ChatGPT将杀死我们

来源：智本社（ID：zhibenshe0-1）

作者：清和社长 

最近，ChatGPT横空出世！

ChatGPT推出仅两个月，月活用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。

这是一款由OpenAI开发的消费级别的强人工智能应用。它是一个聊天机器人，可以完成撰写邮件、代码、文案、作业、翻译等任务。

ChatGPT的出现给正在快速进入衰退周期的全球信息市场带来极大的惊喜，资本市场掀起了一股AI投资热。

对于消费者来说，多年来人工智能雷声大雨点小，这回终于出现了一个“浓眉大眼”的。ChatGPT可能标志着AI在消费端正式迈入强人工智能时代。

不过，ChatGPT也给人们带来焦虑与不安。在科技战你来我往的当下，AI崛起给宏大叙事带来哪些挑战？中国的ChatGPT在哪？中国的Sam Altman在哪？

科技界开启新一轮AI军备竞赛。

Gmail创始人称，ChatGPT将摧毁谷歌。谷歌火速投资ChatGPT竞争对手（创始人也来自OpenAI），百度公司宣布ChatGPT竞品项目即将上线。

作为一个消费级别的应用，ChatGPT给大众带来惊喜的同时也催生焦虑：你这么强大，我的饭碗还保得住吗？

而这一次，威胁最大的可能不是体力劳动者，而是自以为构筑了知识安全边界的脑力劳动者。

工程师、新闻编辑、翻译员、市场分析师、客服会被ChatGPT淘汰吗？有生之年我们会沦为“无用之物”吗？强人工智能将拉高教育成本，削减降低生育率，从腹中（意识中）淘汰人类的“后代”？

本文从经济学的角度探索强人工智能是如何加剧人类的竞争与淘汰。

本文逻辑：

一、人工智能与不安全边界

二、人工智能与勺子挖运河

三、人工智能与生育率悬崖

人工智能与不安全边界

国内不少技术爱好者通过各种办法成功地用上了ChatGPT。

从他们的测试反馈来看，ChatGPT可能是第一款消费级别的强人工智能应用。

与AlphaGo相比，ChatGPT消费应用场景更大；

与Siri、微软小冰相比，ChatGPT基于GPT模型，其模型更强大、自然语言生成能力更强、计算效率更高、还能依据历史对话进行自我训练。

目前，ChatGPT属于什么水平？小学生、中学生，还是大学本科生？

令人兴奋的是，ChatGPT不是照本宣科，它能够读懂语境中的“言外之意”，比如它能理解此“老王”非彼“老王”。

令人感到略感遗憾和厌倦的是，ChatGPT热衷于“废话文学”，答案逻辑上无懈可击，但似乎什么也没说。

在政治问题上的回答套路貌似美国版的胡锡进，在货币政策上的分析套路类似于前美联储主席格林斯潘。

比如，有测试者问：如果美联储3月继续加息25基点，这将对美国经济和通胀产生什么样的影响？

ChatGPT说：

ChatGPT对很多问题能够给出比较完整的分析框架，语法通顺、逻辑完整，但缺乏专业而具体的分析。

它所提供的答案，处于本科层面的知识科普阶段，适合建立分析问题的基本框架，但难以解决具体、即时、复杂的问题。

因此，眼下ChatGPT最成功的应用场景就是美国大学生用它来做作业，而且还获得了全班第一。

有调查显示，89%的美国大学生承认使用ChatGPT做家庭作业，53%的学生用它写论文。如果你是一位大学生，可以借助ChatGPT来构建自己分析许多问题的基本逻辑和通用框架。

问题来了，老师怎么办？

北密歇根大学一名学生使用ChatGPT生成的哲学课小论文，得到了全班最高分。教授对此“真假难辨”。

对那些只会泛泛而谈的平庸教授来说，ChatGPT将是终结者。

关于提供分析众多问题的通用框架，没有哪个教授能够比得上ChatGPT。

未来，强AI不仅会说正确的废话，还会具体解决问题。强AI可以通过深度学习、自我训练达到“以假乱真”的地步，取代许多专业工作。

经过两个月的测试，ChatGPT对同一个问题的回答也在快速进步。它会根据历史对话和最新数据进行自我修正从而提供更加专业的答案。

作为OpenAI的创始人之一，马斯克评价ChatGPT：“厉害得吓人，我们距离危险而强大的AI不远了”。

对于ChatGPT们可能带来的挑战，我认为以下两点值得关注：

一是人工智能的力量不在于“智能”，而在于计算，基于计算的工作容易被它替代。

人工智能的工作原理是超强算力+数据喂养。ChatGPT的优势在模型和算法，微软小冰的优势在数据库。微软宣布将旗下众多产品包括Bing、Office 整合进ChatGPT，如果ChatGPT获得更高的数据支持，那么计算能力将日益精进，将在众多领域超越人的计算能力。

实际上，垂直强AI更易获得商业价值，比如代码机器人、陪伴机器人、AI法律顾问。

美国实施判例法，法官很大程度上依据历史判例来裁决。不过，当前，该制度面临的挑战是，随着时间的推移海洋法国家的判例数量不断增加，如今的法官、律师穷其一生也无法阅读完浩如烟海的历史判例。

专业的AI法律顾问可以解决这个难题，机器人可以在短时间内搜索、阅读所有判例和法律条文。只要模型足够完善，机器人还可以考虑和比较每个判例的过程、情景与历史背景。

尽管机器人也不够完美，但是其在卷宗的计算方面足够秒杀人类。相对于AI法律顾问，非持牌的法律顾问不具有竞争力。

在专业人工智能面前，金融数据分析、新闻编辑、代码撰写、图像生成、音乐创作、客服解答、陪伴聊天、法律咨询等工作都可以通过计算来完成；而创造性的工作，如程序设计初始架构、产品开发、经营决策、心理疗养、外交战略、法官判案等，暂时不易被替代。

二是ChatGPT对一般脑力劳动者的威胁更大，相对复杂的体力劳动者暂时是安全的。

很多知识工作者二十年苦读苦学努力提高知识水平，结果可能一夜间被人工智能淘汰。原因是，很多人尤其是中国的学生，学习知识仅仅是背诵、记忆知识，掌握机械化的解题套路和分析框架。这些技能可以统统被定义为存储和计算，后者恰恰是人工智能无与伦比的职业能力。

误以为知识可以构筑竞争的安全边界，没想到很快被ChatGPT们击溃。以ChatGPT为代表的强AI，对中低级别的法律、教师、设计师、分析师、工程师、编辑、客服等知识工作者带来挑战。

比如，当一个事件在社交网络上迅速发酵时，AI编辑的算法可以快速捕捉、整合信息并编辑一段新闻。代码机器人可以借助海量开源代码迅速编写出你需要的初级代码。

相反，除了机械操作之外，如收银、加油、售票外，打球、理发、按摩等体力劳动暂时不易被替代。

对机器人来说，动手难度远高于动脑。机械操作还依赖于硬件革命和其它领域的技术进步，当前解决机器人的机械平稳问题并不容易。

我们的“饭碗”还保得住吗？

人工智能与勺子挖运河

很多人担心，人工智能革命带来技术性失业。

从历史来看，最近300年工业技术突飞猛进，失业率不但没有增加，反而让更多人拥有更充分的工作和更高的收入。

从经济学来看，一项新技术的出现，替代一些传统职业，也创造一些新职业。比如，农业机械大规模替代了农民的同时催生了机械工人、会计师、农业期货交易员。

实际上，第一批工人、工厂主往往是离开土地之后的农民。这就是供给创造需求。

但是，人们还是担心人工智能革命会突然带来大规模的失业。

比如，垂直AI替代中初级程序员、新闻编辑、设计师，汽车工业机器人大规模替代产业工人。

技术革命在短期内可能带来结构性失业，某些被替代的工人在短期内难以转型升级找到新工作。

比如，数控机床引进后，大部分传统的手工师傅无法转型成为数控工程师。

尽管长期来看失业率不会提高、经济效率反而提升，但无法成功转型升级、难以找到新工作的工人容易被劳动力市场淘汰。

这就是市场的竞争法则，也是市场的反馈机制。奥地利学派称之为“市场的过程”。

从市场竞争过程的角度来看，我们不需要担心技术性失业，需要担心的是自己可能会失业。

未来，社会结构可能是幂律分布：最上层是各领域创造性工作者，中层是人工智能，基层是大多数服务于创造性工作、辅助人工智能工作的广大群体。

基层所创造的人均产值比较低，社会大多数财富可能是最上层的创造性工作者创造的。

财富失衡是否会击溃幂律社会？

我们不能忽略政治因素对人工智能的干扰。控制失业是全球主要国家政府的工作目标与主要挑战。

当结构性失业发生时，劳动者、工会可能会利用选票的力量迫使政府干扰新技术、新设备的应用进程。

在大萧条时期，罗斯福使用过以工代赈、降低机械应用的办法应对失业。在上个世纪九十年代，米尔顿·弗里德曼来亚洲考察，看到工人们在挖运河但没有使用重型机械。

随行官员解释：“我们尽量使用人力，同等情况下优先使用雇员。这样可以创造就业。”

弗里德曼幽默地说：“原来他们不是在挖运河，是在创造就业啊，那就是别用铁铲，用勺子吧”。

不过，由于各国政府之间也是相互竞争的，卢德式捣毁机器、勺子挖运河的办法已不再流行。取而代之的是选民利用一人一票的方式迫使政府和国会代理人提供更高的福利政策。

如今，欧美的趋势愈加明显，社会精英承担大部分税收为广大低收入家庭、失业者提供高福利。

美国税收结构主要是直接税，大头是中高收入的个人和企业所得税，大多数低收入者基本不纳税。马斯克去年缴纳个人税收达110亿美元，自称是美国历史上“最大的纳税大户”。

在人工智能时代，选票或许是平衡财富幂律化的重要政治武器，基层选民凭借选票数量优势借助政治力量分配社会精英的财富。

当然，我并不否定公共福利，反对的是强制性的公共福利。在国家自由市场中，自由竞争的公共福利本身是一种具有效率的市场产品。实际上，社会精英对福利主义的抗争从来都没有停止过。苹果等跨国公司设法在全球范围内避税，不过拜登政府推动的全球最低税率统一行动关闭了爱尔兰避税天堂的大门。

未来，世界进入国家自由市场时代，国家作为最后一个堡垒被冲破，人可以广泛的全球自由流通，公共福利依然存在，但选票的保护作用会大大降低。

当国家政治保护外衣消失，每个人不得不直面来自人工智能的竞争。而人与人工智能之间的竞争，本质上是人与人之间的竞争，尤其是普通人与社会精英之间的竞争。

未来，不管人类的物质文明到达什么程度，人与人之间的竞争都不会消失，而且技术进步会让竞争更加自由、直接与残酷。

未来的世界会被技术精英统治吗？

科学家和工程师创造人工智能，进而替代大部分工作，以至于人们容易误以为未来的世界由技术精英主宰，朝着卡辛斯基的预言奔去。

卡辛斯基曾在其《工业社会及其未来》断言：工业化时代的人类，如果不是直接被高智能化的机器控制，就是被机器背后的少数精英控制。如果精英们是残酷的，他们就会直接消灭大部分人类；如果他们仁慈，他们就会利用宣传手段或者生物学技术，降低人口出生率，直到大部分人类灭绝，无论使用哪一种方法，地球都会归于精英之手。

未来的社会属于精英的社会，但不会是技术精英统治的单调世界，反而是更多丰富多彩的多元化世界。

技术创新不是孤立事件，不是科学家、工程师的单一杰作，而是人类多元智力密切分工与协作的结果。

除了全球众多的顶级科学家、工程师，还需要各领域的顶级知识精英如投资者、企业家、会计师、分析师、律师、法官、公职人员等，而后者又需要美食家、篮球运动员、演说家、歌手满足其需求。

尽管人工智能可以替代很多中初级的职业，但顶级的创造性职业一直存在。

社会精英是否会联合起来统治大众？

当政治市场化后，软科学与硬科学是相互竞争、相互促进和相互制约的。

从制度经济学的角度来看，法律促进技术进步。其中隐含的是法律的约束效率，即技术在法律约束条件下创新与应用。在政治非市场化国家，技术容易被转化为统治者强化控制的工具。

但是，这种国家的政治制度无法支持技术创新，除非获得外来技术。

实际上，只有把制度建设好，才能避免被技术精英主宰，才能促进技术创新。

本质上，技术是反集权的。技术创新的源泉是自由化和多元化，技术创新的效用是扩展人的自由化。

所以，人类天赋的多样性与自由化制度、多元化社会、多样化职业以及极致分工的产业网络是一体的。

没有多样化的天赋、没有多样化社会就没有持续的技术创新。所以，未来的社会属于精英，但不是技术精英，是各领域具有创造性天赋与能力的精英。

那么，普通人该怎么办？

人工智能与生育率悬崖

按照卡辛斯基的说法，普通人会消失。他预言，大部分人类要不被残酷的精英消灭，要不被仁慈的精英利用宣传手段或者生物学技术，降低人口出生率，最终默默地灭绝。

其实，人的归属，最终不得不服从于优胜劣汰的法则。

根据非洲起源学说，人类在早期进化过程中面临两次残酷的淘汰：

一是直立人的迁移；

二是直立人进化为智人，然后又迁移到亚欧大陆。经过漫长的演化与淘汰，学会直立行走、脑容量扩张的“智人精英”及其后代得以延续。

当然，这并不是所谓的社会达尔文主义。

最近400年，人类建立了交易制度（包括政治市场），摆脱了零和博弈，社会财富大增，人与人之间的竞争逐渐走向帕累托最优。

但是，竞争的基本逻辑没有变化，即优胜劣汰。

今天的社会无时无刻地在奖励正确的选择、惩罚错误的选择，在鼓励优质的企业、淘汰劣质的企业。很多人在这种市场出清、价格惩罚的过程中不断改进、成长，但也有不少人被淘汰。

在政治市场健全的国家，失业者、破产者、贫困家庭还能获得公共福利的救济，提供更多的试错、重振与进阶的机会，或者提供平稳回归、做个平凡普通人的条件。然而，这仅仅是让淘汰显得没有那么残酷。

今天，社会精英不会设法降低生育率，相反全球主要国家包括中国都在鼓励生育、支持生育。

但是，生育率在许多国家都不可避免地下滑。

这是为何？生育率持续下降，背后受什么规律支配？

我在之前的文章中写过，低生育是一种残酷的淘汰。生育行为是一种经济行为，受预期边际收益与成本的支配。当预期成本高企、收益下降时，生育率自然下滑。

当前，全球各国的低生育现象，其实是将人与人之间的竞争前置到腹中的一种表现。现代技术的不断进步和自由市场的竞争加剧，生育门槛和生育成本不断上升，人们望生育而却步，选择不生和少生，选择主动的淘汰。

未来人工智能还将大幅度提高生育门槛、生育和教育成本。在人工智能的压力下，父母在考虑生育时，将预期拉长到教育，尤其是精英教育。

实际上是社会精英扩大了竞争烈度，拉高了生育和教育的投资风险，降低了成材率。

自己是否有能力把孩子教育成为知识精英？如果未来孩子无法成为某一个行业的精英，那么他将面临什么？他能否做一个快乐的普通人？

想到这里，很多父母便打消了再生育的念头。

当前，至少有两个因素对生育自由构成挑战。

一是高房价、高房贷、高教育成本、高职业压力、高养老与医疗压力等不合意因素。

不管是中国还是全球，知识、运动、艺术等任何领域的人才培养，需要天赋，还需要经济条件。精英教育的费用是惊人的，其投资回报的周期长、风险大。

在中国，如果算上学位房成本，教育费用高到足够逼退大多数父母生二胎。在深圳，想要给孩子提供好的教育，就必须上好的学校，想要上好的学校就必须购买十多万一平米的学位房。接下来是长达十多年的教陪生涯，劳民又伤财，累父母也累孩子。

简答来说，很多人自己这辈子过得够呛，上养父母，中养房贷，下养儿子，自己每天工作加班加点储蓄还是零，未来的养老与医疗又没保障，哪有经济能力和信心培养下一代成为所谓的知识精英。

二是以单一的知识精英通道和单一的考试能力训练构成的社会教育。

人的天赋多样性与社会多元化是完美的契合，前者是供给，后者是需求。

但是，如果社会文化、职业通道都是单一化，无法满足人的天赋多样化，大量人力资源被浪费，千军万马走上知识精英的独木桥。

很多具备运动、音乐、唱歌天赋的孩子被埋没，与“学霸”一起竞争知识。其实，具备学术天赋的孩子只有百分之几。

如果我们的孩子不具有学术天赋，那该怎么办？如果父母无法发现孩子其它方面的天赋，或者没有足够的经济条件培养其天赋、帮助其跳出这狭隘的通道，那么该怎么办？

更残酷的是，以考试能力训练为核心的知识精英通道在人工智能时代将越来越狭窄。

我们的教育过度注重的是知识记忆、计算与解题技巧训练，知识教育严重过剩，缺少创作性思维、好奇心和人文素质的培养，创新教育严重缺乏。

而人工智能无疑是考试训练的天敌，人工智能最擅长记忆和计算，孩子十多年的学习和努力无非是在做计算机可替代的重复工作。

十多年后，孩子艰难地考入大学，却可能成为“无用武之地”的知识精英。

在人工智能发展可预期的当下，我们这代人考虑自己的饭碗，同时也在焦虑孩子的未来。他们该学习什么专业、培养什么技能才不容易被人工智能替代？我们现在的教育体系是否提供这种教育？

有人说，放过孩子吧！让孩子做一个普通人。

是的，在一些国家，允许人们选择做一个普通人，普通人可以获得较高收入和较高福利，活得自在、活出自我。

但是，如果没有足够的社会福利支撑，做一个幸福的普通人比做一个艰难的精英，难度更大。

不生育，就延迟退休。这似乎成为了“二选一”。

年轻人不继续生育，“寅吃卯粮”的养老金车轮转不下去，那就延迟退休年龄，多赚钱缴纳养老金，推迟领取养老金。让他成为一个普通人，他未来能领到养老金？

当生育不再是必需品，成为一个低效的投资品、昂贵的奢侈品，生育断崖也就成为了必然。所以，ChatGPT们不会杀死当下的人类，但会杀死他们的“后代”，那些尚未成为胚胎的“后代”。

当然，人工智能不背这个锅。根本上，这是一个哲学问题：生存与毁灭。

人一辈子，生得不由自主，活得插翅难飞，死得无可奈何。三大宗教试图解决这个问题，但在大多数人心中依然没有满意的答案。

而低生育、不生育，无非就是避免将这个难题延续到下一代。

人工智能时代，依然需要哲学家。

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