全世界都在封杀ChatGPT

作者：贝吉塔

来源：格隆

数据支持：勾股大数据（www.gogudata.com）

文章已获授权

最近，全世界都在围剿GPT。

除了业界大佬，各国政府也纷纷出手。

昨夜，拜登将与科技顾问会面，讨论AI的“风险与机遇”。他重申，国会将立法，在人工智能领域保护儿童，限制科技公司对数据的收集，以保护国家安全。

受此影响，美股AI概念股遭受重挫，C3.ai跌超26%，创上市以来最大跌幅；BigBear.ai跌14.38%；SoundHound.ai跌12.46%。

连带着今天A股的小老弟们，也一脸惨绿。

而在更早之前，4月1日，意大利政府全面禁止ChatGPT，并对其涉嫌违反隐私规则展开了调查。

在20天内，如果OpenAI拿不出补救措施，将会面临最高2000万欧元罚款！

4月3日，德国表示将效仿意大利，以数据安全方面的担忧为由，屏蔽ChatGPT。

日本、加拿大、法国和爱尔兰方面，也联系了意大利数据监管机构，并讨论调查结果。

同时，由马斯克、图灵奖得主Bengio等大佬联名发起的暂停GPT-5研发的公开信，现在签名也已经上升到12800多人。

最火热的新星，仿佛成了人人喊打的过街老鼠。

1

背后的真相

信息安全、隐私保护，很重要，也确实是各方担忧的重点。

但在此背后，或许还有更多考量。

任何行业，无可取代的永远只是少数人。

出于主观或客观因素，大多数人只能每天愉快地摸鱼，当一颗不那么牢固的螺丝钉（随时跳槽），拿一份还过得去的薪水，持续为社会的消费注入活力。

但资本是逐利的，AI是冰冷的。

在绝大多数“平庸者”被取代的未来，旧的分配模式无法再适用。失去了收入来源的大多数人，自然丧失生存之外的消费需求。

最终的结果，是陷入通缩的泥潭，想要再实现经济正向增长，无比困难。

所以，马斯克为什么带头呼吁GPT-5暂停训练？

长远点看，10年后，当白领们的工作都被AI取代了，他们哪还有薪水买特斯拉。

意大利为什么带头封杀ChatGPT？

作为文艺复兴的起源地，这里曾是欧洲的文化艺术中心，厚实的基础在近代催生出大量奢侈品品牌。全球最知名的75家奢侈品巨头公司，意大利有23家企业入选。

据意大利投资银行Mediobanca的数据，时尚产业占制造业的18%，时尚产业出口占比约四分之一。

这是一个极度依赖奢侈品制造的国家，最值钱的是品牌和设计师。

还是上面的观点，除了极少数功成名就，被人们认为有“超前品味”的设计师，这个行业绝大多数人都要被AI干掉。

如果没有个人IP支持，你一个默默无闻的小人物花一年设计一套衣服，我用AI一小时生成一百万套，里面总有一款不输于你。

作为老板，选哪个很明显吧。

这样一来，就业率还怎么保障，GDP还怎么维持，消费还怎么流通，国家还收不收税了？

而除了意大利，德国、法国、爱尔兰、西班牙等欧洲国家，都表示将密切关注ChatGPT的“安全问题”，理由和意大利也大同小异。

奢侈品之于欧洲，等同于房地产之于中国。

美国又为什么要限制一家本土企业的应用？

众所周知，几年前特朗普执政时期，一心想让制造业重回美国。为了得到更多合格的产业工人，他推行全国禁毒，手段非常严厉。

但对在“铁锈带”生活的红脖子们而言，酗酒和吸大麻早就成了他们的日常，哪有那么容易就戒掉。

背后的金融集团，也不允许他们戒掉——所以特朗普被他们赶下台了。

GDP这个概念，是大萧条时期，美国经济学家库兹涅茨提出来的。经过近百年演化，目前全球有3中主流核算方法：生产法、收入法、支出法。

美国更侧重支出法。采用支出法计算的GDP增加值=总消费+总投资+出口-进口，其中最重要的，就是总消费。

消费由需求产生，需要有提供对应服务的行业。

美国GDP的80%由服务业贡献，这些服务大都是只有一个环节，比如律师、心理咨询师提供的咨询服务，财务公司提供的财务服务，银行提供的金融服务等等。

2019年，美国律师服务收入达到1.4万亿美元，占到当年GDP比重6.7%，这项服务到底给社会贡献了什么呢？我觉得并没有给社会带来太大贡献，只是因为律师付出了劳务，创造了需求与被需求。

同理，美国3190万吸毒者，至少给医疗体系贡献了GDP，创造了更多岗位，得到岗位的人又能拿到薪水，到社会上去消费——完美的循环。

只要毒品能不断创造需求，让GDP数据更好看，让金融集团持续有钱赚，白宫就认为它应该合法。

连拜登都能拿自己的瘾君子儿子举例，认为吸毒没什么大不了的。

这就是真相：以金融立国的社会，真的很需要大家充分就业，狂刷信用卡，成为金融机构的努力，从而利润生生不息。

但ChatGPT带来的效应，至少是短期内的效应，虽然大幅提高了生产力，但削减了全社会对基础岗位的需求。

据《财富》对1000家企业的调查。目前美国有50%的企业已经在使用ChatGPT，30%有计划使用。而在已经使用ChatGPT的企业中，48%已经让其代替员工工作。

ChatGPT的具体职责包括：客服、代码编写、招聘信息撰写、文案和内容创作、会议记录和文件摘要等。

它的工作能力得到了普遍认可：55%企业给出了“优秀”的评价，34%认为“非常好”。

这就与保就业、保GDP、保消费、保金融的国策背道而驰。

再放任下去，泡沫如此大的美国GDP很快就会疯狂缩水。

所以，市场炒作的热闹，与真实世界的冷清，永远是两码事。

2

难挡的潮流

一方面，在这个阶段，对AI发展过快做出限制，是理智的。

当科技创新足够解放大批劳动力，但这些劳动力还没有得到合理安置的情况下，就草率投入应用，社会整体付出的代价，远超出个人获得的利润。

这个世界存在的本质，是秩序的约束，人人各司其职，有饭吃、有活干，才没空想那么多。

发展AI的初衷，是作为人的工具，提高工作效率，而不是淘汰人自身。

但另一方面，真的限制得住吗？

根据上文，与其说各国政府在担忧新技术的不可控性，不如说是新技术与现有利益集体的冲突。

在没有布局好新的着力点时，新的迭代势必会引起保守利益的反抗。害怕是一方面，更多的是自己没有拥有罢了。

即使各国表面封锁GPT，暗地里肯定也会不断拼命研发自己的AI模型。至少，参与全球竞争的大国、追求更高利润的所有企业，绝对不会放弃。

同时，禁止科学技术发展，本身也是不可取的行为。

这样只会逼得AI产业黑色化，不受监管的研发，危险性更高。

所以，马斯克呼吁OpenAI停止训练GPT-5，主观上正确的，却强行忽略了客观的现实意义。

也许他的真实想法，只是想让微软稍微停下歇一歇脚，给自己追上对方的时间。

包括全世界所有意图分一杯羹的公司，之所以在风口浪尖对OpenAI口诛笔伐，大概率也都抱着类似想法，绝不是真的担心人类的未来。

时至今日，受市场和全球竞争格局的推动，技术进步是一种自发的动作，现代社会早已丧失了刹车的能力。

对于AI，即使大型实验室停止研究，众多开源模型也无法阻止个人研究——只要有资金、市场、需求在后面推动，一切限制都没有意义。

就像盖茨质疑暂停开发GPT-5所说的那样：

“呼吁暂停人工智能开发不会「解决挑战」，最好是把注意力放在如何最好地利用人工智能的发展上，很难理解在全球范围内暂停AI研发将如何实现。”

与其纠结要不要让AI继续进化，不如设法建立更准确、安全、可解释、透明、稳健、一致、值得信赖的监管政策。

与其纠结明天会不会到来，不如好好想想怎么迎接明天。

我们无可避免将创造出超越自我的事物，但必须要有约束它的手段。

这才是亟待解决的核心问题。

也许，趁着大洋彼岸还在纠结，对选民妥协还是对未来妥协时，正是国内AI公司缩小与对方差距的绝佳机会。

当然，前提是先对方一步给出更好的监督方案。

越快越好。

因为，奇点可能已经到来了。

3

奇点已至？

据开发人员SiqiChen爆料，GPT-5将在12 月完成训练，有希望实现AGI通用人工智能。

届时，但凡人类能理解的所有知识或想法，GPT-5 都能搞得懂、学得会，且具备“反思”和自我修复的能力。

爆炸性言论一出，立即引发热烈讨论。

显然，AGI若这么快实现，不论正面影响还是负面冲击，我们都来不及做好准备。

回顾前三次工业革命进程，相同点都是生产力大幅超越生产关系，但它们也有本质上的不同。

工业1.0，主要标志是水力和蒸汽机，实现了机械化，是“替代型”的科技变革。手工业遭到毁灭性打击，所以会导致大量人失业。

工业2.0，则是“赋能型”，主要标志是电力和电动机，实现了电气化。虽然在前期也导致了部分人失业，但期间诞生的无数发明，反而增加了更多就业机会。

工业3.0，也是“替代型”科技变革，要标志是电子和计算机，实现了自动化，大批技术人员只能被迫转入服务行业，阶级分化加速。

而即将开始，或者说已经开始的工业4.0——智能化变革，大部分AI技术，都是“劳动替代型”。

这是一场大冲击，要比九十年代冲击国企工人造成的大下岗都严重，所影响的都是白领阶层。

在AI突破奇点，即智商突破人类平均智商，并且有自我进化和学习能力后，这种硅基生物的进化速度将是呈几何数增长的，只有大型计算机的算力极限才是它们的极限。

而最新的结果是：AI正利用自己的优势，帮助人类大幅度提高算力。

细想一下，真的挺恐怖的，希望只是杞人忧天。

也许，就像奥陶纪脊椎动物全面取代无脊椎动物一样，在生物迭代进程中，首先是抢夺饭碗。

最亟待改变的，或许是渐渐落后时代的教育问题。

大学这个教育机构，本来就是工业革命时期的产物，目的是批量培养工人和白领。

但在人工智能就要将我们拉入魔幻时代的这一刻，落后的大学教育还在批量生产现代“孔乙己”——是脱掉长衫拥抱变革，还是沾着黄酒在桌面上研究回字的四种写法，沉浸在旧知识系统中无法自拔。

这是当代面临的重大选择。（全文完）

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