我的主要研究方向是數(shù)字化技術(shù)對產(chǎn)業(yè)的影響，很高興有機會與大家討論ChatGPT這個熱門話題，并分享我的思考。

ChatGPT帶來的技術(shù)革新

在信息化時代，我們與APP和網(wǎng)站的交流方式都是通過搜索，例如手動設(shè)置手機鬧鐘。ChatGPT帶來了重大變革，預(yù)示著未來與系統(tǒng)、APP、網(wǎng)站和機器的交互方式將采用自然語言。機器將變得極其智能，能夠理解我們的需求，我們不再需要通過點擊等方式來進行操作。因此，許多從事產(chǎn)品經(jīng)理和用戶體驗設(shè)計等職業(yè)的人感到恐慌。用戶體驗設(shè)計師的工作在當(dāng)前是管理用戶的點擊體驗，然而，由于信息化時代已經(jīng)過去，未來他們的職業(yè)將面臨改變。信息化的特點是以信息搜索為驅(qū)動，而現(xiàn)在的技術(shù)將大幅降低這種成本。

在此前沒有信息化技術(shù)的時代，很多人能夠展現(xiàn)出某些崗位上的能力源于信息資源優(yōu)勢。舉例來說，上世紀(jì)90年代，當(dāng)時大家還沒有網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航等信息工具，因此在高速路口往往會有人拿著牌子指路，這種情況正是信息差異的一種表現(xiàn)。由于當(dāng)時沒有高德地圖或百度地圖等信息工具，那些熟悉道路情況的人就能夠利用這一優(yōu)勢來賺錢。然而，一旦大家都擁有了網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)航和地圖軟件等工具，這些人和職業(yè)就消失。

我想表達的是，ChatGPT將引領(lǐng)我們進入一個新時代，即獲取知識的成本將大幅下降。這意味著一些以基礎(chǔ)知識為核心的職業(yè)和人才可能面臨巨大的挑戰(zhàn)。例如法律顧問、保險經(jīng)紀(jì)人和理財顧問、心理咨詢師等職業(yè)，由于主要依賴于純知識搜索和類似的工作內(nèi)容，這些職業(yè)可能很快面臨領(lǐng)域大模型應(yīng)用的競爭。當(dāng)然，像心理咨詢師這個職業(yè)比較特殊，因為還涉及情感、陪伴、服務(wù)等方面，目前無法被完全替代。

因此，我們即將邁入一個從信息化時代轉(zhuǎn)向知識化時代的新階段。在這個階段，您將能夠與機器進行自然語言交流。普通消費者將會非常享受這種體驗，無論是與汽車還是與家中的電器都能通過自然語言交流。因此，目前許多制造業(yè)公司，包括云平臺提供商，如亞馬遜和微軟等，都將ChatGPT作為其基礎(chǔ)系統(tǒng)的核心能力嵌入其中。當(dāng)然，這是一種底層平臺級技術(shù)，未來的Word、PPT和Excel等辦公軟件也將嵌入大模型能力，我們認(rèn)為這將是一項具有生產(chǎn)力水平的技術(shù)革新。

2016年，微軟推出了Cortana，一款更加概念化的語音助手機器人。盡管當(dāng)時還沒有ChatGPT，但今天微軟的數(shù)字員工小冰已經(jīng)相當(dāng)智能。

當(dāng)時，我對Cortana有一個構(gòu)想——假設(shè)我是旅游企業(yè)的市場營銷人員，我希望系統(tǒng)能夠根據(jù)以下邏輯回答我的問題。我們有一個泰國旅游項目，現(xiàn)在滿4000減1000優(yōu)惠，是否存在適合的客戶群體？Cortana回答說，已經(jīng)找到了2315個客戶，您是否想了解他們的群體特征？我回答，好的，我想了解他們的消費能力。系統(tǒng)隨后提供了這2315個客戶的消費能力和價格敏感度。我繼續(xù)詢問，這些客戶還有其他偏好嗎？他們是否對家用電器、運動戶外、本地生活感興趣？系統(tǒng)接著給出了在這些方面的群體特征。隨后我進一步提問，目前我們還有哪些適合這些客戶的福利呢？Cortana自動將這些客戶分成三組，并由分別提供不同的建議和福利：第一組是由1000人組成的群體，可以提供iPhone7和300元的優(yōu)惠券作為權(quán)益；第二組是由500名車友組成的群體，可以提供加油卡作為權(quán)益，以滿足他們的需要；第三組是由700名電影愛好者組成的群體，可以提供iMax電影券作為他們的權(quán)益。這是營銷中的一個重要環(huán)節(jié)，即如何將客戶分成不同的群體并提供不同的服務(wù)。Cortana將負(fù)責(zé)部署這些福利，并立即推送給了1903位客戶，同時告知我還有412位客戶將在24小時內(nèi)重新推送。作為指令者，我隨時可以通過鏈接查看本次活動的效果，并且在每天早上9點都能收到由Cortana提供的進度報告。

這在2016年只是我當(dāng)時美好的愿景，因為要實現(xiàn)這樣的效果，需要整合許多技術(shù)和產(chǎn)品，包括營銷、自動化系統(tǒng)、CRM等。此外，還需要進行自然語言處理和語音合成等技術(shù)。如今，由于大型語言模型如ChatGPT的出現(xiàn)，這一切終于成為現(xiàn)實。因此，我個人感到非常激動。

通過這個案例，我想和大家分享一下今天的主題，即ChatGPT和AI。

在2015年的“十三五”規(guī)劃中，我國將這些技術(shù)列為重點戰(zhàn)略方向，包括人工智能、區(qū)塊鏈、云計算和大數(shù)據(jù)等四個數(shù)字化技術(shù)。在2020年的“十四五”規(guī)劃中，這四個方向?qū)⑦M一步深化發(fā)展，對中國的經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和社會生活產(chǎn)生重要影響。

當(dāng)前，我們正處于數(shù)字化技術(shù)蓬勃發(fā)展的時代。如果我們在30年或50年后回顧現(xiàn)在這個時期，會發(fā)現(xiàn)它是一個數(shù)字化時代，很多國家都高度重視數(shù)字化技術(shù)，并且這些技術(shù)之間產(chǎn)生了協(xié)同效應(yīng)。ChatGPT是基于大語言模型和深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)的，然而，如果沒有大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持、強大的計算能力（如芯片和云計算），這樣龐大參數(shù)的模型無法運行。

技術(shù)之間存在相互制約的關(guān)系，但在滿足彼此發(fā)展條件的同時，會迎來一個轉(zhuǎn)折點，這表明技術(shù)的發(fā)展并非線性的。我們可以觀察到，技術(shù)發(fā)展往往呈現(xiàn)出S型曲線或多個S型曲線，其中包含泡沫、泡沫的破裂和二次崛起，這都是技術(shù)之間相互制約的結(jié)果。例如，在當(dāng)前的硬件和軟件時代，這兩個技術(shù)相互制約，尤其是硬件對軟件的制約更為顯著。如果硬件技術(shù)取得了重大突破，我們對軟件技術(shù)的想象力也將大幅提升。

為何還沒有出現(xiàn)一個特別好的場景或大規(guī)模用戶的元宇宙應(yīng)用呢？其中一個非常重要的原因就是硬件對用戶來說還不夠友好。以元宇宙設(shè)備為例，使用者戴上這些設(shè)備可能會感到暈眩和沉重等不適。若未來能夠出現(xiàn)更輕便的設(shè)備，例如眼鏡級別的，戴上后會讓人感到非常舒適輕松。甚至可以想象，通過類似滴眼藥水的方式進入元宇宙。到那時，我相信這個場景將深入人心。因此，當(dāng)前元宇宙的發(fā)展主要受到硬件的限制。

人工智能的三個層次

人工智能（AI），又稱為機器智能（MI），指的是利用計算機和機器模仿人類思考、推理和行動的能力，以完成各種任務(wù)。雖然這是一種簡單而直接的想法，但要實現(xiàn)這個目標(biāo)，需要一系列技術(shù)，因此人工智能不是單一的技術(shù)，而是一個技術(shù)體系。這包括自然語言處理、知識表示和知識圖譜、自動推理和問題解決、機器學(xué)習(xí)以及機器人技術(shù)等一系列技術(shù)。在人工智能中，自然語言處理被視為一個重要的技術(shù)，因為語言和思維之間存在著緊密的聯(lián)系。

大家可以這樣理解：如果你對某一門外語特別擅長，比如日語或泰語，那么你一定對這個國家的文化有非常深入的了解，包括文化價值觀和社會習(xí)俗等。只有當(dāng)你對這門語言精通，才能說你真正掌握了這門語言。因此，語言和思維之間存在著密切的關(guān)聯(lián)。如果機器能夠解決語言問題，能夠聽懂并準(zhǔn)確流暢地表達，那么它就非常接近人類了?；旧?，它已經(jīng)具備了理解人類思維的能力，或者說它可以假裝理解人類思維。

人工智能并不是一個新概念。早在1956年的達特茅斯會議上就提出了人工智能的概念。正如我剛才提到的，人工智能的發(fā)展并不是線性增長，而是經(jīng)歷了起伏不定的過程。這與其他技術(shù)的發(fā)展情況相似，比如大數(shù)據(jù)、云計算和基因編輯。新技術(shù)總會遭到一些人的強烈反對，特別是那些傳統(tǒng)技術(shù)的擁護者。人們對未知的事物總是抱有排斥心理，因為很多人認(rèn)為新事物存在風(fēng)險。就連愛因斯坦這樣偉大的人物，在量子物理學(xué)剛剛出現(xiàn)時也曾表示“上帝不會擲骰子”。然而，技術(shù)的發(fā)展從來不會因為某個人的思考而停滯不前。隨著量子物理積累了一系列實驗，如雙縫衍射實驗等，我們不斷意識到隨機性在世界中扮演著重要角色。盡管愛因斯坦一直強調(diào)傳統(tǒng)物理研究路徑與量子物理不同，但無法抑制量子物理的發(fā)展。就像人工智能一樣，它必定會受到一些傳統(tǒng)技術(shù)學(xué)者的抵制，但它同樣會繼續(xù)發(fā)展。

這次崛起主要源于以深度學(xué)習(xí)算法為核心的技術(shù)進步。大家可能聽說過2017年AlphaGo挑戰(zhàn)人類圍棋選手的事件。圍棋通常被認(rèn)為是人類所發(fā)明的游戲中非常精巧、極其考驗智力和謀略的。當(dāng)這個AI能夠擊敗人類時，圍棋界產(chǎn)生了巨大的震動。棋牌界的人們開始懷疑，難道AI真的能夠擊敗世界冠軍嗎？那我以后還有必要學(xué)圍棋嗎？還要讓我的孩子學(xué)圍棋嗎？畢竟，你無法擊敗AI。然而，在技術(shù)界內(nèi)，這并沒有引起太大的震動。因為我們認(rèn)為這只是一個品牌宣傳活動，如果他提出這個挑戰(zhàn)，肯定是有必勝的把握。

DeepMind公司是AlphaGo的開發(fā)公司，只有數(shù)十名員工。他們已經(jīng)將AlphaGo 1.0版本的技術(shù)開源。AlphaGo 1.0通過學(xué)習(xí)人類下棋的方式，通過復(fù)盤人類的棋局來獲取經(jīng)驗。通過這種方式，它能夠預(yù)測人類的下一步并做出正確的反應(yīng)。然而，AlphaGo Zero已經(jīng)不再學(xué)習(xí)人類的下棋方式，它通過試錯的方式來窮盡所有可能性，找到自己的獨特方式，并輕松擊敗了自己的1.0版本。沒有一個人類能以此方式下棋。讓我們思考一下，人類學(xué)習(xí)圍棋的方式是怎樣的？我們是跟隨我們的師傅學(xué)習(xí)，而我們的師傅又是跟隨他們的師傅學(xué)習(xí)。因此，人類學(xué)習(xí)圍棋的方式可能只是找到了游戲中的局部最優(yōu)解，不同的師傅代表不同的派系。然而，AlphaGo Zero可能已經(jīng)達到了全局最優(yōu)解，這是人類從未達到過的水平。

基于游戲的邊界條件的推演，尋找到一個最優(yōu)解，然后去實現(xiàn)，其實就是人工智能（AI）。AI永遠(yuǎn)是基于規(guī)則推導(dǎo)出最優(yōu)解。當(dāng)時技術(shù)界有些恐懼，擔(dān)心AI已經(jīng)超越了我們的判斷能力，未來它的最優(yōu)解，對人類最好的方式即消滅人類。這引起了影視界的快速反應(yīng)，《黑客帝國》《機械姬》等作品都在探討未來AI與人類的相處模式。

我們可以將人工智能簡單地分為三個層次：感知層技術(shù)、認(rèn)知層技術(shù)和決策層技術(shù)。

感知層技術(shù)就像人類剛來到這個世界時需要感知這個世界一樣，人類的感官是無聲的。計算機也一樣，它具備視覺、聽覺、語言和語音處理等能力，甚至還有觸覺和嗅覺。在這個層面上，人工智能技術(shù)已經(jīng)非常先進，它能夠看到500米之外的圖像，聽到超過2000赫茲的聲音，并且擁有過目不忘的能力。人類已經(jīng)無法在這個方面超越它，實際上也沒有必要超越它。

認(rèn)知層的技術(shù)，包括自然語言處理和知識圖譜。自然語言處理使計算機能夠理解人類的語言，而知識圖譜則是一種用于存儲和組織知識的方法。在認(rèn)知層技術(shù)中，計算機能夠理解接收到的信號。例如，當(dāng)你聽到一個西班牙語的信號時，如果你不懂西班牙語，這個信號對你來說就只是一串聲音，你無法將其與你已有的知識聯(lián)系起來。因此，第二層的重點是通過語言處理建立聯(lián)系，構(gòu)建語言和思維之間的連接。我們所說的ChatGPT是一個核心的大語言模型，在這個層面上取得了重要突破。

決策層的技術(shù)包括智能決策和專家系統(tǒng)等，主要考慮行為和下一步的最優(yōu)解。例如自動駕駛和基于人工智能的流程機器人，還有決策是否給某人貸款或進行金融詐騙風(fēng)險控制等，均可歸類為決策層技術(shù)。

基于這些底層技術(shù)，我們還衍生出了許多應(yīng)用，例如語音分析、身份分析和人臉識別等。在公安大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，感知層的人工智能技術(shù)被廣泛應(yīng)用。中國的人臉識別準(zhǔn)確率非常高，這部分原因是我們擁有龐大的樣本量。

因此，有些人認(rèn)為人工智能是在人工之后才擁有智能。要讓機器認(rèn)識一個人，你需要提供大量的訓(xùn)練樣本。例如，如果你想讓AI判斷一張圖片是貓還是狗，你需要提供幾百萬張貓的圖片，讓它將像素點轉(zhuǎn)化為向量，并學(xué)習(xí)貓的特征，如耳朵的形狀和貓尾巴的樣子，然后才能判斷第一百萬零一張圖片是貓還是狗。但是，我們想想，當(dāng)我們教孩子什么是貓時，他可能只需要看幾次貓照片就能記住。這是因為人的大腦是一個非常小樣本的泛化系統(tǒng)。我們不需要很多樣本就能進行推理和類比。換一種表達方式，人的大腦可以被視為一個樣本較小但具有強泛化能力的系統(tǒng)。

此外，我們的大腦只需消耗25瓦的電力。那人工智能需要多少電力消耗呢？為什么包括美國和中國在內(nèi)的所有從事人工智能研究的國家都關(guān)注新能源問題呢？這是因為如果沒有新能源供應(yīng)電力，人工智能超級計算中心等大型模型將無法正常運行。因此，我國發(fā)展新能源技術(shù)的出發(fā)點一方面是考慮環(huán)保和低碳要求，另一方面也是為了未來能夠為超級計算中心和各種人工智能系統(tǒng)提供更多能源，因為這些系統(tǒng)非常耗能。Open AI團隊負(fù)責(zé)研究ChatGPT的同時，也在研究可控核聚變技術(shù)，以便充分利用電能。同時，他們還在研究如何通過二次分配來彌補因人工智能革命而失去工作的人的損失。這些也是中國未來需要考慮的問題之一。

自然語言處理技術(shù)的演進過程

簡單探討一下自然語言處理。這是一個歷史悠久的技術(shù)領(lǐng)域，起源于上世紀(jì)50年代。當(dāng)時，由于計算機剛剛問世，處理過程基于一些規(guī)則和有限的數(shù)據(jù)。在二戰(zhàn)期間，阿蘭·圖靈教授為了破解德國Enigma的密碼系統(tǒng)而發(fā)明了計算機的前身圖靈機。如果你研究人類科技史，就會發(fā)現(xiàn)許多創(chuàng)新都是在戰(zhàn)爭時期發(fā)生的，就像諸葛連弩一樣。這是為什么呢？因為人類通常比較慵懶，除非面臨迫在眉睫的局勢，否則可能并不愿意進行創(chuàng)新，只想過著舒適的生活。實際上，許多人工智能和數(shù)字化技術(shù)的誕生都源于美國軍方和白宮的努力，其中也包括互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)?；ヂ?lián)網(wǎng)的起源是因為五角大樓的各個部門為了方便文件傳輸而發(fā)明了局域網(wǎng)，隨后演變成了互聯(lián)網(wǎng)。

在上世紀(jì)50年代初，計算機剛剛問世時，人類便開始開展自然語言處理的研究。到了80年代，隨著機器學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，計算機能夠根據(jù)數(shù)據(jù)進行參數(shù)預(yù)測和分類。隨后，90年代引入了新的網(wǎng)絡(luò)模型，開始模擬人類大腦的方式大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和標(biāo)記。換句話說，我們希望讓計算機能夠模擬人腦神經(jīng)元之間的連接強度邏輯，以實現(xiàn)分類和預(yù)測的功能。

深度學(xué)習(xí)實際上類似于一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就像我們熟悉的電影《盜夢空間》中的情節(jié)。這種學(xué)習(xí)方法可以逐層向下深入，每一層都會增加更多的參數(shù)。大語言模型實際上是一個具有1750億參數(shù)的龐大深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

因此，我們可以觀察到一個事實。在這個層次上，我們發(fā)現(xiàn)馬克思最早的論述是正確的，即通過數(shù)量的積累會引起質(zhì)的飛躍。實際上，當(dāng)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有幾百個參數(shù)時，這個網(wǎng)絡(luò)是相當(dāng)簡單的。類似于統(tǒng)計模型（統(tǒng)計學(xué)家可能會持有不同的觀點，統(tǒng)計學(xué)家傾向于認(rèn)為所有模型都是統(tǒng)計模型）。但當(dāng)參數(shù)增加到1750億時，我們發(fā)現(xiàn)它涌現(xiàn)出了智能。這些新特性是否可以被稱為通用智能，以及如果我們繼續(xù)深入下去，進一步擴展規(guī)模，它是否有可能產(chǎn)生自我意識，這些問題都是難以確定的。

我采訪了一些技術(shù)圈的CTO，他們普遍認(rèn)為很難做出準(zhǔn)確的預(yù)測。三年前，我們認(rèn)為人工智能與自我意識的距離很遙遠(yuǎn)，但是GPT的問世使得這個領(lǐng)域邁出了一大步。Open AI則選擇了GPT的路徑，并在每年都實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。GPT1的問世通過預(yù)訓(xùn)練樣本已經(jīng)實現(xiàn)了獨立樣本的效果。隨后，GPT2的發(fā)布進一步提升了性能，而微調(diào)則使其取得了質(zhì)的飛躍。而GPT3則主要關(guān)注泛化能力，即如何模仿人腦學(xué)習(xí)，實現(xiàn)小樣本甚至零樣本的泛化。此外，GPT4還具備多模態(tài)的能力，不僅可以理解語言文字，還可以理解圖像、視頻和語音。

人類的思維極其活躍，擁有廣泛的泛化能力和通感。例如，我上個星期和一個非常熱愛喝茶的人一起品茶，雖然我無法品味茶的味道，但他說他在喝茶時感受到一種絲綢般的觸感。有時候，人們會有這種跨感官的經(jīng)驗。因此，我們可以理解為什么人工智能需要研究多模態(tài)技術(shù)。為了能夠接近人類的水平，人工智能需要將文本、圖像、語音、甚至嗅覺和觸感等多種信息進行融合。這樣，人工智能才能試圖達到人類的感知和認(rèn)知水平。

因此，我們非常期待著接下來的技術(shù)發(fā)展方向是什么。

目前來看，ChatGPT已經(jīng)在許多領(lǐng)域展示出推理能力。例如，它可以以魯迅的口吻寫一篇關(guān)于新冠疫情評價的散文，也能用藏文、俄羅斯語和韓語來表達一句話。在我們有生之年，這個工具一定會非常普及，就像電影《流浪地球》中所描繪的那樣，在空間站里，全世界的人通過戴在脖子上的小裝置，就能實現(xiàn)無縫的溝通。因此，如果你只是將語言視為溝通工具來學(xué)習(xí)，實際上并不需要太多的努力。

為什么要讓孩子學(xué)習(xí)英語作為通用語言呢？首先，公開數(shù)據(jù)顯示，大約90%的語料都是英語，其中包括科學(xué)論文和研究論文，所以掌握英語非常重要。其次，英語實際上是一種思維邏輯，它代表了一種特定的思考方式。語言和思維密切相關(guān)，通過學(xué)習(xí)英語，我們可以更好地理解西方人對各種事物的看法。雖然我們屬于東方文化，但如果我們能同時理解西方文化就會更好，因為兩種文化之間的差異性非常大。

ChatGPT 技術(shù)對教育行業(yè)的深遠(yuǎn)影響

GPT官方網(wǎng)站上列出了GPT可完成的49項任務(wù)，其中包括但不限于使用Python編寫投資策略、使用C++編寫代碼、撰寫研究報告和進行閱讀理解等。這些任務(wù)可能基于3.5版本，現(xiàn)在可能已有更新。因此，我們可以思考一下在日常工作中有哪些任務(wù)可以借助GPT來完成。

微軟在早期就對Open AI進行了十億美元的投資，因此成為最早進入該領(lǐng)域并享受紅利的公司之一?，F(xiàn)在，微軟計劃將ChatGPT技術(shù)整合到其全線產(chǎn)品中。例如，在團隊的在線會議中，會議結(jié)束后系統(tǒng)能夠立即識別所有參與者的發(fā)言，并生成會議紀(jì)要然后發(fā)送給相關(guān)人員，這只是最基本的應(yīng)用之一。未來，使用Word寫文章時，只需指定關(guān)鍵字，系統(tǒng)就會提供相應(yīng)的參考資料；制作PPT時，只需描述所需圖片，系統(tǒng)將直接生成。目前，AIGC技術(shù)已經(jīng)開發(fā)了超過2000個應(yīng)用工具。這些技術(shù)的應(yīng)用將使我們的辦公更加簡便、高效，并且可以根據(jù)個人需求進行修改和定制。此外，微軟的云服務(wù)也將與這些技術(shù)進行整合。我對這些應(yīng)用的實現(xiàn)非常期待。

因此，我們將這種技術(shù)提升稱為生產(chǎn)力級別，因為它對各種應(yīng)用的生產(chǎn)關(guān)系產(chǎn)生了巨大的影響，推動了許多領(lǐng)域的業(yè)務(wù)發(fā)展。即使像亞馬遜云平臺這樣的巨頭也已經(jīng)集成了大模型技術(shù)，這也解釋了為什么兩家云計算巨頭能夠迅速做出反應(yīng)。事實上，云計算在支撐整個人工智能算力方面扮演著非常重要的角色。因此，我們可以說這次人工智能的崛起依賴于大數(shù)據(jù)、云計算和算法的完美結(jié)合，就像能夠召喚神龍一樣。一個擁有1750億參數(shù)的大模型，如果沒有大量的訓(xùn)練樣本，根本無法訓(xùn)練出來。如果只有MB級或GB級的數(shù)據(jù)，完全沒有必要使用如此龐大的模型，一個單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就足夠，而且轉(zhuǎn)換速度也會很快。但如果是ZB級或TB級的數(shù)據(jù)，才值得使用如此龐大參數(shù)的模型來探索其細(xì)微差別。

如果沒有云計算的算力，或者缺乏Nvidia芯片或其他GPU/TPU支持，那么運行這個模型就是不可能的。就像在我讀博士期間一樣，當(dāng)我編寫一個模型后，只需要點擊“運行”就可以去睡覺了。但第二天早上，想查看模型的收斂情況或參數(shù)的顯著性時，通常會收到錯誤信息，需要重新調(diào)整。因此，我可能需要花費幾個月才能完成一個模型的構(gòu)建。然而，現(xiàn)在你只需在服務(wù)器上運行，幾秒鐘就能看到結(jié)果。所以，我之所以說我們現(xiàn)在正處于數(shù)字化技術(shù)高度發(fā)展的時代，是因為不同技術(shù)的結(jié)合使得這一進展成為可能。

我曾向我們院的多位老師展示了這個項目，老師們的反應(yīng)各不相同。有些老師非常興奮地表示，以后不必再親自閱讀論文了，可以使用ChatGPT來代替。這個智能助手可以翻譯并告訴你文章的內(nèi)容。然而，其他一些老師則持懷疑態(tài)度，認(rèn)為這可能只是無稽之談。但從教師的角度來看，我們可能不能再給學(xué)生布置文獻綜述之類的作業(yè)，因為他們可以讓ChatGPT來完成。舉個例子，讓學(xué)生寫一篇關(guān)于中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢的文章，然后通過PPT描述幾個研究步驟。而ChatGPT可以提供四個方面供學(xué)生寫作，包括數(shù)字經(jīng)濟的數(shù)字化基礎(chǔ)、政策導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)布局以及未來趨勢。如果內(nèi)容還不夠詳細(xì)，學(xué)生可以要求ChatGPT進一步展開，直到達到3000字的要求。

目前，GPT技術(shù)對教育行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。我們正在考慮是否應(yīng)該禁止學(xué)生使用這個工具?，F(xiàn)在有一種名為detect GPT的工具，可以像檢查論文抄襲一樣檢查學(xué)生是否使用GPT。未來，可能需要使用兩個系統(tǒng)來檢查學(xué)生的作業(yè)，一個是查重系統(tǒng)，另一個是detect GPT。然而，一些教師支持GPT技術(shù)。他們認(rèn)為，現(xiàn)在所有的學(xué)生都有計算器，難道還需要讓他們手算和心算嗎？GPT也只是一個工具，為什么不能讓他們使用？當(dāng)然，也有些教師會擔(dān)心學(xué)生過于依賴這個工具，他們的知識面很零散，沒有整體的框架，也沒有研究的耐心。因此，目前還沒有得出一個明確的結(jié)論，即學(xué)生是否可以使用GPT技術(shù)，以及在哪些課程中可以使用，例如是否可以在必修課中使用，還是僅限選修課中使用。預(yù)計未來，教育部可能會發(fā)布指導(dǎo)意見來規(guī)范人工智能工具的使用。

有些老師認(rèn)為，這個東西經(jīng)常會一派胡言亂語。例如，國發(fā)院的一位教授表示，他一直在使用ChatGPT進行測試，但始終沒有取得好的結(jié)果。他要求ChatGPT講述林黛玉倒拔垂楊柳的故事。ChatGPT開始講述第三十五回的情節(jié)，描述了賈母帶著林黛玉去倒拔垂楊柳的過程和原因。然而，這些內(nèi)容與小說中的實際內(nèi)容并不相符。這是因為ChatGPT是一個概率生成模型，而不是基于知識圖譜這種符號模型。因此可能給出不準(zhǔn)確的答案。它缺乏領(lǐng)域知識。

但是，不要著急，當(dāng)你用領(lǐng)域知識對其進行訓(xùn)練時，它就能提供準(zhǔn)確的答案。比如，北大的同學(xué)設(shè)計了一個技術(shù)框架非常復(fù)雜的ChatGPT，但前端頁面交互非常友好。你可以給它輸入領(lǐng)域知識，例如許多書籍和文檔，然后你就可以基于這些內(nèi)容提問，它會給出非常專業(yè)的回答。

ChatGPT可以被視為一名本科生，但經(jīng)過針對特定領(lǐng)域的語料和知識的訓(xùn)練后，它完全可以達到研究生甚至專家的水平。因此，在未來的1到3年內(nèi)，我們將看到大量領(lǐng)域GPT的應(yīng)用出現(xiàn)，例如在法律咨詢、保險、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域。這意味著它對于知識的理解將變得更加深入和豐富。因此，從事知識咨詢工作的人可能會面臨挑戰(zhàn)。正如我在一開始所述，信息化技術(shù)已經(jīng)將信息提供成本固定化，而ChatGPT將知識轉(zhuǎn)化為一個固定且較低的成本，這使得每個人都可以獲得這種服務(wù)。

然而，這并不意味著我們不再需要學(xué)習(xí)知識。相反地，我們需要學(xué)習(xí)更加廣泛、多樣化且全面的知識。因為人類的競爭優(yōu)勢在于泛化，我們需要廣泛地了解各個領(lǐng)域的知識，并基于跨學(xué)科和跨領(lǐng)域的知識進行創(chuàng)新，以形成獨到的觀點。只有這樣，我們才不會被GPT等技術(shù)所取代。

我問GPT的問題是：你認(rèn)為哪些崗位會被你替代掉？它回答說，會替代那些信息量大、繁瑣重復(fù)、主要基于客觀事實、對領(lǐng)域?qū)I(yè)知識要求不高且可通過大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練的工作崗位。這些崗位主要是提供信息和知識的角色，而沒有太多個人創(chuàng)新和創(chuàng)造的內(nèi)容。相反地，涉及情感和人際交往、需要創(chuàng)新和創(chuàng)造力以及實地執(zhí)行和操作的崗位可能不太可能被GPT完全取代。

說到這里，我想起國發(fā)院的一位教授提出，現(xiàn)在是時候讓老師們學(xué)習(xí)一門手藝了。我們可能正猶豫不決是選擇學(xué)習(xí)剪發(fā)還是烹飪，因為這需要做出復(fù)雜的決策和判斷。然而，人工智能永遠(yuǎn)無法進行價值判斷。比如，如果大亞灣核電站爆炸了，我們需要犧牲一所小學(xué)還是一座國家博物館，這是一個無法由AI解決的問題。這需要有才智的人來決策，而且可能會因此終生內(nèi)疚。此外，這還需要高度專業(yè)的領(lǐng)域知識、強大的創(chuàng)造力和直覺。因此，相對來說，涉及情感介入、現(xiàn)場操作、服務(wù)性質(zhì)和藝術(shù)性質(zhì)的崗位相比其他崗位較為安全。

在我看來，管理行業(yè)是一個比較安全的選擇，因為管理本身是藝術(shù)和科學(xué)的結(jié)合。因此，選擇攻讀MBA學(xué)位是一個明智的決定，因為在教學(xué)過程中會涵蓋上述兩個方面。首先是科學(xué)的部分，我們將教授學(xué)生新的工具和技術(shù)，例如新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)、大數(shù)據(jù)和市場意識等。這些新的工具和技術(shù)將幫助我們應(yīng)對不斷出現(xiàn)的技術(shù)挑戰(zhàn)。其次是藝術(shù)方面，例如領(lǐng)導(dǎo)能力、組織管理、績效管理以及人際交往和溝通等。這些在管理中非常重要的方面不會輕易被取代。

技術(shù)的發(fā)展將逐漸使科學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更多的標(biāo)準(zhǔn)化。舉例來說，未來的滑雪比賽可能會引入10名人類裁判和2名AI裁判。AI裁判將從科學(xué)的角度評判比賽，關(guān)注轉(zhuǎn)角、傾斜度以及雪板是否越過線等標(biāo)準(zhǔn)化因素。而人類裁判則會專注于流暢性、藝術(shù)美感等方面進行研究和評判。因此，未來的工作將從這兩個角度綜合考慮。AI技術(shù)的發(fā)展將使我們的工作更加趨向標(biāo)準(zhǔn)化，因為它本身具備一定的均值水平。

像陪聊機器人這樣的AI，它不僅僅局限于科學(xué)領(lǐng)域，還擁有相當(dāng)程度的情感屬性。但是為什么在這個領(lǐng)域還需要AI呢？我們不得不承認(rèn)，有些人在處理情感方面的能力確實不及AI。例如，當(dāng)你告訴朋友你失戀了，他們會說別失戀。當(dāng)你說你壓力很大時，他們會說別壓力大。我有個朋友就是這樣，特別鋼鐵直男。所以有時你可能不愿意和他們交流，而寧愿和機器人聊天。當(dāng)你告訴機器人你失戀了，它會告訴你讓失落的心情“落花隨流水去”，充滿禪意。所以，AI達到的是人類處理情感的平均水平，因此我們每個人都要超越這種平均水平，這樣就能提高整個人類的平均水平。如果提高速度太快，就會被稱為“卷”，卷就是所有人都試圖超越均值，這是人類進化的方向。因為如果你無法達到平均水平，就有可能會被AI取代。

所以，我們每個人需要做什么呢？

請大家先思考一下，在工作崗位所需的能力方面，你是否達到了平均水平？如果你在這些方面發(fā)揮出了所有擅長點，并且遠(yuǎn)超同行水平，那么即使這個領(lǐng)域出現(xiàn)了人工智能，你仍然不會被替代。這是我們對自身能力的一種判斷。如果你覺得自己還沒有達到平均水平，那未來從事這份工作可能會有困難。所以，未來人的競爭優(yōu)勢在于找到自己的天賦，并建立自己的比較優(yōu)勢。如果以后大家來北大國發(fā)院學(xué)習(xí)，就可以體會到在學(xué)習(xí)經(jīng)濟學(xué)時林毅夫老師所說的比較優(yōu)勢和稟賦是什么。請不要隨波逐流往一個方向“卷”，找到自己的天賦并建立自己的比較優(yōu)勢非常重要。

ChatGPT的出現(xiàn)意味著許多職位，如初級工程師和初級數(shù)據(jù)分析師等，可能會被取代。我周圍的多家科技公司表示，現(xiàn)在他們新的網(wǎng)頁應(yīng)用程序業(yè)務(wù)中，約有15%的代碼是由ChatGPT編寫的。盡管對于一些老舊的工作來說，交給ChatGPT可能會使其感到困惑，因為它對人類編寫的代碼可能有一些難以理解的地方，但對于新的任務(wù)而言，它完全能夠勝任，包括一些大型廣告公司。甚至有一家直播公司計劃在今年內(nèi)用ChatGPT替代掉15%的員工。為什么？因為它不再需要大量的美工、創(chuàng)意人員和文案人員。過去，制作一個廣告的整體方案可能需要四名美工、兩名繪圖員、三名創(chuàng)意人員和四名文案人員?，F(xiàn)在只需要三名高級人員和一系列AIGC工具即可完成。因此，未來將會有許多職位和人員被替代。

為什么每次技術(shù)變革都會導(dǎo)致勞動力結(jié)構(gòu)調(diào)整呢？這是因為技術(shù)進步會使一些職位不再需要，從而引發(fā)短期失業(yè)和工作轉(zhuǎn)換的困擾。舉個例子，蒸汽革命后，由于蒸汽技術(shù)的出現(xiàn)，馬車車夫這個職業(yè)不再需要。因此，短期內(nèi)勞動力結(jié)構(gòu)必然發(fā)生變化。為應(yīng)對這個問題，我們北大國發(fā)院在勞動經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域進行了深入研究，專注于勞動力結(jié)構(gòu)調(diào)整和技術(shù)與勞動力的再分配。這也是我們未來研究的重要方向。在全球范圍內(nèi)，數(shù)字化技術(shù)得到廣泛推廣，中國在數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域雖不是最早啟動的國家，但卻是發(fā)展最迅速的之一。在這次數(shù)字技術(shù)革命中，中國和美國毫無疑問地處于全球領(lǐng)先地位。

眾所周知，前三次技術(shù)革命對中國并不利，甚至將我們推入了困境。然而，如今我們再次回到了歷史舞臺。光是這次疫情就展示了中國經(jīng)濟的強大韌性。我國數(shù)字經(jīng)濟在國內(nèi)生產(chǎn)總值中的占比已超過40%，從2016年到2022年這一比例已經(jīng)翻了一番，并且達到50.2萬億。數(shù)字經(jīng)濟為我國的GDP增速提供了巨大的緩沖，因為疫情主要沖擊了實體經(jīng)濟。想象一下，如果中國像那些數(shù)字經(jīng)濟不發(fā)達的歐洲國家一樣，必然會在疫情下陷入困境。

我們的數(shù)字經(jīng)濟在這次疫情中許多領(lǐng)域都取得了長足發(fā)展。舉例來說，三年前的抖音用戶并不像現(xiàn)在這么多。目前，甚至老年人也開始使用抖音。這是因為在居家期間，人們會感到無聊和煩悶，因此尋找一些娛樂活動。然而，在整個50萬億的數(shù)字經(jīng)濟市場中，實際上有很大一部分是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化。其中，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化改造升級占據(jù)了主導(dǎo)地位。我們所熟知的應(yīng)用和平臺，如抖音、快手、小紅書、天貓、京東、拼多多，只是其中的一小部分而已。

數(shù)字經(jīng)濟的未來發(fā)展趨勢

未來有許多機會可供我們探索，尤其是隨著GPT技術(shù)的出現(xiàn)，許多傳統(tǒng)行業(yè)都面臨著可以改革的場景。營銷、客服、設(shè)計、生產(chǎn)制造等領(lǐng)域都迎來了重新做事情的機遇。

因此，除了努力工作，我們有時需要停下來思考，重新學(xué)習(xí)，找到自己獨特的定位，為未來十年做好規(guī)劃。我們一致認(rèn)為2017年是一個轉(zhuǎn)折點，在梅宏院士的判斷下，未來的數(shù)字化浪潮將持續(xù)至少20年，這將是數(shù)字化浪潮3.0的關(guān)鍵20年。

針對這一重要的發(fā)展趨勢，我們國家正在如何規(guī)劃？

我們今天無法詳細(xì)討論數(shù)字經(jīng)濟的邏輯，但毫無疑問，數(shù)據(jù)要素是非常重要的。如果在我們的MBA項目中學(xué)習(xí)經(jīng)濟學(xué)，您將了解到前三個生產(chǎn)力要素是土地、勞動力和資本，而這三個要素的邊際成本都非常高。相比之下，數(shù)據(jù)要素的邊際成本較低。因此，我們應(yīng)利用數(shù)據(jù)要素來產(chǎn)生數(shù)字經(jīng)濟的機會和利益。

為什么要推進新基建項目？從短期來看，這是應(yīng)對疫情后經(jīng)濟恢復(fù)所采取的預(yù)期措施。就像上世紀(jì)20年代美國經(jīng)濟危機之后，美國政府進行了大規(guī)模的鐵路、公路和西部開發(fā)工程一樣，這是出于短期刺激經(jīng)濟的必要考慮。現(xiàn)在同樣如此，我們國家正在大量投資于數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，可以確信在短期內(nèi)將對經(jīng)濟恢復(fù)產(chǎn)生積極作用。

中長期的目標(biāo)是實現(xiàn)資源的合理配置，解決的問題不僅限于北京、上海、廣州、深圳等地區(qū)的問題。要真實了解中國的數(shù)字化水平，只需從北京開車朝任何方向行駛200公里，就能見到真實的情況。要讓貴州畢節(jié)的孩子接受和北京二中學(xué)生修的課程一樣的教育，非常簡單，只需將課程錄制下來放在網(wǎng)上。但前提是他們必須具備網(wǎng)絡(luò)、5G覆蓋、IDC（數(shù)據(jù)中心）、機房和電腦等基礎(chǔ)設(shè)施，才能接收到這些信息。

因此，新基建的目標(biāo)實際上是通過解決問題來確保任何一個中國地區(qū)不會成為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的障礙。以甘肅酒泉的農(nóng)民為例，他們可以通過拼多多將土豆銷售出去，而無需中間商賺取差價。但是，為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，他們需要擁有智能手機，并且需要了解抖音等應(yīng)用。因此，未來將會有大量的機會，包括解決東西部差異以及提升特殊人群和弱勢群體的境遇等。

數(shù)據(jù)智能技術(shù)指的是與大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等技術(shù)相關(guān)的技術(shù)。舉例來說，我們可以把數(shù)據(jù)看作石油，而新的基礎(chǔ)設(shè)施則類似于將石油從油井和管道中輸送出來的設(shè)備。數(shù)據(jù)智能技術(shù)則是一種煉油設(shè)備，它能夠?qū)⑹图庸こ善?、瀝青或塑料等不同的產(chǎn)品。然而，只有當(dāng)這些技術(shù)的潛力得到發(fā)揮時，才能產(chǎn)生大量的行業(yè)應(yīng)用。在新冠疫情中，數(shù)據(jù)智能技術(shù)發(fā)揮了重要作用，為我們的決策提供了許多優(yōu)勢和先機。

因此，總書記鼓勵我們積極運用先進的數(shù)字化技術(shù)在疫情監(jiān)測、病毒溯源等方面發(fā)揮更好的支撐作用。在疫情過后，我們應(yīng)該采取行動。政府會越來越智能化，企業(yè)也會變得更加智能化，公眾的生活將變得更加便捷。實際上，現(xiàn)在我們的生活已經(jīng)非常便捷。我已經(jīng)很久沒有使用紙幣，我相信其他人也差不多。而在歐洲，這種情況難以想象。我有一個朋友回到奧地利后，在停車的時候發(fā)現(xiàn)路邊放著一個3000多字的告示牌，告訴他如何用現(xiàn)金支付停車費。然后他就說，什么時候才能在我們這里使用二維碼支付？希望馬云、馬化騰能快點拓展業(yè)務(wù)。另外，每個城市都將建設(shè)城市大腦，政府的決策也將變得越來越智能化。如果有機會，我們可以詳細(xì)介紹政府?dāng)?shù)據(jù)智能的應(yīng)用。至于企業(yè)，則更不用說。企業(yè)以利潤為導(dǎo)向。只有那些能夠充分競爭、沒有任何資源壁壘保護的企業(yè)才會更快行動起來，否則它們將被淘汰。

今年2月，國務(wù)院發(fā)布了數(shù)字中國建設(shè)的整體布局，值得大家深入研究。其中包括成立大數(shù)據(jù)局等一系列舉措，旨在推動中國數(shù)字經(jīng)濟的落地，并確保其獲得更大的資源和數(shù)據(jù)保障。

北大國發(fā)院在新一代技術(shù)研究中關(guān)注戰(zhàn)略性新興行業(yè)的發(fā)展。在這次技術(shù)革命中，中國如何迎頭趕上是一個重要問題。根據(jù)國發(fā)院教授們的預(yù)測，到2030年，中國整體經(jīng)濟總量將全面超過美國。然而，在這幾年的發(fā)展中，可能會遇到一些摩擦和限制，如各種禁令的可能性。我們需要思考如何實現(xiàn)自主可控，避免受限，這是我們研究的重點。另外，在數(shù)字要素化過程中會遇到一些問題，比如如何定價一個邊際成本為零的數(shù)字產(chǎn)品、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的確立，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型對產(chǎn)業(yè)帶來的影響等等。

接下來，我們可以深入研究人與數(shù)據(jù)的融合、數(shù)字技術(shù)對勞動力結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及其對弱勢群體的影響，還包括對人的社會化價值感和幸福度的影響。

整理：何又夕 |?編輯：王賢青、 白堯

杜曉夢，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院助理研究員，BiMBA商學(xué)院副院長。研究領(lǐng)域為大數(shù)據(jù)營銷、消費者行為、營銷模型、數(shù)字經(jīng)濟。