在刚刚结束的春节假期，两个人工智能系统彻底火出了圈，一个是《流浪地球2》中的“幕后主角”MOSS，一个是“好得吓人”的“全能网友”。如果 “MOSS” 让我们窥视到未来人工智能时代的一角，那可是实实在在地告诉我们，人工智能已经来到了我们身边，进入了日常工作领域和生活。
，英文原文是 Pre- （预训练生成模型），是 （马斯克等硅谷大佬们共同创立的人工智能公司）研发的一款对话式 AI 机器人。短短两个多月就成功收获了超1亿用户，成为史上增速最快的消费级应用程序。
现象级火爆全球，连上多个热搜，因为虽然核心功能是模仿人类对话，但其用途其实非常广泛，功能非常强大。
利用机器学习算法，可以用人工智能生成内容，用拟人的语气和人类对话，根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务，比如写论文、提出商业建议、创作剧本诗歌，甚至敲代码、检查程序bug。一项调查显示，美国90%的学生知道，89%的受访者承认曾使用辅助完成作业。
在某些测试情境下，在教育、考试、回答测试问题方面的表现甚至优于普通人类测试者。它甚至通过了沃顿商学院的MBA考试和谷歌程序员的面试……
因为出乎意料的“聪明”，引发全球关注的同时，也带来了焦虑和不安——人工智能时代来临，人类所从事的哪种行业还能岿然不动？
2022年11月30日首次发布的（Chat Pre- 聊天生成预训练语言变换器）是在系统下可以根据人类输入的任何词汇进行深度会话的AI机器人。看清楚了，是深度对话，它标志着人类将告别僵硬机械冰冷无感的人机对话时代，人与机器可以轻松开始聊天了，会像人类一样和你说话拉家常，换句话说，当人类不想和你聊天时，你就找聊，和它聊通宵都可以有话题唠嗑。模仿人类对话是聊天机器人的核心功能。但是，不要以为这样就完事了，还有着与人类非常相似的编辑、写作、分析、统计能力和智力。可以编写和调试计算机程序(在盲测中，被判定通过了明尼苏达大学研究生水平的C+学生水平和宾夕法尼亚大学沃顿商学院的B至B-等级考试)，创作音乐、电视剧、童话故事和学生论文；回答测试问题（有时测试水平甚至会高于普通人类测试者）；写诗和歌词；模拟Linux系统；模拟整个聊天室；玩井字游戏；并模拟ATM。在这个时候就是你的秘书、你的业务合作伙伴甚至是你的文学导师、历史学家、统计学家和分析师！
随着走红网络，它也很快获得了知名媒体的关注。正面评价不少。美国《纽约时报》称其为“有史以来向公众发布的最好的人工智能聊天机器人”。英国《卫报》则发现能够生成“令人印象深刻的且详尽”和“类似人类写作”的文本。技术作家Dan 在一项学生作业中使用了，他发现生成的文本与优秀学生交付的内容相当，并认为“学术界可能要面对一些非常严重的问题了，比如未来如何避免论文造假？考试如何避免作弊？等等”。Slate杂志还甚至赞扬了对与纳粹德国有关问题进行反击的态度，甚至包括对希特勒在德国修建高速公路的声明选择了反对态度，因为该声明里相关纳粹德国使用强迫劳动的信息。这是一般缺少历史知识的人类根本无法呈现的知识点和认知度，但是做到了。
的发起者美国人工智能公司于 2022 年 11 月推出的聊天机器人，与传统聊天机器人不同点在于，是建立在 的 GPT-3 大型语言模型家族之上的，并可以经过微调（一种迁移学习方法）赋予它监督和强化学习的技术。
自去年 11 月发布以来， 的 已被用于撰写求职信、制作儿童读物，甚至帮助学生作弊。而这款聊天机器人可能比我们想象的更强大。谷歌发现，理论上，如果在公司面试，搜索引擎可能会聘用机器人作为入门级编码员。测试过 的亚马逊员工表示，它在回答客户支持问题方面做得“非常好”，在制作培训文档方面“非常出色”，并且在回答有关公司战略的查询方面“非常强大”。
然而， 的用户也发现这款机器人会产生错误信息、错误地回答编码问题，并在基础数学中产生错误。
会取代哪些职业？
虽然牛津大学 2013 年的一项研究发现，在未来 20 年内，美国 47% 的工作岗位可能会被人工智能淘汰，但这一预测似乎是错误的。麦肯锡全球研究所的合伙人 Anu 表示，这是因为人类的判断仍然需要应用于这些技术，以避免错误和偏见，“我们必须将这些东西视为提高生产力的工具，而不是完全替代。”
但是被人工智能取代的风险最高的工作的现实是的确存在的。
1. 技术工作（编码员、计算机程序员、软件工程师、数据分析师）编码器,编码,计算机。一位专家表示，编码员、软件开发人员和数据分析师可能会被人工智能取代。编码和计算机编程是急需的技能，但 和类似的人工智能工具有可能在不久的将来填补一些空白。麦肯锡全球研究所的合伙人 Anu 表示，软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码人员和数据科学家等技术工作“非常适合”人工智能技术“取代他们更多的工作”。这是因为像 这样的 AI 擅长以相对准确的方式处理数字。研究人工智能对美国劳动力影响的布鲁金斯学会高级研究员马克穆罗表示，事实上，像 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码，这意味着可以用更少的员工完成工作。“需要一个软件开发人员团队的工作可能只需要他们中的几个人就够了，其余都由AI完成”。 制造商的 等科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。不过，尽管如此，哥伦比亚商学院教授 Oded 认为人工智能将帮助程序员而不是取代他们。他说，“我认为这主要是一种增强，而不是完全取代工作，”
2. 媒体工作（广告、内容创作、技术写作、新闻）、博客工作者。专家表示，像 这样的 AI 擅长制作书面内容，而且“比人类更有效率”。 说，所有媒体工作——包括广告、技术写作、新闻和任何涉及内容创作的角色——都可能受到 和类似形式的人工智能的影响。她补充说，那是因为人工智能能够很好地读取、写入和理解基于文本的数据。 还说：“分析和解释大量基于语言的数据和信息是你期望生成式 AI 技术能够提高的一项技能。”经济学家保罗克鲁格曼在纽约时报的一篇专栏文章中表示， 可能能够“比人类更有效地”完成报告和写作等任务。媒体行业已经开始试验人工智能生成的内容。美国科技新闻网站 CNET 就使用类似于 的人工智能工具撰写了数十篇文章了——尽管出版商不得不进行一些微调，但是有媒体已经正式开始使用了。不过 表示，内容创作者完成的大部分工作都无法自动化。“这些职业中的每一个还是需要大量的人类判断。”她说。
3. 法律工作（律师助理、法律助理）。专家说，人工智能可以复制律师助理和法律助理所做的一些工作，尽管它们并不是完全可以替代的。与媒体角色一样，律师助理和法律助理等法律行业的工作负责消耗大量信息，综合他们所学的知识，然后通过法律简报或意见使其易于消化。 说，像这样面向语言的角色很容易受到自动化的影响。“这些数据实际上非常结构化，更多关注语言，因此非常适合生成人工智能来完成”她补充道。但同样，人工智能将无法完全自动化这些工作，因为它需要一定程度的人类判断才能理解客户或雇主的需求。
4. 市场研究分析师、研究分析师。一位专家表示，市场研究分析师很容易受到人工智能驱动的变化的影响。Muro 说，AI 擅长分析数据和预测结果。这就是为什么市场研究分析师可能容易受到人工智能驱动的变化的影响。市场研究分析师负责收集数据，识别数据中的趋势，然后使用他们发现的内容设计有效的营销活动或决定在何处投放广告。“这些是我们现在看到的人工智能可以处理的事情，”Muro 说。
5. 教师。甚至教师也容易受到人工智能的影响。 全国各地的教师都担心学生使用 作弊，但根据罗切斯特理工学院计算与信息科学系副院长的说法，他们也应该考虑自己的工作保障。“已经可以很容易地教授课程了，”告诉纽约邮报。“虽然它在知识方面存在错误和不准确，但这很容易改进，”他说。“基本上，你只需要训练 就可以了。”
6. 财务职位（财务分析师、个人财务顾问）。专家表示，金融业的员工可能面临被人工智能替代的风险。布鲁金斯学会研究员 Muro 表示，与市场研究分析师、金融分析师、个人理财顾问和其他需要处理大量数字数据的个人理财工作一样，AI 也会影响到这些工作。“人工智能可以识别市场趋势，突出投资组合中哪些投资做得更好和更差，传达所有这些，然后使用各种其他形式的数据，例如，一家金融公司来预测更好的投资组合，”Muro 说。他说，这些分析师赚了很多钱，但他们的部分工作可以自动化。
7. 股票交易员。罗切斯特理工学院的施还告诉纽约邮报，华尔街的某些角色也可能处于危险之中。“在一家投资银行，人们从大学毕业后被聘用，花两三年时间像机器人一样工作并做 Excel 建模，现在你可以让人工智能来做这些了，”他说。
8. 平面设计师。人工智能具有许多图形设计能力。在《哈佛商业评论》12 月的一篇文章中，三位教授指出 DALL-E（一种可以在几秒钟内生成图像的人工智能工具）是平面设计行业的潜在颠覆者。“提高数百万人创造和处理图像的能力将对经济产生深远的影响，”他们写道，并补充说，“人工智能的这些最新进展肯定会给一些工作困难的人带来一段艰难和经济痛苦的时期。直接受到影响并且难以适应的人会大有人在。”
9. 会计师。专家表示，会计师可能会因为 而面临工作风险。会计通常被视为一个稳定的职业，但即使是这个行业的员工也可能面临风险。多伦多大学传播、文化、信息和技术研究所副教授 Brett 在 上表示：“技术还没有让所有人失业，但确实让一些人已经失业了。 补充说，“智力劳动”尤其可能受到威胁。“这可能是律师、会计师，”他说。“这是新事物，看看它对就业和政治的破坏性和痛苦程度将会很有趣。”
10. 客户服务代理、客户支持专家。专家表示，客户支持专家可能会因为人工智能而失去工作。你可能已经体验过给公司的客户服务打电话或聊天，并且有机器人接听。 和相关技术可以延续这一趋势。科技研究公司 的一项 2022 年研究预测，到 2027 年，聊天机器人将成为大约 25% 的公司的主要客户服务渠道。
于 2022 年 11 月 30 日作为原型推出，并因其详细的响应和跨多个知识领域的清晰答案而迅速受到关注。虽然输出的事实准确性参差不齐被认为是一个重大缺陷，但是 发布后，公司的估值达到 290 亿美元。
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