AI圈的ChatGPT程序

我们知道，AI已经被广泛用于各个领域，并且不断发展。更多的企业和组织开始意识到AI的潜力，并将其作为关键技术投入使用。此外，由于AI技术的进步，人们对于它的认识也在不断提高。

T程序的出现，更是加速了人们对于AI的认识。这款程序的出现，引发了人们对于AI技术的关注，也提出了更多的挑战。未来，AI技术将继续发展，在更多领域得到广泛应用，改变着人们的生活。

ChatGPT远远算不上完美，它所提供的答案是否可靠，取决于它用于训练的来自互联网的信息。它如何使用这些信息则取决于它所受的训练，其中包括监督式学习，换句话说，就是从人类提出并回答的问题中学习。ChatGPT对潜在答案分配的权重来自用户对其回复评分的反馈。数百万用户在每次提出问题时都会被要求为ChatGPT所做的回答作出评价，点击赞成或反对。正如老师的反馈可以帮助B等学生写出A等质量的论文一样，ChatGPT最终也可能获得更好的成绩。

这样的人工智能迫使我们重新思考，哪些任务可以在极少人工干预的情况下完成。如果人工智能能够通过律考，那么有什么理由不让它去写案情诉讼摘要或提供法律建议呢？如果人工智能可以通过行医执照考试，又有什么理由不让它去提供病情诊断或提供医疗建议呢？

我们的结论是，ChatGPT可能带来的失业规模和速度将比物理自动化浪潮更大更快，被淘汰的岗位将不仅限于体力劳动、低技能和低工资岗位。目前，尚不清楚人工智能将无法模拟哪些人类特质（如果有的话）。这些特质是人与生俱来的，还是可以后天习得的？

最不容易被替代的工作或许是那些需要共情和原创性的工作。

共情是理解和分享他人感受和情绪的能力，它创造了人与人之间的同情和理解，这正是社会互动和情感健康的基础，在困难状况下和艰难时期，共情的价值尤为凸显。可以想象，人工智能可以在人脸识别技术的帮助下学习识别与它对话者的感受，但显然还不能做到像夫妻那样分担、感受对方的痛苦。

对共情能力是否可以培养和传授，目前学界尚未达成共识。一些人认为共情是由大脑中无法人为刺激或控制的镜像神经元触发的。共情是我们可以自然感受到的但并非可习得的东西。因此，我们中的一些人天生比其他人更能感受到他人的痛苦。也有一些研究人员认为，这种情绪反应是可以传授的。曾在全球知名的哈佛大学医学院教学医院麻省总医院工作的Helen Riess于2011年创办了一家专门机构，帮助培训临床咨询师。如果这样的培训真能有效，那就会有更多的人可以从事需要共情能力的工作，免受技术自动化的冲击。但是，如果人类可以习得情感共鸣，为什么算法不能呢？

原创性的工作指的是做出以前没被做出过的东西，比如创作一幅全新的画、打造一件艺术作品或者撰写一篇专栏评论。原创性不同于创新性，后者更多地是将已有元素以新颖的方式结合。

OpenAI推出的另一款产品绘画生成器DALL·E，能够依照文本描述（如“一幅苹果画”或“留着胡子的蒙娜丽莎”）去生成复杂的图像。这已被用于设计杂志封面等工作，在艺术家中引起恐慌。但这些作品是基于包含大量文本和图像的大型数据集得出的，算原创作品吗？

从完全原创一个不同于以往任何作品的角度，那些富有原创性的艺术家或许没什么好害怕的，但是绝大多数人真的能分辨原创的高质量艺术品与AI创作的、在圈内人看来质量不那么高的作品吗？

同样，对原创性是与生俱来的还是可以后天习得的，目前也未有共识。我们的答案很可能是两者兼而有之。