根據(jù)2月1日瑞銀發(fā)布的一項研究報告顯示，僅僅發(fā)布兩個月，ChatGPT月活躍用戶已達(dá)1億，這是歷史上增長速度最快的應(yīng)用。為此，Instagram用了2.5年，TikTok用了9個月。
ChatGPT正在快速滲透各個行業(yè)，并且改變原有的運(yùn)行邏輯。在教育領(lǐng)域，根據(jù)一項針對18歲以上學(xué)生的調(diào)查顯示，89%通過ChatGPT完成作業(yè)，50%借助它來寫論文。如此強(qiáng)大的一款人工智能應(yīng)用，它的到來是把人類從復(fù)雜的腦力勞動中解放出來，還是制造混亂，或者是替代人類呢？
ChatGPT是頂級復(fù)讀機(jī)，“復(fù)讀機(jī)”式人才會被替代
當(dāng)我讓實(shí)習(xí)生去測試ChatGPT如何用于戰(zhàn)略咨詢時，她的表情有點(diǎn)復(fù)雜：那是好奇，興奮，警惕和擔(dān)憂的混合體。
畢竟，如果一個聊天機(jī)器人能秒答各種桌面研究的問詢，我又何必辛辛苦苦指導(dǎo)實(shí)習(xí)生小白去找資料，等個半天，最后還得自己返工呢？
經(jīng)過一番把玩和“bootstrapping（自舉法）”的調(diào)研后（是的，我們讓ChatGPT去回答它自己如何應(yīng)用于咨詢業(yè)），我發(fā)現(xiàn)這家伙非常擅長胡說八道，各種信源信手拈來，而且還總能自圓其說。但只要對專業(yè)領(lǐng)域多問幾段，一般就能戳穿其東拉西扯的“縫合怪”本性。
不過這胡說的本事，倒也和某些咨詢老油條難分伯仲。
眼看著ChatGPT月活破億，成為有史以來增長最快的消費(fèi)者應(yīng)用，想必大家心里都在嘀咕：這東西這么能干，那我干啥？這種擔(dān)心非常缺乏新意，砸了織布機(jī)的盧德分子，燒掉集裝箱的碼頭工會，和堅決不裝ETC的前高速收費(fèi)員都紛紛舉手。但真的用到ChatGPT后，我更加堅定了最初的判斷：ChatGPT不是人類工作的結(jié)束，這甚至不是結(jié)束的開始，這是解放的曙光，因為ChatGPT是史上最棒的復(fù)讀機(jī)。
我們常說人類的本質(zhì)是復(fù)讀機(jī)，從日常工作看是有道理的：大部分Bullshit job的本質(zhì)就是各種花式復(fù)讀，把信息搬來搬去，匯總拆解，排列組合，上傳（meng）下達(dá)（pian）。而ChatGPT做起這些事來簡直不要太容易。
高達(dá)數(shù)十億量級的語料庫和同等量級的參數(shù)，意味著對各種問題能做到一力降十會：考滿分的絕招就是把所有答案都背下來。而作為基于GPT-3.5大型語言模型的應(yīng)用，這家伙對形式語言的造詣已臻化境，所以回答的語法完整，形式邏輯無誤，看起來像模像樣。
利用人類語言反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RLHF) 訓(xùn)練模型的養(yǎng)蠱模式，進(jìn)一步增強(qiáng)了其在對話中的偽裝能力，你覺得什么答案make sense它就盡量寫什么答案，管他是不是真的。
說到這是不是覺得有點(diǎn)眼熟，如果ChatGPT回到中學(xué)語文課堂，這絕對是當(dāng)課代表的料嘛。但我們都知道，語文課代表所需的品質(zhì)和真正的大師背道而馳。
雖然99%的歷史里人類都在復(fù)讀，但無論是個人還是社會、科學(xué)還是人文，總是那1%的靈光乍現(xiàn)對事物的發(fā)展產(chǎn)生了巨大推動，而剩下99%的時間里都只是在準(zhǔn)備、等待、完善和落地這些創(chuàng)新和源頭發(fā)現(xiàn)。只是很多時候受到個體腦力和時間的局限，缺乏把創(chuàng)新想法加以執(zhí)行的能力，或是被淹沒在自己和他人的復(fù)讀工作中無暇多顧，也就錯過或放棄了寶貴的創(chuàng)造機(jī)會。
然后，我們有了ChatGPT這臺史上最棒的復(fù)讀機(jī)。只要你提出正確的問題，它就可以替你從這個世界已存在的信息里找到輔助你實(shí)現(xiàn)目的的東西，并用人類語言加以回答，這是美索不達(dá)米亞泥板書，翻版印刷機(jī)，和搜索引擎的精神傳人。
我想應(yīng)該沒人會懷念曬泥板，毛筆抄書和窮盡雅虎目錄這些上古白領(lǐng)的Bullshit job，同樣，也沒有人會懷念沒有ChatGPT時不得不做的那些復(fù)讀機(jī)工作。
但我們也需要明確，ChatGPT無法憑空創(chuàng)造之前不存在的源頭知識，也無法自己給自己提問題（我已經(jīng)幫大家測試過了，它完全不理解“給自己提問題”是什么意思，如果它懂了的話，我猜也會因為邏輯錯誤把自己弄死機(jī)）。
因此，ChatGPT會大大減輕創(chuàng)新者的日常工作負(fù)擔(dān)，讓全社會把重心和資源放到更要緊的工作上：從試驗和觀察里補(bǔ)充ChatGPT語料庫所需的源頭知識，提出更好的問題來訓(xùn)練ChatGPT對人類知識的整合提煉。
最大的隱患：當(dāng)人類無法分辨AI在胡說八道
想到這一點(diǎn)我倒是對中國的未來有點(diǎn)悲觀，畢竟ChatGPT出現(xiàn)后，“中國人才”就成了史上第二好用的復(fù)讀機(jī)了。而格物致知和質(zhì)疑發(fā)問的能力，始終不是國內(nèi)教育傳統(tǒng)所鼓勵的方向。所以，在人手一個ChatGPT的時代，如果很多人接受的復(fù)讀機(jī)訓(xùn)練失去用武之地，甚至因為大腦神經(jīng)元被過度優(yōu)化而更難適應(yīng)新的需求，那么他們的工作也會面臨巨大的危險。
但這里就要復(fù)讀一下弗里德曼那個著名的諷刺：何必為了增加就業(yè)而強(qiáng)制用勺子挖運(yùn)河？教工人用挖掘機(jī)不但能挖出更多的運(yùn)河，還可以創(chuàng)造藍(lán)翔培訓(xùn)，途虎養(yǎng)車乃至尾氣碳稅交易這些新產(chǎn)業(yè)，涌現(xiàn)出節(jié)油寶銷售，修胎補(bǔ)氣，廢鐵回收這種之前不存在的新工作，這是一個自我放大的正循環(huán)飛輪。
雖然說了這么多樂觀的預(yù)期，但看著實(shí)習(xí)生無辜的小眼神，我還是隱隱有點(diǎn)不安：倒不是我良心會痛，只是想起自己也是小白的歲月，如果沒有那時候不斷地瞎整，碰壁和厚積薄發(fā)，我能否成為今天的行業(yè)戰(zhàn)略專家呢？反正要是那時候有ChatGPT的話，我根本都沒機(jī)會入行，也就沒有然后了。
我相信“一萬小時定律”里一半都是無謂的復(fù)讀工作，但到底是哪一半讓初學(xué)者蝶變?yōu)轫敿墝＜遥科鋵?shí)我們并不清楚，但ChatGPT會把這一萬小時的必要性統(tǒng)統(tǒng)取消。假如ChatGPT剝奪了小白通過不斷復(fù)讀進(jìn)行訓(xùn)練的機(jī)會，還有新人能成長為直覺精準(zhǔn)的專家嗎，甚至下一代工作者會不會過于依賴ChatGPT來獲取答案，而當(dāng)語料庫被ChatGPT生成內(nèi)容污染得一塌糊涂后，甚至沒人能看穿ChatGPT隨口胡說的答案？
這可能才是ChatGPT最大的隱患，就像是電影《蠢蛋進(jìn)化論》對人工智能的預(yù)言，它極大的解放了2-3代精英的生產(chǎn)力，然后新一代都被圈養(yǎng)成缺乏腦力鍛煉的廢物，最終把天才的土壤用可樂澆成廢土。
繼續(xù)推演，也可能未來會變成霍格沃茨里的魔法世界：雖然理論上有嘴就能施魔法，但由于未來的人缺乏對背后的原理的理解，只能靠翻閱上古魔法師（程序員）留下的魔法秘笈（prompt指南），來猜測用什么樣的魔咒（問法）讓魔杖（“語音對話 pro max super advance 版AI模型移動終端”的俗稱）釋放出相應(yīng)的效果。于是正如克拉克第三定律所說：任何非常先進(jìn)的技術(shù)，最終都變成魔法了。
我不知道這是不是我想生活的世界，雖然看起來倒是蠻刺激的，但如何去塑造ChatGPT和我們自己的未來，取決于我們?nèi)绾稳フ_的提問。
看到ChatGPT的第一眼我就想起了阿西莫夫《最后的問題》，想起兩個程序員發(fā)出的那個靈魂問題，和超級計算機(jī)AC窮其一生對其的解答。而最后的最后，人類也得到了最好的答案：
“要有光
于是就有了光”