01
近期,ChatGPT橫空出世,發(fā)展速度迅疾,用戶注冊破億所用時間打破了TikTok在美國的記錄,帶熱了整個AIGC概念。
ChatGPT可以通過AI生成的內容模仿人類的反應,并協(xié)助人們完成一系列任務,諸如撰寫論文、制定商業(yè)提案、創(chuàng)作圖片和視頻,甚至檢查程序錯誤,等等。
當然,由于中國的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新在近幾年被整個世界遺忘了,我們只能以看客的心態(tài)瞻望其發(fā)展現(xiàn)狀。
02
說起內容生成,其實早在十幾年前,就有一些對「現(xiàn)代詩歌」不太理解的程序員開發(fā)了幾款「詩歌生成器」,玩過的人驚呼,「生」出來的詩歌非?,F(xiàn)代,特別酷。只要把日常用語的邏輯打亂,讓主謂賓進行毫無關聯(lián)的拼接,寫詩不成問題。
親愛的朋友,你想立刻成為詩人嗎?
讓我教教你,現(xiàn)在隨意寫幾句正常話:
老鼠把糧倉里的大米吃光了
張小紅昨天忘記寫英語作業(yè)
夏天的雨水浸透了東北的黑土地
對以上三句進行拼接:
夏天的糧倉浸透著被遺忘的英語作業(yè)
老鼠在東北的黑土地上啃噬著昨天
是不是感覺很酷?
03
詩人是語言的破壞者。此言誠不欺人。詩歌不追求實際效用,讓人期待的是浪漫、無序的紛亂和缺乏理由的美感。
但是AIGC所要求的內容生成,必須無限接近人的思維邏輯,才可能是有效的。過去人們擔心人工智能會取代大部分的職業(yè),讓更多人處于失業(yè)狀態(tài),這種口號喊了很多年,現(xiàn)在似乎要成為現(xiàn)實了。
微軟CEO納德拉甚至認為對于知識型工作者來說,這就完全等于工業(yè)革命。
工業(yè)革命意味著生產(chǎn)效率的極大提升,按說是對人類的解放,但創(chuàng)新會在短期內產(chǎn)生對傳統(tǒng)經(jīng)濟秩序的破壞,當蒸汽機發(fā)明以后,英國的馬車夫擔心自己失業(yè),要求政府立法要求蒸汽機車的速度不能太快。
但其實這是杞人憂天。就比如最近我國政府出臺的「以工代賑」政策,能用人工的盡量不用機械,能組織當?shù)厝罕妱展さ谋M量不用專業(yè)施工隊伍。任何工業(yè)革命,都不能剝奪大多數(shù)人在社會組織范疇內的一席之地。
我們可以慢點來,但不能把其他人落下。當機器人真的取代了所有工作以后,或許就真的進入了「按需分配」的社會,勞動意味著享受和閑暇。
04
因此我個人特別看好AIGC的發(fā)展,也不擔心因此帶來社會變動,引發(fā)大規(guī)模失業(yè)?;疖囍皇亲屌:婉R變少了,人卻因物質的豐富而變多了。那么問題來了,AIGC能和工業(yè)革命相提并論嗎?
無論生產(chǎn)鋼鐵、橡膠的工業(yè)機械設備,還是生產(chǎn)軟性內容(文字、圖片、視頻)的程序和語言模型,其目標都是為了節(jié)省人的工作時間,從文化和歷史的角度看,絕對是利大于弊的。一個良性、開放的社會必然會不斷進步,而不是僵化和停滯。
ChatGPT能在短短兩三個月內用戶突破一億,說明它確實有用。計算機的信息檢索速度,是人類大腦無法比擬的,立足于大量的數(shù)據(jù)、強大的計算能力和新穎的處理技術的結合,AIGC似乎已成為數(shù)字內容創(chuàng)新發(fā)展的新引擎,說成是工業(yè)革命或許言之過早,但可能性極大。
微軟CEO納德拉在接受采訪時,提到了一個例子。去年底,特斯拉的人工智能主管、開發(fā)自動駕駛儀的主要領導人卡爾帕西說,他寫的代碼中有80%是由GitHub Copilot編寫完成的,且準確率約為80%。
GitHub Copilot是一種幫助開發(fā)人員編寫代碼的AI工具,歸微軟所有。卡爾帕西表示,這個工具極大地加速了其寫代碼的速度,如今已經(jīng)很難想象「人工寫代碼」的日子了。
程序員曾經(jīng)被認為是最難自動化的知識工作,現(xiàn)在,一切都變了。未來的軟件開發(fā),將由AI訓練出來,然后程序員去迭代完善。大多數(shù)簡單邏輯軟件估計不需要程序員了。
其實看看網(wǎng)頁上的翻譯軟件就能明白,智能化已經(jīng)越來越能適應人的需求,過去的翻譯經(jīng)常顛三倒四,大意和輪廓明白,但需要重新組織語言和細節(jié)才能相對精確,但隨著翻譯軟件對人類用語習慣、文字間相互關系的分析,翻譯也越來越精準。
05
人們瘋狂地涌向ChatGPT,無非是感受到了它的工作魅力,試圖利用這款軟件解決自己在學習和工作中的問題。
很多學生利用它寫畢業(yè)論文,也有人在社交平臺連續(xù)發(fā)布它「創(chuàng)作」的小說,據(jù)說很「賣座」。
除了不具備人類的情感,愛恨喜樂等情緒,僅僅從智力角度說,AIGC能夠以優(yōu)于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動,從技術層面實現(xiàn)以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。
對于試圖節(jié)約成本提高效率的公司和個人而言,當然非常誘人。
06
木頭姐的方舟投資公司最近發(fā)布了一年一度的《Big Ideas 2023》投研報告。報告預測,至2030年為止,AI訓練成本將持續(xù)以每年70%的速度下降。
舉例來說,要將一款大型語言模型訓練至GPT-3的水平,2020年需要花費近460萬美元,2022年則可以降至45萬美元。
AI訓練成本的急劇下降,意味著通用化AI的大勢勢不可擋。這意味著人工智能將越來越快、越來越多地侵入更多行業(yè)。它似乎真的要成為一場新時期的「工業(yè)革命」。
從Web1.0到Web2.0,從生產(chǎn)內容的角度上看,最重要的關鍵詞就是從PGC到UGC。現(xiàn)在大家喊了一年多的Web3.0之后,AIGC來了。
確認過眼神,從Web1.0到Web2.0到Web3.0,關鍵詞之一就是從PGC到UGC再到AIGC。
時代的大幕剛剛拉開,AIGC堪比工業(yè)革命?我覺得是肯定的。這是一場大戲,你別忙著搬小板凳看戲,難道就不想登臺吼上兩嗓子?
07
那么這場革命真的發(fā)生以后,大多數(shù)知識型人才就不需要天天動腦子了,他們只需要簡單地構思并輸入關鍵詞,就得出了答案,剩余的大量時間干嘛去呢?
我沉思了片刻,感覺只有一條出路:當詩人。
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