主题：【原创】深入谈一下chatGPT对我们我国的重大影响 -- 东东山

“高科技巨头”也是好的。

这也是ChatGPT目前回答中“废话比较多”的原因。

为什么中科院研究人工智能最深入的所之一是自动化所？因为AI的最重要应用之一仍然是生产自动化（楼上几位河友提及的论文创作，也算一种生产）。

在计算机行业，从诞生那一天起，就在干这个活。现在仍在天天干。

ChatGPT是基于语言训练出的学习模型。

不妨自问一个问题：专业学外语的，有多少人能在专业生产甚至于哲学层面上真正创新？

人既如此，人创造的工具亦然。

所以AI 必定造成很多人再就业。

1. 初级AI都能盈利，ChatGPT没理由不盈利。光所谓“语言润色”这个行业，一年几十亿刀绝对没问题——光美国一家，几百万大学生和十几万博士一年产出多少大大小小的作业和论文，还有各种文书报表工作，搞定1000万用户，一个月收9刀，一年100刀，这就10亿美元了。

2. 各种文件整理、文案整理、工作自动化管理......再来一个10个亿，也不难。

3. OpenAI自己本身就有个DALL·E，作画的，以后给各种平面设计、广告公司和电影工业用，这多大的市场？20-30亿可以有了吧？

这还是第一年，后面把用户上到1-5亿级别，以上数据加个0没问题，几年做到500亿盈利绝对没问题的。Google这种，是提供广告服务，而不是提供生产力，广告再营销，营销费在产品总价也要有定额，除个别行业，大头一定是生产环节。Google是自己把自己的路走死了（或是说蠢死了）。

Bing的搜索及广告份额不过百分之三、四，微软也不靠Bing一个产品谋生。

而搜索及广告收入，是Google 能生存的生命底线。

微软这么玩，就是冲到竞争对手家里放🔥的，Google 不跟着放火也不行了，哪怕明明知道是饮鸠止渴。

这样也好：人类历史上的历次重大技术革命，以及相关的产业淘汰及升级，从来都是被逼出来的，过程中充满了死亡与新生，是一部血淋淋的发展历史。从专业数据库到unstructured data, 从Yahoo到Google, 这是历史宿命、也是历史史命———无论当局者喜欢不喜欢、愿意不愿意。

大约十八年前，我曾参加过在亚特兰大举行的数据库专业年会。会议的两主席之一是我导师。年会最后一天的议程，是辩论当时初生的搜索技术（谷哥的两个创始人，是数据库行业大牛的学生）。

一个数据库业界大牛坚持说：“unstructured data处理尚无完整理论支撑，也不是我们数据库专业应该干的活”。翻译成白话就是：“你连输入数据（即搜索到的信息）都不规范，我数据库干嘛要处理？也无法处理”——-这也是当时与会的绝大多数研究者的共识。而我导师等几个教授及工业界学者持开放态度的少数派，沦为被批判的对象。

十八年下来，谁对谁错，只有市场说了算，而且市场已经说了算。

若不改变自己，环境会逼着自己改变。变则生，不变必死。

正如你文中所说：从广告到生产过程，不必把自己圈死了。

人类更不必过于悲观，否则人类早灭亡若干次了。

也许明天又是一个发展空间更为广阔的新世界。

自动整理报表，我估计100亿都有可能。多少秘书就是负责整理报表，一人一年五万。一个30多人的公司就至少需要一个秘书。一个亿也就2千个秘书. 美国现在有1千多万个公司。 除去水的，至少也有几十万个公司。至少也有上百万个秘书。就算能代替百分之一，也是不止的。

真，不开玩笑

就是ChatGPT其实是一个“意外”爆红的半成品，相当于一道本身做得并不太成熟的开胃菜，而真正的大菜，还在后头。

这可以很好地解释Google的反应以及后续动作，包括，一开始的措手不及、如临大敌，内部拉响了最高警报，以及，为了回应市场期待，前两天“临时抱佛脚”般地搞了一场看起来不太成功地产品发布会。

按理说，OpenAI的GPT，搞了不是一天两天了，Google不可能不知道自己的潜在竞争对手都在忙些什么（细节可能不清楚，但方向、领域等肯定一清二楚），而且自家用以应对的技术储备和竞品，也一直都有，既然如此，何以如此狼狈和尴尬呢？

这就是方兄提到的“搜索公司悖论”，也是google商业模式的深层次致命隐患，我愿意将之称为“搜索诅咒”（类似“资源诅咒”）——既然躺平就可以数钱数到手抽筋，谁不是做梦做到自然醒呢？

ChatGPT的“意外”爆红，至少说明两点：

1，科技产业届目前正面临“摩尔定律”失效的尴尬局面，太需要一款“划时代”的可以让人耳目一新眼前一亮的产品来振奋人心了，ChatGPT成为了这样一位幸运儿，尽管它还不完美，不乏批评者，但，关键也在这里，从来没有完美的产品，只有适应市场呼声的产品（方兄提到的市场优先论），而且，在这个新媒体时代，不完美本身就是一个最好的传播点和催化剂，所谓好事不出门，坏事传千里，有相当比例的传播者，就是冲着调侃、戏弄和证明它有问题来的，好与坏有时候并不是那么绝对和重要，更何况，它除了不完美之外，交互体验和进步（尤其拟人方面）也是相当震撼人心的，这就够了。

2，大家真的很不爽Google这种垄断后躺平、不思进取的鸟样很久很久了，几乎快到了忍无可忍，但还是不得不捏着鼻子继续忍的地步了，这从上面提到的那场发布会后的市场反应可以看出来，隔天，股票一把撸掉无数个“王健林”。平心而论，这场发布会拿出来的产品，以Google的实力来说，最起码可以说是及格的，问题并不在于Bard成不成熟、行不行，而在于，你在ChatGPT火了之后才拿出来，那就差了那么点意思，没能赶在ChatGPT之前发布，并不是Google没有这个实力，而是其内生的“搜索诅咒”阻碍了它，市场就是这么认为的，而且担心这个诅咒会进一步影响到后续真正端上来的“大菜”竞争，所以，先跌为敬，毕竟，大家都知道，OpenAI背后站着微软，微软是谁，就不用多介绍了，错失整个移动互联网时代的微软，十年磨一剑，也许，正憋着劲等着打一场漂亮的翻身仗。

孟子曰：生于忧患，死于安乐。老祖宗的智慧，要时刻牢记！从这个角度来说，我个人其实并不希望美帝快速衰弱，米帝是东方大国最好的老师和对手。

百度貌似要搞个鳖版的ChatGPT，估计体验会是中文用起来体验不错，用其他的语言就很糟糕。

这绝对是个劳动密集型行业。以后工厂用不了的那么多劳动力搞不好就指着他容纳了

转载网上看到的，很欣赏这个博主的观点与对技术进步的一些理解，转过来分享，中间稍微插了几句评语加粗（有标注）。

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有不少小伙伴让我聊一下那个 ChatGPT，稍微说几句。

1. 我这些年发现的一个最明显的问题是，一些随手就可以通过搜索引擎搜到的东西，绝大部分人却在那里疯狂传谣。我一直震惊于大家为啥都懒得打开搜索引擎界面，随手搜索几个关键词，就会发现跳出来的东西跟自己想的不一样，谣言不就不攻自破了吗？

后来发现事情没这么简单，大部分人害怕新东西，害怕看到的搜索结果跟自己想的不一样，所以干脆坚决不去用那玩意。

更重要的是 " 目标描述 "，你能说清楚自己想要查啥吗？用几个关键词来让搜索引擎知道自己想要啥更是一个稀缺技能。

这个问题现在又移植到了 ChatGPT 上，大家跟它聊几句，就能发现一个关键问题，你需要把自己想要的东西精确描述出来，描述越简洁精确，可能结果越清晰。这和传统搜索引擎一个毛病，太多人在强大工具面前又不知道该如何描述自己想要啥了。 【评：这个拿出需求的难题，其实也不是新鲜事了。在技术发达的今天，找到恰当方案的关键往往最难在于提出恰当需求】

更麻烦的是，真正关键的知识绝大部分都是以英文形式存在的，这个不奇怪，毕竟咱们国家的重磅论文也都有英文版本。这也是为啥考研英语那么难，毕竟你可能确实需要去查论文了，得提前做准备。但是国内这两年真正疯传 " 去英语化 "，我也是不知道该说啥了，英语才是底层人民逆袭的几个关键工具，这都能抛弃。

2. 现在 ChatGPT 引发的轰动，早期的搜索引擎也有过。你想想，一个搜索框能告诉你所有问题的结果，是一件多么可怕的事。不过后来的事情也很清楚，绝大部分人并没有从那玩意上收获多少好处。搜索引擎作为一种彻底公开的工具，对于多数人来说是无感的，成了极少数人的利器。

这也让我想起来多年以前的一个顶级技术高手跟我说过的话，他说：" 有了谷歌，还上啥大学？" 这个并不是吹牛逼，他以前学医的，后来在医学院混不下去，靠着谷歌一直混成了技术大牛。这个可能让一些小伙伴难以接受，不过如果你是做开发的，也是天天跟谷歌打交道，只是不同人查到的东西差距很大。

这让我有个感触，生活就像一个竞技场，每个人走到里边的时候，惊艳地发现里边摆着一堆武器让大家自己选，这些武器从木棍到机枪应有尽有。令人不解的是，绝大部分人选择的是操作简单容易上手的菜刀，而不是有一定学习成本的机枪。最后的结果也很明显，看似公平的竞赛，最终因为工具的差别变成了单方面的碾压。

现实里当然复杂一些，因为每个人并不是只有一种工具，毕竟可能孩子比较蠢，选了个木棍，可是他爹有个高达呢。

3. 这也就引出了一个很可怕的问题——" 技术的公共性 " 和 " 使用者的不平等性 "，类似论文库，各种教程，这些都是大杀器，在封建社会都是要被重兵把守保护起来的，如今全部被无差别地展示给了普通人，但问题是绝大部分人硬是视而不见。

如果之前的那些东西并没有影响大家，一个 ChatGPT 又有啥影响呢？这玩意大概率过了这段时间的喧闹后就恢复平静，然后变成少数人天天在用的工具，绝大部分人非必要不会去碰它。

不出意外，社会差距会进一步拉大。

4. 就跟之前的搜索引擎一样，ChatGPT 本质依旧是个搜索引擎，只是做了二次加工。

有些人拒绝搜索引擎，也是因为搜出来的一堆东西有自相矛盾的，有明显扯淡的，没法确认真实性。

那 ChatGPT 的真实性又该如何保证呢？你就那么确认它说的是真的？因为它的信息源也是网络上的信息？事实上，这段时间已经多次被人发现它有些东西说的也不对。

这时候那个上古技能又起作用了，也就是交叉对比等基本搜索技巧，以及必要的常识来判断搜出来的东西有没有问题。

此外，我们经常用搜索引擎的都知道，确认一个东西是不是真的，最重要的一个手段是不断地去上溯这个知识最早出处在哪，有没有论文支持。就算 ChatGTP 大规模使用，这个技能依旧非常重要。

大家看出来了吧，不管啥工具，最后还是得依赖操作它的人。在不同的人那里，用出来的效果远远超过木棍和核武器的差距。

5. 如今的 ChatGPT，如果像现在这样进化下去，过几年就变成了这样一个东西：对大部分人的生活并没有实质影响，该干啥干啥；但是它和之前的谷歌一样，绝大部分人觉得它只是给生活提供了一点方便，一小部分人会觉得捡了个机枪，它会给这部分插上翅膀，甚至飞出大气层。

这也是所有复杂工具的共同特点，它们没有主人，谁拿到、谁会用、用得好，就给谁创造巨大的价值。

而且复杂工具还有个毛病，学习成本高，不同的人手里效果差距极大。事实上一根木棍，在不同的人手里威力也根本不同。更别说类似 C 语言，Java、相机、PS、Maya 这些工具，有人可以用这些东西创造传奇，大部分人用这些工具搞出来的却啥也不是。

所以没必要神化工具，也不要小看工具，工具非常依赖使用它的人。

6. 至于它会不会取代很多人力，主要看取代到啥程度。蒸汽机解放了无数人的双手，汽车解放了人的双腿，搜索引擎让你可以少翻几百本书就可以直接得到答案，甚至计算机淘汰了无数工种，重型挖掘机一铲子下去等于几十个人忙一天，是不是可以说是取代？

也就是说，人工智能发展到这一步，说取代不了一些人肯定是不客观的。不过如果说它能彻底取代人，显然也不可能。人只是站的位置越来越高。

而且大家应该明白一件事，绝大部分人做的工作本身没意义，就是冗余本身。

我之前给大家说过一件事，我们的一个大神用了极短时间解决了一个一堆人很长时间都没解决的超复杂问题。有小伙伴问，那公司雇佣这么一个人，是不是可以节约 80% 的人力。

乍一想是这样，实际操作中却很离谱。因为有太多琐碎的事务性工作，设计文档、需求文档、测试报告总得有人填吧，无数的测试用例总得有人部署实施吧？测试出来问题总得沟通反馈吧？产品上线总得有人调试吧？既然都有这么多人了，是不是每个团队都需要一个领导来协调，是不是需要行政人员给大家上社保、走报销流程？还得有 HR 评估这些人是不是在认真干活，哪些人下一年该升职。

就这样人数很快就爆炸了，这也是为啥硅谷有句话：大公司那都是养老的，想干成点啥事得去独角兽小公司。

科技领域越来越呈现出一个趋势，绝大部分人都是围绕几个关键核心在转。有点像《三体》里的人列计算机，只有牛顿和冯诺依曼在动脑，其他人出力就行了。

当初 Excel 出现的时候，很多人惊呼这玩意将会改变整个职场江湖，谁能想到，它并没有改变啥，只是让工作变得更麻烦、更琐碎。

" 琐碎 " 是自动化的大敌，之前有个小老板跟我说，他做服装的，想上一个机械臂，但是机械臂啥都好，唯一麻烦的是没法把一块稍微皱一些的布弄平，他又给这个机械臂配了几个人专门伺候机械臂。

7.必须要认识到的一点是，你的工作是 " 信息流 " 还是 " 思想流 "。

我知道很多财经小编的工作就是把网上的新闻汇编一下，加几句不痛不痒的评论，然后推送出来。这就是典型的 " 信息流 "，这种工作迟早会被 AI 给取代了。因为 AI 比你快，还比你准确，更重要的是老板不用给它上社保，也不用给它养老。

但如果你面对的东西主观性很强，客户自己都不知道自己想要啥或者需要大量的想法，这种工作短时间内 AI 不太行。但是可以预测的是，ChatGPT 这类工具不但不会取代你，而且会成为你的帮手，跟你一起工作，类似搜索引擎那样。

8. 说一个宏大叙事的问题，有小伙伴说我国会不会在这方面彻底落后西方？

我理解是 " 大概率不会 "。

技术最难的一点，其实是 " 可行性研究 "，也就是不知道哪条路能走得通。方向不明的时候如果 ALL IN 某个路线，把所有资源投入那个方向，万一最后那个方向最终被证实是一条死路，下一个死的就是你。一旦被证实哪条路可行，就很容易被模仿。现在的 ChatGTP 也一样，很快国内就会有突破，大家看着吧。

所以美国才要限制我们训练人工智能的芯片，毕竟软件上挡不住，那就硬件挡。

这也是为啥美国要维持那种自由开放的氛围，他们的路线是各个公司 " 各自突围 "，各个方向上都搞 " 低成本试探进攻 "，让企业家去承担试错成本，就算出了问题，大不了倒闭就是了。

很多人说难道美国做的就是对的吗？当然不一定，不过美国的做法，其实就是进化论的模式。进化是允许犯错的，事实上 " 错误 " 是进化必不可少的前提，可能当下的错误，是未来的优势；可能如今的皇冠，却是下一个时代的累赘，谁又知道呢？

你不知道，只好允许错误路线，允许多元发展，形成一个 " 选择池 "，应对还没出现的场景。

我们因为是后发国家，之前的 " 集中力量办大事 " 效果就很好，因为是已经被证实可行的路线，你堆资源就行了。但是接下来比较麻烦，因为一旦突入无人区，还真没有比美国那种更好的模式，只能是用那种进化模式。

而且现代科技这东西，并不是很多人想象中某个天才的突发奇想。需要一套完整的研究系统，常年的大规模投入，循序渐进地一步一步走。在一个地方有了突破就加大投入。可能发现背后是成百上千的失败，这些失败的科研人员可能比成功者还要优秀，投入的资源更多。甚至就是要无数人失败把不能走的路都走一遍，然后才能找到可行的方向。

9. 本文主要想说的，还是" 技术的不平等性 "，这种不平等恰恰隐藏在平等的表象下，看着我们大家都可以随手接触的东西，绝大部分人从来也没真正玩明白过，更别说从中赚钱什么的。

技术越进步，这种鸿沟拉的越大。倒也不仅限于 ChatGTP，而是说普通人翻盘的工具其实就在我们身边，英语、计算机、搜索引擎、无数的教程，绝大部分人却熟视无睹，还有不少人在那里恨不得把一切外来的东西当做垃圾扫出去。

不过也没啥好的办法，毕竟现实世界里，80% 的人是没有阅读长文的能力的，你再要求他们会使用复杂工具，简直是为难他们。

唯一能做的，还是让自己平时主动去用这些东西，不断提升自己在这类工具使用方面的技巧，把对新工具的应用融入到工作和生活里。改变不了趋势，那就尽量让自己处在有利的趋势那一边。

最终比拼的是中文和英文，哪一个更适合构建出聪明敏捷的AI超级智能体。

不同文字语言会有不同的逻辑算法构建，第一，只有符合该语言的独有最优算法，从而才能产生趋于最高运算效率和准确率；第二，不同语言使用同一种算法逻辑，必然因为先天语言问题会另另其效率受阻、滞后。

最后，本质就是语言文字的比拼，到底哪一个是天选之子？