他从200年历史里,找到AI抢不走我们饭碗的两个理由


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编者按:本文来自微信公众号 降噪NoNoise(ID:forjingyijing),作者:戴菁,创业邦经授权转载。

大厂原画师失业、广告公司设计师被裁、IBM未来5年要用AI替代30%的HR等后勤职员……前两年的市场「寒意」还未驱散,今年打工人儿又开始担心被AI抢饭碗。

人工智能诞生67年,但AI正在或者即将替代人类工作岗位的「坏消息」从没有当前这般密集地轰炸到普通人身上。

不过最近有科技领袖说,这种担忧大可不必。在5月18日的第七届世界智能大会上,百度CEO李彦宏在演讲中明确表示,「我不担心大模型会导致人类工作机会减少,生活变差」,因为新的工作机会会被创造出来。

他认为,人类最大的危险并不是创新带来的不确定性,而是就此停止创新,不发明不创造不进步,按照惯性走下去,所带来的各种各样不可预知的风险。

AI不会让工作机会减少

2017年底,英国物理学家霍金曾对人工智能的崛起作了一个极端预判:这要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的。

「对于好坏我们仍无法确定」,霍金坦言,最终结果取决于人类是无限地得到人工智能的帮助,还是被藐视、被边缘化,或者被它毁灭。

被AI替代的危机感,始终若隐若现。《纽约客》杂志同年刊登的一期封面漫画,将人类的忧虑放大到淋漓尽致:在未来的曼哈顿街头,各种社会身份的机器人穿梭往来。当一个突兀的人类乞丐举杯乞讨,路过的机器人很随意地投掷了两枚金属螺帽——机器时代的通用货币。

画外之意,当机器人成为世界主角,失业的人类只能沦为街头乞丐。

到了2023年,这种忧虑持续发酵。如果说此前对相关议题的讨论主要停留在精英阶层,今年以来,伴随以ChatGPT、Midjourney为代表的生成式AI的爆发,更多普罗大众开始担心AI会抢走自己的饭碗,甚至导致大规模失业。

毕竟,生成式AI带来的效率提升太明显了。一名广告公司的创意总监告诉我们,公司之前会把提案用的效果图外包出去,一张设计图费用要五六千元,来回确认要耗时三五天;自从用上Midjourney,一天定图,费用几乎为零。

在5月18日的第七届世界智能大会上,百度CEO李彦宏也提到相似的例子:人类画一张画需要一天,成本几百元。但AI画一张画,只需要几秒钟,成本只需要几分钱。

图源:LearnOpenCV

当AI来势汹汹地奔向内容创作、客户服务、翻译、软件程序员、人力资源专家和律师等岗位,被颠覆这件事便从理论推演变成媒体热衷挖掘的现行案例,尽管部分案例不一定有统计学意义。

AI真的会抢走打工人的饭碗吗?在探寻答案之前,让我们重温马克吐温的一句名言——历史不会重演,但总会有惊人的相似。

如果站在历史的角度来看,每一次科技革命其实都在复刻同一个隐形定律:新技术让一部分工作消失的同时,会创造更多新的工作岗位。

人类社会经历了无数次这样的改变——19世纪末当汽车在欧洲街头出现后,短短十几年内,英国伦敦就有10万马车夫下岗。但他们并没有沦为《纽约客》漫画中的人类乞丐,恰恰相反,头脑最活络的一批马车夫转型做了汽车司机。尽管过往照料马匹、维修马车一类的技能被清了零,刻在脑子里的城市交通路线图却成为新的工作优势。而作为工业明珠的汽车产业,在全球创造的工作岗位数以亿计。

到了20世纪90年代,打字员还是一份体面而紧俏的职业。但是随着计算机的普及,打字员这个工种永久性地消失了。不过互联网催生的程序员群体迎来爆发。二十多年时间,国内程序员从十几万人发展到如今的八九百万人。

谷歌CEO Pichai认为,「AI 革命」本质上与「互联网革命」并无区别。

既然如此,为什么公众会担心AI会让工作机会减少呢?李彦宏认为,这是因为大家能够看到现在的工作会消失,但是还没看到新的工作机会会被创造出来。

新技术对工作岗位的影响有直接和间接两种:一种是应用落地直接催生的岗位,比如汽车司机、程序员;还有一种是通过释放生产力、带动生产产值的增长,所撬动的社会就业增长及经济发展。

回看过往历史数据,世界人口及人均GDP的大幅增长均出现在三次科技革命时期。始于19世纪中叶的机械革命,带来世界人口及人均GDP的第一次快速增长;到了1900年-1990年的电气时代,人均GDP在60年内翻了3.2倍;1990年以来的信息革命,人均GDP仅30年就翻了2.8倍,增速越来越快。

我们为什么关注GDP?经济学里的奥肯定律表明,GDP与就业率存在较强的正向关系:世界GDP每增加1%,就业率大约上升0.5%。

在这个理论框架之下,许多反直觉的经济现象便有了合理解释:比如耶鲁大学Daisuke Adachi及其同事研究过1978至2017年的日本制造业,他们发现,每1000名工人中增加一个机器人,企业的就业率反而提高2.2%。

《经济学人》2019年也发现,尽管目前全球人工智能与机器革命已处于发展中期,但发达经济体的就业率却飙升至历史最高水平,并且在机器人使用率最高的日本与韩国,失业率是最低的。新技术并没有带来大规模失业,相反就业岗位规模在扩大。

那未来由人工智能技术主导的世界会怎么样?国际劳工组织有个预测,至2030年世界还需要设立6亿多个新的工作岗位。

这些新的岗位来自哪里?李彦宏在世界智能大会上的判断是,一定来自创新产生的新产业,「人工智能是堪比历次工业革命的大浪潮,一定会创造全球经济的下一个增长奇迹。」

大模型到底改变了什么?

考虑到百度本身就是一家人工智能公司,李彦宏的「布道」是否中立,有待时间的验证。

早在1965年,诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙就曾预言,「机器将在20年内有能力做任何人类能做的工作」。但遗憾的是,他的判断有点过于乐观。由于理论层面的停滞,人工智能在1980年代跌入低谷。英国政府甚至认为,对人工智能的预言即使不是骗局,也是庸人自扰。

相较之下,2023年的李彦宏倒是有理由乐观。大模型的出现,让辨别式AI走向生成式AI,智能涌现的神奇时刻就这样出现了,以前的人工智能只会干一件事,自动驾驶只会开车,阿尔法狗只会下棋。但是智能涌现之后,机器有了融会贯通的能力,具有了通用能力,应用场景和应用范围一下子打开了。

通用能力为何重要?以第二次科技革命为例,电的出现不仅带来电灯照明,也催生了洗衣机、电视、冰箱、录音机等方方面面的应用层创新。这也是为何ChatGPT出现后,百度很快上线文心一言、Google上线Bard的原因。

没有科技公司甘心错过这波大浪。而百度、谷歌在大模型上均积累多年,比如百度2019年就发布了文心大模型1.0,距今已有4年。

大模型出现后,最为直观的影响是重新定义了人机交互。早期的人机交互,用文本命令行;后来是图形交互界面;今天,人们可以用自然语言跟AI交互。用李彦宏的话说,「你只要思路活跃、表达清晰,机器就能给你干活儿。」

人机交互方式的变化,已经开始重新定义许多产业,比如营销和客服——

这两个领域,谁拥有最佳的跟客户沟通的方式,谁就会拥有客户。今天的大模型可以变成千人千面的AI助理、AI客服。这意味着每个客户都可以拥有一个专属的客服,它无所不知、无微不至,而且7X24在线,让企业的服务效率和客户体验双双得到提升。

目前已经有许多创业公司通过生成式AI赋能营销、办公、客服、设计等垂直场景,Notion(文档管理)、 Jasper(营销策划)、DoNotPay(法律服务)等一批AI原生应用成为其间的佼佼者。

以DoNotPay为例,该应用利用「机器律师」,为美国客户提供多种法律服务,比如对开车超速、停车罚单等进行抗辩,而用户每季度仅需支付36美元的订阅费。相较于几百美元的律师费,或者数百美元的交通罚单,这项服务可以说相当划算。

在医学领域,据媒体报道,生成式AI在美国正在帮助放射科医生从繁琐的常规工作中解放出来,让他们可以有更多时间直接与病人交谈。工作内容的改变,有望让更多医学院学生有意愿成为放射科医生。

此前方舟投资预测,生成式AI可以让知识工作者的效率提升4倍。比如过去写代码需要极其专业的知识、有极高的壁垒,现在或许只需要对GPT或者文心一言说一句「给我写一个如何调用**的代码」就可以了。

看到大模型带来的效率提升,越来越多的客户渴望上手应用。百度2023年Q1财报里透露了一个细节,今年3月百度智能云销售线索同比增长超过了400%。

据了解,自从3月16日百度文心一言正式启动邀请内测以来,已经有200万用户排队等待进行测试,几十万家企业希望接入文心一言。李彦宏说,文心一言之所以要尽快地发布出来,是因为市场有非常强的需求。

不久前,一家虚拟数字人技术公司的创始人曾告诉《降噪NoNoise》,他们基于「文心一言」大模型,再开发AI数字人直播的产品模型,以此服务数万客户。

阿里云、科大讯飞等厂商的大模型产品也都受到外界高度关注,各种大模型内测邀请码一码难求,有些甚至成为科技圈人脉资源的一个象征。

有意思的是,与前三次科技革命相似,人工智能每「攻占」一个工作环节,也会带来新的岗位机会。根据世界经济论坛报告,到2025年,人工智能等新兴技术将在机器学习、教育和数据科学领域创造数百万个就业岗位。比如基于客户需求提供标准提示词方案的提示工程师,据称有人已经年薪百万。

微软在新近发布的2023年工作趋势指数报告中也提到,AI有望塑造一种全新的工作方式,拥抱 AI 的组织将为个体释放创造力及生产力——由此迎来生产力增长和价值创造的新一波浪潮。

一场新的生产力革命一触即发。当更强的生产力叠加更大的市场空间,李彦宏的判断——人工智能将「创造全球经济的下一个增长奇迹」,听起来确实顺理成章。

不发明不创造不进步,是人类最大的威胁

当然并非每个科技领袖都像李彦宏如此乐观。

生成式AI的进化速度过快、潜能过于强大,有人看到美丽新世界的同时,亦有人担忧潜在威胁。今年4月从谷歌副总裁位置离职的「AI教父」杰弗里·辛顿说,他没想到AI的发展速度会像过去7个月那样快。AI技术可能带来的潜在风险,让他对自己毕生的工作感到非常后悔。

在OpenAI发布GPT-4以后,以马斯克为首的多名科技领袖发布公开信,呼吁人工智能实验室和相关企业在至少六个月内不要开发超过GPT-4的技术,以确保人们有时间思考人工智能可能对人类带来的颠覆性影响。

在世界智能大会上,李彦宏也亮明自己的观点,「人类最大的危险、最大的不可持续,并不是创新带来的不确定性。相反,我们停止创新,不发明不创造不进步,按照惯性走下去,所带来的各种各样不可预知的风险,才是人类最大的威胁。」

他说,这就是为什么百度在这么多年长期持续在AI上进行投入,把公司使命定义成「用科技让复杂的世界更简单」的底层原因。

资料显示,百度是全球唯一在人工智能四层架构——即芯片层、框架层、模型层和应用层都有全栈布局的公司。在应用层,百度主要聚焦搜索和交通,后者包括自动驾驶和智能交通两个方向。

作为技术理想主义者,李彦宏大概是阿玛拉法则的信奉者。这个法则的要义很简单——短期内人们倾向于高估技术的影响,长期又会低估技术的影响。时常被提及的案例是1865年的英国「红旗法案」——由于担心新事物汽车的风险,法案规定每辆上路的汽车必须由三人驾驶,且速度不能超过6.4公里/小时。

如果翻看前几年的报道,李彦宏的技术乐观并非没有「前缀」。在2018年,他就提出过AI伦理四原则:AI的最高原则是安全可控;AI的创新愿景是促进人类更平等地获取技术和能力;AI的存在价值是教人学习,让人成长,而非超越、替代人;AI的终极理想是为人类带来更多自由与可能。

或许是基于上述愿景,他会在本次世界智能大会上强调,自己并不担心大模型会导致人类工作机会减少、生活会变差,「我个人属于乐观派」。

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