与其担忧未来诸多岗位被AI取代，不如主动学习AI相关的新技能，在AI大行其道时，成为它的驾驭者。

(资料图)

今年以来，美国一家叫OpenAI的公司所研发的聊天机器人程序ChatGPT为不温不火的股市注入了一剂“强心针”，使得大多数AIGC（全名AI Generated Content，又称“生成式AI”，意为人工智能生成内容）相关概念股票价格开启了持续数月的上涨之旅。

作为人工智能技术驱动的自然语言处理工具，ChatGPT缘何会引发资本市场长达数月的亢奋，值得深思。

ChatGPT的独特魅力

ChatGPT全称Chat Generative Pre-trained Transformer，翻译成中文就是“聊天生成型预训练变换模型”。它既是聊天机器人程序，能用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI，也是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

ChatGPT属于现象级的应用程序——推出短短5天，注册用户超过100万人；两个月后，用户数就突破了1亿人，成为历史上增长最快的消费者应用程序。对比其他流行应用程序，TikTok全球推出约9个月后才破亿，Instagram是30个月，WhatsApp是42个月，Facebook是54个月，Twitter则用了60个月。

作为一款工具，ChatGPT可以帮助软件开发人员更快、更好、更轻松地编写代码，具体包括解释代码、解释错误信息、编写测试脚本、理解遗留代码、提供提示和最佳实践等使用场景。所以，它能够在IT界快速流行很好理解。

同时，ChatGPT能在IT界以外爆火，虽有意外，却也合情合理。因为它除了能更像“人”一样地理解我们的语义、理解和感知世界，还能生成新的、创造性的东西，最终表现为与人发生交流互动。

人性化的陪聊、快速给出相对完整的回答以及进行指令性内容创作等解决日常工作和生活中所遇到的实际问题，这些都只是ChatGPT的基本操作。而通过接入ChatGPT的其他应用不仅能够激发我们在文字、图片、音频、视频和虚拟人等方面的创作欲，还能实现图像、视频、文本间的跨模态生成，从而帮助我们提高工作效率、优化工作成果并衍生出更加丰富的应用场景。

在实际体验过程中，我们也发现不少ChatGPT为人诟病的地方——有些时候会一本正经地胡说八道——重点在“一本正经”，而不在“胡说八道”。

“一本正经”说明至少它的逻辑还是正确的，“胡说八道”则可以通过专用系统来矫正。

之所以会发生这种情况，主要是因为GPT模型是一种自然语言处理（NLP）模型，它使用多层变换器（Transformer）预测下一个单词的概率分布，并通过训练在大型文本语料库上学习语言模式，生成自然语言文本。ChatGPT嵌入了人类反馈强化学习以及人工监督微调，因而具备了理解上下文、连贯性等诸多先进特征。

但是，如果大型文本语料库本身就存在大规模描述错误，或被人为地大量歪曲、伪造和杜撰虚构，或经由开发者/后台人员定向训练，那最后的结果恐怕就会“胡说八道”了。

比如某些搜索引擎所提供的内容本身就充斥着因广告位销售或其他原因造成的鱼目混珠、相互矛盾的信息，GPT模型在这种垃圾信息里即便训练十亿次、百亿次，最后得出的结论谁又敢完全采纳？

所以，对于如何正确地看待ChatGPT，我们需要有一个清醒的认识。

无限遐想的产业机会

2023年3月17日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2023亚布力中国企业家论坛年会上提到，ChatGPT开启的大模型时代将产生三大产业机会：

第一类是新型云计算公司，其主流商业模式从IaaS（基础设施即服务）变为MaaS（模型即服务）；

第二类是进行行业模型精调的公司，即行业大模型公司，这是通用大模型和企业之间的中间层，为行业客户提供解决方案；

第三类是基于大模型底座进行应用开发的公司，即应用服务提供商。

对绝大多数中小企业来说，基于大模型底座进行应用开发才是属于它们的产业机会。它们更加关心基于文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、虚拟人生成、策略生成和跨模态生成等场景在传统产业中的应用（见图1），并据此开发出相应的应用服务产品。

据了解，已经有部分接入ChatGPT的大企业根据AIGC的技术应用场景推出了相应产品/服务，相信这些可以带给中小企业足够的启示（见图2）。

由于文本数据易于获得且数量庞大，文本信息占用资源少且信息含量不弱于图片，以及大模型趋势下文本预训练实现难度小等原因，AIGC文本生成技术商业化得以优先落地。

从图2可以看出，这些大公司所推出的产品/服务应用基本属于AIGC文本生成的范畴。根据其用途，我们可以想象新闻业、互联网营销业与数字内容创作相关行业将受到一定影响，同时脚本/影视剧本创作相关的电影、直播和电商等诸多行业将获得赋能。

在教育、金融、工业和医疗等传统领域，例如在医疗行业，AIGC文本生成所展现的应用场景同样丰富——它可以帮助生成个性化的医疗报告、实现在线医疗咨询、实现自动医疗指导、提供个性化的医疗建议以及审查医疗记录等，甚至可以助力新蛋白质合成的药物研发——2023年1月23日，美国加州伯克利一家创业公司利用类似ChatGPT的LLM模型Progen合成了自然界不存在的新鸡蛋白，为GPT未来在药物研发应用领域提供方向，即读取不同氨基酸序列，合成新型蛋白质。

至于图片、音频、视频以及跨模态和策略生成等AIGC应用场景，ChatGPT又能为我们带来哪些新的产业机会呢？——这是一个令人无限遐想的问题。也许，人的想象力有多精彩，未来它带给我们的机会就会有多丰富。

忧虑，源自未来的“预见”

不同于以往行业更迭那种“随风潜入夜，润物细无声”的感觉，这次由ChatGPT引领的AIGC行业变化更有种“平地起惊雷”的既视感——人们纷纷从最初只是惊叹于技术的强大，发展到现在因不确定如何应对而难免有一丝惶恐。

究其原因：一方面是AIGC为我们带来的机会很多，多到几乎覆盖全行业；另一方面，AIGC的行业影响关联性极强，强到与人们的日常生活/工作息息相关。尤其是后者，它带给人们广泛的话题，无论是专家还是“小白”，从一线城市到三四线城市，大家对这场行业变化高度关注。

诚然，AIGC可以赋能传统产业，从而大幅提升其生产力。同时，与以往每次行业生产力提升情况相类似，AIGC也会使得相当一部分岗位减少甚至消失，各行各业的从业者不得不再次审视自己的职业生涯。

ChatGPT发布不久，当多数人还处于懵懂好奇的状态时，一批行业内的“弄潮儿”已经开始尝鲜。尔后，“弄潮儿”中的部分先觉者变得忧心忡忡——他们担心被ChatGPT带火的AIGC会危及内容写作、软件开发、艺术设计、翻译以及一些低技术且重复劳动类职业，如数据分析、电话客服和文员等。

更进一步，他们甚至开始忧虑未来的教育通往何方，开始忧虑不远的将来可能因此出现大规模失业。国内某一线高定皮具师认为，“对部分手艺人来说，AI危及不了多少。因为小众领域消费者少，所以也不值得研究针对性的机械设备，很多手艺也就在这个夹缝里一路走了过来。”

但他同时也表示，“不能避开大规模操作的设计是无法和AI竞争的。各类设计相关行业可能是最容易被冲击的行业，AIGC联动3D打印——如此低廉快速的手段未来必定血洗低端设计市场。”

然而，高端设计市场就能“侥幸”逃脱AIGC的侵袭吗？由于高端设计和工艺品本身传递着价值观和文化理念，是对历史的一种承载，也是身份和地位的标签，而目前绝大多数AI操作员来自理工科，其中极少有人谙熟心理学，更遑论兼具历史个性和文化底蕴，所以那些高端设计师们并不认为自己短期内会被AIGC冲击到。

可是，他们或许想不到，AIGC其实不需要直接冲击高端设计市场，它可以利用AI优势，通过压缩中低端市场的利润空间，把从业者们逼到无利可图，进而自行离场。随着AIGC能力的提升，它会进一步切割原先的高端市场，循环往复直至所有从业者都“投降”离场。可以说，AIGC的胜利并不是水平上的碾压，而是靠“劣币驱逐良币”。

彼时，只需要十数年时间让整个社会习惯AIGC，它所主导的不需要历史文化表达、只需要光影色彩刺激的新社会审美风格便可沉淀下来。真到了那个时候，不管是低端还是高端设计市场，都无法逃脱AIGC的无情碾压。

会用AI才有未来

现在，有人利用ChatGPT快速写出优秀的论文，有人利用ChatGPT结合MidJourney创作出全新的、酷似宫崎骏的画作，还有人利用ChatGPT写出无可挑剔的代码⋯⋯国内互联网大厂、游戏公司、影视公司以及营销广告公司也纷纷加入这场AIGC盛宴，或宣布跟进发布类ChatGPT大模型，或宣布即将接入ChatGPT以优化自家的产品/服务。

个人和组织的上述行为，一方面体现出社会对新的生产力的需求，另一方面也昭示一波新的岗位即将汹涌而来。

回想以往的每一次生产力革命，像当初蒸汽机车出现的时候，也有很多人忧虑马车及以此谋生的人会面临生存的困境。而事实上，蒸汽机车以及后续燃油车的出现，乃至近些年出现的新能源汽车，每次生产力的进步不仅不会减少社会上工作岗位的数量，反而会有数倍新的工作岗位和机会涌现。

至于那些教授人们胜任各类型工作岗位学科知识和思维能力的机构——通常是大学，它们并不会因为学生利用ChatGPT写论文、出设计稿就让教育失去意义，更不会因为AIGC使得像计算机信息技术或软件技术这类学科淡出现有的学科体系。

只能说，未来可能不需要那么多写代码的程序员，因为大模型很多时候能够自动生成代码。所以，现在及未来有些学科不得不进行缩招以及重新调整课程设置和招录条件的情况是可以预见的。

另外，ChatGPT的火爆可能会让过去“重理轻文”的情况得以逆转，因为我们会需要越来越多的提示词工程师。毕竟大模型本身的能力摆在那里，用得好不好很大限度上取决于提示词。

提示词写得好，智能涌现的可能就多一些，反馈的结果就更有价值；提示词不好，出来的东西可能就是“一本正经”的“胡说八道”，或者是南辕北辙的、不理想的结论。

而在写提示词的时候，更需要我们发挥想象力、同理心，善于体会情感，长于准确表达等。可以预见，文科生将来没准也会投身IT开发类工作，甚至比理工科毕业生更好就业。

提到就业，可能有人会问：“被AIGC驱离岗位的人该怎么办？”要回答这个问题，只需要以史为鉴：回想过去每次生产力革命中被淘汰的人如何自处——拥抱变化，积极学习新知识、新技能，努力提升自己，要么在原来的行业里寻找新岗位，要么转投它行，到一个AIGC内卷相对来说不那么严重的行业，比如以餐饮为代表的服务业。

实际上，被AIGC“卷”到的行业，从本质上剥夺了该行业从业者的议价权。联想到电商行业在中国已厮杀成一片“红海”，而拼多多旗下的跨境电商平台Temu正在美国市场大杀四方，一时风头无两，未来去AIGC相对欠成熟的国家或地区就业或许也是一种新趋势。

“隔行如隔山”——出走国外背井离乡需要胆魄，转投它行同样不是那么容易，其间的沉没成本和不确定性难以预估。因而，大多数人内心可能仍然是留在原来的行业。

比如上文提到的设计师，即便“ChatGPT+MidJourney”可以让非专业人士生成媲美大师的图片，但多年大学苦修以及长期浸淫行业所培养出来的审美识图能力却远非非专业人士可比。

既然非专业人士可以借助ChatGPT“入侵”设计行业，为何设计师就不能借助ChatGPT“入侵”其他行业？比如借助“ChatGPT+剪映”一键生成高质量的影视解说视频，然后可以将视频上传至Bilibili、抖音等视频平台创收。

所以，面对来势汹汹的AIGC，与其担忧未来诸多岗位被AI取代，不如主动学习AI相关的新技能，在AI大行其道时，成为它的驾驭者。而要做到这一点，拥有一个主动、开放、学习的心态必不可少。

ChatGPT的一体两面

如果说个人对ChatGPT的使用更多是出于猎奇，那组织对ChatGPT类大模型的使用就显得专业且实用多了。从图2可以看到，第一批OpenAI的企业客户已经推出相应的产品/服务，其中不乏一些帮助组织管理变得更有效率的应用。

举例来说，2023年3月6日微软推出开发者工具Power Virtual Agents，通过聊天机器人的形式实现低代码编程，如引导AI聊天机器人面向企业的特定资源（网站或者知识库等），简单配置便可使用，无须额外编写代码，十分受研发部门欢迎。

随后推出的企业服务平台Dynamics 365 Copilot则结合了ChatGPT相关的AI技术，用于CRM和ERP。尽管该平台目前还处于预览阶段，但从销售、服务、营销到供应链等跨业务人员已经在翘首以待，因为它可以生成回复客户信息的电子邮件，为团队创建会议摘要以及为营销活动提供灵感等。

美国金融科技平台Brex基于OpenAI技术推出Brex Empower平台，可以在聊天界面中使用自然语言描述要求，并获得相应的财务信息或更复杂的财务分析，从而提升财务部门的工作效率。

人力资源公司HireStack则利用GPT-3生成面试问题以及对应答案，尔后在面试时评估应聘者的专业能力以及与对应职位的匹配度，最终帮助企业人力资源部门提升工作效率。

我们欣喜于ChatGPT类大模型让组织管理变得更有效率，同时也需要警惕其对组织数据安全的影响。今年3月底，韩国三星就发生了一起严重的芯片机密泄露事件——三星公司使用ChatGPT不久，发现自己的半导体设备测量资料、产品良率等数据被盗取，并存入美国的ChatGPT数据库中。

针对该事件，360集团创始人周鸿祎曾在新浪微博上发文提醒，“大型企业在用GPT时不只是搜索，还会给它喂很多数据，会把很多上下文的前提背景告诉它，这就意味着很多信息的隐私可能会被泄露。”

同时，周鸿祎也给出建议，“大型企业或者政府要私有化大模型。即在加入公有GPT知识和能力的基础上，再训练一个私有的GPT，只给企业自己或客户使用。”

ChatGPT可以对大量的自然语言数据进行分析和处理，从而识别个人用户的兴趣、偏好、行为等信息，并将其用于个性化推荐、广告投放等用途，但它也可能滥用这些信息，进而侵犯用户的隐私。它可以帮助组织提高管理效率，大大提高研发和生产速度，也可能收集组织用户上传的各类数据信息，进而在市场竞争中置企业于险境。

所以，我们在享受ChatGPT带来“好”的一面时，也需要警惕其可能施加在我们身上的“恶”。只有在保障用户隐私的前提下，才能真正实现AIGC技术的应用落地。

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