这个时代是快速迭代、急速骤变的时代，

在古代是三十年河东，三十年河西，

到了近代，是每十年一个变化。

到了现代，则快到了每三到五年一个变化。

到了当下，速度加快到了一年之期，恍如隔世。

今年最大的新闻就是通用人工智能的出现，

OpenAI从一开始的3.0版本到3.5版本再到前不久的4.0版本，

其智能化速度之快，令无数人都在惊叹。

在认真研究了一段时间这个划时代的超级工具之后，

我对未来的世界趋势保持审慎的乐观态度。

为什么这么说？

我从以下几个方面探讨下这个问题。

1、新工具的产生需要什么样的土壤。

2、人类进入工业化时代以来，几次产业革命（新工具）对社会变革的影响。

3、工具的更新将给普通人带来什么样的冲击。

1、新工具的产生需要什么样的土壤。

其实，这个标题我很想写的是，

为什么中国没有率先产生出类似于GPT这样的通用人工智能工具。

我们理想中的解决卡脖子问题的大科研，都是举国体制，

国家做好规划，找到重点突破项目，

然后自上而下的由老中青几代科研工作人员如同军队行军作战一般，

攻坚克难，完成某项任务。

这个在做跟随型科研时，往往可以跑通。

因为是跟随嘛，有先验效应。

什么是先验效应？

也就是说领跑者会尝试不同的突破路径。

往往这种突破的路线是非常重要的，属于战略级。

先发者因为需要摸着石头趟河而过，

中间会有大量的沉没成本。

后发者可以摸着先发者的路线趟河。

当然，其中的技术细节是很难知道的，

但就其路径来说，都已经免去了很多试错成本。

不过，这个也要求后发者需要一定水平和体量的研发人员，

不然也很难跟上先发者的脚步。

作为先发者，反制的方式是放烟雾弹，

打个比方，他故意说某条路线走不通，

可能带歪后发者的研究路径。

这个需要很强的战略忽悠能力。

中国走了几十年的跟随性研究，

现在该模仿的也模仿的差不多了，

模仿不了的也被逼的搞原创，

毕竟卡了脖子。

到了如今这个形势下，

是需要自己成为某些领域的引领者了。

那么人工智能在国家的规划中已经放在了举足轻重的地步，

投入也不算小，

为什么结果出来后会有现在这么大的差距呢？

或许还是要从两国研发的模式上寻找问题源头。

美国的社会对头部的天才是比较友好的，

OpenAI团队中很多都是名校辍学创业的。

他们普遍非常年轻。

要知道，年轻才是创意突破的代名词。

命理角度看就是伤官啊。

突破已有的秩序（官）。

其次，他们是兴趣驱动的，

他们其中一个主创人员，一开始是研发阿尔法狗的，

也就是几年前很火的利用AI来下围棋，

并且颠覆了现有的围棋范式。

后来OpenAI团队做过一段时间开发AI来打Doda2游戏，

由于他们做出来的AI在游戏上反馈很好，

引起了微软的注意，这才加大资金投入，

从而有了大模型生成的通用人工智能。

在这里，我简略讲讲GPT的产生需要哪几样环境。

第一，是大规模的数据集，OpenAI团队一以贯之的路线就是走大模型大训练，这个成本是非常高的。不论是人工标注的成本，还是强大的算力成本。其中算法的开发成本发而是最低的。这也是国内公司一直不愿做的原因之一。因为堆海量数据就能出现智能，在数据量和参数没达到一定规模时，效果不是特别好。达到一定规模后，才出现了智能“涌现”现象。

第二，是强大的计算能力，GPT的训练需要大量的计算资源，包括高性能的GPU和云计算平台等。这个世界上具备这种硬件条件的国家也是少之又少。即使中国具备这样的硬实力，但也是把超级计算机用在大科研上，没有闲到给游戏公司开发AI打游戏。国内的公司也很难投入这种超级计算机来训练AI。大多数还是一般体量的数据，一般性能的硬件就行了，也就是凑合下不掉队就行。即使是百度这种AII in AI的公司，他们因为技术的知识障（知道的太多反而持悲观态度），对通用的AI本身就不乐观，也因此在投入上很谨慎。

第三，是先进的算法，我们从GPT的名字可以知道，也就是GPT的T，是Transformer的意思，这指的是一种算法框架。也是老外提出来的（人工智能中非常经典的算法几乎都是老外提出来的）。虽然我们知道了它是基于Transformer模型的深度学习技术，但由于没有开放，内部的真正的运行机理是什么目前还是不太清楚的。

第四，是开放的研究环境，也就是说GPT的产生需要一个开放、合作的研究环境，包括学术界、产业界和开源社区等。国内的产学研还是很有些脱节，当然，这也是普遍现象。

总之，由于各方面的原因，

最主要是“正官”氛围下的土壤，很难让“伤官”自发涌现。

这确实是一个难解的问题。

这里的“正官”氛围，

包含着青年科研工作者很难出头，技术人员不被看重的文化氛围。

到处都在说技术不重要，人情才重要，

“没有谁是不可以被取代的”这句话我从太多的人嘴里听到过。

特别是被体制内驯化的工具们，笼罩在“正官”的秩序之下。

在没有外部竞争压力下，这句话或许有一定道理，

但一旦有了外部的竞争，你让那些能干活的、能创新的，

或许不会来事的被取代，那么你的整个组织也有可能被外部所取代啊。

原本搞科研创新是最不能“听话”的，

但现在却是被训练成需要“听话”的，

层层听话，突破从何而来？

2、人类进入工业化时代以来，几次产业革命（新工具）对社会变革都产生重大影响。

十八世纪六十年代开始的第一次工业革命，以蒸汽机代替手工为标志，大量的产业工人上线取代了原本的手工业者。

十九世纪开始的第二次工业革命，以电气时代为代表，更加先进机器化大生产时代来临，无产阶级与资产阶级开始兴起，通信手段也开始更新，不时的涌现出新兴的资本。

二十世纪后半期以及二十一世纪，开始了信息化时代，电视、计算机、网络的诞生，极大的缩短了人与人之间的距离，也缩短了人与机器的距离。这里面也分几个阶段，从传统互联网到移动互联网，从文字图片互联网到短视频互联网，每一次阶段性信息革命都给普通人带来了无数的机会。

这里面有无数宏大的以及微观个人的叙事史，但在这里不多赘述。

历史的，当下的，

一时豪俊，风流人物，你方唱罢我登场。

就在前不久，tiktok还遭到狙击。

我在写《对人工智能的一些思考》时，

就已经详细说过，

未来是内容生产者（OpenAI一系列相关的产品）与推荐算法（tiktok为代表）结合的天下，

是算法算力（中美）与海量数据（中美）融通产生爆炸性影响的天下。

美国对tiktok的恐惧是天然的，

它是很有可能动摇其执政根基的产物。

因为美国的言论自由非真正的言论自由，

当一个不受其控制的工具引导底层摆脱其虚伪的言论自由时，

它的根基已经受到动摇，

两党轮换时的投票游戏一旦不受控，

并且工具的另一头还被最大的竞争对手有可能抓着时，

那这个工具的下场只有死路一条了。

这是其底层的根本矛盾决定的。

与其他任何原因无关。

这也是在新的工具更新后，

技术影响上层建筑的又一个案例。

（实际上，AI在我们这里不能产生未尝没有类似的原因，这里不便多说）

到了现在，新的智能革命突然来袭，

既是对当前普通白领的挑战，

也是普通人上车的机会。

当工具可以让人从繁琐的重复的事务性工作中解放出来时，

未来的时代，人类的命运将会分化成两部分。

3、工具的更新将给普通人带来什么样的冲击。

先说说这种智能工具对我们的社会产生什么样的影响。

下面这段话是它自己陈述自己可能给社会带来的影响：

人工智能作为一种新兴的技术，

正在改变着我们的生产方式、社会结构、经济模式等方面。

在未来，它可能会对我们的生活和社会产生许多影响，包括但不限于以下几个方面：

自动化生产：人工智能可以用于自动化生产线、机器人控制等领域，从而提高生产效率、降低成本。

智能交通：人工智能可以应用于智能交通系统中，实现智能路况分析、自动驾驶等功能，从而提高交通效率、降低交通事故。

个性化医疗：人工智能可以用于医疗领域，如帮助医生诊断、制定个性化治疗方案等，从而提高医疗水平。

信息处理：人工智能可以用于信息处理领域，如自然语言处理、图像识别等，从而提高信息处理效率和质量。

这里面对普通人影响最大的就是信息处理和自动化生产。

自动化生产会进一步淘汰很多产业工人。

信息处理则是可以淘汰大部分白领。

哪些白领呢？

做重复性工作的白领。

工厂的自动化生产淘汰的是做重复性体力工作的蓝领，

实际上，现代的很多工厂的自动化已经淘汰了相当一部分蓝领，

AI的到来，是更进一步的淘汰剩余的还需要操作机器的蓝领。

信息处理淘汰的是做重复性脑力工作的蓝领。

人类的大脑很神奇，

真正做创造性工作的大脑是没法很长时间持续性工作的。

它需要充足的休息（很多学科的科研工作者总说自己工作很长时间，只要这样说的，基本都是科研民工，在做重复性低效的脑力劳动。或者他所从事的专业领域实际上干的活很不高级，不需要动太多大脑。）

上述括号内的话可能很得罪人。

不得不说的是，真正持续性的高质量的创造性的脑力劳动，

一定需要得到很好的休息，此时智慧才能涌现。

那么很多白领的工作，

看起来光鲜，实际上并不太动脑。

所以重复性的脑力工作者，

后面也会慢慢被AI替代。

比如，银行柜员，客服人员，一般的程序员，网管人员，翻译人员，口译人员，中低端插画师，模特，播音员，主持，量化交易人员，文案写作者，通用写作人员，会计等等。

在它擅长的领域中，特别是程式化的沟通交流这块，AI已经完全可以替代大部分工具人了。

那么未来哪些人仍然可以活得游刃有余呢？

一种是驾驭AI工具的人，特别是那些喜欢倒腾新工具的，

一个人可以驾驭多个工具承担多个任务，

自己就是一个团队。

比如有人在草稿纸上画一个网页设计的方案，

拍下照片，然后用AI直接生成了网页代码。

同时，又可以用的AI替自己美化网页以及生成其中的图片。

当前很多人开发AI的各种使用功能，

在某一项垂直专业领域，

AI训练完成后确实是可以做到非常不错的效果。

所以，这些喜欢新工具新技术，拥抱它们的人，

还是不容易被淘汰掉的。

一种是制造工具的人，

也就是那些相关的技术人员。

当前，各大公司对生成式人工智能的人员都在争着抢着要，

年薪都不低，因为稀缺啊。

造各种AI工具的研究人员在一段时间内，

还是需求量很大的。

一种是几乎不受工具影响的人，

比如直接和人打交道的，

辅助人与人关系链接更趋紧密，

脱离工具属性越多的人。

能给人创造情绪价值体验的人。

例如，心理医生，护理师等等，

共情能力强，能换位思考，

越是感性的人，越不容易被机器替换。

当下就是未来，

未来已经到来，

我们不管接不接受，

都只能拥抱这种变化。

希望，AI的到来，

能够让技术的归技术，

让人更像人，更回归到人的本初状态。

不要再继续异化下去，

失去了本我真心。