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榮耀標識GPT-4掀起新工業(yè)革命？格局小了
自去年OpenAI發(fā)布ChatGPT之后，AI的大語言模型就成為大家關注的焦點。而ChatGPT表現(xiàn)出的能力，也讓大家深感焦慮，都以為自己的崗位即將被AI替代。前幾天OpenAI發(fā)布GPT4.0模型之后，強大的能力讓更多人參與討論。但真的能引起新的工業(yè)革命嗎？一起來看看作者的觀點。
在ChatGPT變得火爆后，很多人都在問：ChatGPT會替代我們嗎？
在GPT-4降世后，人們該問的問題也許是：我們有什么能耐不被替代？
說AI永遠不可能替代人類，因為背鍋才是人的核心競爭力，也是“昨天觀”了。
GPT-4不用背鍋，直接一“鍋”端。
時至今日，GPT-4的出現(xiàn)，足以重構許多人對“AI能力邊界”的認知。
面對GPT-4“看一張手繪草圖，就能一秒生成網站”的表現(xiàn)，不少人的本能反應，就是深感詞到用時方恨少，只能是在馬斯克的“好到嚇人”后面跟上一句“俺（覺得）也一樣”。
即便是篤信“人定勝AI”之人，看著GPT-4能1秒生成網站、解答邏輯題、調侃腦筋急轉彎的樣子，都可能在內心產生些許動搖。
畢竟，GPT-4的牛不是吹出來的，就跟吳彥祖的帥不是捧出來的那樣。
之前看到微軟現(xiàn)任CEO納德拉夸ChatGPT“完全等于工業(yè)革命”，早就對大詞“免疫”的我們，沒準會呵呵一笑。
可現(xiàn)在，你會覺得，坊間流行的所謂“掀起第四次工業(yè)革命”一說，確實是有失偏頗——它不是夸大了，而是克制了。
“工業(yè)革命”這詞，終究是太工業(yè)氣息了，它撬動的，分明是“數業(yè)革命”。
在GPT-4凹出的“超級人工智能”Pose面前，諸如“革命性”“里程碑式”之類的字眼，都顯得有些弱。
想想就挺恐怖：
在2個月前，ChatGPT剛問世，人們還在嘲笑它是另一個人工智障，動輒“一本正經地胡說八道”。
在1個月前，ChatGPT在訓練數據量爆炸的加持下突飛猛進，很多人才意識到，這是AI新紀元。
到如今，當GPT-4挾“能顛覆OpenAI的，還是OpenAI”姿態(tài)出現(xiàn)，無數詞窮者嘴里只能蹦出兩個字——牛掰。
而這，前后不過3個月而已。
再過3個月，AI能抵達的天花板會有多高？答案或許會超出我們貧瘠的想象力。
01
GPT-4，就像是為“專治ChatGPT吐槽者的各種不服”而生。
從依托于生成對抗網絡（GAN）技術的Deepfake（AI換臉術），到以DALL·E 2為代表的人工智能繪畫，再到ChatGPT，技術變革已將人工智能生產內容（AIGC）帶到新高度。
饒是如此，仍有人不屑：不就是以聊天為主嗎？想替代人類，還遠著呢。
可GPT-4直接在公屏上打出了一行字：GPT-4，不止于Chat（聊天）。
它能做的事太多了：上九天攬月，下五洋捉鱉……它一個都不會，可它連看圖玩梗、創(chuàng)意營銷都會了，就連視覺壁壘都難不倒它。
看個草圖就能快速生成網站，這就算不是“成精”，也夠魔性了。
當然了，對許多人而言，最容易理解它的方式還是“應試能力”。
而作為地表最強AI的GPT-4，在這方面也是“裝”到了：在模擬律師考試中的得分能夠排進前10%，作為對照，ChatGPT對應的GPT-3.5的得分只能排在倒數10%左右。
也就是說，ChatGPT甩出的是四個2，GPT-4甩出的則接近于兩個王。
▲ GPT-4已經具備了讀圖理解的能力。
也難怪，“紅衣教主”周鴻祎會把人工智能的發(fā)展氛圍三個階段：
最開始是“人工智障”階段，能做些人臉識別、文字OCR識別等單一任務，但并不能理解人類在說什么；
接著是通用人工智能階段，能順利和人類對話的ChatGPT是標志。
第三個階段就是超級人工智能階段，代表作就是OpenAI此次推出的GPT-4——它不是填空機，而是通用人工智能的奇點和強人工智能到來的拐點，已經具備了完全的真正的智能和理解水平。
在此之前，胡錫進曾自信地說，自己不會被替代，意思是，自己有思想有主見，不依附任何時髦的東西。
但這沒準是因為GPT-4還沒教他做人。
GPT-4的確還沒完全復制人類的某些深層次能力，如創(chuàng)造力、策略思考、跨領域常識、自我意識、同理心和愛等核心能力。
可聯(lián)想到ChatGPT到GPT-4的進化速度之快，誰能排除胡錫進被GPT-4替代的可能呢？
要知道，在100年前，人們連計算機都不知道是什么；在50年前，人們還會覺得圖靈實驗太過遙遠；在10年前，你把今天的GPT-4甩人們面前，人們會覺得這是科幻片場景。
我們不能以工業(yè)時代的知識體系、思維方式去“規(guī)劃”未來，正如不能以昨天經驗去設計明天。
02
傳播學之父施拉姆曾說過：這一天的前23個小時，人類傳播史上幾乎全都是空白，一切重大的發(fā)展都集中在這一天的最后7分鐘。
這話用來形容技術進化也合適。人類絕大多數時間都處在“科技大停滯”狀態(tài)，但科技大爆炸來的時候也經常是“一句招呼都不打”。
經濟學家梁春曉就曾概括，自有人類文明以來，在90%的時間，技術、經濟和社會發(fā)展都極其緩慢，但在另外10%的時間，人們會迎來技術、經濟和社會的范式大轉型。
事實也驗證了這點：人類過去幾百萬年產生的技術進步，從能級上講，都比不過過去這幾十年。
這就決定了，用幾百萬年來產生的“經驗”去預測未來幾十年，未必就確切。
而在未來已來的情況下，我們對跨時代性技術的創(chuàng)造力，也不能抱著刻舟求劍式認知，將什么都歸為一句“別吹”。
“iPhone時刻”到來時，圍繞諾基亞建構的技術認知就OUT了。
人工智能領域知名學者吳飛教授就斷言：ChatGPT會成為人工智能時代新的信息系統(tǒng)入口。當前我們還在通過windows或者iPhone這樣的操作系統(tǒng)來訪問信息世界，也許今后我們就只能需要通過ChatGPT來訪問信息世界。
周鴻祎也預言：GPT-4的出現(xiàn)，將作為“發(fā)電廠”將大數據加工成水和電，通過API接口以SaaS服務的方式輸出給千行百業(yè)，全面提升人類社會智能化水平。屆時，所有數字化的APP、軟件、網站都值得用ChatGPT重做一遍。
如果到現(xiàn)在你都認為這遙不可及，那或許表明，你的眼瞼內已內置了一副“老花鏡”。
搜索引擎殺死黃頁，GPT殺死搜索引擎，這樣“以新魔法打敗舊魔法”的敘事，就連谷歌百度也是相信的。
不服GPT的后果，興許就是“它打到我們服為止”。
那，以GPT-4為代表的AI技術，會帶來比移動互聯(lián)網更多的機會嗎？
從“人工智障”形塑的偏見中跳出來，是回答這問題的基礎前提。
李開復3月14日的那番判斷，就不乏參考意義——AI 2.0將是提升21世紀整體社會生產力最為重要的賦能技術，“AI 2.0給行業(yè)帶來的機會比過去任何的一個機會都大，比PC、手機時期帶來的機會至少要大十倍?！?/strong>
他定義的AI 2.0，參照物是之前的AI技術。這些年來，在“得AI者得未來”的布道中，AI總頂著“未來生產力”的光環(huán)，但由于數據集和諸多模型各成“孤島”缺乏縱效等緣故，它看上去總是“智能不足，智障有余”，也缺乏Windows和Android那樣的規(guī)?；芰?。
但GPT對單領域、多模型限制的克服，讓其平臺化效應與規(guī)?；虡I(yè)化應用空間被打開。
在李開復看來，AI 2.0的發(fā)展范式是迭代式的，從“輔助人類”到“全程自動”將會出現(xiàn)三個階段。
第一階段也就是現(xiàn)在，AI2.0技術可以人機協(xié)同，生產力工具將會首先實現(xiàn)升級，所有使用者界面將被重新設計：文檔工具不再是逐字輸入，而是用戶告訴AI想要什么樣的文章；繪圖軟件不再需要用戶動手，通過文字的描述就可以實現(xiàn)。
隨后，AI2.0將進入局部自動階段，容錯度高的應用和行業(yè)將會實現(xiàn)AI自動化，例如廣告投放、電子商務、搜索引擎、游戲制作等。
未來到第三階段全程自動，AI將變得完全自動化并可在任何地方使用，在不容出錯的領域出現(xiàn)突破，AI醫(yī)生、AI教師等應用成為可能。
03
當AI越來越像“人”，人的境遇必然會發(fā)生巨變。
會不會被替代，這是人們顧慮得最多的問題。
周鴻祎說，總是覺得會被替代繼而產生恐慌，是loser心態(tài)。可不是誰都站在可替代性極低的塔尖上，這類感性的擔憂很正常。
“黑天鵝”的提出者納西姆·塔勒布就說，在任何職業(yè)中，90%的人都是無知的，而是通過情境模仿，狹隘的模仿和半意識的角色扮演來工作的，除了社會“科學”和新聞業(yè)——這兩者分別為99%和100%。
AI不一定能代替所有人，但即使只能代替50%的人，那也比任何一場工業(yè)革命來得要猛。
拋開“崗位替代”的實用考量，GPT-4代表的超級人工智能給人類社會帶來的更深層次變化，也許是“人類決定論”遭到“地心說”那樣的動搖。
“人類中心觀”，是人類再正常不過的觀念。
傳播學者麥克盧漢說： “媒介是人的延伸”。人類學家凱文·凱利也說：無論是作為文化，還是作為材料，或是作為工具，這樣理解技術的格局都太小了……技術以思想為基礎，以文化為存儲器。技術是人類的延伸，如相機和望遠鏡是眼睛的延伸，但技術延伸的不是基因，而是人的心智，是人的思想的延伸。
這些前衛(wèi)的理論，依舊是將“人與技術”的關系置于人類本位的框架下審視。
但如果把世界“掰”碎了歸于量子+貝葉斯+比特+計算等本質下看，GPT-4的誕生，似乎有著更復雜的意味。
人是人，機器是機器，這無疑是十分常見的思維。
可若是突破“碳基/硅基”的分野，以算力為根本參照系，那人類跟GPT-4代表的，無非是兩種可以計算的主體，它們的能量態(tài)都是算力。
人腦會計算，AI也是。IT研究者文宇就認為，從克羅馬農人，到你和我，再到機器智能，文明的演進有跡可循，底層之處嵌著三個字：可計算。
科技觀察家元正老師也認為，ChatGPT代表的是機器智能，是“晶體管機器族群”持續(xù)發(fā)展最終并行計算出的結果；人類史上的那些最強大腦（如牛頓愛因斯坦楊振寧們）則是“人類形態(tài)超級計算機”，人體超算之外的普羅大眾，并不是“烏合之眾”，每個個體都是人體超算系統(tǒng)的節(jié)點，經過大規(guī)模、長周期的集體無意識式并行計算，最終會抵達某個算力奇點，繼而涌現(xiàn)出那些標志性的“人體超算”，推動社會完成指數型的文明跨越。
他列出了一道公式：瓦特、麥克斯韋、愛因斯坦=生物算力的算力奇點=人體智能超算；ChatGPT=以機器算力為主導的、“生物+機器”混合算力的算力奇點≈機器智能超算。
這類觀點，顯然是嵌入了將社會看成模擬矩陣游戲的馬斯克式視角。
但這對重新思考人與技術（包括AI）的關系，有著極強的啟發(fā)性：
以往盛行的“人是機器主宰”看法，會不會只是因為人體智能目前還高于機器智能？
當GPT-4推動機器智能實現(xiàn)指數級躍升時，人還能“主沉浮”嗎？
04
當AI能代替部分崗位時，許多人說：別擔心，它還沒有人之為人最核心的能力——思維，人味。
可當GPT-4表現(xiàn)出比很多人更善于思考、更有人味的面相時，我們是否該重新對其審視？
這是個無法回避的問題，最終時間會催著我們給出答案。
不難預見，一如ChatGPT可能“CheatGPT化”那般，GPT-4的強大知識復制搬運能力，也可能會讓社會知識數據庫面臨被污染風險。
但看到B面，不意味著可以忽略A面——它對于生產力迭代、產業(yè)變革的深層次價值就擺在那。
在這波新技術浪潮面前，曾憑著抓住互聯(lián)網紅利實現(xiàn)了數字產業(yè)彎道超車的我們，沒理由坐視。
百度在今天正式發(fā)布類ChatGPT工具文心一言，還有各大廠的AI布局，就相當于在牌桌上喊出了“跟”。
需要看到的是，GPT-4帶動的技術進化，是非線性的：它不是從0到1到2再到3，而是從0到0.1到1再到100再到100000。
工業(yè)時代的多數技術演進是線性的，但互聯(lián)網時代的進化曲線往往跟“指數級”“裂變式”等字眼關聯(lián)，GPT-4帶來的更是如此。
在工業(yè)時代，模仿式創(chuàng)新的路子的確走得通：別人可以造冰箱、汽車、手機，我學習我模仿也能造。
可到了ChatGPT時代，除了數字基礎設施的完善外，數據要素激活、語料生態(tài)完備對應的開放社會生態(tài)要求會愈發(fā)凸顯。
這時候，培育開放化的創(chuàng)新沃土，涵養(yǎng)流動化的數據網絡，比秉持“多快好省”的追趕思維更為重要。
而這些元素，跟充分市場化的營商環(huán)境和具有包容度的輿論環(huán)境緊密關聯(lián)的。
在ChatGPT問世后，網上又有人撿起熟悉的批判句式：國內科技企業(yè)只知道“相互卷”，沒有“硬科技”。
這般論調，其實并不成立。若非要說它成立，那完全可以說，這樣的大批判正是沒有“硬科技”的重要因由。
硬科技不是揠苗助長長出來的，而是溫風化雨下長成的，給它充分的“自生長”空間尤為關鍵。
在當下，許多人都批科技公司“卷”，但卷不是原因，是結果。
盡可能將“卷”的非市場成因剔除，用“長期投入-長遠回報”的市場激勵將科技企業(yè)引向創(chuàng)新的正向增強回路，避免把它們攆入“只追求短期盈利，無暇顧及長遠”的反創(chuàng)新負向循環(huán)，也是鼓勵發(fā)展硬科技的應有之義。
可以想見，包括文心一言在內的類ChatGPT產品，與GPT-4還有差距。
縮短差距的重任落在了大廠們身上，但該向上的又不只是大廠們。就社會層面看，輿論縮短現(xiàn)有層次與激勵創(chuàng)新型輿論生態(tài)的差距，也很有必要。
說到底，GPT-4已經勾勒出了“科技大爆炸”的圖景。
它瑰麗而炸裂。
而在GPT-4已掀起“數業(yè)革命”的當下，我們首先要經歷一場“顱內革命”——它的另一個說法是要解放思想。
該朝著什么方向去？
吟鞭東指，是開放。
作者：佘宗明
來源公眾號：數字力場（ID：shuzilichang），抵抗熵增，打撈有趣。
本文由人人都是產品經理合作媒體 @數字力場 授權發(fā)布，未經許可，禁止轉載。
題圖來自OpenAI官網截圖
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
也難怪，“紅衣教主”周鴻祎會把人工智能的發(fā)展氛圍三個階段：
你是懂廢話文學的
全篇寫那么多 都是廢話
這就是給小學生看的，你還當真了，做產品的誰會不懂gpt4的威力？