工作还没着落，就要被ChatGPT取代了

由 OpenAI 开发的人工智能语言模型 ChatGPT 近日在国内掀起了火热的讨论，大家都纷纷尝试与其对话，还训练它写各式各样的“文案”。

据“36氪Pro”报道，ChatGPT在去年11月底上线的第一周就获得百万注册用户，是史上最快到百万用户的产品。 

由于 ChatGPT 的语言组织能力、信息搜集能力以及模仿能力都颇强，关于“人类要被人工智能取代”的论调又开始此起彼伏，众多科技圈人士、投资人摩拳擦掌，这股再度吹起的人工智能风潮里充斥着人们的好奇心、野心和焦虑。 

当然，这不是科技产品第一次破圈。

其实我们都很熟悉新兴事物升温和降温的过程。在一个热衷于谈论科技、把玩新事物的年代，或许我们有必要搞清楚我们面对的究竟是什么。

这样，才不至于在一次次狂欢之后，只记得新鲜感殆尽的虚无。 

看理想主讲人、IPN播客网络创始人李如一在节目《明日世界生存指南》中讲到人工智能和面对新科技的态度，他说，“要有能力分辨什么是潮流，什么是本质”。这或许能帮助我们更理性从容地面对这个日新月异的时代。

作者 | 李如一

来源 | 看理想节目《明日世界生存指南》

1.人工智能是什么？ 

和我们之前讨论的电脑、互联网和万维网不同，人工智能不是一个直接“用”的东西，而是藏在我们用的各种东西里面的一种功能和特性。

“智能”一词为它增加了不必要的神秘色彩，但不必怀疑，人工智能也是软件的一种，正如互联网、万维网以及电脑里的一切都是软件，它也是人编写出来的。 “人工智能”虽然有这样一个很帅气的名字，其实却是很沉闷的。

“智能”一词似乎暗示它是一种可以像人类一样思考和创造的存在，但事实上，目前我们用得上的人工智能，几乎无一例外都是在做两件事：

分析之前人类做过什么，并预测他们未来会做什么。

人类集体为人工智能感到兴奋已经不是第一次了。在1950、60年代，科学界已经有了关于人工智能的研究。那时的科学家们相信，在2001年左右就会出现大体可以像人一样思考的电脑。这在今天听上去可能显得陈腐，但在当年无疑会令人高度兴奋。和过去十多年的互联网创业热潮相比，当年的兴奋纯粹是学术上的。 

或许，正因为不需要考虑应用层面的事，不需要考虑现实世界的种种无法预测的意外，科学家们在1960年代设定了高不可攀的目标，同时也保持着过度的乐观。

例如，著名的人工智能科学家 Marvin Minsky 在1967年说人工智能问题会在一个世代内解决，在1970年又说，八年内会出现和普通人类等同的泛化智能。 

这些预言当然都没有成真。2001年也已经过去了二十年，可以像人一样思考的电脑依然没有出现。那一年，iPhone 还有六年才面世，在网站上看视频几乎还闻所未闻。

只记得，当时的人们疯狂地把各种东西往网上搬，这包括大量自己写的原创文章、图画，也包括许许多多的盗版内容。这和今天我们能用到的人工智能不无关系。 从60年代到现在，人工智能的研究有过几次高潮，也有过几次低谷。这其中有过分乐观的原因，有资金来源枯竭的原因。有人逐渐开始反思，让电脑像人一样思考，这个目标是不是根本无法做到。 

当然，科技界永远有不信邪的人，越是被认为无法做到的事，越是有人会去尝试。但等到2010年代，人们再一次为人工智能感到兴奋的时候，已经不太有人天真地说，要做出“会思考的电脑”了。 

2.“在互联网上，没有人知道你是一只狗” 

在许多人开始放弃制造能够像人一样思考的电脑之后，人工智能有了另一个方向。新的方向听上去不那么刺激，或许也很难真的称得上什么“智能”，但它和我们的生活的关系更加紧密。 

刚才说到，今天的人工智能大体是在做两件事：分析之前人类做过什么，并预测她们未来会做什么。第一件事我们其实并不陌生——所有婴儿和儿童都是一样，通过观察和模仿身边的其他人来学习与成长。那么，作为人类编写出的一种软件，人工智能是如何观察和分析人类世界的呢？ 

现代的电脑都有摄像头、麦克风、GPS 等感知设备，我们可以把它们看成服务于自己的工具——我用摄像头拍照，用麦克风录音。但反过来，站在电脑一边，也可以说它们是电脑用来“看”和“听”世界的器官。这个“听”和“看”的能力，就是电脑去分析人类世界的基础之一。 

基础之二是电脑的微缩化。我们以前为笔记本电脑说了很多好话，但尽管它也有摄像头和麦克风，体积和重量让它没法跟着我们到处走、到处看、到处听。智能手机在这方面的优势是压倒性的。

不过，最重要的一个基础可能还是互联网。事实上，只能拍照的相机已经存在了一百多年，远比智能手机的历史要长。但是，从十九世纪起人类虽然积累了大量照片，这些照片却并不是以数字形式存在。这就意味着软件——也就是我们这里讨论的人工智能——无法直接去分析它们。 

互联网的出现改变了这个现实。更准确地说，是人类在互联网上的行为改变了这一现实。这是因为，虽然电脑可以看、可以听，但只要你关闭了摄像头和麦克风，它就听不到、看不见。不过，众所周知，大部分人不仅没有关闭它们，反而迫不及待地用它们，并且把它们听到和看见的东西传到网上。 很难形容这些被源源不断传到网上的数据的量是多么巨大。

以 Instagram 而言，目前能看到的最新数据是用户每天上传的照片和视频超过一亿，也就是每小时四百万张，每分钟六万多张。而这，只是某一个软件里的某一个功能而已。 在互联网上大量积累不只是人类有史以来制造的文字、图片、声音和视频，还有人类的行为模式。在互联网刚刚出现的九十年代，美国《纽约客》杂志刊登过一幅著名的漫画。画中一只狗在用电脑上网，下面写着一句话：“在互联网上，没有人知道你是一只狗。” 

后来的历史证明，或许网上的人不知道妳是人是狗，但网上的软件对用户的了解往往比用户自己还多。这是因为用户在网上的一切行为都会留下痕迹：看过哪些网页、在每页停留多久、逛过什么网店、买过什么东西、搜过什么关键字、看过什么视频、听过什么音乐……

所有这些都被软件自动记录了下来。

上述种种加在一起，构成了今天我们经常听到的一个说法，那就是“大数据”。 

有了这各种各样的数据，人工智能就有了观察和分析的对象。这是人类历史上第一次有数量如此巨大的信息被集中在一起，供人用科学的方法进行研究。 人工智能可以去分析历史上各种伟大作家、作曲家、画家的作品，找出并学习其中的规律，然后照样做出类似的作品。

这一类的研究已经进行了几十年，零星的成果也有了不少。不过，它们除了能够在媒体上引发一些“作家会不会失业”之类的短期讨论，并没有产生太大的影响。相反，在看上去不那么起眼的地方，人工智能一直在发挥作用。 

例如，一个野心很大的人可能会认为，通过分析人类的语言，人工智能就能写出精彩的文学作品，至少也是新闻报道。但我们看到的是对人类语言的分析，让我们在往日历软件里添加事项的时候可以像人一样说话，软件可以自动将相应的细节——时间、地点、事件——填入到对应的位置。 

又比如，我们原本以为让软件学会观看和“欣赏”图像，最终是为了让它成为了不起的画家，但事实上，这个功能是在让软件帮我们辨识一些所看到的东西。例如在当下前沿的自动驾驶领域，就很需要这种技术来帮驾驶软件判断前方是否出现了应该避开的人或物体。 

3.人工智能的争议 

关于人工智能的伦理问题有很多争议。其中最本质的一个争议可能是，在关于人工智能的研究和应用中，我们应该以人为本，还是以软件为本？口头上，恐怕大部分人都会说以人为本，但实际应用中则未必如此。 

说来也巧，如果把人工智能的英文“artificial intelligence”的首字母“AI”颠倒过来变成“IA”，刚好可以代表“intelligence amplification”，也就是对于人类智能的扩张 ——“AI”似乎在说，如果软件可以有智能，人类的智能就可以甚至必然会被架空。“IA”则是在说，软件如果不能帮助人类扩张自己的智能，还有什么意义呢？ 

一个常见的伦理问题是，如果我们将一定的自主权交给机器，当我们受到伤害时，机器是否能够负责。但是这种问法和措辞似乎假定机器已经具有与人类相当的意识与智力，这显然不是事实。 

在现实中，为我们承担某些工作（例如驾驶车辆）的人工智能依然是由人开发的软件，而这个问题实际上是法律和免责的问题。人工智能背后的企业主体将会和我们协商权利和责任。本质上，这和你注册社交网络时打勾同意用户协议是类似的。 

最容易出现人们想象中的争议也是最无趣的。

我指的是上面提到的人工智能会不会取代某些原本只有人才能做的事，抢走那些人的工作，甚至让她们产生了身份认同危机的问题。人的工作被机器取代，在历史上已经屡次发生。那时，世界上并没有“人工智能”这一概念。这其中最有名的，就是发生在十九世纪的卢德运动（Luddite）。 

当时英国出现了新的自动化纺织机，加上拿破仑战争导致经济不景，工厂主可以聘请廉价劳动力来操作纺织机，替代原有的技巧娴熟的纺织工人。于是她们发起了砸毁纺织机的运动，英国政府出动军队镇压。

直到今天，“Luddite”一词在英文里依然用来指那些害怕并且一味抗拒新技术的人。 这里有几个值得注意的问题。首先，当然是“人工智能”的观念在十九世纪尚未出现，所以它并不是人类第一次对于“被机器抢去工作”产生担忧。其次，我们看到当时的“自动化”纺织机其实仍然需要人去操作，只是那操作相对简单，导致掌握了高级技术的纺织职人被低技术工人取代。 

这马上让人想到了如今网上的许多文章，以及所谓的“干货”。曾经，渊博的学识只有通过长期的、以年计算的阅读来积累，可是在今天，如果能善用搜索引擎以及类似亚马逊图书相关推荐一类的功能，一个人无需进行上述积累也可以针对单个课题写出旁征博引的文章。 在这种情况下，雇主要聘用的就不是一个对知识和学术进行了长期重大投入的人，而是能灵活运用网络工具的人。 

《正常人》 说到这里，我们渐渐就会发现，“人工智能”并不像这个名字所暗示的那么特殊。假如我说自动化纺织机会让纺织工人失业，或是电脑排版技术会让排字工人失业，这听上去可能确实令人同情，但很可能并不会引发我们作为人类的身份意识危机。而如果说，是“人工智能令人失业”，听上去就像是人类要和豹子比赛跑步，面对一场因为实力过于悬殊而必败的的战斗了。 

可是如上所述，如今在业界得到广泛应用的研发的人工智能，并不是普罗想像中的那种有如外星人般的超级智慧体，而是针对细微具体问题时的一种解决方案。 例如，有人用无人机去拍摄电网上的细小部件，并通过深度学习技术判断该部件有没有损坏，是否需要替换或维修。又如各种互联网产品和服务里常见的“猜妳喜欢”功能，都与人工智能技术息息相关。 

因此，比较好的办法是把人工智能视为一种普通的电脑技术。这时，上述的 AI 与 IA 之别，也就变成了“凌驾于我的技术”和“为我所用的技术”的区别了，新问题变成了老问题。 所以，如果要问我“面对人工智能人类该怎么办”的话。我要说，担心被人工智能抢去工作，甚至担心被人工智能统治的人，大可放心。“机器令人失业”有许多前例可循，人工智能在这一点上并不特别。 

而相比起“被人工智能统治”这种远未来的可能性，被另一些东西监控、侵犯甚至统治，则是刻下的现实。

4.科技是工具，不是目的，更不是一切 

过去几年里，我经常会思考自己是不是在不经意间，以“提前一步活在未来”为借口，成了消费主义的共谋。我虽然不是科技评论家，但也经常写到和谈及最新的科技产品。

有时为了谈论这些产品，我要第一时间升级，又或者这其实只是我自己消费冲动的借口，或许两者混在一起，难分彼此。 

此外，在持续不断地阅读和分析各种科技软硬件产品的过程中，我似乎也在暗地里向读者与听众传达一种生活方式。这些是我们这个时代最值得关注的事，这是一个想活得明白的现代人必须了解的事。我感到羞愧，因为我自始至终都知道这是幼稚的、自我欺骗式的价值观。 

我知道很多人不会同意这一论断。玩赏最新软硬件产品对她们来说是种个人趣味，和养花或玩模型没有区别，如何能上升到价值观的层面。 但科技不是养花和模型，因为它触及的人群数量极其庞大，并且仍在不断增加。它直接牵涉到我们的文化生活和政治生活，并且它无法独立存在。模型买回来自己在家里玩好了，就算互联网消失了，这模型还是在的。但科技产品如今几乎必须在我们和他人的关系网中才能存在，这种东西不可能只是个人趣味。 

所以，当我看到台湾的著名博客作者 Jedi Lin 说他一台电脑平均会用五年以上时，甚至，当我在地铁上看到林林总总的市民很多也都在用三代以前的智能手机时，我只感觉到自己的生活是如此庸俗。 

如果一个人在用五年前的电脑、四年前的手机，大概怎么都不会被视为技术主义者吧？但是，在美国科技评论界享有盛誉的 John Siracusa，直到2014年左右他还在用非智能手机。他当然不是抗拒 iOS——他一直在用一台 iPod touch。 

我当时非常佩服他，佩服他在“活在未来”和“拒绝科技消费主义”之间取得的平衡。有 iPod touch 就可以让他掌握 iOS 的绝大部分新动向，但与此同时，他依然能够主动选择一种并非随时随地在线的生活。 

当然，后来 Siracusa 终于还是买了 iPhone，但他的这种坚持恰恰是基于对科技的真正了解，而不是对科技的冷感。 还有另一个在我看来更惊人的例子，那就是已故的媒介理论家尼尔·波兹曼（Neil Postman），也就是知名的《娱乐至死》一书的作者。我最早是在《技术垄断》里读到他曾被人视为“luddite（拒绝新技术的人）”的。 

为什么我们时代里对媒介看得最透、最深刻的学者之一，会被视为学不会新技术的老头？如果不是他对于新技术的反思可能会影响某些行业的饭碗，我只能认为，那些人根本没有基本的思维能力。

从年龄上说，在喜欢科技的人群里，我的确是一条老狗。但我想老狗的基本修养并不在于要保持身体干净，也不在于要装出一副让别人认为自己依旧年轻的样子，反而是要克服那种“害怕被当作老狗”的恐惧。 

电脑科技一事的特殊性在于，生于50、60年代的人可谓是第一代电脑老狗。这包括比尔·盖茨、已故的乔布斯、以及无数硅谷历史上的传奇人物。关于“四十岁以上还是否适合当程序员”的讨论，也是在过去十年才渐渐产生意义（之前基本没有那么老的程序员）。 也就是说，如果我们认同这一常识——年龄较大的人总会有些有价值的经验，但同时也往往会过分留恋自己青年时代的价值观和范式，那么在电脑科技领域，才刚刚出现有足够老的人让我们去检验这一常识是否适用。 

一个从十几岁时就立志于“活在未来”的群体，能否在四十岁以前积累足够的智慧，并在四十岁以后继续活在未来？从个人层面说，如果能做到这点，那么我人生中对于科技投入的热情和时间就不算白费。 

我想永恒的关键点在于：科技是一种工具，而不是目的本身。在今天或许还要加一句：科技不是世界的一切。5.要有能力分辨什么是潮流，什么是本质 

之前，我和网上的朋友们在讨论新兴的开放协议社交网络“长毛象”（Mastodon）。长毛象本身正是针对 Facebook 和 Twitter 等封闭的、利用用户数据牟利的社交网络而被开发出来，但我发现和互联网上大部分新兴的酷玩具一样，长毛象这个社群里的人也对作为一种技术框架的长毛象本身寄予了过度的期望。

简单来说，长毛象的卖点在于她们认为不同的社交网络不能互通是很不好的——比如，Facebook 用户无法直接发信息给 Twitter 用户，你必须去注册一个账号。

此外，每个社交网络平台都掌握在运营它的公司手里也是很不好的。 

长毛象给出的方案是，我们不是做一个社交网站让大家来玩，而是设计一套技术协议，任何想来玩的人都可以用这套协议自己建立一个个微型社交网络，而由于大家遵守同一套协议，所有这无数个微型社交网络都可以互通。 

听出来了吗？这难道不就是万维网本身吗？那协议难道不就是 HTTP——超文本传输协议吗？事实上，Facebook 和 Twitter 之间从来都可以互通，因为它们都建立在万维网上，而万维网上一直就有开放的通讯协议，那就是所有电子邮件使用的协议。如果你没有 Twitter 账号又想和某个 Twitter 用户联系，只要去问到他的电子邮件地址就好了。 

这里的问题是什么？我认为是部分长毛象的用户虽然有着善意，希望营造更开放自由的网上生活，但他们陷入了一种僵死的技术决定论和或许可以称作“迭代决定论”的东西。 他们认为，现有的社交网络有各种问题，这说明我们基于它们进行改进和版本迭代，让它们成为更好的社交网络。他们没有试图停下来想想，我们已经有了万维网这个开放自由的工具。 

而或许，问题并不在于协议的开放与否，而是这一整套以“关注”按钮和好友关系图谱为基础的网上生活模式，根本就是人性弱点的放大器。你建一个没有任何关注功能的静态网站，我如果想关注，依然可以把网址放到收藏夹，每天想着自己去看。

对于自己真正关注的人和事，没有人需要通知提醒。 我想，这里的诀窍，或许也谈不上什么诀窍：你要有能力分辨什么是潮流，什么是本质。你要知道每一代号称在“革命”的创作者和发明家，究竟有没有革命，以及革了谁的命。 

最重要的是，永远要有随时出入数字空间的能力。

电脑和互联网的历史不到五十年，但在那之前，人类文明已经积累了数千年。打通这两个世界，要比打通互联网上基于商业利益而形成的信息孤岛重要得多。