科技之舟即将启航驶向未来的海洋你我共同编织进步的篇章

尽管企业和高管看到了一个明显的淘金机会，但这项技术对工人和整体经济可能产生的影响却远不那么明显。生成式人工智能可以让许多任务自动化，而这些任务以前被认为是需要人类的创造力和推理的领域，包括写作、绘图、总结和分析数据。这让经济学家们无法确定它会对就业机会和整体生产率造成什么影响。

然而，我们也拥有悲观的理由。2022年春天，在《图灵陷阱：类似人类的承诺和危险》一书中，斯坦福大学经济学家埃里克·布林约夫松警告说，对类人能力的追求，导致机器和技术仅被用于取代人类和压低人类工资，加剧了财富和收入的不平等。他认为，这是财富日益集中的“最大解释”。

尽管布林约夫松担心人工智能开发者会无视这些话题，继续提升模型对人类模仿能力，但他在人工智能方面是一个技术乐观主义者。他预测，十年内生成式人工智能将为美国增加数万亿美元的经济增长。“我们的经济基本上是靠知识工作者和信息工作者”，他说，“很难想象哪一种类型的人才信息员不会受到其影响。”

1987年，麻省理工学院经济学家罗伯特·索罗因解释创新如何推动经济增长而获得诺贝尔奖。他说了一句名言：“我们到处都看得见计算机，就是在生产率统计方面却看不见它。”直到后来，在20世纪90年代中后期，这些影响——尤其是来自半导体领域的进步——才开始出现在生产率数据中，因为企业知道了如何利用越来越便宜的计算能力和日益强大的软件。

加拿大多伦多大学的一位专家指出，当我们了解优秀的人类输出能改变行事方式时，我们将经历巨大的生产率提升。但关键问题在于何时这种转变发生，以及谁将定义并控制这项惊人的技术？

英国剑桥大学的一位专家提出了另一个担忧，即大型语言模型有可能会被科技巨头所主导。她指出，没有简单解决办法，但提出设立公共资助的大型国际研究组织作为一种可能性，并让其拥有运行模型所需巨大计算资源。

因此，无论是否是一场炒作，都有一种共识：未来属于那些能够有效利用新工具、新方法与新思维的人。而对于ChatGPT及其同伴，它们正在成为改变游戏规则的手段，为我们开辟新的道路，让创新与进步变得更加容易。