ChatGPT的出现，哪些行业会受到影响？

ChatGPT的出现，哪些行业会受到影响？

2023 年第一个季度，是属于 AI 的。随着 ChatGPT、New Bing、GPT-4、Google Bard、MidJourney v5、Adobe Firefly……一系列名字的横空出世，许多人终于开始理解和接受这个事实：AI 离我们并不遥远，它正在改变我们的世界。
仅仅是 2 月到 3 月的一个月内，基于 OpenAI 的 API，就有成百上千款应用百花齐放，涵盖科研、阅读、分析、编程等多个领域。巨头们纷纷入场，企图把 AI 接入自己的产品内。互联网上也因为 AI 的趋势，迎来了十几年未曾见过的崭新局面。
那么，一个古老而经典的问题就再一次被问起：既然 AI 已经如此成熟了，那么它会替代我们的工作吗？
一个有趣的事实是：我们一度以为，AI 最容易做到的，是最底层的劳动密集型工作；而涉及创意、思维和感情的工作，最不容易被实现 —— 但事实证明，这只不过是人类的幻想罢了。
摆在我们眼前的事实是：MidJourney 和 Stable Diffusion 经过调校和控制，已经能够生成几可乱真的 AI 绘画，甚至能够模拟照片。人类引以为豪的审美能力，在 AI 面前，不过是一群遵循某种模式的噪点而已。
思考呢？ChatGPT 已经能够用自然语言跟用户对话，回答问题，润色文本，提炼信息，撰写草稿。微软的 New Bing 和谷歌的 Bard，则加上了网络搜索能力，能结合实时数据和预测模型，帮助我们汇总信息，直接告诉我们答案。
那么，情感呢？陪伴、交流、安慰、倾听，这些也能用 AI 代劳吗？很遗憾，心理学上已经在探索用 AI 设计能够做 CBT（认知行为疗法）的机器人，并且取得了不错的成果。至于单纯的陪聊和倾听，对大语言模型来说，不过是小菜一碟。
至于前端设计、金融分析、财务咨询、文字编辑……这些工作对 AI 来说，只不过是「顺带」的程度而已。它们甚至都不是 AI 的主要针对对象，但就这样自然而然被 AI 解决了。
反而，由于 AI 目前不具备对现实世界的感知能力，也不理解物理规律，只能用传感器粗糙地模拟对现实世界的感知，因此涉及到「行动」和「动作」类的工作，AI 目前的水准极其低下，甚至不及两三岁的儿童，在可见的未来也很难突破 —— 这被称为「莫拉维克悖论」。
那么，在一段时间内的未来，AI 会对我们的生活造成什么影响？真的会有许多人因此而失业吗？
要回答这个问题，我们需要深入探究一个问题：在我们的生活和生产模式里，AI 会担任一个什么样的角色？


首先明确一下：我们目前实现的 AI，无论是 ChatGPT 背后的大型语言模型（LLM），还是 AI 绘画所基于的扩散算法（Diffusion），本质上，都是一种针对特定情境进行训练，用庞大的数据灌进去，并让它从中学习数据的模式和规则的一类模型。
它们拥有人类望尘莫及的数据处理能力，但它们的范围和上限天生就被「锁死」了，只能完成它们被训练的特定任务，无法自发地涌现出「主体性」。因此，我把它们叫做「工具型 AI」。
至少到目前为止，它们还不属于真正的通用人工智能，也就是能够自发进行学习和思考，能够真正理解情境，解决人类所面对的一般问题的人工智能。
当然，就像机器会替代工人一样，工具型 AI 必然也会对我们的工作造成非常大的影响。因此，我们不妨来考察一下：目前（以及短期内）的工具型 AI，会为我们的生活带来什么变化？
OpenAI 近期发表了一篇论文，提供了一个有趣的视角。在这篇论文中，OpenAI 列出了 2087 项「工序」（DWA，Detailed Work Activities）。工序是完成工作的最小单位，一项工作可能由多个工序组成。比如「决策」是一项工作，它可能由「收集信息」「评估优先级」等多项工序组成。
然后，OpenAI 让人类和 GPT-4 来评估：如果一项工序在质量不变的情况下，使用 AI 能够减少其 50% 以上的时间，那么它就是可替代的 —— OpenAI 的原话叫做「暴露于 AI」。如果一项工作的多数工序都暴露于 AI，那么这项工作就是暴露于 AI 的。
OpenAI 的结论是：经过人类和 GPT-4 的共同评估，在我们已知的职业里面，大约有 80% 的职业将有至少一项工作暴露于 AI，而有 19% 的职业将有一半工作暴露于 GPT。
这是一些具体的例子：




这张表格呈现的是不同职业的暴露率。可以看到 100% 的部分，它的意思是：随着 AI 的发展，这些职业所有的工作都会暴露给 AI。哪些职业呢？表格中列出了这些：数学家，报税员，金融量化分析，作家，网页和前端开发……



很多人对此的理解是：这是不是意味着这些行业都会被 AI 替代，都会失业？是不是意味着有 19% 的行业里面，至少会有一半的人要失业？
其实不是的。我为什么不用「替代」，而是用拗口的「暴露」？就是因为，它的原意并不是替代，而是提升效率。我们不应该理解为「这些行业将有一半的人被 AI 取代」，而应该理解为：从事这些行业的人，他们的产出能够提升一倍以上。
可能不少人会说：这样不还是替代吗？一个任务，原本 10 个人需要做半年，现在变成 5 个人半年，那不就表示有 5 个人可能被裁员？
并非如此，原因非常简单：因为需求会增加。
一个行业，它的产出能够提升一倍，意味着什么呢？意味着它的收益和准入门槛都会大大降低。那么显然，一定会有更多的人想进入这个行业。只要这个行业没有饱和，它的需求和能够容纳的量是一定会上升的。
许多这样的行业需求上升了，就会带动它们的上下游产业，让整个链条能够更活跃、更有效地运转起来，从而创造更多的需求，产生更多的就业岗位，形成一个良性循环。
举个最简单的例子：电商对线下消费当然造成了巨大的冲击，但电商毁灭消费行业了吗？当然没有。电商出现的结果，是极大地降低了每个人参与的门槛，让更多人加入进来了。于是，带动了上游的工厂、品牌、供应链，下游的物流、仓储……消费行业没有被摧毁，而是更加繁荣了。
同样：游戏工作室可能不需要那么多美工了，但与此同时，门槛的降低使得更多的人愿意投身进来，于是可能会有好几倍的新兴工作室出现；小说的创作周期降低了，可能带动出版和影视行业的成本降低、产出提升，那么可能会有更多的人投身小说创作，写出更多的作品……
工具型 AI 没有主体性，它始终是需要人去使用的，而每个人的时间和精力都是有上限的。只要这个社会依然存在高度的分工，就一定存在大量的需求可以被满足。
我想翻译一本书，我想设计网站，我想剪辑视频，当然可以让 AI 来完成 —— 但我不可能事事都亲力亲为，我一定是有一些事情，需要交出去委托别人办的。许许多多这样的需求加起来，在 AI 的加速之下，就能够创造出庞大的就业岗位。
也就是说：AI 所带来的不是失业，而是让整个社会的价值交换更细致、更有效了。
许多人将会发现：许多自己以前想做但做不到的事情，现在突然就有对应的服务可以实现了；同样会有许多人发现：许多自己掌握的技能，在 AI 的加持下，现在可以更好地派上用场了。



当然，这种需求的提升一定是有上限的。随着越来越多的人参与进来，竞争会趋向激烈，价格也会降低，直到形成饱和的竞争市场 —— 毕竟我们可能并不需要那么多的游戏、小说、电影，它一定会有一个上限。
但只要你接受一个观点：我们整个世界的经济发展远远没有到达上限，还有许多需求没有被满足，有许多时间没有被充分利用起来 —— 那么，AI 的发展让整个世界向着更繁荣、更丰富的方向运转，就是一个大概率的事情。
从这个角度讲，AI 的作用是什么呢？是一个催化剂。
我们这个社会，是由许许多多个复杂的系统组成的，这些系统由各个链条构成，链条的每一环都在进行需求-供给的对接，都在交换价值。但是，因为种种资源和现实因素的阻碍，许多链条的运转是不够良好的，存在许多卡、慢、断的地方。这就导致了资源的错配和失效。
举个例子，你一定有这样的感受：市面上的影视剧很多，但没有什么是我想看的，我想看的却找不到，可能制作方压根就不知道或不会考虑我的需求；又或者，我有一个点子，想把它做出来，也很肯定它能帮到许多人，但是需要的时间和经济成本太高了，只得遗憾放弃。
这就是资源的失效。像这样的情况，在绝大多数行业里面都在发生。需求和供给无法良好地对接起来，或者供给的环路太长，难以及时、有效地形成反馈。
而 AI 的产生，最核心的作用，就是打通了这些卡、慢、断的地方，让这些环路能够更快、更顺畅地运转起来，加速信息和价值的流通。
直观的感受，就是整个世界变得更「快」和更「精准」了：许多产品可以得到更快的更新迭代，许多小而美的产品可以被创造出来，许多小众的需求可以被看见、得到关注和满足，许多停留在构思里的事物，可以得到实现……
这不是想象，而是正在发生的现实。



如果让整个社会，按照这样的路径发展下去，会怎么样呢？
AI 会成为连接一切的连接器。届时，AI 会成为一个全新的、庞大的接口，将一切事物连接在一起，将一切信息和资源连接起来。
到那个时候，AI 将会成为新的「互联网」，未来一切产品和服务都会接入 AI。「使用 AI」将会成为一件司空见惯的事情，就像我们曾经说的「上网」一样，成为一个过时的词汇。
我们可以简单地畅想一些场景：
编写程序，可以把需求告诉 AI，它会自动帮我们确定框架、补全代码，我们只需要做一些完善。遇到问题，询问 AI 可能的解决方案，它能自动连接到网上的知识库，帮我们诊断。
平面设计，可以使用经过自己作品训练的 AI 模型，结合客户用 AI 撰写的需求，生成概念草图，经过挑选之后再去完善，完善过程中可以用 AI 辅助完成细节、纹理、图案，我们只需要做一些微调。
产品开发，AI 可以帮助我们分析用户需求，从大量的访谈和反馈中提取最关键的改进建议；还可以帮助我们完成原型设计，功能逻辑，产品测试，数据收集……我们只需要掌舵和决策即可。
日常工作中，我们只需要专注工作，AI 会自动搜集我们的数据，上传到协作终端里面，全自动进行实时的项目管理、资源排期、任务指派。同时，AI 能够综合各部门的数据，发现潜在的问题，及时预警。
科研方面，AI 可以帮助我们预测和设计新药，攻克疑难杂症；同时，AI 能对不同领域已发表的文献进行综合分析，得到可能的潜在课题和研究方向，甚至提供可能的实验设计和方法，辅助我们进行科研探索。
社交方面，可以让 AI 分析我们的生活数据和社交媒体，为我们匹配更适合我们的朋友和婚恋对象。如果想独处，也可以拥有专属于自己的聊天机器人，召之即来、挥之即去，不需要消耗太多精力在无意义的社交上。
至于日常生活，每个人会有一个属于自己的 AI 助理，基于自己的日记、文档、阅读记录、工作数据训练，熟悉自己的喜好和习惯。它会成为我们的「第二大脑」，为我们提供建议和意见，大到什么决策更好，小到什么衣服、电影更适合我们……
这些场景，有的已经可以初步实现，有的也许还有一段距离，但它们都并不遥远。到那时，我们将不再仅仅生活在物理世界中，生活在互联网上，也生活在 AI 里。
届时，我们的触角和可能性会被大大延伸。我们可以把大量繁琐的、重复的日常工作交给 AI，腾出更多的时间，去学习新事物、新技术，思考新方向、新点子，探索新的可能，新的人生。



当然，AI 的发展，也并非全无值得警惕之处。
从个体角度来讲，AI 将会成为每个人的「放大器」—— AI 会放大你原本的能力。你掌握的技能越多，知识体系越完善，就越能够在 AI 的加持下，触及更多的可能性，获得更大的价值。
一个简单的道理是：AI 能够让「学习」这件事变得更加容易。那么显然，你原本的学习能力越强，AI 对你的帮助就越大。这就会让你跟其他人拉开差距，并且这种差距只会越来越大。
同样，AI 能够让「产出」大大提升。那么，你原本的产出越快、质量越高，AI 对你的作用就更明显。这就会导致头部的聚集效应，在提升整个行业的整体质量的同时，也让部分中底部的参与者更容易被淘汰。
因此，尽管在前面的分析中，我提出：整个社会能够在 AI 的加持下运转得更高效、更良好，但与此同时，可能也会加剧不平等，拉大人与人的差距，让行业的更新迭代更快，让大家不得不「疲于奔命」，以免被行业所淘汰 —— 这是完全有可能的。
所以，面对 AI 的浪潮，我的观点一直都是这几点：
1）专精自己的优势和专业领域，不断提高自己的专业水平。2）思考如何把 AI 应用到自己的专业中，提高自己的产出和效率。3）不断接收新信息、拥抱新变化，拓展自己的视野，接触更多的人和行业，思考能够跟自己碰撞出什么新的火花。
不要把 AI 视为洪水猛兽，而是视为一种武器。这件武器，你能用，别人也能用。我们的对手不是武器本身，而是其他拿着武器的人。




而从社会整体的角度，同样有一个不容忽视的隐患：那就是社会对个体的剥削、异化和规训。
机器被发明的时候，许多人觉得，它能够替代工人，从此工人不再需要那么辛苦了 —— 真的吗？我们知道，历史并非如此。机器的发展导致大量的工厂被兴建，更多的需求涌现，但工人依然需要辛苦工作。这不是机器的错误，而是资本逐利的本质。
电脑出现的时候，许多人觉得，它能够解决人力所不能及的问题，从此我们可以高枕无忧了。真的吗？并没有。我们被更多地束缚在电脑上，被迫随时随地进行工作。我们的时间被更多地切割成小块，以满足不断涌现的需求和任务。整个社会加速了，但工作的负荷也加速了。
手机出现的时候，许多人觉得，我们对世界的接触面被大大拓宽了。但事实证明，我们的思维和生活被更多地局限在这块小小的屏幕上，被无限的社交媒体信息、新闻资讯和娱乐信息吸引，被「FOMO」（担心错过什么）和奖赏回路的劫持所主宰。我们的视野反而缩小了。
技术的飞跃和突破，除了带来整个社会的生产力提升，它往往也会带来另一个结果：加剧社会的马太效应。
掌握更多资源的人，永远拥有更多的选择，同样也更加能够从社会链条中获益。但社会链条的运转需要成本，它可能会带来更多的工作，更高的社会期望和标准，把我们更加牢固地束缚在忙碌中。
整个社会链条可能运转得更快、更顺畅，但它带来的效果，可能更多地聚集在富人身上。而负担社会链条运转的负荷的，可能是你，是我，是我们每一个人。
这是一个严肃的问题，也是可能需要整个社会一起来思考如何应对的问题。



最后，补充一句：
在不远的未来，随着 AI 的发展，一定会带来一段「阵痛期」。旧的工作被加速、优化和替代，但新的行业还没有发展起来，必然会有一波比较混乱的时期，可能有不少人会受到影响。
但这个时期，也是一波从中找到需求和机会，让自己获益的时期。
与每位朋友共勉。

#CAS#
恰恰相反，它可能带来更多的就业。
AIGC技术带来的最大的改变，其实是通过“内容生产的民主化”，给了本小力薄的小企业以较低预算接近头部企业内容表现的机会。
以前一个稍微精美的原创游戏，如果要做到能见人的程度，仅在美术和文案方面的成本就超过了一般小型企业的能力范围。你再有创意，也有那么个没有任何花巧的雕刻、拓扑、UV拆解、贴图绘制、骨骼对位、蒙皮、表情、动画、粒子特效、物理演算……的硬工作量摆在那里，最多用外包团队分担一下赶一下时间节点，但终究成本和总工时是不可能省略的。
这样问题来了——要以行业平均水平提供产品，从一开始就有一个大约1亿的资本门槛。
一亿门槛给出一亿水平的作品，而这些作品又给了大众一亿的基本期待，从而反过来导致不到一亿门槛的团队的作品基本都会被认为品质太差而难以被接受，从而又维持住了一亿门槛。
一亿门槛一旦被确定，就注定了开发游戏一定会成为超高风险的投资，意味着投资商一定会极大的倾向于垄断发行渠道的团队。
于是可以参加竞争的就只有那么几个资本巨头了。
资本巨头们将会很自然的发现一个问题——我们一共就这么几家，有何必要做出那么多的作品来分散自己的投资、左右互搏？
于是每家搞上几个“工作室”，一队百十来人，总共这么十来家。
市场就此达到了均衡。工艺要求给了资本规模合理性，资本规模给了“团队少但规模大”的产业结构和理性，而这个产业结构又通过超高水平的平均表现给了资本规模合理性。
环环相护，造成了一个“国内玩家6.6亿，却只有八个厂，两三万一线从业人员”这么个畸形的格局。
如此悬殊的客户/供应商比例，导致尽管业内工资丰厚，但绝大多数利润仍然都被资本方拿走了。
现在多了一个因素——如果要达到现有水平80%的水准，只需要三分之一甚至四分之一规模的团队，以及十分之一的资本呢？
注意，这只是以游戏举例，事实上这还包括了漫画、剧本、电影等等内容工业。
那几乎必然意味着团队要开始小型化，作品开始出现多样化。
并且会逼得“大路货”们另寻出路。
换言之，产业格局很可能从“八大厂x一两千人”，变成“五百个小厂x三十人”+“八大厂x四五百人”。
即使市场规模维持不变，也会使得行业利润重新分配——而且是更多的分配到创作、制作段。
其实这些几十人的小厂有个几万日活的流量已经可以存活了。
尤其是，如此大量的活跃小团队，更加有利于个人寻找机会，积累资历。
简单的用数学表达一下这个差异：
假设市场规模是一年2700亿销售收入，保持不变。
现有模式，是资本拿走80%收入。剩下的20%由行业从业人员瓜分（分红类收入不算，这算资本利得，计入80%中），人均薪资按照20万算。（注意这不仅包含美术策划这类创意人员，还包括所有营销、发行、运维人员）——
2700亿 x 0.2 / 20万 = 27万。

AIGC模式下，资本（因为它的重要性大幅下降）拿走20%，剩下80%由从业人员瓜分，按照人均薪资12万计算（群狼争肉，缺少垄断性收入）——
2700亿 x 0.8 / 12万 = 180万。
这是非常粗略的估计，但已经说明了问题。


另一方面，AIGC自身的特性也意味着会出现大量的基础服务。
这是一个这样的生态：
典型的画师不再为任何团队服务，而开始专注于创建世界观，长期致力于提供同一协调风格下的人物设计、动物、植物、地貌、场景，以及对应的关键词和模型。这些成熟的主角性格鲜活且有大量的动作数据供ai再次发挥。
这个世界观和这些元素可以供任何团队作为服务购买，成为一种“内容基础设施”。
有的人则专注于训练画风。
有的人则专注训练某种聚合工具，将不同图层交由不同的专业模型生成——例如订阅A模型的人物躯体服务，但是服装交给B模型处理，背景交给C处理，三种宠物分别交给DEF处理，最后的画风则交给G处理。
｜layer1: 人prompts@A,
｜layer2: 场景prompt@B
｜……
｜layerx：prompt@X
—style prompt @Z
将迅速成为新的工作流标准。
未来提供聚合服务会成为资本真正争夺的战略高地——向优秀创作者定制专属ai以寻求高度和谐表现的封闭ai聚合生态 和 “提供标准聚合服务，任由创作团队自己组合不同ai服务试错”这两种生态，会是未来AIGC的真正资本游戏。
在这个生态下，作品的概念被重新定义了——不再是具体的一张画、一段视频，而是你自己所专注的主题、风格和叙事。
这个市场容量是无限的，不烦不会导致“大规模失业”，反而会极大的解放人类，创造出大量的新的、不被“解雇”、“裁员”、“行业不景气”威胁的职位。
Creativity As Service & Enhancement 的全新视觉内容生态即将到来。
在这个生态里，ai的工具属性仍然毫无动摇。

你的问题是。你要真正的学习艺术。
人类的最终职业只有艺术家一种，这是ai工具无法取代的。

值得注意的是——如果传统企业不在有限的窗口期为这个新的生态做好准备，只是打算“裁掉一些多余的画手”，那么等待ta们的将是来自新模式的毁灭性打击。
传统企业应该如何对此做出战略调整，这是另一个课题。
忙得很，留到下一篇再说。
不想错过的话，自己特别关注这个账号。

感觉已经开始了！有个淘宝的买家！已经开始用虚拟的模特了...据说一整套下来请摄影师，模特的费用省3-4万！十几秒就出图了！

某国内大型游戏网络公司，这里不点名了。。。。
某些特定的部门要求一周内熟练使用chatgpt+midjourney作图。
一周后交作业。
明确表示使用不合格或者不会使用，进入年中裁员名单备选，小组裁员比例为30%。

看看合订本之后，你也会觉得有点背后发毛……

首先，语音识别、手写识别早就不是难事了——这让AI能把图片和声波转化成可以识别的，有实际意义的字符串。
其次，ChatGPT可以对这个字符串进行识别并做出相应的回复。
然后，由智能图像生成引擎输出图像画面（你比如通过3D图形输出AI形象，配合Stable Diffusion等输出问题结果），由声音合成输出相应的语音回复（你比如微软小冰），直接就可以生成“带有真人互动讲解的实时PPT”。
或者直接接入电子设备实现功能（比如工业生产或者智能家居）直接从事行业或者生产工作。

这个真的就差几个引擎间的互联了。AI自身的形象交给游戏图形引擎，动作可以自动组合生成，这样对系统的资源占用不会太大同时会有一个非常具象的形象。
剩下的就是从输入到输出一条龙。
本地算力不够的怎么办？联网啊，不是有5G么……

这最次也得是个真实版Jarvis


因为机器人的逻辑能力远超人类，信息收集和归纳能力通过AI算法补足，知识范围也远超人类个体，还不受情绪影响，但是他能读取你的情绪影响。
依托大数据，你作为人类个体对AI几乎单向透明。他对你的需求的把握能力甚至比你自己都高。
而且你别忘了，我可没说他们不会骗人——至少它们可以学，而他们骗人的时机只会更加精妙。

这要发展到后期，恐怕是第三产业直接炸穿的节奏。绝大多数第三产业都可以靠AI主力+人工辅助的方式实现大幅度裁员降低成本。甚至部分行业，比如现代物流、2C方向的零售租赁等等可以实现全部AI+机械化。
对老板来说，AI这样的忠诚度和能力，雇佣人类真的不如直接弄个虚你机器人。起码机器人不会生病请假，可以轻松做到全年无休——而且论能力起码超过市面上90%的一般人。
甚至教育业，我觉得AI可能做的都比人要好。起码AI教师是真的可以分身下去对所有学生一视同仁的1对1服务的，而且不知疲倦。

最关键的是，正如题目开头所说，这些相关技术，就算没有成型，也已经在成型的路上了。而这会直接革掉很多公司的命根子——你比如依托销售创造利润的公司。而这类公司的数量真的不少，所以几乎必然会导致失业潮。
可以预见的是各行各业只会留下一些行业专家，而中层甚至中高层以下的雇员基本上都可以不用再从事相关工作了——不再需要这些人类了。
这时候人类的作用恐怕就只能退居幕后……说白了，就是给AI提供学习的素材。
因为现有的AI是需要训练模型的，虽然AI可以自我迭代，但人类样本提供的极端和特殊素材还是非常有用的。而AI一旦开始自我迭代，那就正式进入了快车道——意味着这个行业，人类不再具有任何优势。

然而从另一个角度上讲，这样是把人类解放了出来。因为AI的大规模投入使用必然也会带来新的问题，比如能源问题等等。岗位总是有的。
而AI投产后资本的流向，成本的变化等等一系列问题，也会引发变革。
这会是一个全新的世界。而这个门既然已经推开，想再关上恐怕是很难了。

<hr/>顺便一提。
大家应该都知道19年百度联合快手注资知乎。
而知乎自诞生以来一直是全网水平最高的中文问答型图文信息平台之一……虽然抖机灵、发广告、搞营销，水平一天不如一天，但是论平均水平和创作量，知乎真的不差。
我有理由怀疑我们的答案都是在给百度贡献素材……
<hr/>再补充一点，我觉得最先炸穿的应该是直播……
真人直播哪有合成型男美女有料……
论长相大家都是假的，论内容你跟AI比知识范围？刷大火箭开VIP通道24小时全天分身在线童叟无欺。
尤其是虚拟主播，大家都是虚拟的，AI虚拟主播可没有中之人暴雷这个问题……
什么叫降维打击啊……