#TechForNewbies看法：ChatGPT，你不能吓到我。

什么是生成式人工智能？为什么它让人兴奋？还会取代我们的工作吗？

最近，我的几个朋友和同事多次把ChatGPT和AI作为未来的“大恶”，引起了大家的担忧。它近来变得如此普及和强大，以至于每个人都突然明显地意识到它是如何轻易地融入我们生活方式的，尽管这个世界对它的理解很少。每个人都担心失业、个人数据的大兄弟式使用以及无法信任先进技术——所有这些都源于对我们不理解之物的恐惧。但我不感到害怕。

在深入探讨为什么我感到比许多人不太害怕之前（我可能只是疯了——但本文的其余部分将解释我的思考），让我们先概述一下生成式人工智能——ChatGPT及类似技术背后的力量——以及它为何引起如此大的轰动。

生成式人工智能（Generative AI）是一种具有“生成式”即创造能力的人工智能。它将大量数据进行学习和分析，然后生成新的数据、材料和其他输出。尤其特别的是，它可以处理上下文比以往任何人工智能更多的数据。

生成式人工智能是该领域的最新发展；传统上，人工智能一直被用于基于数据和概率的分析和预测——而不是新的创作。它不能理解细微差别或更广泛的影响或背景，就像生成式人工智能所能做的那样。

由于生成式人工智能代表了如此巨大的飞跃，以前曾经是一个利基、科幻概念的事物，现在突然变成了一个众所周知的技术和家喻户晓的名词，每个人都对此感到既兴奋又害怕。

我个人对未来持乐观态度，这是由于以下几个原因：

进步是令人兴奋的。像ChatGPT和Bard这样的平台的崛起让我内心的极客感到高兴。能够与类似oracle的机器交谈，节省大量的时间，总结文本或校对我的代码，真是太棒了。

生活有了AI的帮助真的变得更容易了，当我想要写一个适应每个人过敏的饮食计划、将列表转换为JSON，或计划一个假期时，可以帮我省下思考时间。它的处理速度真的是一大优势（我有阅读障碍，因此非常受益于它快速概括和校对的能力）。生成AI是无障碍的重大进步，为依赖于处理速度和执行功能的任务消除了摩擦。

我们仍将有就业机会。我从来没有担心过AI会取代我们所有的工作，原因有三：

反对改良或拥抱AI的人担心我们没有事情可做，这种担心是完全错误的。生成式AI对“白领”角色所起的作用，类似于几个世纪前工厂机械对“蓝领”角色的作用-但是，完全没有一个职业消失了; 人们现在只是在他们的角色中使用更多的机械设备。随着AI的普及，同样的道理也适用;人们可以做更少的手动、重复性的任务，并被转移到更高价值的工作中，利用更多他们的人类技能（客户服务、利益相关方管理、风险管理、创新、侧面思考等等）。
科技是工具，而非人的替代品。很多从事创意工作的人都感到人工智能的创意能力威胁到了他们——许多开发者也担心他们将过时。然而作为一个语言学家和技术人员，我想起了谷歌翻译；它功能强大，对于基本事项很有帮助，但它只是你语言使用和学习过程中使用的一种工具，而不是一个经验丰富、能力强大的翻译者。这种工具并没有阻碍我作为一名语言学家的发展——它只是比逐字逐句地查阅字典页面更快的一种方式。同样适用于文案撰写师和其他创意或知识性角色；它是一个跳板，保持你的专业性，帮你省下一两分钟时间。例如，使用在线工具进行翻译可以达到不错的效果，但它不能完美地翻译每一个细节。只有人能够理解你所指的“围栏”或“套装”的种类，或者完全解释法律或宗教文本的细微差别。谷歌翻译是我学位期间的一个有用工具，但它没有参加考试或写我的课程作业，并且当我身在没有5G信号和一个过敏友人的马拉喀什餐厅时，它从来不在我身边。我们可以利用生成式人工智能来节省时间——但我们雇用人担任特定的角色是有原因的。
机械的出现并没有完全取代手艺，反而提高了工艺品的价值。我预计生成式AI对于创意和知识型作品也会产生同样的影响。虽然我们可能会看到基本的股票艺术品、铃声或照片编辑变成由生成式AI自动化完成，但它永远也不能代替画家、讽刺漫画家、摄影师、雕塑家、大提琴演奏家或桂冠诗人（我相信NFT将成为此方面的一个有趣交集）。看看班克西、罗杰·格拉萨斯、奥特利恩·哈金、谢库·卡内-梅森的作品，它们永远无法被替代。就像仿冒的Mulberry手袋价值不到正品的四分之一一样；真正的东西仍然有市场需求。

我们距离机器人霸主的王国还有很长的路要走。AI（人工智能）的构建和运行非常困难，而且代价也非常昂贵。训练所需的数据量非常大，建造需要花费很长时间，运行需要消耗大量能源。我们还没有实现AGI（通用人工智能），大多数AI程序——即使是生成式AI——的范围也过于狭窄，无法满足机器人霸主的需求。

只有最大的玩家才能建造出能产生有效的自发性或创造力的东西。人工智能行业是一个非常小的世界；我们仍然在人类所能构思的范围内运作，人们愿意在金钱和时间上花费的范围内，以及我们用来训练它的数据。团队需要花费很长的时间来收集足够数量且质量足够好的数据，才能构建一个可以执行一个任务的模型。请记住，数据也必须非常干净 - 即准确完整和不重复 - 才能训练人工智能模型。这就是为什么我们还远没有达到“大兄弟”的阶段 - 大多数数据在组织内部并不集中、不干净或不良好管理，以至于不能准确知道哪些不同的部分适用于同一个人。解开这个问题需要数年的时间。

伦理学研究和监管正在进行。这里需要考虑三个关键领域：偏见、知识产权（IP）和环境影响 - 幸运的是，它们都在掌握之中，并且随着技术的发展而不断进化。

我们一直知道偏见是数据问题。值得庆幸的是，现在有专门的职位在国际机构、政府和私营公司研究和建立人工智能伦理。数据偏见的研究不断得到资助和发布，而且有许多关于此主题的阅读材料——这些都意味着我们更有能力讨论和处理人工智能的发展。
IP是一个新兴的问题，正在迅速普及。随着生成式人工智能的发展，数据内部的偏见问题以及所有权、知识产权和版权问题已经引起了争议；为了保护知识产权，专利和诉讼已经在进行中，不仅是为了那些被模仿艺术品的人，还为那些被用来训练生成式人工智能的人的艺术输出。这是人们逐渐认识到人工智能的潜力和应对其影响的直接结果，深入探讨数据和输出的伦理问题。
生成式 AI 的环境影响巨大，但环保技术已经出现，拯救了这一局面。运行生成式 AI 所产生的二氧化碳排放和能源消耗令人惊慌，这是由于每个请求所处理的数据数量。但我们对此并不盲目，已经有一些团队在努力减轻环境影响，以避免出现类似于工业革命所导致的环境后果。在评估和减少数字技术的环境影响方面已经取得了巨大进展，不仅有一系列解决方案可以处理碳排放和分配所产生的热量，而且还可以减少和管理源头的排放。虽然还有很长的路要走，但与工业革命不同的是，我们已经在积极应对。

民主化AI的访问权是一件（总体上）好事。像互联网一样，伴随着巨大的力量就有巨大的责任——但是一般来说，通过诸如ChatGPT等计划让更广泛的人群获得新工具的访问权，意味着每个人都能品尝到新技术的好处。每个人都可以从减少的麻烦中受益，比如请求一份餐单、诗歌推荐或者校对。更多人可以创新，他们可以获得对AI的曝光和理解，因此普通民众可以更加有把握地监督大企业，因为他们感到舒适而且懂得操作。慈善组织、非政府组织和学生也可以从中受益，而由于现在有访问权的人员的多样性，因此可以通过各种持份者的反馈和输入来塑造它的形式。

由于以上种种原因，我对生成型人工智能的潜力充满期待 — 它有能力让每个人的生活变得更轻松，我们也不需要担心 AI 大灾难的到来。当然，这并不是全是好事 — 我对此事还有一些担忧，因为人类试图跟上人工智能的进步。

我的三个主要关注点可以通过教育来解决。这些都是我们作为一个人群可以做到的事情，以确保我们与人工智能一起工作，而不是反对或为其服务。这些关注点可以概括如下：

我们很擅长自我欺骗。作为一支处于民粹主义、宣传、定向广告和满足认知偏差的社交“圈子”时代的人群，我们迫切需要更好、更广泛的批判性思维能力。批判性思维能力对于应对和克服我们面临的所有现代挑战至关重要，包括人工智能，这样我们才能区分事实和宣传，知道要信任谁和哪些来源，负责任地开发模型并监管新的发展。普通民众学会批判性思维并理解人工智能对于避免其被误用和滥用至关重要，因为它的使用越来越广泛。
不平等无处不在。富人总是能够先享有最新、最亮眼的玩具和优势。当人工智能反映其数据和开发者的偏见时，这会导致寡头政治和压迫的危险。另外，我们能看到的职位丧失和变化也会非常影响未被代表和较贫穷的群体－较不获得报酬和较不受重视的工作往往由非白人、男性和/或中产阶级的人担任，所以人才危机时他们总是首当其冲的。我们还有失去艺术和手工艺的风险，使其日益成为富人特权的领地，只有富人才能负担得起发展技能并在这些创意行业中蓬勃发展，这对艺术会带来损害。因此，我们需要确保公平管理人工智能，并提供相关技能培训，制定措施确保选用和优势的公平。就像一个身处失败的婚姻中的婴儿一样，人工智能不能解决任何社会问题；实际上，人工智能有可能被利用和激化问题。因此，我们需要更加努力地加强反对全球范围内的不平等、未代表和迫害，确保人工智能不会使不公更加严重。
我们不知道我们不知道的东西。人工智能（AI）超越我们的抽象恐惧总是存在的——因为它学习得如此之快，其起点是地球上最优秀的大脑。然而，从与该领域的一些人交谈中，我相信真正可怕的时刻将是当它开始和我们的思考方式不同。当它不再和我们沿着同一方向前进而是侧向前进的时候，会有一个我们无法预料的点。那时才会真正引起关注——而且它已经开始了（阅读更多有关AlphaGo的信息，它学会了使用自己没有先例的走法来战胜世界大师们来赢得一个极为复杂的游戏。未来已经来了！）。考虑到这一点，我们可能需要重新审视如何评估人工智能——而不是在我们开始为一个计划提供权利之前测试它有多“人性化”，“人性”是衡量AI的正确指标吗？

我甚至还没有开始思考数据未来的更一般性问题。我们是否正在走向一个隐私是富人特权的经济体？更多独特的个人数据会不会以多个高度可用的个人数据为代价进行交易？在这方面的未来看起来一片模糊，但也可能充满希望。

尽管如此，我真的相信，通过我们的强大协作、创造力和批判性思维，我们可以有效地管理并与创造性人工智能一起快速改善事物，增强我们自己的能力。随着我们的社会不断向前发展，我们可以加快正面变化，推动效率并快速孵化新思路。在科技领域，现在是令人兴奋的时代，也是人类的兴奋时刻！

话虽如此，你总能在 ChatGPT 时听到我说“请”和“谢谢”，以防万一。