科技的火炬照亮未来之路亦或是暗流涌动改变命运的轮盘ChatGPT即将启航这场变革我们每个人都将成为历

过去几个月里，人工智能淘金热已经开始，许多人开始挖掘 ChatGPT 等生成式人工智能模型中的商业机会。应用程序开发者、风险投资支持的初创公司和一些世界上最大的公司都在努力寻找机会，一切都拜 OpenAI 在 2022 年 11 月发布的这个文本生成聊天机器人所赐。在世界各地办公室里，“我们能用 ChatGPT 做什么？我们怎么才能靠这个赚钱？”这样的声音此起彼伏。

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。尽管存在各式各样的局限性，但 ChatGPT 和其他最近发布的生成式人工智能模型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，如写作、绘图、总结数据分析。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，我们也拥有悲观的一面。2022 年春天，在《图灵陷阱：类似人类承诺与危险》一书中，斯坦福大学经济学家埃里克·布林约夫松警告说，对类似人类智能能力过度追求而不是使用这种技术来让人们完成新任务并扩展他们能力。他认为对类似人类能力追求导致机器仅用于取代人类，并压低人的工作，这加剧了财富与收入不平等。他写道，这是财富日益集中“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，将继续提升模型模仿人类能力，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经济增长。“我们的经济基本上是靠知识劳动者和信息劳动者的，它很难想象哪一种类型的人不会受到其影响。”

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——尤其是在半导体领域——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计算力的进步。

同样的事情也发生于大型语言模型吗？加拿大多伦多大学教授阿维·戈德法布认为，这取决于我们能否像早期计算机时代那样利用最新技术改变企业行为。他说，大型语言模型不仅提高效率，而且能够激发新的流程，为客户创造价值。但他也不确定何时会出现巨大的生产力提升：“一旦优秀写作或者 DALL-E 平面设计能力改变行业方式，我们就会经历巨大的生产力提升。但如果你问这会出现在下周、明年或十年后吗？我不知道。”

当美国弗吉尼亚大学教授安东·科里内克体验新一代大型语言模型（如 ChatGPT）时，他做的事情和很多人类相似：他开始肆意尝试，看它们如何帮助他的工作。他记录了它们在25个“应用场景”下的效果，从头脑风暴到编程，再到做数学题。大型语言模型虽然错误地解释了经济学的一个基本原则，但它还有其他令人印象深刻表现足以弥补这一点。“我可以告诉你作为认知劳动者的，我更有效率，”他说，“毫无疑问，当我使用语言模型时，我会更有效率。”当 GPT-4问世时，他用相同的问题测试了它性能，其表现要好得多。

这种大型语言模式潜力已经出现在物理学研究中。瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL 管理着一个化学工程实验室的大师贝伦德·斯密特是一名专门使用机器学习发现新材料的人员。在凯文·迈克•贾布隆卡展示了一些有趣结果之后，该研究生证明 GPT-3 对其进行复杂机器学习研究完全失败。

但几分钟微调后的该模型表现堪比专门为化学开发高级工具，可以回答有关化合物溶解度或反应性问题。

就像其他工作领域一样，大型语言模式可以帮助非专业人员扩展专业知识。大型语言模式表明，即使对于复杂科学项目，也非常强大易于操作，就像是检索简单。

但是这也提出了一个基本问题：谁定义这些工具设计部署方式呢？谁控制这项惊人的技术未来？

英国剑桥大学黛安•科伊尔指出，其中一个担忧是由科技巨头主导的大型语言模式。她指出，在 OpenAI 公布 ChatGPT 之后，不久谷歌 Meta 也公布了自己的版本，她担心这些公司都会采用广告驱动商业模式。她承认没有简单解决办法，但她建议建立公共资助国际组织运行这些庞大的计算资源，以确保公众利益得到考虑。

总之，无论是否炒作，或许ChatGPT即将带来的革命性的变化，是不可避免且迅速接近的事实。如果正确规划并管理好这一转变，它可能代表着社会前所未有的进步；但如果未能妥善处理，则可能引发深远且负面的连锁反应。而我们每个人，都有权去讨论并塑造这个未来的方向。