成生辉/文
机器可以给人类生活带来便利，也可以大大提升人类的工作效率，还可以降低人类劳动的危险性并且帮助人类创造更好的工作环境。人类对即将到来的AI 社会有着很多美好的期盼， 等AI 工具的应用也确实让人类的美好期盼慢慢成真。但是，它也将成为一部分人的噩梦，越来越多的工作类型和工作岗位将被机器代替，越来越多人赖以生存的技能没有了用武之地。AI 的广泛应用可能会带来一些社会风险，这些风险主要涉及失业恐慌、工资失衡等。
失业恐慌
从人类历史来看，任何一项科技进步带来生产成本降低的同时，也必然会带来社会结构、生活方式等方面的改变。例如工业革命时期，机械化和工业化使得生产效率大大提高，但也不可避免地带来了大规模的资源消耗和环境污染。互联网的出现给人们的社交、购物、学习、娱乐带来了天翻地覆的变化，但也加大了网络犯罪、网络依赖和信息泛滥等风险。现代数字技术和互联网的普及带来了更高效的信息传递和数据处理能力，但同时带来了隐私泄露、信息滥用和数字鸿沟。 等AI 工具同样无法逃避这种双刃剑效应，其中失业问题尤为突出。
从 爆火开始，这种失业恐慌便可见端倪。雇主发现AI 工具足以媲美人工服务，且价格低廉，这必然会减少相关岗位，甚至导致公司大规模裁员。随着AI 的能力越来越强大、思维越来越像人类，必然会有越来越多的工作被取代，尤其是对那些从事重复性和机械性工作的人来说，他们的工作可能会很快被机器取代，这将导致大量人员失业，增加社会的不稳定性，进一步加剧贫富差距和社会不平等。
1.工资水平失衡
城市化进程的不断发展带来了工资水平的天差地别。北京、上海、广州等超一线城市与县城之间的工资差异是地域差异，同在一线城市，计算机、金融等从业人员与普通行政人员之间的工资差异是行业差异。当下的工资水平失衡已经带来了对于社会阶层跨越、贫富差距等话题的热议和思考。令人担忧的是， 的出现很可能会将贫富差距再度拉大。
将加速产业升级，可以提高城市的整体工资水平， 从而提高城市的竞争力和吸引力，进而吸引更多的高端人才，而无法支撑高端产业或进行产业转型的中小型城市，将无法避免本地人才向大城市流出、产业发展困难的问题，这间接加剧了城市间工资水平的不平衡。
2.就业竞争激烈
城市作为经济、文化、科技等领域的中心，吸引众多企业进驻，可以提供丰富的就业机会。但是，由于城市就业机会相对集中，同时又有大量人口涌入，这些因素导致竞争变得异常激烈。城市就业市场的竞争激烈具体体现在就业岗位数量不足上。随着城市化加速，城市规模扩大，人口增长迅速，但是新岗位的增长速度并没有跟上就业人口的增速，导致供需矛盾激烈，许多求职者通过激烈的竞争才能获得工作机会。
而 这类工具的出现，将大幅提升工作效率。原本10 个人完成的工作，在 的帮助下，可能只需3 个人就能完成。为了降低成本和提高效益，企业往往会通过压缩员工数量、减少福利待遇等方式来提高自身的竞争力。这也会进一步加剧城市就业市场的激烈程度，使得就业难度增加。
行业危机
在内容生成上有一定的优势，这将对就业市场造成一定的冲击，导致一些传统行业的就业危机，特别是那些涉及大量重复性、简单性和标准化的工作。例如，客户服务和客户支持、文本摘要、语言翻译、数据分析等领域将受到影响。不仅如此， 等工具的出现，也可能引起一些职业的转型或替代，像一些需要大量分析和决策的职业，如会计师、医生、律师等，可能会受到影响。 可以利用大量数据和算法做自动分析和决策，降低错误率和提高效率，社会对这些职业的需求也会随之下降，从业者将被替代或被迫转型，那转型的方向在哪里？由此可见，人们对于失业的担忧不无道理。从 擅长的领域来看，文字工作、金融分析、软件开发领域中的部分从业者将会面临失业。
1.文字工作的危机
在文字工作方面的表现异常出色。首先， 在用普通话与用户进行工作方面的沟通方面，已近乎真人般顺畅，这种特质似乎让文字工作者的面对面、交流定制等标签瞬间失去卖点。其次， 可以按照用户的要求对语言文字进行润 色或者转换，不仅可以按照用户要求扩写、缩写段落，还能响应要求，加入“生动活泼的小例子”“优美的现代诗”等特殊文字， 甚至当你输入几个关键词时， 还可以按照要求自动生成段落。一些新闻媒体和出版社采用 技术来自动生成符合要求的文本，这些文本的质量与人工撰写文本的质量相当，因此其有可能替代传统的文字处理、编辑等工作。翻译公司开始采用 技术来自动生成翻译文本， 替代人工翻译的趋势似乎逐渐明显。
2.金融分析的替换
在金融市场方面， 可以应用于自动化客户服务、风险管理、投资分析等多个领域。其中，大宗商品交易所是最先受到自动化浪潮冲击的领域之一，因为很多投资工作需要分析大量信息或进行快速决策。 可以通过整理和分析市场信息及时形成投资研究报告，并为客户提供投资建议。
举例来说，当一家投资公司需要及时了解某种商品的价格走势以做出投资决策，但该商品价格波动频繁且市场信息十分复杂时，该公司可以利用 搜集和整理该商品的历史价格数据、市场动态、政策变化等信息，并利用深度学习算法对这些数据进行分析和预测，最终输出该商品价格的走势预测和投资建议。这样，投资公司就能够快速获得准确的市场分析结果，从而更好地进行投资决策。
此外， 还可以应用于量化交易模型和投资组合，通过预测市场趋势，及时调整策略和优化模型，以客户易于理解的方式提供投资建议。但是，随着自动化技术的不断进步，从业者的失业风险也随之增加。
3.软件开发的替代
目前， 在自动化编程和软件开发方面的应用还处于起步阶段，但已经有一些实际应用。
最近推出了一款名为CodeX 的编程工具，该工具基于GPT 技术，可以根据用户输入的自然语言指令自动生成相应的代码。例如，用户可以简单地描述想要实现的功能—“从一个文本文件中读取数据并将其转换为JSON 格式”，CodeX 将自动生成相应的代码。CodeX 的开发者表示，这项技术可以使编程更加快速和高效，使开发者更加专注于解决问题本身而非编写代码。他们认为，CodeX 可以帮助缩短软件开发周期，减少编程错误和代码冗余，从而提高编程效率和质量。
除了CodeX，还有一些其他的自动化编程工具也在尝试使用GPT 技术来帮助开发者更快地编写代码。例如，一些工具可以根据用户输入的函数名称和参数类型自动生成相应的函数实现。还有一些工具可以根据用户输入的测试用例和期望输出， 自动推导出正确的函数实现。当然，目前这些自动化编程工具还存在一些局限性， 如难以处理复杂的编程逻辑，难以进行代码优化和重构等。但从目前发展可以看出， 等AI 工具在编程语言方面的前景和潜力。
（本文摘自《Chat GPT：智能对话开创新时代》，该书作者为西湖大学工学院和未来产业研究中心研究员、西湖学者）
相关文章
