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    ChatGPT會取代人類的工作嗎?對這個(gè)問題 我們整理了20位大咖的看法

    2023年03月10日 15:33:35   來源:Donews

      撰文 | 蘇舒

      編輯 | 李信馬

      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(gè)大模型、大計(jì)算、很好的計(jì)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(gè)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(diǎn)。DoNews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?yàn)檫@些行業(yè)不僅要求AI講話漂亮,同時(shí)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(diǎn)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(jì)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(shí)際上就是一個(gè)聊天器而已。但是ChatGPT確實(shí)深度和廣度,對于我們來講有非常多的想像空間。ChatGPT實(shí)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(gè)都不滿意,那就再生成五十個(gè),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(dú)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(shí)人類的價(jià)值在哪里?人類的價(jià)值在于創(chuàng)造性,在于我們能夠自由的發(fā)揮。正是因?yàn)槲覀兊膭?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(shí)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(shí)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(gè)十年實(shí)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(shí)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(shí)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(shí)跑一個(gè)算法的成本變成競爭點(diǎn)。

      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(gè)模型能力的時(shí)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(gè)場景,而不是說我針對一個(gè)場景去設(shè)計(jì)。

      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(diǎn),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(gè)基礎(chǔ)的大模型,其實(shí)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(shí)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(diǎn)和挑戰(zhàn)有三點(diǎn),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(shí)際的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)研發(fā)中的經(jīng)驗(yàn)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(shí)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(gè)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(xiàng)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(gè)過程中,部分人類工作的消失是不可避免的,但同時(shí),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(shí)現(xiàn)價(jià)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(jià)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(shí)現(xiàn)等。

      但人的價(jià)值并沒有因?yàn)锳I的出現(xiàn)而徹底消失,即使使用ChatGPT的體驗(yàn)對Bryan Dai來說非常驚艷,對ChatGPT是否會替代專業(yè)投資人這個(gè)問題,他的回答仍是“否“,并認(rèn)為,未來相對長時(shí)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(gè)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(shí)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>

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹(jǐn)慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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