AIGC会威胁三亿人工作！？真相是...

ChatGPT 能够引发如此广泛而热烈的讨论，除了因为 AIGC 能够促进产业发生巨大的升级和转型，也因为我们对人类是否会被 AIGC取代感到焦虑和担忧。人工智能专家李开复曾在 WISE 2016 独角兽大会上发表演讲，预测未来十年，世界上 50% 的工作都会被人工智能取代，包括翻译、记者、助理、司机、销售、客服、交易员、会计等。

2023 年 3 月 15 日，OpenAI 发布了 GPT—4，信息处理能力有了大幅提升：能接受图像和文本输入，输出文本回复，并且文字输入上限大幅提升，回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化；能够以特定的角色、风格回答问题，各项性能均飞跃式提升。GPT—4 已经在各种考试和测试中具有了相当程度的人类的水平，甚至超过了很多专业的大学生，例如它通过了模拟律师考试，且分数排在应试者的前 10% 左右（图 5—4）。

紧接着，微软发布了 Microsoft 365 Copilot，我们常用的 Offifice办公软件都得到了 GPT—4 的加持：Word 可以写论文了，PPT 可以根据文案自动生成了，Excel 也不需要输入公式了，等等。虽然这些功能还在进一步测试中，尚未推广，但这意味着我们的日常办公方式将被永远改变。不少媒体惊呼：“微软这是要‘革’全世界打工人的命？！”

GPT—4 给很多行业和职业带来了极大的冲击，虽然具体的影响还需要时间去理解和消化，但无疑冲击是巨大的。已有不少人表现出消极态度：我们还有必要上大学吗？我们还有必要竞争各种资格吗？我们的工作机会还在吗？我们距离失业还远吗？

人工智能商业化的落地先行者丁磊博士，在他的新书《生成式人工智能：AIGC的逻辑与应用》中，详细地解答了上述疑问。

AIGC 能否取代内容创作者？

如前所述，ChatGPT 的重要意义在于标志着人工智能从决策式过渡到生成式，在认识论上人工智能已经从知识阶段过渡到逻辑阶段，更加接近人类思维，也更符合各领域应用的需求。这不免给人们带来恐慌，尤其是内容创作者：AIGC 能否取代内容创作者？AIGC 会抢走内容创作者的“饭碗”吗？

AIGC 带来的职业焦虑是完全能够理解的，也是确实存在的。如果说智能机器人取代的是重复性的体力工作，那么 AIGC 取代的就是需要创造性的脑力工作。目前已经有互联网大厂尝试用ChatGPT 自动生成业务代码和重构代码，也有设计师通过 ChatGPT 生成设计方案，再通过Midjourney 等其他应用生成设计图稿。如图 5—6，AI 绘画生成器网站 6pen 预测，未来五年 10%~30% 的图片为 AI 生成或 AI辅助生成，据此估算其市场规模可能超过 600 亿元。

不可否认，AIGC 降低了内容创作的门槛，让创作者的范围更加广泛，很多脑中有画面、心中有故事的人都可以借助 AIGC 工具来表达自己了。而且，AIGC 了解任何领域，更像是一个创作全才，能够创作的领域和形式覆盖广泛。

虽然 AIGC 创作的内容难以突破固有的瓶颈，不具有超越人类的新颖性，也可能出现错误，但是它的优势在于全面。像 ChatGPT 这样的 AIGC 应用在日常文字工作中还是十分有效的，尤其是针对重复、基础、有规律可循的内容，AIGC 可以替代人们完成很多烦琐的文案工作，诸如写报告、制表、检索等。

这些文案内容创作要求较低，占用了创作者大量时间， AIGC 可以让人们从这些简单的内容生成中有效地解脱出来，提高工作效率。甚至面对编程、翻译等相对复杂的工作，AIGC 也已经达到了专业级的水平。

当然也有人提出质疑，认为 ChatGPT 生成的内容仍存在很多的错误和逻辑不清的情况，甚至会出现“幻想”，编造并不存在的内容，也无法精确到执行层面被直接应用。基于“共生则关联”的模型训练标准，ChatGPT 无法拥有人的逻辑思考能力以及道德伦理观念，很可能出现虚假关联或者机械拼凑，并且需要源源不断地更新素材，而素材的来源本身就可能存在法律风险，生成的内容也可能存在侵犯著作权的问题。

还有人对 AIGC 的原创性提出质疑，认为 AIGC 生成的内容是批量生产的模式化内容，没有真正的创作力，距离真正意义上的作品还差得很远。在 2023 年首期“之江院士讲坛”上，中国工程院院士、浙江大学教授潘云鹤表示，ChatGPT 虽能博览群书、出口成章、迭代提高，但依然缺乏独创性。

爱奇艺前首席内容官、电视节目主持人马东曾在分享中提到，“内容与科技有本质的不同，它发自人心，解决人心的焦虑。我们通过技术手段去打开物质世界，但需要通过内容探索内心世界”。不同于人类创作的有感而发、情感由内而外的表达，AIGC 的创作来自素材和模型，通过分析海量素材，训练出特征和技巧，并将其应用于关联场景。

由于素材本身也都已经是被创作出来的内容，受制于更新的速度和算力，AIGC 不具有主观能动性，难以创作出真正的新内容或者新风格。AIGC 也无法像人类一样传递情感，做不到与人类感同身受，创作的内容机械化、同质化，缺乏人性温度，在价值倾向或者情感传递等方面力不从心。如果 AIGC 的发展会牺牲人类的创造力，那绝不是人工智能技术发展的初衷。

现阶段，AIGC 会对内容创作者产生冲击，难以完全取代内容创作者，但可以对内容创作者进行辅助。在创作者创作前，AIGC 可以迅速计算出信息，搭建好内容框架，或者针对一个主题生成现有的内容模式和创作策略，以启发创作者，供其参考。

这可以减少创作者构思和进行基础性创作的时间，也可以使得创作者快速了解创作领域的情况，更加注重内容的创意性、新颖性或者情感价值部分，极大地提升了创作者的创作效率，缩短了创作周期。

例如，程序员通常需要花大量时间构建代码，由于编程环境中很多功能的写法是有定式的，所以 AIGC 可以大大缩短这种类型代码的写作时间，提高程序员的生产效率，使程序员可以将更多时间放在理解需求和构思框架上，从而节省执行层面的时间。

AIGC 也会助力企业的创作成本大大减少，尤其是相关的人力成本，这必然会对内容创作者产生冲击，需要内容创作者创作速度更快、创作质量更高，水平在 AIGC 应用之上。但是，内容创作者也应该直面 AIGC，将其当作创作的帮手，训练其更好地辅助创作，将自己从基础工作中解放出来，突破创作瓶颈，从而提高内容创作的生产力和质量。

人工智能会取代谁？

人工智能是否会引发失业，是一个长期以来都被关注的话题，ChatGPT 的横空出世，只不过是加剧了这种担忧。不可否认，随着人工智能模型和硬件的提升，很多创造性低的工作将会被人工智能替代。但是，人工智能会取代谁？关于这一点，还得具体问题具体分析。

人工智能对不同行业的渗透程度差异很大，各行业的算法模型、商业化程度、投资回报都不相同。例如，在零售、金融、安防等应用领域，人工智能已经比较成熟，可以实现商用及规模效应，可以进行策略制定并自动执行；在工业、教育、政务等应用领域，人工智能已经广泛应用，起到辅助性作用，效率得到有效提升；在交通、出行、医疗、文娱等应用领域，人工智能已经显现价值，但具体的应用仍需要进一步探索。

人工智能在不同应用领域中起着不同的作用，渗透程度越深的行业，其从业者越容易被人工智能取代。而且，成本也是一个考虑因素，人力、算力等人工智能应用的成本仍相对较高，后期维护也需要投入人力和费用，还受制于法律和伦理的约束。

剑桥大学研究者卡尔·弗雷（Carl Frey）和迈克尔·奥斯本（Michael Osborne）在分析人工智能对人力的可替代性时，引入了三个维度：社交智慧、创造力、感知和操作能力（图 5—7）。根据这三个维度，他们对美国 702 类职业可能被人工智能替代的概率进行了估计。

结果显示，在这些职业中，有 47% 的职业可能在未来 20 年中受到人工智能的巨大冲击，涉及的人达到数千万。他们还分析了职业可能被替代的概率同职业从业者的受教育程度之间的关系，结果显示那些容易被替代的职业通常也是对技能和受教育程度要求更低的职业。

我们分别来看一下社交智慧、创造力、感知和操作能力这三个维度。社交智慧指的是人和人交互的技能，包括同理心、谈判能力、社交洞察力等情感能力，对应的职业主要是教师、销售、心理咨询师、管理人员、社工等；创造力指的是原创能力和艺术审美能力，对应的职业主要是艺术家、作家、研发工程师等；感知和操作能力指的是手指灵敏度、协调操作能力和应付复杂工作环境的能力，包括专业能力、行业经验、工作效率、完成效果等，对应的职业主要是律师、医生、司机、美发师、急救人员、电工等。

人工智能在处理不面对人、创新性和变通性较低的工作时，效率更高、稳定性更好，而面对需要情感交互、相对复杂场景或者需要创新性较高的工作时，就表现得不那么令人满意了。

人工智能模拟的是人脑，但又不同于人脑。人工智能与人脑的相似点在于通过对过往的分析习得规律、得出结论，只是分析过往数据的过程与人脑是不同的。AI 与人脑的竞争也在于“有迹可循”的规律，面对规律性强的工作，AI 会表现出优势。

因此，不难得出结论：面对事情本身的、重复性高的、有迹可循的、需要具体执行的工作最容易被人工智能取代；而需要面对人的、对创新性要求高的、情感交互多的、对专业经验要求多的、需要展现情感交流价值和领导力的工作最难被人工智能取代。 

其实，真正能够被人工智能取代的工作很少，但是绝大部分职业都会受到影响。目前人工智能仍然只能完成部分工作，在很多环节还只是起到辅助性作用。但是它会提升效率，让我们从重复性的工作中解脱出来，对于部分技术要求低且重复劳动类职业，如数据录入、电话客服等，人工智能的工作表现已经十分突出了。

但是对于人工智能是否能真正取代我们的工作，还应该理性对待，人工智能在很多领域带来的是岗位数量的调整。人工智能也会在产业升级中创造新的产品和市场，从而创造出新的岗位和就业机会，例如算法工程师、人工智能产品经理、提示词工程师、人工智能创意师、人工智能调校师等职业，这些职业的需求和数量也将逐步上升。

普华永道 2018 年 12 月发布的《人工智能和相关技术对中国就业的净影响》估算，未来 20 年，中国现有约 26% 的工作岗位将被人工智能及相关技术取代，但是人工智能及相关技术通过提高生产率和实际收入水平，能够产生约 38%的新工作岗位，最终将净增约 12% 的工作岗位。因此，人工智能带来的是对职业结构的影响。

我们该怎么办？

“君子生非异也，善假于物也。”纵观人类的历史，就是工具化日益增强的历史。远古时期，人们偶然发现了“天火”；到石器时代，我们的祖先开始使用简单的木棒、石头；到农业革命时期，人们驯化牲畜、培育作物，诞生了农耕文明。

后来，人们又经历了三次工业革命：蒸汽时代，蒸汽机改变了交通运输的速度，纺织机提高了工人的工作效率；电气时代，电力、钢铁、铁路、化工、汽车等重工业兴起；信息时代，计算机的诞生更是带来了翻天覆地的变化，全球信息和资源交流变得更为便捷。

通过创新工具、解放生产力，人类从茹毛饮血到现在设计模型驾驭人工智能，一路从刀耕火种走到信息时代。2013 年，在德国汉诺威工业博览会上，德国第一次提出“工业4.0”的概念，之后美国提出了“再工业化”，中国提出了“中国制造2025”，这些宣示着第四次工业革命的开始，人类进入智能革命时代。如今 ChatGPT 和 GPT—4 出现，人工智能爆炸式发展，全球进入人工智能的大加速时代。

人类的发展离不开各种工具的革新，如果没有这些工具，我们还在大自然的物竞天择中面临生存问题，而人类之所以能产生伟大的文明，也在于善于利用工具。我们每个人的成长，从嗷嗷待哺到独立行走，从学习知识到职业发展，也都是和各种工具息息相关的。比如你是数据科学家，就需要不断掌握新的模型和应用。当然工具是在进步的，我们和工具之间也是不断互动、相互促进的。在这个过程中，工具能够被进一步开发和创造，我们的劳动力也能够被进一步解放，激发出更大的发展和创造空间，这也正是我们进行工具创新的意义所在。

AIGC 也是一场以数据为驱动、以提升生产力为目的的技术变革。作为研究和探索人工智能领域二十余年的从业者，我对于人工智能始终是乐观并充满信心的。人工智能带来的生产力和生产关系的改变势不可当，在这个过程中，我们必须保持一种开放的心态。

对于人工智能给职业带来的影响感到焦虑大可不必，与其说人工智能将取代从业者，不如说它完成的是枯燥繁重的工作内容，它淘汰的不是人类，而是落后的生产力。对大部分人来说，人工智能不是竞争对手，而是我们的工作伙伴，它将成为必要的生产要素，使生产力倍增。我们应该做的是训练和使用人工智能，让人工智能为我所用，Work with AI（与人工智能一起工作）！

当然，每一项新兴工具诞生之后，都必然经历一个从边缘产物到主流趋势的过程，一开始可能会面临质疑和非议，但在一次次打磨、提升并创造价值后，便登上了某个领域的顶峰。AIGC 的落地和应用还有待进一步探索，其技术本身也在不断迭代和进步。对我们每个个体而言，更应该做的是提升认知，充分认识到与人工智能共存是未来的必然趋势。人工智能是这一时代的产物，与其担忧它带来的诸多问题，不如拥抱并且掌控它。

首先，应该拥有 AI 思维。所谓 AI 思维，本质是一种“数据驱动”的思维，就是从大量数据中形成模型，进而对未知情况做出最佳预测。在 AIGC 的应用中，则是从大量数据中形成模型，自动生成全新的内容。不管是决策式 AI 模型还是生成式 AI 模型，其基础逻辑都是一致的，只靠逻辑和经验难以推导，需要海量的数据进行训练。

我们需要理解 AI 思维的底层逻辑，其基础在于数据，核心在于模型，实现在于算力，具体应用在于业务场景。拥有 AI 思维能够避免经验主义带来的主观、片面和限制，具有积极的意义。

其次，应该拥有 AI 工具思维。所谓工具思维，就是善于利用工具，通过工具赋能，从而解决问题、提高效率、解放劳动力。而 AI 工具思维，就是掌握数据化思维，掌握使用 AI、训练 AI 的方法。AIGC 技术的发展已经不可逆转，与其消极对待，不如使之为我所用。

我们要理解 AI 的底层逻辑，在工作和生活中使用 AI，挖掘 AI 技术的工具价值，并训练 AI 具有更强的适配性，为我们的工作和生活带来更大的便利，将我们从繁杂的事务中解放出来。未来，我们人人都可以是 AI 的使用者和训练师。

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