引子
今年春天，作为互联网与 NLP 行业老兵，不断有朋友问我：如何看待 ？ 有何影响，会让我们失业吗？
而作为业界权威吴军博士，更是面临此类问题接踵而至。他在 4 月 3 日的“得到”直播中，简单梳理了“语言模型”的研发历史，并提到了他的导师贾里尼克（Fred ），在 1972 年就提出了语言模型的概念，而人工智能生成内容的技术也早就实现。因此，大型语言模型（以下简称“大模型”）并不是一种全新的技术， 只不过是在更大的数据、更高的算力、更好的算法和更多的人工优化等方面做出提升。
吴军，约翰霍普金斯大学计算机专业博士，前 高级资深研究员、原腾讯副总裁、硅谷风险投资人。
最后，他得出结论：“ 不是一次技术革命，它影响到的都是那个比较懒的人，懒得动脑筋，创造新东西的人。”媒体为吴军博士访谈给出的标题是《 不算新技术革命，带不来什么新机会》，而我认为，这个标题论断，前半句半是对的，后半句更值得商榷。
一开始，如吴军博士一样，对于 ，我同样报以轻视的态度。因为我看过 的技术文档，以我多年 NLP 方面的实践经验判断： 没什么了不起的。在技术上没什么颠覆性的突破，这些技术早就出现了好多年。多年来，人工智能在很多方面表现更像一个“人工智障”，让众多对人工智能投以巨大心力的专家灰心丧气。
然而，随着更多的朋友问起，并自己亲自使用 、 这些基于大模型开发的新应用，开始慢慢改变看法：技术确实早就有，但是，效用上却有新的表现。人工智能在各方面确实能达到一个大学生智能的水平，已经接近到达可以进入“社会”实际应用的程度了。
1. 是否算是新技术革命？
“太阳底下没有新鲜事。”
曾经有太多的专业权威，面对自己擅长的领域内出现的新事物，发出过相似的评断。这里有一个“自家孩子”效应。就像我们每一位当过父母的人都有过的一个经验：自家孩子长大长高了，总是别人先发现的。自己每天都见，从来都不自觉。
当然，这只是一方面，另一个更重要的方面是，专家误解了新事物的新角度。
正如，水，从温度的角度来看，由 99 度降到 1 度，降了 90 多度，可谓是有大的变化。可是，这种变化不及从 1 度降到 0 度，虽然从温度的数量上，相比 90 多度量的变化，1 度的量变，实在是太少，太不新鲜，太不革命。然而，从另一个角度，1 度变为 0 度，液体的水变为固体的冰，则是一个天翻地覆的变化，是一个太新鲜的事。
本身确实不是个新技术，“语言模型的技术是 1972 年就已经有了的”， 的成功本质上来讲，主要是工程上的胜利， 是个特别优秀的产品。然而，当一种新事物优秀到足以突破应用的临界点时，它就是另外一种事物。
当语言模型参数量超过某个临界值后会“涌现”出很多强大的功能：例如多任务能力、小样本和零样本学习能力、思维链（COT）能力、指令学习能力、上下文学习能力等等，这些都带来了不同以往的人工智能学习范式，不再是几年前甚至几十年前的样子。这些能力可能不是开发者有意设计的，而是由神经网络自动学习得到的。这种现象人工智能界还没有找到它的规律，还都在探索的过程中。
即使不谈 与大模型“涌现”的新能力， 之后，所有的 NLP 技术，比如分词、词性标注、文本分类等传统的 NLP 技术，全都没用了。 之后，一切 NLP 技术都得围绕大模型来展开。仅在 NLP 自然语言处理领域，就是一场全新的技术革命。
科技史上，1998 年 6 月 25 日，微软发布经典版本 98
另一方面，从整个计算机技术角度来看， 技术的表现，将带来人机交互界面的全面革命。正如比尔·盖茨所说：“大模型 是我一生中遇到的第二项革命性技术——第一项是计算机的图形用户界面。”以后的人机交互，将不再是以图形界面的 操作系统、网站 UI 或移动 APP 的技术形式来实现，而是以类似人类之间直接以语音文字交互的方式来展开，而 代表的自然语言的人机界面将成为人类联结电脑的中心枢纽。
退一步讲， 本身即使并没有太多技术上的革新，但是，我们看到，它将给 NLP 自然语言处理和整个计算机领域带来的技术革命。
难道，这还不是一场巨大的技术革命？
2. 是否带来一次“工业革命”？
更不用说，按照吴军博士的逻辑，瓦特改良蒸汽机时，所有的技术原理早已存在，因此瓦特的技术成果并没有什么革命性。同样地，燃油机将动力源从水转移到了石油柴油，进一步缩小了动力结构，但也没有带来多大的变革意义。
然而，正是瓦特对之前蒸汽机一系列的性能调优组合到一起，才使得蒸汽机技术能够被广泛应用，从而引发了一系列的变革。瓦特的蒸汽机让人们不再受制于水，可以在任何地方建造工厂，同时使得火车和轮船成为货物运输的主力，开启了大规模生产和销售的新时代。燃油机进一步缩小了动力结构，让新的交通工具问世，并创造了规模巨大的交通行业。
1830 年 8 月 28 日美国的巴尔的摩，“大拇指汤姆号”蒸汽火车在与一辆有轨马车比赛，最后马车赢了。
因此，就这个意义而言， 虽然并不是技术上的革命，但它正在引爆一场革命，推动各行各业开始使用 AI 技术。
同样，历史上真正让汽车走进千家万户并迸发出巨大商业价值的时刻是在 1913 年，美国的亨利·福特推出了世界上第一条汽车流水装配线。这一时刻距离卡尔本茨第一次发明汽车（1886 年）已经有 27 年之久。这说明，真正能够带来巨大商业价值的产品和底层技术的革命是两码事。
因此，如果我们只从技术角度去评判其商业价值，往往会忽略技术应用被市场接受的关键因素——性能调优。任何技术从来都不是凭空出现的，技术的发展需要经过不断的优化和改进，才能够广泛应用于市场中，带来真正的商业价值。
正如，英伟达总裁黄仁勋说：“这是 AI 的 时刻。”正确的理解，这就像当年发明 的苹果公司一样，几乎没有一项技术原理是他们自己提出的，但他们将一系列研究整合到一起，最终让每个人都能很方便地用上移动便携的通讯计算设备，引爆市场。同样，今天 推出的 ，最终让每个人都能很方便地用上 AI 大模型技术。这才是最大的价值所在。
就像历史上每一次“工业革命”，都源自一种新能源：煤炭、石油、电力、电信，AI 同样也是一种新能源，一种能替代亿万受过大学教育和专业训练白领的新资源，随取随用，7×24 小时，996 也完全没问题，永远都不会躺平或喊罢工。在众多考试的表现上，GPT4 现在的能力已经超过了 90%以上的人类。 带来了崭新的人力资源，不用经过几十年昂贵的教育和养育，直接可用的“大学生”智能海量可用。
相比技术革命，更为重要的是“产业革命”，或“工业革命”。
3. 会取代人类吗?
然而，历史往往重演，每一次产业革命，都带来“机器吃人”的恐慌。
当第一台计算机在 1940 年代中期发明时，媒体报道说，“受控电子大脑”将逐渐将人变成“堕落的农奴”，人类将“带来自己的毁灭”。人工智能是否有能力征服我们的问题并不是一个新问题，但它仍然是一个热门话题。如果我们不健忘，我们会记得去年媒体频繁报道“元宇宙”，引发了无数讨论。然而，仅仅一年后，这个流行的技术话题就被废黜了。有些人甚至开玩笑说， 构成的最大威胁不是对人类，而是对元宇宙。
吴军博士说，“不要恐惧。今天是很多人恐惧 ，就如同不要像当年哥伦布遇到的牙买加土著人恐惧月食，一样的道理。”他对 技术炒作的警告“要识破这些所谓的阴谋家或者想割你韭菜的人的那些把戏”，也值得我们警惕。虽然 会带来天翻地覆的变化，但是，不必恐慌。
电影《终结者:创世纪》中，施瓦辛格扮演的机器 T-800 追杀人类
吴军博士所说的很对，很多人对 的理解，是科幻电影里《终结者》里施瓦辛格机器人追杀人类的那些情景，是来自《黑客帝国》里智能“矩阵”把人类当作生物燃料的恐慌。 离这种智能，还远得很。所有的“神”，都来自不理解。同样， 不是神，至少在懂得它的人工智能专家们眼里，它的来历一清二楚，一点都不神迹。
正如，我与一位心灵哲学前辈聊天，他所说的：目前说一个东西是涌现出的，基本等于说：“我不知道那个东西究竟是什么，是怎么来的，但我就是相信它存在而且是完全地、本质地、很绝对地不同于其他那些底层的东西。”涌现，即神迹。确实，在大模型的可解释性上，现在还没有跟上。
因此，人工智能和人类不是敌人，至少现在还不是，它和我们一起工作来创建和完成任务。
4. 可能导致更多员工失业吗？
然而，不用恐慌 AGI，并不意味着，我们应该掉以轻心， 对我们没有影响。
正如，当“很多同学有时候问很多太不着调的问题的时候”，吴军博士回答说：“不要勉强去找所谓的机会，该怎么工作就是怎么工作”，这可能立即被打脸。他同学现在可能工作就没了，或者已经受到 影响，同行或公司已经逼迫他学习使用 来做原来的工作。
可能导致众多白领失业，就像“工业革命”时期的机器替代蓝领一样。
根据媒体《时代财经》报道，一家游戏美术外包公司技术总监启强透露，该公司已经在近一个月内裁掉了一半的原画师：“原画师利用 AI 完成方案，工作效率至少能提升 50%以上，本来就在减少的甲方需求迅速被消化完。公司肯定不会养闲人，那些手中没有需求的原画师就只能被优化掉了。之前我们公司需要 38 个原画师，现在已经裁掉了 20 个人。”
49%的企业开始使用 ，48%的企业用 替代员工，66%的受访者表示将其用于代码开发。
美国求职服务公司 对 1000 家美国企业的领导者进行了一项调查，了解 在企业中的应用及其对职场的影响。调查结果显示，48%的企业已经用 替代了部分员工。通过使用 ，48%的公司节省了超过 5 万美元成本，11%的公司节省了超过 10 万美元。近一半的受访公司表示正在使用 ，而这其中 90%以上公司会继续扩大应用。到 2023 年底，33%的企业领导者回答， 肯定会导致员工被解雇，26%表示“可能”。
在企业中， 的应用主要集中在代码开发、文案创作/内容生成、客户服务、会议纪要或文档编写、研究和任务列表生成等方面。根据调查数据显示：66%的受访者表示将其用于代码开发，其次是 58%表示用于文案/内容生成。
作为全球最大的投资银行之一，高盛最近公布了一项关于 生成式 AI 技术将取代全球 3 亿个工作岗位的研究数据。这表明，AI 技术取代人类工作岗位并非捕风捉影，正在逐步成为现实。
之父山姆·阿尔特曼被问及这个问题时，他提到的一点对我们可能很有启发。他说：“我觉得有意思的是，如果 10 年前问人们，AI 将如怎样带来影响，多数人会很有信心地说，首先它将取代工厂的蓝领工作，卡车司机等，然后将取代低技能的白领工作，然后是高技能、高智商的白领工作，比如程序员。也许永远不会取代那些创造性的工作。现在的发展正好相反。”
这说明预测未来有多么困难，这也说明人类有多么不了解自己。
5. 带不来什么新机会吗？
当问到“ 能带来什么新的机会”，吴军博士说，“ 有什么新机会？坦率来讲，你没机会，因为太耗资源了，你耗不起。那么什么人能够受益？那就是卖资源的这些人。最后你可能是给几家大的做云计算的公司在交钱，这可能是一个结果。”
在他看来，能够建造大模型的才有机会，而在大模型基础上做应用不是机会。然而，这个观点实际上是有问题的。
正如，当今信息社会里的资源是电子通信，掌控在美国在线、中国移动这样的公司手里。然而，社会大众却几乎感觉不到它们，用得更多的是 、微信，资本市场里追捧的也是 Meta、腾讯。
如果微信突然瘫痪了,你会怎么办?
中国互联网产业的崛起，包括腾讯、阿里等应用的成功，都是基于在中国电信、中国移动等电信资源平台上附庸的做法。而这些应用下的公众号、小程序等新业务模式，也正是聚焦于应用领域，才得以推动产业的发展。
历史上同样出现相似的新资源：石油。最早受益的人，比如“石油大王”约翰·洛克菲勒，现代世界里的第一个亿万富翁。然而，真正让石油资源“贵如油”的，却是德国的本茨，直到现在大家还以开奔驰车为傲。
随着技术的发展，计算资源的需求可能会降低，而且价格也可能会变得更加亲民。这意味着更多的企业和个人将能够承受使用大模型等人工智能技术的成本。大模型和人工智能技术的应用领域非常广泛，可以涉及各个行业和领域，从自然语言处理到计算机视觉、智能制造、医疗健康、金融科技等等。它们可以为企业带来更高效的运作和盈利，为社会带来更好的服务和体验，同时也可能带来新的就业机会。
吴军博士的视角，仅落在在大模型构造的技术层面。他认为对于大多数的中小企业来说，在大模型层面上没有太多机会，只有像 BAT 等超大型的科技公司，才能够烧得起数以万计的显卡，拥有高密度的顶尖 AI 人才，进行大模型快速迭代。他所说的机会，主要是指在大模型技术构造上的机会，大部分人确实难以参与。
然而，大众关心的不仅仅是大模型构造方面的机会，还包括大模型在商业产业应用的机会。实际上，在这些方面，大模型和人工智能技术都有着广泛的机会和应用。
正如 之父山姆·阿尔特曼分享的：“类似的 AI 应用方式会成为大趋势，可以孕育出许多大型企业。强大的 AI 模型可以成为孵化各种 AI 应用的平台，就像智能手机的出现催生出众多 APP 一样，它们的共同点都是可以制造无数的商业机会。”
AI 大模型技术，将成为继移动互联网之后，未来最大的技术平台。未来所有的技术开发，都将基于大模型和自然语言，而不再像之前在图形界面的 系统、网站 UI 或移动 APP 之上。这将带来计算机领域全面变革。而以聊天机器人为界面，加上图像、音乐、文本等多模态模型的发展，将带来无数的机会，产生大量的新公司，而这些新创公司中，将诞生类似现在微软、苹果、谷歌一样千亿级的大型企业。
因而，对大众而言， 带来的新机会，相比起构造大模型本身，是天赐良机多如牛毛。
结论
所以， 是一次技术革命吗？
答案：从其本身来说，不是。
会带来一次“产业革命”吗？
答案：很可能是。
会取代我们人类吗？
答案：大概率，不会。
会让我们失业吗？
答案是：会的。已经有人因 失业。
5. 带不来什么新机会吗？
答案是：会的。会带来更多的新机会。
因此， 不会让你失业，会用 的人才会让你失业。
人工智能不会淘汰你，能把你淘汰的，是会用人工智能的人。
然而，失业，又如何？
会有更多新职业，等着学会新技能的我们去就业。
新职业新机会，永远都在抢人。
唯有变是不变的。
都在学习，你又如何能停止学习？
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