冲击3亿职位？拜GPT教更多只是在放大焦虑情绪

GPT系列生成式人工智能（GAI）的冲击波愈演愈烈，在认识到了它的强大，以及被它的强大所造成的社会影响力交互叠加放大后，不少人正从当初的惊艳与好奇，转向焦虑与担心。有的担心生成式人工智能（GAI）或通用人工智能（AGI）会失控，从而给社会和人类造成风险，因而呼吁暂停GPT训练至少半年，以马斯克为代表的硅谷上千名企业家和科学家已联署签名叫停GPT训练；有的担心数据隐私，意大利个人数据保护局即以此理由宣布，自3月31日起暂时禁止使用聊天机器人 ChatGPT，并表示已对开发该产品的OpenAI公司展开调查；更多是对GPT所引发的机器替人带来的失业狂潮的担心，高盛集团发布的一份研究称，ChatGPT这样的生成式人工智能，可能将导致美国和欧元区有四分之一工作受影响，而全球大型经济体则有3亿份工作将有可能被人工智能技术所替代。这份研究报告的作者Joseph Briggs和Devesh Kodnani表示，生成式人工智能将引爆生产力荣景，有效推动GDP增长，但也会带来“机器换人”的风险，全球约有3亿份工作可能被AI工具自动化所取代，最可能被裁员的人有律师和行政人员。

而另一篇英文博客《10年内ChatGPT取代程序员（ChatGPT Will Replace Programmers Within 10 Years）》的文章，甚至给出了AI工具替代人的时间表。根据这篇文章，从2023年二季度到四季度，在基于GPT技术的规模化集成开发环境（IDE）渗透下，即将造成5%的程序员失业；而此后一到两年内，随着高级IDE工具开发与整合，程序员失业率可达25%；2至5年内，将进入软件即服务（SaaS）和无代码阶段（2-5年），程序员失业率可达75%；此后，随着AI技术进一步迭代，10年内程序员这个物种可能会从社会中消失。

有人认为这个时间表过于激进，也有人觉得这篇文章的预测还是偏保守，通用人工智能的发展速度可能要更快。

对于GPT与“机器换人”对人类社会的影响，我的观点如下：在技术上，所有逻辑推理、排列组合与计算类的任务，人终究干不过机器，在机器迈过门槛之后的进化速度也远超人类代际累积传承的速度，在这些任务乃至所有任务中，AI工具超过人类是确定的；在社会组织、心理需求和人生价值上，工作都是人类的强需求，没有一个国家或组织能够承受大规模失业，数百万乃至数千万受过完整教育、头脑聪慧又无所事事的人聚在一起，不用等AI毁灭人类，战争就先开始了，更不要说3个亿的失业大军。

历史上，大萧条导致了后来的第二次世界大战，生产过剩导致的失业人数居高不下是大萧条引发战争的重要原因，当时的失业数字：美国约1300万、德国约560万、英国约270万，加起来是约3000万的失业人口，也就是高盛报告的失业人数的10分之一。

古话说“秀才造反，三年不成”，大概是指小资产阶级的摇摆性，因为基础生活有保障，技能多所以选择比较多，教育背景好所以能及时跟随时代需求做调整，因而“革命”意志就不那么坚决，但如果AI导致全面性的失业，在没有其他选择的情况下，在失去社会价值后，这些“秀才”未必就不会造AI的反，这些“秀才”的革命性未必不坚决。

当然，以往的工具自动化和智能化，并不意味着工作机会减少，工具的进化确实会造成某些行业对人力需求的大幅减少，例如农业和制造业，但新的工具和技术创造出了新的就业机会，因而总体上人们就业选择是增加而不是减少了。

（图源：来自文章《Will AIs Take All Our Jobs and End Human History—or Not? Well, It’s Complicated…》）

但目前的GAI或者AGI，看起来无所不能——至少在拜GPT教眼中是如此，似乎让大部分人类都变成了“多余的人”，不但律师、行政人员和程序员要担心失业，似乎所有白领工作都有被替代的可能，而且这个节奏也许会很快，人类又在面临一个百年未有之大变局的关键点上。

图源：来自文章《Will AIs Take All Our Jobs and End Human History—or Not? Well, It’s Complicated…》

但我却并不对人类工作的前景如此悲观，即便人工智能展现的能力无比强大，而且在以人类不可能的速度进行迭代，超强人工智能或许可以毁灭人类，但并不会实质性造成人类的大面积失业，例如75%以上的程序员失业，因为在如此大规模失业出现之前，人类社会早就乱起来了。进入信息化社会后，工作的目的早就不只是单纯谋生，工作是个人社会关系汇总的核心，是个人社会价值的集中体现。如果只是为了维持基本的温饱，现代人当然可以用更少的时间来工作。经济学家凯恩斯曾预言，随着生产能力的提高和绝对需求的满足，人们将减少庞大的工作量同时不再对生活感到沮丧。取而代之，人们将把多于的精力用在各种“非经济目的”上。从而，凯恩斯认为，在未来的后稀缺社会中，人们可能很享受工作，并且每周只需工作15个小时。凯恩斯设想，到他孙子的那一代，人类将拥有大量的建筑、机器和技能，以克服任何真正的资源匮乏，从而满足我们的需求。实际上，凯恩斯的孙子辈（凯恩斯生于1883年，死于1946年）中绝大多数并未实现每周15个小时工作制，996在信息产业中反而是较为普遍的现象。

从历史上来看，人类在原始社会时期的工作以狩猎为主，每周工作时长差不多是15个小时，但进入农业社会后，工作时间在不短拉长，虽然现代社会相比资本主义早期血汗工厂时期的工作时长大为缩短，8小时制在全球得到推广，乃至有了双休。但信息技术的进步导致很多人的工作时长其实是比六七十年代的白领大大增加了，沟通效率的提升增加了大量的工作机会和工作任务。

尤其是摩尔定律的出现，给人类以指数式的增长曲线提供信息技术产品，这样的经济增长模式，背后的根本驱动力是什么？我认为，其驱动力是对人类需求的挖掘，工业社会最大的经济问题从来不是短缺。任何工业品只要有市场需求，都可以利用现代工业体系快速从短缺变为过剩，人类的 “最根本经济问题”不是稀缺，而是餍足。工作中的人，其重要性不仅仅是贡献GDP，更重要的是其消费者属性，工作中的人在家庭和工作中均会产生消费需求，现代社会经济发展的动力就是来自于对于社会人新需求的持续挖掘。

AI工具可以替代人的生产力属性，但是不能替代人的消费者属性，因而AI并不能脱离人类构成一个自我发展的生态圈，让全人类变成“无用”的消费者。

对于各国政府而言，增加GDP固然重要，但是如果经济增长只靠AI就可以实现，这个社会离崩溃也就不远了。现代职业体育的伟大之处，不仅仅是为我们普通人贡献出常人难以企及的精彩比赛，还为社会中那些体能、技巧远超常人的人，提供了充分的就业机会，让这些人的体力和精力有正常的发泄渠道，从而为社会稳定带来了贡献。程序员等工程师也一样，在没有新的工作机会出现之前，大面积失业带来的风险会让政府倾向于叫停AI发展，而不是支持其发展，因而AI发展在技术上或许已经跨过了取代部分白领工作的能力，但其大规模部署的时机远不成熟。

当然，对于发现GPT商机的参与者而言，是乐于炒作这种焦虑感的，焦虑是让人花钱买单的最短途径之一。