而目前這些領(lǐng)域正在遭受AI的巨大沖擊，與計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等迅速融合。

如果大學(xué)等教育機(jī)構(gòu)不在教育中針對性地拓寬相關(guān)學(xué)科，引入計(jì)算機(jī)、AI等技能教育，讓學(xué)生跟上社會進(jìn)步的腳步；如果面向已經(jīng)工作的求職者，政府和企業(yè)沒有更加全面、自由的職業(yè)教育體系支持，未來無法得到計(jì)算機(jī)等學(xué)科教育和職業(yè)教育的人才，將會面臨更大的求職困境。

雖然在程序員中一直有“炒餅，炒面，Java”的梗，但對于就業(yè)主要是內(nèi)容創(chuàng)作以及文化相關(guān)領(lǐng)域的畢業(yè)生和從業(yè)者而言，整個教育體系不進(jìn)行變革，個人進(jìn)入社會后的成長和轉(zhuǎn)型如果沒有更多的支持，對于他們恐怕就只有“炒餅，炒面”了。