「ChatGPT 焦慮症」在蔓延，我最怕的不是被 AI 取代
ChatGPT 氣勢洶洶地發展到現在，你應該已經看過不少 AI 將人類取而代之的新聞。
當國內的畫手、寫手、淘寶模特都受了衝擊，國外對失業的憂慮也不遑多讓。
全球同此涼熱，一種新的恐懼正在蔓延：人工智能焦慮症。
和工作一起被取代的，是成就感
紐約時報最近報道了使用 AI 的 35 個真實案例，大致可以分為以下三類：
你應該能夠直觀地感覺到，AI，而不僅是 ChatGPT，已經滲透到了我們的工作、生活和娛樂裏。
在歷史上，我們還從未遭遇過白領首當其衝的自動化浪潮。這場前所未有的 AI 革命，讓我們重新思考自己與工作的關係。
幾年前有一項有趣的研究，説的是白領和藍領看重工作的不同方面。
白領更重視工作是否有趣、工作的成就感如何，以及工作成果是否被欣賞。相比之下，藍領更重視工資、工作條件和同事關係。
研究結果可能略有偏頗，但「被認為是有用的」，對於打工人來説，確實是一項重要的自我評價指標。它帶來的不只是經濟方面的滿足，也往往意味着社會的地位和他人的尊重。
然而現在榮譽屬於 AI。它能夠作畫、寫作、編程，完成人類口中的創造性、技術性工作。
AI 還不夠完美，也依然會胡説八道，但很多時候完成比完美更重要，它在完成任務上很高效，這一點讓我們被深深地打擊到。
那麼被 AI 捲起的焦慮也很好理解了。除了直接搶飯碗，AI 對我們的自尊心和價值感都產生了負面影響，讓我們重新思考自己的「用處」。
與焦慮相伴相隨的，還有一種對未知的恐懼。吾生也有涯，而知也無涯，但我們不知道 AI 的終點在哪裏。
AI 本身就是個前沿研究也無法參透的黑箱。當大型語言模型接受更多計算能力和數據的訓練，可能表現出其創建者未編程的意外能力或行為，這類現象被稱為「湧現」（Emergent），就像 GPT-4 已經有了一定的推理能力。
瞭解到焦慮的來源，我們有可能緩解它嗎？
BBC 的一則報道提到，人工智能焦慮症正在蔓延，但事實也可能被誇大了一部分。
一方面，我們要意識到人的獨特價值，就像有些工作需要與生俱來的人類素質，例如建立關係、創造力和情商。
另一方面，我們要向前看，與其焦慮，不如花更多時間瞭解 AI，讓它在職場起作用，而不被自己的想象嚇到。
工業革命時期，我們就掉進過技術陷阱
自 ChatGPT 誕生以來，我們越發喜歡在歷史上找答案，希望被曾經的技術變革驅散迷茫。
貝內迪克特的《技術陷阱》或許能夠解惑。本書提出的一個主要觀點是，技術進步的本質是創造性毀滅。
也就是説，長期來看，新技術會讓所有人受益，最貧困的家庭也能夠保持一定的生活水平。但是短期之內，部分勞動者將被時代拋下，失業或收入減少，陷入「技術陷阱」之中。
歷史的沙落在人的身上便是一座山，所謂的短期，可能就是人的一生。
另外，書裏還有一個有趣的觀點，它將省力技術分為兩種：使能技術和取代技術。
其中，「使能技術」幫助人們更高效地完成已有的任務，或創造全新的工作機會，「取代技術」則讓工作和技能變得多餘。
這兩種技術並非涇渭分明，可能相互轉化或重合。
舉例來説，第一次工業革命時期的英國，生產利潤突飛猛漲，工人工資卻停滯不前，社會中的收入差距急劇擴大，陷入了「恩格斯式停頓」。
但在 1843 年到 1887 年，也就是工業革命幾十年之後，勞動者們的總收入翻了一番。
貝內迪克特認為，這是因為機械化初期的機器都比較簡單，由手工勞動轉為操作機器的工人，工資並不會上漲，甚至更廉價的童工也被招來取代成年工人，導致工人的整體收入被拉低。
但在機械化後期，工廠出現了更復雜的機器，工人也需要懂更多的技術，技術變革從取代性變成使能性，技術工人的議價能力因此提高了，勞動者的整體收入也提高了。
樂觀地説，剛剛開啓的 AI 革命，整體可能更偏向於「使能技術」，而不是「取代技術」。
因為 AI 還不夠完美，它暫時也不需要完美，只是為某些工作流程節省時間，門檻依然存在，並不是傻瓜式操作就可以達到理想效果。
就像讓 AI 幫忙寫稿，它可能無法直接生成驚才絕豔的稿件，但它可以幫我們完善大綱和草稿，也可以做我們的第一個讀者給出反饋意見。
但「使能技術」也足以讓一部分人被替代了。先別急着灰心，焦慮的可不只是我們。
奇績創壇創始人兼 CEO 陸奇最近也在演講中説，自己跟不上大模型的發展速度了，「just too much」。事實上，他是國內對 AI 最有發言權的人之一，曾任職於 IBM、雅虎、微軟、百度，與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 是忘年交。
但他也思考出了未來可能的方向。陸奇指出，我們每個人其實都是模型的組合，如果我們的模型能力大模型都有，或者被大模型逐步學會，未來唯一有價值的是我們有多大見解。下一時代典型的職業，應該是創業者和科學家。
陸奇還提出了一個有趣的基本假設，碼農成本會降低，但對碼農的需求會大量增加，碼農不必太擔心，因為我們需要軟件，軟件永遠可以解決更多問題，當軟件便宜了，買的人也就多了。
這和工業革命的一個節點重合了。《技術陷阱》裏也舉了一個例子，若以 1890 年的技術生產 1929 年的鋼鐵量，所需工人是 125 萬而非 40 萬。但是，因為鋼鐵需求量穩步上升，看似多餘的 80 萬工人，也很少因為鋼鐵行業機械化而失業。
總之，每個行業都會有結構性影響、系統性重組，但仍會留下機會。我們能夠做的是學習如何與技術共處，將 AI 視為一種資源而不是威脅。
在工作裏找到新的價值感
當有人因為 AI 愁雲慘淡，也有人堅信着「長板理論」：
當大多數工作都可以被 AI 取代，我們的成就感從何而來？這時候，或許需要一次「校準」。
4 月中旬，Smalltalk 開發者、著名程序員 Kent Beck 在 Twitter 感嘆：
評論區大部分都在問 10% 是什麼。
以 Kent Beck 的經驗，軟件開發需要很多技能，從解決問題和批判性思維，到編程和調試。
而 AI 讓這些技能的價值排序改變了，完成代碼、修復 bug 等都可以讓 ChatGPT 代勞或者加快，這意味着他 90% 的技能已經貶值。
一開始這種認識讓 Kent Beck 十分沮喪。在深思熟慮之後，他決定調整技能，好好開發剩下的 10%。
現在，藉助 ChatGPT 等 AI 工具，Kent Beck 可以自動執行日常任務，並將精力集中在更需要專業知識和創造力的領域。
首先，ChatGPT 很適合在頭腦風暴的時候給出備選方案、分析和理解複雜的代碼庫等等。
其次，Kent Beck 自認為也有 ChatGPT 無法替代的部分：創造力、專業知識和批判性思維。在他看來，最成功的軟件開發項目，應該是由人類創造力和專業知識相結合，並使用 ChatGPT 等工具驅動的項目。
從 Kent Beck 的個例裏，我們大概也可以得到一些啓發。
這也是陸奇對創業者的一個建議：認清現實、果斷行動。如果這次變革對我們所在的產業帶來結構性影響，那麼逆水行舟不進則退。馬斯克也説過類似的話，「熵並不在你這邊」。
幾年前，AI 席捲了圍棋，打敗了最優秀的人類棋手。人類一生也無法窮盡的遊戲，卻被 AI 精確計算，挑戰了人類的尊嚴和智慧的榮光。
當時輸給 AlphaGo 的歐洲圍棋冠軍樊麾，後來選擇加入 DeepMind，擔任了 AlphaGo 一段時間的「教練」，既然下不過 AI，那就讓 AI 下得更好。
2022 年，人機大戰五年後，柯潔也説這幾年改變了他很多，「當時，我是以一個挑戰者的心態去面對 AI。我現在也在跟 AI 下棋，但是以一個學習者的姿態」。
我們無需打敗 AI，但仍然可以找到屬於我們的那個位置。
不過，麥克盧漢有言，「用後視鏡看現在，倒退着走向未來」，我們永遠都在用「過去」的標準認識「現在」。且行且看，面對不可名狀之物，至少不要因為焦慮而原地踏步。
資料來源：愛範兒（ifanr）
當國內的畫手、寫手、淘寶模特都受了衝擊，國外對失業的憂慮也不遑多讓。
全球同此涼熱，一種新的恐懼正在蔓延：人工智能焦慮症。
和工作一起被取代的，是成就感
紐約時報最近報道了使用 AI 的 35 個真實案例，大致可以分為以下三類：
- 生活類（10）：速成聲明、代寫婚禮致辭、生成電子郵件、排序歷史圖片、整理電腦桌面、安排花園種植方案、制定社畜鍛鍊計劃、規劃無麩質食譜、將就診過程記錄為臨牀筆記、按照喜好設置音樂軟件的播放列表；
- 職業類（14）：學習中文、糾正語法、找同義詞、模擬辯論、制定大綱、解答家庭作業、玩押韻等文字遊戲、從學生角度為測試給出反饋、從讀者角度為小説給出反饋、針對某項運動做出教案、查找和總結論文、快速閲讀數十篇學術文章、為軟件工程師修復 bug、識別植物疾病；
- 創意類（11）：編寫 Excel 公式、編寫雞尾酒手冊、設計宇宙飛船的零件、製作每分鐘寫一首詩的 AI 時鐘、讓編碼小白做出 Python 程序、在 1 分鐘內做小遊戲、設計更復雜的 3D 遊戲、創造類似數獨的益智遊戲、構建新的蛋白質、模仿某種畫風、為遊戲設置宏大世界觀；
你應該能夠直觀地感覺到，AI，而不僅是 ChatGPT，已經滲透到了我們的工作、生活和娛樂裏。
在歷史上，我們還從未遭遇過白領首當其衝的自動化浪潮。這場前所未有的 AI 革命，讓我們重新思考自己與工作的關係。
幾年前有一項有趣的研究，説的是白領和藍領看重工作的不同方面。
白領更重視工作是否有趣、工作的成就感如何，以及工作成果是否被欣賞。相比之下，藍領更重視工資、工作條件和同事關係。
研究結果可能略有偏頗，但「被認為是有用的」，對於打工人來説，確實是一項重要的自我評價指標。它帶來的不只是經濟方面的滿足，也往往意味着社會的地位和他人的尊重。
然而現在榮譽屬於 AI。它能夠作畫、寫作、編程，完成人類口中的創造性、技術性工作。
AI 還不夠完美，也依然會胡説八道，但很多時候完成比完美更重要，它在完成任務上很高效，這一點讓我們被深深地打擊到。
那麼被 AI 捲起的焦慮也很好理解了。除了直接搶飯碗，AI 對我們的自尊心和價值感都產生了負面影響，讓我們重新思考自己的「用處」。
與焦慮相伴相隨的，還有一種對未知的恐懼。吾生也有涯，而知也無涯，但我們不知道 AI 的終點在哪裏。
AI 本身就是個前沿研究也無法參透的黑箱。當大型語言模型接受更多計算能力和數據的訓練，可能表現出其創建者未編程的意外能力或行為，這類現象被稱為「湧現」（Emergent），就像 GPT-4 已經有了一定的推理能力。
瞭解到焦慮的來源，我們有可能緩解它嗎？
BBC 的一則報道提到，人工智能焦慮症正在蔓延，但事實也可能被誇大了一部分。
一方面，我們要意識到人的獨特價值，就像有些工作需要與生俱來的人類素質，例如建立關係、創造力和情商。
另一方面，我們要向前看，與其焦慮，不如花更多時間瞭解 AI，讓它在職場起作用，而不被自己的想象嚇到。
工業革命時期，我們就掉進過技術陷阱
自 ChatGPT 誕生以來，我們越發喜歡在歷史上找答案，希望被曾經的技術變革驅散迷茫。
貝內迪克特的《技術陷阱》或許能夠解惑。本書提出的一個主要觀點是，技術進步的本質是創造性毀滅。
也就是説，長期來看，新技術會讓所有人受益，最貧困的家庭也能夠保持一定的生活水平。但是短期之內，部分勞動者將被時代拋下，失業或收入減少，陷入「技術陷阱」之中。
歷史的沙落在人的身上便是一座山，所謂的短期，可能就是人的一生。
另外，書裏還有一個有趣的觀點，它將省力技術分為兩種：使能技術和取代技術。
其中，「使能技術」幫助人們更高效地完成已有的任務，或創造全新的工作機會，「取代技術」則讓工作和技能變得多餘。
這兩種技術並非涇渭分明，可能相互轉化或重合。
舉例來説，第一次工業革命時期的英國，生產利潤突飛猛漲，工人工資卻停滯不前，社會中的收入差距急劇擴大，陷入了「恩格斯式停頓」。
但在 1843 年到 1887 年，也就是工業革命幾十年之後，勞動者們的總收入翻了一番。
貝內迪克特認為，這是因為機械化初期的機器都比較簡單，由手工勞動轉為操作機器的工人，工資並不會上漲，甚至更廉價的童工也被招來取代成年工人，導致工人的整體收入被拉低。
但在機械化後期，工廠出現了更復雜的機器，工人也需要懂更多的技術，技術變革從取代性變成使能性，技術工人的議價能力因此提高了，勞動者的整體收入也提高了。
樂觀地説，剛剛開啓的 AI 革命，整體可能更偏向於「使能技術」，而不是「取代技術」。
因為 AI 還不夠完美，它暫時也不需要完美，只是為某些工作流程節省時間，門檻依然存在，並不是傻瓜式操作就可以達到理想效果。
就像讓 AI 幫忙寫稿，它可能無法直接生成驚才絕豔的稿件，但它可以幫我們完善大綱和草稿，也可以做我們的第一個讀者給出反饋意見。
但「使能技術」也足以讓一部分人被替代了。先別急着灰心，焦慮的可不只是我們。
奇績創壇創始人兼 CEO 陸奇最近也在演講中説，自己跟不上大模型的發展速度了，「just too much」。事實上，他是國內對 AI 最有發言權的人之一，曾任職於 IBM、雅虎、微軟、百度，與 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 是忘年交。
但他也思考出了未來可能的方向。陸奇指出，我們每個人其實都是模型的組合，如果我們的模型能力大模型都有，或者被大模型逐步學會，未來唯一有價值的是我們有多大見解。下一時代典型的職業，應該是創業者和科學家。
陸奇還提出了一個有趣的基本假設，碼農成本會降低，但對碼農的需求會大量增加，碼農不必太擔心，因為我們需要軟件，軟件永遠可以解決更多問題，當軟件便宜了，買的人也就多了。
這和工業革命的一個節點重合了。《技術陷阱》裏也舉了一個例子，若以 1890 年的技術生產 1929 年的鋼鐵量，所需工人是 125 萬而非 40 萬。但是，因為鋼鐵需求量穩步上升，看似多餘的 80 萬工人，也很少因為鋼鐵行業機械化而失業。
總之，每個行業都會有結構性影響、系統性重組，但仍會留下機會。我們能夠做的是學習如何與技術共處，將 AI 視為一種資源而不是威脅。
在工作裏找到新的價值感
當有人因為 AI 愁雲慘淡，也有人堅信着「長板理論」：
引用AI 不會取代你，而是擴展你所能提供的最有價值的東西。
當大多數工作都可以被 AI 取代，我們的成就感從何而來？這時候，或許需要一次「校準」。
4 月中旬，Smalltalk 開發者、著名程序員 Kent Beck 在 Twitter 感嘆：
引用我一直不願意嘗試 ChatGPT，今天我克服了這種不情願，我明白我為什麼不情願了。我 90% 的技能的價值剛剛下降到 0 美元。剩餘 10% 的槓桿增加了 1000 倍。我需要重新校準。
評論區大部分都在問 10% 是什麼。
以 Kent Beck 的經驗，軟件開發需要很多技能，從解決問題和批判性思維，到編程和調試。
而 AI 讓這些技能的價值排序改變了，完成代碼、修復 bug 等都可以讓 ChatGPT 代勞或者加快，這意味着他 90% 的技能已經貶值。
一開始這種認識讓 Kent Beck 十分沮喪。在深思熟慮之後，他決定調整技能，好好開發剩下的 10%。
現在，藉助 ChatGPT 等 AI 工具，Kent Beck 可以自動執行日常任務，並將精力集中在更需要專業知識和創造力的領域。
首先，ChatGPT 很適合在頭腦風暴的時候給出備選方案、分析和理解複雜的代碼庫等等。
其次，Kent Beck 自認為也有 ChatGPT 無法替代的部分：創造力、專業知識和批判性思維。在他看來，最成功的軟件開發項目，應該是由人類創造力和專業知識相結合，並使用 ChatGPT 等工具驅動的項目。
從 Kent Beck 的個例裏，我們大概也可以得到一些啓發。
這也是陸奇對創業者的一個建議：認清現實、果斷行動。如果這次變革對我們所在的產業帶來結構性影響，那麼逆水行舟不進則退。馬斯克也説過類似的話，「熵並不在你這邊」。
幾年前，AI 席捲了圍棋，打敗了最優秀的人類棋手。人類一生也無法窮盡的遊戲，卻被 AI 精確計算，挑戰了人類的尊嚴和智慧的榮光。
當時輸給 AlphaGo 的歐洲圍棋冠軍樊麾，後來選擇加入 DeepMind，擔任了 AlphaGo 一段時間的「教練」，既然下不過 AI，那就讓 AI 下得更好。
2022 年，人機大戰五年後，柯潔也説這幾年改變了他很多，「當時，我是以一個挑戰者的心態去面對 AI。我現在也在跟 AI 下棋，但是以一個學習者的姿態」。
我們無需打敗 AI，但仍然可以找到屬於我們的那個位置。
不過，麥克盧漢有言，「用後視鏡看現在，倒退着走向未來」，我們永遠都在用「過去」的標準認識「現在」。且行且看，面對不可名狀之物，至少不要因為焦慮而原地踏步。
資料來源：愛範兒（ifanr）