文｜光錐智能，作者｜雷宇
隨着人工智能在數據、算力、算法、工具、模型等方面的技術推進，AI已經實現由實驗室到產業應用的層級躍升，更廣範圍、更深層次地影響着人們的經濟發展與生產生活方式變革。
IDC數據顯示，2022年全球人工智能收入預計同比增長19.6%，達到4328億美元，包括軟件、硬件和服務。預計2023年可突破5000億美元大關。
不可否認的是，AI技術爲我們帶來了前所未有的便利。比如提高工作效率，減少人類不必要的勞動，把人類從一些枯燥或者危險的工作環境中解脫出來。但與此同時，另一種聲音漸起，即——AI應用對於勞動力市場結構的顛覆。
5月4日，美國電視和電影行業的編劇們近15年來首次集體罷工抗議，要求制片廠在使用像ChatGPT和Dall-E這樣的生成式文本和圖像技術時設定嚴格的限制，編劇協會提出的要求包括：AI不得被用於寫作或改寫文學材料；AI不得作爲素材提供者；協會現有的材料不得被用於訓練AI等，理由是AI“嚴重損害了編劇的工作標准，包括薪資”。
AI主播、AI歌手......技術替代真人的消息層出不窮。凡是新生事物都會消滅一些舊事物，科技的發展似乎也同樣遵循着相同邏輯。AI帶來的一些“副作用”，比如人類大量工作被AI取代，導致失業劇增，正在引發人們擔憂。
不過，與新生事物消滅一些舊事物“共生”的另一面則是：還將催生更多新生事物。
日前，李彥宏在2023天津世界智能大會上發表演講中就表示：“我不擔心大模型會導致人類工作機會減少。”“人類最大的危險，最大的不可持續，並不是創新帶來的不確定性。相反的，我們停止創新，不發明不創造不進步，按照慣性走下去，所帶來的各種各樣不可預知的風險，才是人類最大的威脅。”
巴菲特在最近召开的一次股東大會上也表示，AI沒有任何一項功能可以取代今天坐在這裏的人類；人工智能或許可以改變全球的面貌，卻改變不了人的想法和行爲。
可以說，在AI究竟是消滅勞動還是創造勞動的問題上，科技界大佬們更堅定地選擇了後者。原因爲何，或許我們可以從三次工業革命的發展史上一窺第四次工業革命——人工智能時代的就業生態。
一、AI真的會讓人類都失業嗎？
其實，AI搶佔工作崗位這一觀點並不新鮮。過去的每一次科技革命，都曾“奪”走過不少工作崗位。在工業革命時期，大量使用機器使得許多手工業者破產，工人失業。因此，工人們开始了砸機器的運動。
工作人員把機器看作是問題的根源，他們試圖通過砸壞它來保住工作。到了20世紀中期，福特汽車的工人們也开始用罷工的方式來抵制新的流水线自動化系統。
這一行爲後來被發展經濟學家所接納，並稱之爲“盧德謬論”：即科技的發展帶來生產力的提高，會減少對勞動力的需求，從而導致失業率的上升；不過，雖然每一次科技革命在短時間內帶來部分工作的消亡，但新的時代一定會孕育出更多的工作機會。
簡而言之就是：科技創新對就業崗位的影響，增長將大於消亡。
李彥宏在演講中提到，200年前，井下背水的工作消失了。在蒸汽機問世之前，工人們不得不親自將礦坑中的積水背出，這項任務辛勞又艱難。隨着瓦特蒸汽機的出現，井下背水的工作不再存在。而後，蒸汽機在紡織、冶金、造紙、陶瓷等工業領域得到應用，創造出許多新的職業，並帶來全球人口和人均GDP的首次大幅增長浪潮。
100年前，馬車夫的工作消失了。據記載，在馬車業最繁榮的倫敦，約有10萬人從事相關工作。而後汽車出現後，紐約到處都是賣馬肉的，但後來依然出現了很多新的工作。第二次工業革命結束時，世界人口增長了2.7倍，世界人均GDP增長了3.2倍。
30年前，打字員的工作消失了。現在年輕一代沒有見過打字機，但也出現了很多新的工作。隨着電腦和互聯網的發明，人類進入了第三次工業革命和大規模增長的時代。在短短30年內，世界人均GDP增長了2.8倍。
如今，我們正處於人工智能時代，這也被稱之爲第四次工業革命。從AI的訓練方式上看，人工智能時代還將復制前三次工業革命的路线，伴隨科學技術的發展，優化、解決人類工作瓶頸，隨之產生更多需求和就業機會。
具體來看，爲了訓練計算機更加擬人化，人類需要給計算機提供大量標注數據，這項工作通常是由人類完成的。從職業角度來看，AI的機器學習將崛起並創造諸多全新職業，比如AI工程師、數據科學家、數據標注員、機器人維修員等等。
以在全球爆火的ChatGPT爲例，OpenAI首席執行官SamAltman曾表示，OpenAI（ChatGPT所屬公司）可能會在未來幾年嘗試籌集多達1000億美元的資金，用來技術开發、日常運營及人才招聘。
爲了創造極佳的使用體驗，ChatGPT非常依賴高性能的硬件設備。這些硬件設備背後，離不开背後專業技術人才的運用。研究公司SemiAnalysis的首席分析師Dylan Patel曾表示，當用戶使用ChatGPT寫求職信、生成課業規劃和潤色個人簡介等操作時，每天可能會燒掉OpenAI多達70萬美元。
而OpenAI的母公司微軟，爲了實現AI夢，形成更持久的發展，也在花高昂費用廣納人才。
在最新一季的財報中，微軟三大板塊，最亮眼的就屬智能雲業務。爲了使得微軟在下一波計算浪潮中具有結構優勢，未來微軟將借助Azure（AI/GPU優化基礎架構）、OpenAI（LLM）以及1億开發人員共同合作試點，穩固頭部優勢地位。
5月16日，百度發布截至2023年3月31日的第一季度財報。財報顯示，第一季度，百度實現營收311億元，同比增長10%；歸屬百度的淨利潤達到57億元，同比增長48%。其中，百度智能雲在本季度實現了盈利。
“歷史不會重復，但確實有它的規律。”正如李彥宏所說，也一如前三次工業革命，我們在處於新舊交替之中。
二、大模型帶來的新機遇
從2016年AlphaGo出其不意的落子策略，到今天ChatGPT能夠進行長時間的流暢對話、回答問題、高質量地撰寫人們要求的幾乎任何類型的書面材料——包括商業計劃、廣告活動、詩歌、笑話、計算機代碼及電影劇本等，伴隨大數據、大算力、大模型的發展，出現”智能湧現“的人工智能技術已經行至歷史拐點。
“過去的人工智能是，我想讓機器學會什么技能，就教它什么技能。教過的有可能會，沒教過的就不會。大模型出現所謂的智能湧現之後，以前沒教過的技能，它也會了。”李彥宏說道。
回顧人工智能技術發展史，從神經網絡模型的引入，到2017年Transformer架構的提出，再到如今擁有1750億參數的GPT3，在深度學習獲得重大突破後，AI的技術方向發生了巨大變化，即從過去的辨別式AI1.0時代，走向生成式AI2.0時代。
“過去人們比較熟悉的人工智能的應用，基本上都是辨別式。”李彥宏解釋道，“比如，人臉識別，還有搜索引擎——用戶輸入關鍵字或者一段話，然後在全網進行匹配，哪一個網頁，哪一段內容是他需要的。”
而從功能上看，AI 2.0時代的大模型不僅能夠自主學習文本和圖像數據，還能夠從影音、自動化硬件傳感器數據，乃至DNA等多模態數據中學習，建構超強大腦的運行能力，進而逐步生成預測、決策、探索等更高級別的認知智能。
擁有了生成式能力的大模型，已經在激發AI原生應用的开發新浪潮，爲人類經濟社會發展帶來新機遇。
具體展开來看，我們之所以說人工智能2.0時代將徹底顛覆人類過往的工作生活方式，一個擺在人類面前不爭的未來格局就在於：人機融合、人機共創。
投資管理公司ARK Invest曾指出，人工智能技術仍處於較早期階段，訓練成本正以50倍於摩爾定律的速度增長，這對於內容創作、營銷、客戶服務、翻譯、IT等行業從業者及企業來說，運行AI推理系統的成本幾乎爲0。ARK Invest預測稱，2030年，AI將讓腦力勞動者的生產效率提高4倍以上；在AI滲透率達到100％的假設下，41萬億美元的AI技術將提高產出價值200萬億美元。
這意味着，在不久之後的未來，以“AI數字員工+人類員工”爲主的“人機交互、人機共創”工作模式將成爲社會熱潮。研究機構Gartner預測也顯示，2030年，人機交互的AIGC（人工智能生成內容）市場規模將超過萬億元。
技術邏輯決定了應用模式。
“現在的IT技術棧變成了四層，底層仍然是芯片層，但是主要的芯片已經不是CPU，而是以GPU爲代表的，新一代適合並行大規模浮點運算的芯片。上面我們叫做框架層，就是深度學習的框架，像百度的PaddlePaddle飛槳，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow都是在這一層。再上面一層是模型層，今天的ChatGPT、文心一言等等，這些是屬於模型層，以後AI時代的原生應用，都會基於大模型來進行开發。”
在原生應用層，充滿了新的可能。
從發展範式上看，目前，AI 2.0大模型已從“人機協同”出發，升級各式生產力工具，並在廣告投放、電子商務、搜索引擎、遊戲制作等容錯度高的行業實現業務自動化。未來還將逐步走向“全程自動“，在不容出錯的領域裏，AI醫生等原生應用都有可能成爲現實。
在國內市場，百度文心一言等大模型同類產品陸續开放接口、面向企業提供服務。當前市面上可見的類ChatGPT應用，覆蓋包括辦公軟件、社交文娛、營銷廣告、家庭助理四大方向共15條賽道。
以百度文心一言爲例，文心一言在預訓練過程中使用了數萬億級別的語料庫，使之具備了較強的語言理解和生成能力。目前百度已實現芯片、框架、模型到應用的全棧布局，可將文心一言作爲人工智能基座型平台，通過優化學習框架和模型，提高訓練推理效率、改善精度；通過優化硬件，提高計算和存儲效率；並通過數據優化，改善模型推理效果，並由此賦能金融、汽車、能源、媒體、政務、生物醫學等行業。
在海外市場，AI原生應用已經成爲大勢所趨。
早在2月底，文檔協同軟件公司Notion就推出了基於ChatGPT的企服工具Notion AI，每個用戶每月只需支付10美元，就可以讓AI輔助總結會議記錄、修改優化內容、生成表格清單、起草電子郵件等。
寫作輔助工具Grammarly推出了一款名爲GrammarlyGo的生成式AI工具。用戶每月可以免費獲得100次提示，每月支付30美元或年支付144美元，可以獲得每日500次提示服務。
李彥宏也舉了幾款AI原生應用的例子，它們已經能從更具體的切入點幫助企業及個人提高效率。
“DoNotPay，比較典型的應用場景是人工智能律師。比如說，你在美國开車超速了，超速之後警察給你一個罰單，一般交幾百塊錢。其實你可以不交，你請一個律師幫你打官司，就可以不交了。但是請一個律師的錢，可能是罰單錢的兩倍，所以你不請了。今天請AI當律師，你就可以不交那個錢；
Jasper是營銷創意的生成工具，你的公司想要出什么樣的創意，它來幫你出，所以效率高很多；
Speak是韓國的軟件應用，實際上是教你學外語的，模擬各種場景，到餐館點餐、跟對方談判時，怎么交互，上百種語言都可以做得非常好。”
未來，隨着企業战略、人才、組織機制和文化的改變，人工智能還將用其新的思維方式和工作理念去協助企業重構現有的每一產品、每一業務。可預見的是，在不久的之後，各行各業、各式產品及工具都可能被AI重新迭代一遍。
三、大模型帶來三大產業機會
不容置疑的是，人工智能已經成爲新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，大模型更是人工智能發展的熱點方向。日前，IDC發布《2022中國大模型發展白皮書》認爲，大模型是AI發展的必然趨勢。
大模型正在重新定義人工智能，進而改變產業。這種“一變則百變”，可以從人機交互的方式變化中看出來。
李彥宏曾分享，人機交互的方式發生了三次變化。最早的是命令行，而後是變得更簡單的圖形用戶界面（GUI），“人工智能的誕生，讓我們可以用自然語言跟電腦進行交互。”
“當我有需求的時候，比如說我想查一下上個月，2023年4月，我的公司每一個產品线，有哪些產品的毛利率超過了疫情前的水平？這樣一個課題，在過去很可能需要我的助理花半天一天的時間才能獲得。今天，如果計算機懂你的自然語言，一秒鐘之內就可以給你一個表格。”
此外，大模型對人機交互的改變，也可以重新定義營銷和客服。畢竟，誰擁有最佳的跟客戶溝通的方式，誰就會擁有這個客戶。今天即使有70億個客戶，每一個客戶也都可以有一個專屬的7×24小時的、什么都知道的助理。
隨着多模融合的生成式AI逐步成熟，能理解、有邏輯、會推理、能創作、有情感的大語言模型將帶來人工智能創新的爆發式增長，企業的生產經營效率將得到極大提高，用戶體驗效果也將得到顯著提升。
對於產業而言，降本增效的結果背後意味着技術進步，而技術進步則伴隨着技術生產範式升級。據了解，今天的人工智能技術，已經發展成爲“芯片、框架、模型、應用”四層架構，百度是全球唯一一家在這四層架構都有全棧布局的公司。
從產業機會上看，一方面，隨着雲計算從增長期進入成熟期，人工智能場景不斷增多，雲計算廠商需要提供性能更高、成本更低、彈性更靈活的計算資源，以支持大模型的訓練和推理。
另一方面，大模型和AI技術的提升也反向帶來了雲計算廠商服務創新和價值的雙增長。其中，大模型的主流商業模式也從IaaS（基礎設施即服務）向MaaS（模型即服務）以算力交付的方式轉移。
通過爲企業提供更多的人工智能能力和解決方案，雲計算廠商能夠降低开發門檻和運維成本，更關注框架、模型的質量，以及芯片、框架、模型、應用這四層之間協同是否高效，繼而促進產業業務創新和智能化升級。
從商業模式上看，大模型的更大商業潛能，則在於和千行百業的結合。
以百度文心一言爲例，作爲國內最早推出大模型產品內測的公司，文心一言已完成4次技術版本升級，已有15萬家企業申請接入，合作的外部公司數量也爲業內最多。
據了解，過去，要做AI業務，需要工作人員拿着各種各樣的數據，去爲客戶單獨訓練一個AI模型出來。現在，在一個已經訓練好的預訓練大模型基礎上，就可以用較低的門檻做出細分模型。
目前，百度“文心一言”大模型+飛槳深度學習框架已與600家行業客戶合作打造了11個行業大模型。在汽車領域，百度與吉利汽車合作構建了智能客服知識庫、汽車領域知識庫等，節省了75%的研發人力成本；並與長安汽車構建了人工智能基礎設施平台，以及基於文心一言聯合研發了一款新的人工智能產品。
在產業再造方面，AI大模型引發的趨勢也勢不可擋。
以百度智能雲正在內測的企業級大模型生產平台“文心千帆大模型平台”爲例，據悉，文心千帆將提供兩種企業服務：第一，以文心一言爲核心，提供大模型服務，幫助客戶改造產品和生產流程。第二，作爲一個大模型生產平台，企業可以基於文心千帆开發自己的專屬大模型。截止目前，已有超過300家生態夥伴參與文心一言內測，在400多個企業內部場景取得測試成效。
從應用开發機會來看，AI大模型平台還將是一個比移動互聯網大十倍、百倍的AI應用時代。未來，AI大模型將成爲一個通用型平台，各行各業從業者，不論是寫代碼、寫文章、繪畫作圖還是寫APP，都需要使用AI。這就像每個使用移動互聯網的人都要用上4G/5G網絡般，通過應用AI，人們能夠擁有更加絲滑的工作、辦公、生活甚至產業元宇宙體驗。
四、結語
由此可見，隨着人工智能的進一步發展，人類的生產方式將發生徹底性變革。伴隨數字化和智能化時代發展，以新興的生產要素爲代表的人工智能技術，將通過與社會生產力的深度融合，爲社會各領域帶來了巨大變化，掀起社會生產力的新變革。而這一變革將帶來效率與經濟的又一輪發展。
正如李彥宏在大會上演講所說：“對於人類來說，最大的危險，最大的不可持續，並不是創新帶來的不確定性。相反的，我們停止創新，不發明不創造不進步，按照慣性走下去，所帶來的各種各樣不可預知的風險，才是人類最大的威脅。”
原文標題 : 擔心工作被AI取代？大模型再造一個“黃金時代”
標題：擔心工作被AI取代？大模型再造一個“黃金時代”
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