劉興亮丨ChatGPT帶熱的AIGC，堪比工業(yè)革命？

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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(nèi)容模仿人類的反應(yīng)，并協(xié)助人們完成一系列任務(wù)，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(dāng)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。

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說起內(nèi)容生成，其實(shí)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(jìn)行毫無關(guān)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(jìn)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？

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詩人是語言的破壞者。此言誠不欺人。詩歌不追求實(shí)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(nèi)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(dān)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(shí)了。

微軟CEO納德拉甚至認(rèn)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(nèi)產(chǎn)生對傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)秩序的破壞，當(dāng)蒸汽機(jī)發(fā)明以后，英國的馬車夫擔(dān)心自己失業(yè)，要求政府立法要求蒸汽機(jī)車的速度不能太快。

但其實(shí)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(jī)械，能組織當(dāng)?shù)厝罕妱?wù)工的盡量不用專業(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(nèi)的一席之地。

我們可以慢點(diǎn)來，但不能把其他人落下。當(dāng)機(jī)器人真的取代了所有工作以后，或許就真的進(jìn)入了「按需分配」的社會，勞動意味著享受和閑暇。

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因此我個人特別看好AIGC的發(fā)展，也不擔(dān)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(zhì)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(jī)械設(shè)備，還是生產(chǎn)軟性內(nèi)容（文字、圖片、視頻）的程序和語言模型，其目標(biāo)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(jìn)步，而不是僵化和停滯。

ChatGPT能在短短兩三個月內(nèi)用戶突破一億，說明它確實(shí)有用。計算機(jī)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(qiáng)大的計算能力和新穎的處理技術(shù)的結(jié)合，AIGC似乎已成為數(shù)字內(nèi)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(lǐng)導(dǎo)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(zhǔn)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?？柵廖鞅硎?，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(rèn)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(xùn)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(shí)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(yīng)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(xì)節(jié)才能相對精確，但隨著翻譯軟件對人類用語習(xí)慣、文字間相互關(guān)系的分析，翻譯也越來越精準(zhǔn)。

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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(xué)習(xí)和工作中的問題。

很多學(xué)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(dān)信息挖掘、素材調(diào)用、復(fù)刻編輯等基礎(chǔ)性機(jī)械勞動，從技術(shù)層面實(shí)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(dāng)然非常誘人。

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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(yù)測，至2030年為止，AI訓(xùn)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(xùn)練至GPT-3的水平，2020年需要花費(fèi)近460萬美元，2022年則可以降至45萬美元。

AI訓(xùn)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(nèi)容的角度上看，最重要的關(guān)鍵詞就是從PGC到UGC?，F(xiàn)在大家喊了一年多的Web3.0之后，AIGC來了。

確認(rèn)過眼神，從Web1.0到Web2.0到Web3.0，關(guān)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？

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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(gòu)思并輸入關(guān)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(dāng)詩人。

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