由ChatGPT引发的技术狂欢已经逐渐步入冷静期，人工智能技术爆发式提升带来的失业和安全伦理问题正在被重视。
Open AI公司在上月发布的一项报告显示，人工智能对话技术可能会严重影响到美国19%的工作岗位。投资银行高盛(Goldman Sachs)发布的报告则表达地更为严峻——“随着AI技术的突破，预计全球将有3亿个工作岗位被生成式AI取代，其中律师和行政人员所受影响最大。”
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另外，特斯拉创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)与1000多名人工智能专家及行业高管公开呼吁，暂停训练比GPT-4更强大的人工智能系统至少六个月，直到为此类设计制定、实施并由独立专家审核的共享安全协议。
虽然目前GPT对职场的影响并未大规模显现，但在游戏原画等产业中，用AI替代人的现象已经出现。
界面新闻记者在近期专访了国内职场社区脉脉创始人兼CEO林凡，他认为，预计2-3年，基层白领的工作将被取代。未来，80%的白领工作可能会被AI取代。
彼时，越来越多的公司的生产环境接入大模型，大模型的创造力也能从简单升级到复杂，从而替代越来越多的岗位。
林凡称，在人工智能时代，仍然能够有竞争力的人可能是三类人，一是能够帮助技术不断迭代的人，二是具备机器目前所不具备的综合性管理能力的人，三是能够批判且创新的人。
以下为采访内容，经过不改变原意的编辑：
界面新闻：过去一段时间，人工智能技术的进步日新月异。你是人工智能背景出身，你的感受是什么？
林凡：二十年前我确实在研究人工智能，所以一直以来都对这方面保持关注。如今的人工智能技术的发展正在经历一种“涌现”的现象，我们有一股扑面而来的技术浪潮之感，这是一次非常大的技术变革。
界面新闻：脉脉本身是否在做大模型相关的业务？
林凡：大模型在垂直赛道的应用是一件非常关键的事情，可能未来几年的时间里(这个赛道)会有比当年移动互联网还要多的创业者。
脉脉正在训练自己的职场相关的大模型，利用脉脉社区积累的数据，去挖掘出职场用户的深层次需求，为提高中高端人才招聘提供支持，比如帮助分析你的职场人脉网络情况，了解你对公司的情绪等等。
不过目前，要实现理想中的效果，这个大模型还需要持续训练，预计2-3年时间。
界面新闻：Open AI发布的研究报告指出，在GPT影响下，作家、设计师、画家等以往认为富有创造力的工作反而是比较危险的，相对安全的职业是从事体力劳动的工作者。为什么会这样？
林凡：这个问题确实我也很意外。
我们原来认为，人工智能的演进本应是一个缓慢线性的过程，比如从三五岁到七八岁到十八岁。而能取代作家、程序员这些工作，需要它至少达到20岁左右的智力水平。但蓝领的工作是机械性、确定性比较高的，等到机器人能够量产，价格相对便宜以后，这些工作应该是比较容易被取代的。
但现在的情况是，人工智能技术在参数量超过八百亿参数的时候，它出现了一个在大家预期之外的智力快速提升。我们看到，GPT3.5应该有十五六岁的智商，GPT4的智商已经可以达到二十岁左右。
理论上我们知道这样一天迟早会到来。我们意外的并不是这一天它到来了，而是这一天这么快速地到来了。但反观机器人的技术水平还没有到可以大规模落地的阶段。也因此出现了我们现在看到的这一幕——白领可能会早于蓝领失业。
界面新闻：宏观一点看，以往我们认为，人类区别于机器的地方在于创造力。如果说现在机器也能创造，那么在人工智能时代，人类的优势还能是什么？
林凡：这个问题上，我相对悲观一点。从前我们看到机器都在解决确定性的问题，但现在神经元涌现之后，机器已经开始解决非确定性的东西了，也就是开始拥有创造力。
但我们从目前的技术来看，GPT4在单一技术能力上可能会做得比人类好，但是在综合能力上还比较弱。
比如说，让GPT去写一个程序，它会写得很好。但是一个中高端的人才往往具备比较复合的能力，比如既懂产品又懂技术；既懂产品又懂市场等等。在这类需要将几种专业能力融会贯通的能力上，人类仍然会做的比机器好。
界面新闻：不过我们目前看到，即使是在单一技术能力上，GPT的普及范围仍然有限。
林凡：目前GPT还没有大规模取代日常工作的原因在于，这个大模型还没有更好地被接入和输出，目前它的输入输出都依赖于C端提供的信息。
当大模型开始与更多的行业的数据、生产工具开始结合，这些简单的创作将会被快速取代。
比如，我们现在看到微软将Office和GPT做结合后，机器就可以介入PPT、邮件、Word的生成了，那日常的许多基础文员的工作就会被快速取代。
再比如，日后如果微博、脉脉这些社区的信息被接入到大模型当中，那么一些新闻的前期生产可能也可以自动化进行，AI可能可以做到自动判断事件并且收集信息生成文章，到时候，一些负责收集新闻素材的初级记者工作就会被取代。
另外，目前我们虽然看到GPT只能编写基础简单的程序，重要原因在于，它没有被接入企业的生产环境信息，比如线上数据库、产品业务逻辑。
但半年到一年之内，预期会有越来越多的垂直产品发布，他会帮助大模型去接入各类数据。随之而来的，在未来2-3年的时间中，越来越多的基础白领岗位可能会被取代。
界面新闻：那么，给大模型接入(环境)和输出，这件事的难度如何？
林凡：不复杂，因此，预期这里边会出现很多创业公司，大公司也会冲进来。现在只是需要时间。
我感觉一部分大众认为大模型是和“元宇宙”“区块链”这些概念一样，认为与自己没什么关系。但我想说这件事已经发生在当下，而且很快会影响到大家。
所以目前我已经在push我们的管理层必须去每天使用GPT，和GPT聊天，探索GPT可以用来做什么。同时，我也在教育我的小孩去多接触GPT，不然我担心未来她可能无法适应这个时代，因为这一切会来得非常快。
界面新闻：您的意思是，相对于机器，人类在简单创造力层面已经宣告失败，而复杂创造力会在未来2-3年之内被机器覆盖。也就是说，三年以后人类就没有余地了？
林凡：这个类似于一个潘多拉盒子，GPT能够提升人效，如果大家都无止尽地逐利，那它一定会造成越来越多的人失业。
比如今天，我们使用GPT技术去取代我们做标注工作的运营人员，我能够将成本下降到此前的十分之一甚至百分之一。
如果纯粹逐利，那你一定会做这个选择。如果不去禁止使用大模型去替代某些工种，可能会带来很大的社会动荡。但假设说只有某一个国家立法，别的国家不立法，那这个国家一定会落后挨打。
所以我认为，在未来2-3年内，各国政府可能会联合制定公约，去限制人工智能更多的算力投入和更大模型的建立。
界面新闻：现阶段，GPT对人效的提升大概是什么程度？
林凡：从脉脉自己的实践来看的话，现阶段大概能优化公司3%- 5%的人效。一年以后，在企业各种信息接入后，这个水平可能可以提升到10%左右。两三年后，可能会达到30%- 50%，大概是这样的一个过程。
界面新闻：如果是这个人效提升程度，2 到 3 年之内，会不会出现企业家普遍用AI替代人的现象？
林凡：这个可能取决于产品化程度。
除非是技术出身的企业家，大部分企业家可能本人很少能把这个东西研究明白。所以对于绝大多数公司来说，可能必须有一个公司来提供类似的产品服务。
比如，到时候可能会有公司提供设计师的AI外包产品，承接另一部分公司的设计需求。你只需要用文字描述需求并付费，外包公司就可以快速给出方案。越来越多的公司可能采用这样的方式去实现自己需要的服务，从而减少对人工的需求。
界面新闻：所以你认为，作为普通人面对快速发展的人工智能技术，确实应该焦虑？
林凡：我个人认为应该，作为普通人应该要去积极应对这些变化。
因为在这个浪潮下，淘汰的速度很快，未来可能80%的白领会受到影响。所有文字工作者，比如翻译、基础文字撰写分析调研等会被先替代，其次程序员、设计师这些输入输出的东西非常具体明确的人也会被替代。
界面新闻：那未来什么样的人可能仍然是有竞争力的？
林凡：如果你能学好、用好这类技术，那么你就会是那个能被保留下来的人。
首先，技术本身在迭代，和“提示工程师”这类工作类似，帮助技术不断迭代的人会被留下。如果你能够在某些专业上，永远比机器的智能水平更高一些，并且能够帮助机器不断提高，那你是有价值的。从现在的市场来看，我们认为这部分人仍然有空间，并且价值会被放大。
其次，拥有综合性能力的人会被保留。虽然一些最底层的白领可能会被人工智能取代，但是协调这些白领的管理者可能仍然会被保留。
界面新闻：在什么人会被留下这个问题上，Open AI的报告中的结论之一是有科学和批判性思维的人仍然是有竞争力的。这类人具体对应哪些职业？
林凡：观察目前GPT的能力，我们会发现，它主要是在重复历史上已经有人做过的事情。
比如写代码这件事，排序、算法、各种界面的创造这些代码大部分被很多程序员写过。但是，历史上没有出现过的事情，目前的GPT还没有能力去做，GPT缺乏真正的创新能力。比如科学家就需要带着批判性的思维去研究没有人研究过的事情，去发现新机会。
界面新闻：那对于创业者来说，利用AI也是一件紧迫的事吗？
林凡：这是一个巨大的机会，而且这个机会面前人人是平等的。对创业者来说大模型有两层意义，一是用大模型去实现自己的创业想法，服务更多人；二是用大模型服务自己创业的过程，利用它解决各种各样的困难，将它当成创业合伙人。
界面新闻：国内和国外现在技术还有一些差距，这个差距会导致职业被影响的节奏有什么不一样？
林凡：国内整体来看，大模型技术比国外落后1-2年。我们自己测试，认为国内很多(厂商)的技术水平停留在类似GPT3的水平。如果说真正能够商用的大模型技术标准是90分，那GPT3可能只有60分，GPT3.5在75分，GPT4有些表现已经可以达到在90分。今天如果使用GPT4，它的产出预计是90%可用。
界面新闻：假设说人工智能接入了各种信息，那么2-3年后，我们现有的大部分工作流程会被改变吗？
林凡：未来生产这件事的要素流程是不会被颠覆的，但是生产方式可能会改变，比如，原来的一个功能上线，需要由设计师画设计稿，然后程序员根据这个设计稿改成程序，产品经理使用，测试工程师测试。以后，可能每一个环节都由AI完成，只需要人在一些节点进行核查和调整。
界面新闻：如果立法的目的在于在减缓技术发展的进度，那理想状态下，效率提升与社会稳定之间的度可能在哪？
林凡：从1950年第一台计算机面世开始，硅基生命在大约70年的时间里走完了人类从几百万年前进化到今天的全历程，已经达到和相对优秀的人类似的水平。它的进化速度已经比人类快1万倍甚至10万倍。按照这个速度，机器的智能水平可能一两年就会有迎来一个很大提升，超过人类本身的进化速度。
每一次技术变迁的动力都在于，人类希望用更高效的生产方式满足自己的需求，人类社会也将在新技术水平下形成新的稳态。人类的发展过程中，首先大部分人从事农业，然后转移到工业，再转移到服务业。农业的发展让大家能够吃饱肚子活下来，工业的发展提高了人类的物质生活水平，服务业的发展丰富了人类的精神生活，让大家有更多游戏、影视、小说可以看。如今AI强势介入，在服务业中产生了很强的创造力冲击，让我们能够做到高效满足精神需求了。那么大部分人类将转移到什么产业？
只有新的需求出现，新的产业才会出现。现在的问题在于，人类新的需求是什么？下一步该往何处去？或许比较理想状态下，大家的生活方式可能变成，不需要工作那么长的时间，衣食无忧，更多是Social。
（文章来源：界面新闻）
