他從200年歷史里，找到AI搶不走我們飯碗的兩個理由

編者按：本文來自微信公眾號 降噪NoNoise（ID:forjingyijing），作者：戴菁，創業邦經授權轉載。

(資料圖片僅供參考)

大廠原畫師失業、廣告公司設計師被裁、IBM未來5年要用AI替代30%的HR等后勤職員……前兩年的市場「寒意」還未驅散，今年打工人兒又開始擔心被AI搶飯碗。

人工智能誕生67年，但AI正在或者即將替代人類工作崗位的「壞消息」從沒有當前這般密集地轟炸到普通人身上。

不過最近有科技領袖說，這種擔憂大可不必。在5月18日的第七屆世界智能大會上，百度CEO李彥宏在演講中明確表示，「我不擔心大模型會導致人類工作機會減少，生活變差」，因為新的工作機會會被創造出來。

他認為，人類最大的危險并不是創新帶來的不確定性，而是就此停止創新，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。

AI不會讓工作機會減少

2017年底，英國物理學家霍金曾對人工智能的崛起作了一個極端預判：這要么是人類歷史上最好的事，要么是最糟的。

「對于好壞我們仍無法確定」，霍金坦言，最終結果取決于人類是無限地得到人工智能的幫助，還是被藐視、被邊緣化，或者被它毀滅。

被AI替代的危機感，始終若隱若現。《紐約客》雜志同年刊登的一期封面漫畫，將人類的憂慮放大到淋漓盡致：在未來的曼哈頓街頭，各種社會身份的機器人穿梭往來。當一個突兀的人類乞丐舉杯乞討，路過的機器人很隨意地投擲了兩枚金屬螺帽——機器時代的通用貨幣。

畫外之意，當機器人成為世界主角，失業的人類只能淪為街頭乞丐。

到了2023年，這種憂慮持續發酵。如果說此前對相關議題的討論主要停留在精英階層，今年以來，伴隨以ChatGPT、Midjourney為代表的生成式AI的爆發，更多普羅大眾開始擔心AI會搶走自己的飯碗，甚至導致大規模失業。

畢竟，生成式AI帶來的效率提升太明顯了。一名廣告公司的創意總監告訴我們，公司之前會把提案用的效果圖外包出去，一張設計圖費用要五六千元，來回確認要耗時三五天；自從用上Midjourney，一天定圖，費用幾乎為零。

在5月18日的第七屆世界智能大會上，百度CEO李彥宏也提到相似的例子：人類畫一張畫需要一天，成本幾百元。但AI畫一張畫，只需要幾秒鐘，成本只需要幾分錢。

圖源：LearnOpenCV

當AI來勢洶洶地奔向內容創作、客戶服務、翻譯、軟件程序員、人力資源專家和律師等崗位，被顛覆這件事便從理論推演變成媒體熱衷挖掘的現行案例，盡管部分案例不一定有統計學意義。

AI真的會搶走打工人的飯碗嗎？在探尋答案之前，讓我們重溫馬克吐溫的一句名言——歷史不會重演，但總會有驚人的相似。

如果站在歷史的角度來看，每一次科技革命其實都在復刻同一個隱形定律：新技術讓一部分工作消失的同時，會創造更多新的工作崗位。

人類社會經歷了無數次這樣的改變——19世紀末當汽車在歐洲街頭出現后，短短十幾年內，英國倫敦就有10萬馬車夫下崗。但他們并沒有淪為《紐約客》漫畫中的人類乞丐，恰恰相反，頭腦最活絡的一批馬車夫轉型做了汽車司機。盡管過往照料馬匹、維修馬車一類的技能被清了零，刻在腦子里的城市交通路線圖卻成為新的工作優勢。而作為工業明珠的汽車產業，在全球創造的工作崗位數以億計。

到了20世紀90年代，打字員還是一份體面而緊俏的職業。但是隨著計算機的普及，打字員這個工種永久性地消失了。不過互聯網催生的程序員群體迎來爆發。二十多年時間，國內程序員從十幾萬人發展到如今的八九百萬人。

谷歌CEO Pichai認為，「AI 革命」本質上與「互聯網革命」并無區別。

既然如此，為什么公眾會擔心AI會讓工作機會減少呢？李彥宏認為，這是因為大家能夠看到現在的工作會消失，但是還沒看到新的工作機會會被創造出來。

新技術對工作崗位的影響有直接和間接兩種：一種是應用落地直接催生的崗位，比如汽車司機、程序員；還有一種是通過釋放生產力、帶動生產產值的增長，所撬動的社會就業增長及經濟發展。

回看過往歷史數據，世界人口及人均GDP的大幅增長均出現在三次科技革命時期。始于19世紀中葉的機械革命，帶來世界人口及人均GDP的第一次快速增長；到了1900年-1990年的電氣時代，人均GDP在60年內翻了3.2倍；1990年以來的信息革命，人均GDP僅30年就翻了2.8倍，增速越來越快。

我們為什么關注GDP？經濟學里的奧肯定律表明，GDP與就業率存在較強的正向關系：世界GDP每增加1%，就業率大約上升0.5%。

在這個理論框架之下，許多反直覺的經濟現象便有了合理解釋：比如耶魯大學Daisuke Adachi及其同事研究過1978至2017年的日本制造業，他們發現，每1000名工人中增加一個機器人，企業的就業率反而提高2.2%。

《經濟學人》2019年也發現，盡管目前全球人工智能與機器革命已處于發展中期，但發達經濟體的就業率卻飆升至歷史最高水平，并且在機器人使用率最高的日本與韓國，失業率是最低的。新技術并沒有帶來大規模失業，相反就業崗位規模在擴大。

那未來由人工智能技術主導的世界會怎么樣？國際勞工組織有個預測，至2030年世界還需要設立6億多個新的工作崗位。

這些新的崗位來自哪里？李彥宏在世界智能大會上的判斷是，一定來自創新產生的新產業，「人工智能是堪比歷次工業革命的大浪潮，一定會創造全球經濟的下一個增長奇跡。」

大模型到底改變了什么？

考慮到百度本身就是一家人工智能公司，李彥宏的「布道」是否中立，有待時間的驗證。

早在1965年，諾貝爾獎獲得者赫伯特·西蒙就曾預言，「機器將在20年內有能力做任何人類能做的工作」。但遺憾的是，他的判斷有點過于樂觀。由于理論層面的停滯，人工智能在1980年代跌入低谷。英國政府甚至認為，對人工智能的預言即使不是騙局，也是庸人自擾。

相較之下，2023年的李彥宏倒是有理由樂觀。大模型的出現，讓辨別式AI走向生成式AI，智能涌現的神奇時刻就這樣出現了，以前的人工智能只會干一件事，自動駕駛只會開車，阿爾法狗只會下棋。但是智能涌現之后，機器有了融會貫通的能力，具有了通用能力，應用場景和應用范圍一下子打開了。

通用能力為何重要？以第二次科技革命為例，電的出現不僅帶來電燈照明，也催生了洗衣機、電視、冰箱、錄音機等方方面面的應用層創新。這也是為何ChatGPT出現后，百度很快上線文心一言、Google上線Bard的原因。

沒有科技公司甘心錯過這波大浪。而百度、谷歌在大模型上均積累多年，比如百度2019年就發布了文心大模型1.0，距今已有4年。

大模型出現后，最為直觀的影響是重新定義了人機交互。早期的人機交互，用文本命令行；后來是圖形交互界面；今天，人們可以用自然語言跟AI交互。用李彥宏的話說，「你只要思路活躍、表達清晰，機器就能給你干活兒。」

人機交互方式的變化，已經開始重新定義許多產業，比如營銷和客服——

這兩個領域，誰擁有最佳的跟客戶溝通的方式，誰就會擁有客戶。今天的大模型可以變成千人千面的AI助理、AI客服。這意味著每個客戶都可以擁有一個專屬的客服，它無所不知、無微不至，而且7X24在線，讓企業的服務效率和客戶體驗雙雙得到提升。

目前已經有許多創業公司通過生成式AI賦能營銷、辦公、客服、設計等垂直場景，Notion（文檔管理）、 Jasper（營銷策劃）、DoNotPay（法律服務）等一批AI原生應用成為其間的佼佼者。

以DoNotPay為例，該應用利用「機器律師」，為美國客戶提供多種法律服務，比如對開車超速、停車罰單等進行抗辯，而用戶每季度僅需支付36美元的訂閱費。相較于幾百美元的律師費，或者數百美元的交通罰單，這項服務可以說相當劃算。

在醫學領域，據媒體報道，生成式AI在美國正在幫助放射科醫生從繁瑣的常規工作中解放出來，讓他們可以有更多時間直接與病人交談。工作內容的改變，有望讓更多醫學院學生有意愿成為放射科醫生。

此前方舟投資預測，生成式AI可以讓知識工作者的效率提升4倍。比如過去寫代碼需要極其專業的知識、有極高的壁壘，現在或許只需要對GPT或者文心一言說一句「給我寫一個如何調用**的代碼」就可以了。

看到大模型帶來的效率提升，越來越多的客戶渴望上手應用。百度2023年Q1財報里透露了一個細節，今年3月百度智能云銷售線索同比增長超過了400%。

據了解，自從3月16日百度文心一言正式啟動邀請內測以來，已經有200萬用戶排隊等待進行測試，幾十萬家企業希望接入文心一言。李彥宏說，文心一言之所以要盡快地發布出來，是因為市場有非常強的需求。

不久前，一家虛擬數字人技術公司的創始人曾告訴《降噪NoNoise》，他們基于「文心一言」大模型，再開發AI數字人直播的產品模型，以此服務數萬客戶。

阿里云、科大訊飛等廠商的大模型產品也都受到外界高度關注，各種大模型內測邀請碼一碼難求，有些甚至成為科技圈人脈資源的一個象征。

有意思的是，與前三次科技革命相似，人工智能每「攻占」一個工作環節，也會帶來新的崗位機會。根據世界經濟論壇報告，到2025年，人工智能等新興技術將在機器學習、教育和數據科學領域創造數百萬個就業崗位。比如基于客戶需求提供標準提示詞方案的提示工程師，據稱有人已經年薪百萬。

微軟在新近發布的2023年工作趨勢指數報告中也提到，AI有望塑造一種全新的工作方式，擁抱 AI 的組織將為個體釋放創造力及生產力——由此迎來生產力增長和價值創造的新一波浪潮。

一場新的生產力革命一觸即發。當更強的生產力疊加更大的市場空間，李彥宏的判斷——人工智能將「創造全球經濟的下一個增長奇跡」，聽起來確實順理成章。

不發明不創造不進步，是人類最大的威脅

當然并非每個科技領袖都像李彥宏如此樂觀。

生成式AI的進化速度過快、潛能過于強大，有人看到美麗新世界的同時，亦有人擔憂潛在威脅。今年4月從谷歌副總裁位置離職的「AI教父」杰弗里·辛頓說，他沒想到AI的發展速度會像過去7個月那樣快。AI技術可能帶來的潛在風險，讓他對自己畢生的工作感到非常后悔。

在OpenAI發布GPT-4以后，以馬斯克為首的多名科技領袖發布公開信，呼吁人工智能實驗室和相關企業在至少六個月內不要開發超過GPT-4的技術，以確保人們有時間思考人工智能可能對人類帶來的顛覆性影響。

在世界智能大會上，李彥宏也亮明自己的觀點，「人類最大的危險、最大的不可持續，并不是創新帶來的不確定性。相反，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。」

他說，這就是為什么百度在這么多年長期持續在AI上進行投入，把公司使命定義成「用科技讓復雜的世界更簡單」的底層原因。

資料顯示，百度是全球唯一在人工智能四層架構——即芯片層、框架層、模型層和應用層都有全棧布局的公司。在應用層，百度主要聚焦搜索和交通，后者包括自動駕駛和智能交通兩個方向。

作為技術理想主義者，李彥宏大概是阿瑪拉法則的信奉者。這個法則的要義很簡單——短期內人們傾向于高估技術的影響，長期又會低估技術的影響。時常被提及的案例是1865年的英國「紅旗法案」——由于擔心新事物汽車的風險，法案規定每輛上路的汽車必須由三人駕駛，且速度不能超過6.4公里/小時。

如果翻看前幾年的報道，李彥宏的技術樂觀并非沒有「前綴」。在2018年，他就提出過AI倫理四原則：AI的最高原則是安全可控；AI的創新愿景是促進人類更平等地獲取技術和能力；AI的存在價值是教人學習，讓人成長，而非超越、替代人；AI的終極理想是為人類帶來更多自由與可能。

或許是基于上述愿景，他會在本次世界智能大會上強調，自己并不擔心大模型會導致人類工作機會減少、生活會變差，「我個人屬于樂觀派」。

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