ChatGPT会抢谁的饭碗

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ChatGPT会抢谁的饭碗

ChatGPT呈现出解放人类生产力的惊人潜质，从独角兽到大厂，从使用者到投资者，从业界到学界，引起广泛关注。会写诗歌，编代码，能创作剧本，还可以帮你面试出题……比起聊天机器人前辈们害怕“言多必失”，ChatGPT自信满满，它总能实现人类的各种诉求，并且表现欲十足。

从“人工智障”到“人工智能”，ChatGPT一本正经胡说八道，但它对于人类语言的理解和处理已经游刃有余。它会取代人类吗?

近期，包括微软在内的多家高科技企业都表示，将在产品中全面接入ChatGPT技术。对此，彭鑫进一步指出，ChatGPT这类技术将很快作为一种强大的生产力工具普及，对每个领域和行业、甚至每个人都将带来巨大改变。

据每日经济新闻1月29日援引《今日美国》报道，从谷歌搜索引擎到Alexa、Siri这样的数字助理，再到ChatGPT，这种新的生成式AI背后的想法，是它可以重塑一切，完成信息编写、内容创建、客户服务聊天机器人、研究、法律文件等方面的大部分繁重工作。

ChatGPT的迅速普及有可能颠覆许多行业。纽约大学计算机科学与电气工程副教授Chinmay Hegde认为，新闻、高等教育、图形和软件设计等行业的某些工作——这些工作有被AI代替的风险。他同时表示，ChatGPT目前的状态“非常非常好，但并不完美”。

以新闻媒体为例，卫报早在2020年就让GPT软件撰写了一篇文章——结果喜忧参半。“复制编辑当然是它非常擅长的事情。总结一下，使文章简洁明了，这确实做得很好，”Hegde说，但一个主要缺点是该工具无法有效地进行事实核查。

但为什么Buzzfeed看到了与OpenAI合作的可能性?每经记者查阅Buzzfeed官网发现，该网站许多文章以类似《50美元以下的50件好货》为标题，ChatGPT强大的信息集合能力的确会帮助类似内容的产出。

在教育领域，《纽约邮报》则指出，教授和教师可能被人工智能课程取代。实际上，去年12月，《自然》杂志就已经有了先见之明，发表了一篇名为《ChatGPT能写优秀的论文——教授应该担心吗?》的文章。英国牛津互联网研究所的学者Sandra Wachte担心，如果学生们开始使用ChatGPT，这不仅是“外包”了他们的论文写作，还会“外包”他们的思维。

不过，新泽西州普林斯顿大学的计算机科学家Arvind Narayanan则认为，ChatGPT尚不能做到批判性思维或推理，而这最终可能会鼓励学生更多地独立思考。

在金融方面，戈利萨诺计算与信息科学学院计算与信息科学系博士Pengcheng Shi认为，华尔街可能会在未来几年看到许多工作岗位被裁掉。“我绝对认为(它会影响)交易方面。在一家投资银行，人们从大学毕业后，花两三年时间像机器人一样做Excel工作，你可以让人工智能来，”他解释道，但是，关键的金融和经济决策很可能不会被机器替代。

与此同时，ChatGPT也引发了许多新的伦理问题。华盛顿大学语言学教授Emily Bender称：“OpenAI在如何使用数据方面还远远不够透明，如果用户输入的数据被用于训练，我预计企业会这样想：在广泛使用ChatGPT几个月后，是否可能通过精心设计的提示来获取公司的机密信息?”“这不是狼来了，”Pengcheng Shi说道，“狼就在门口。”

什么是ChatGPT

ChatGPT，美国“开放人工智能研究中心”研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT爆火，谁是潜在的赢家

像ChatGPT这样的工具，也使得技术工种和半熟练工种面临着失去工作的真实风险。斯瑞曼在文章中写道，例如，聊天机器人可以被开发来培训组织中的员工，从而导致人类培训师冗员。

以前的技术变革浪潮创造了赢家和输家。那些能更快适应技术变革的工人将放弃自动化的任务，并越来越多地承担与人工智能互补的任务，从而获益。而创造新工作的巨大蓝海在于，利用ChatGPT等工具为市场带来新商品和服务的创新。

例如，在过去几年中出现了几个与前沿技术相关的新工作，包括社交媒体经理和无人机飞行员等等。但这些适应需要时间，廉价的人工智能个人助理所能带来的突破性变化可能会大大影响坐办公室的劳动者。

而且，这项技术的影响不仅限于发达经济体。斯瑞曼在文章中认为，随着零工工作和数字化转型，人们期望发展中国家的一些技术工人准备好作为“远程移民”在世界各地竞争更多技能密集型工作，例如会计师、法律文员、软件开发人员，甚至X射线分析师。风险在于这些工作将被全世界的ChatGPT抢走。

此外，发展中国家的大多数公司和工人可能无法利用这种个人对人工智能的使用来提高生产力。

大多数高收入国家和一些中高收入国家最有可能从这些人工智能技术中获益，因为它们在高技能劳动力的可用性和互联网下载速度方面高于平均水平。另一方面，低收入和大多数中低收入国家在使用这些技术方面处于最糟糕的境地，因为其技术工人比例较低，下载速度相对较慢。

斯瑞曼在文章中认为，发展中经济体在采用数字技术方面普遍滞后，并有可能在最新的前沿技术上重复这种模式。她谈道，最终，发展中国家需要通过促进技术的使用、采用、适应和发展来准备从人工智能中受益。