1818年到1883年，是马克思的生卒年份。

马克思的一生，既赞扬工业与技术革命时代，也批评这场革命给人类不平等带来的灾难。

但是，如今人们很少知道，马克思的时代，也是普通工人从破坏机器到服从机器命运的时代。

19世纪初，英国的一群工人开始以“卢德”为名称秘密组织起来，只为一件事情：我们辛苦辛苦学了一辈子的手艺，却面临了“机器换人”的革命。我们不能白白浪费自己的技能与一生，我们要破坏机器！在这段时间里，手摇织布机织工烧毁了工厂机械等零件，甚至组织起义，打砸工厂，希望捍卫工人的利益。

他们害怕自己被新技术取代，也害怕失去工作。

200年过去了，GPT来了。卢德主义从未消散，只不过被经济学家发明的另一个概念代替：技术性失业。但是很少有人知道：这个概念的另一种表达就是叫“卢德谬误”。

GPT时代，我们会再次成为卢德分子吗？

GPT时代，我们会像当年的纺织技工一样吗？

GPT时代，我们在砸烂GPT和拥护GPT之间，要怎么选择？

GPT时代，谁会失业？莫拉维克悖论

技术性失业，是我们的必然命运吗？我们不妨先思考：谁会失业？你可能想不到：GPT时代，北大名校比蓝翔技校的学生，更有可能失业。

一提到技术性失业，我们的常识回答就是：越容易熟练复制人类技能的领域，越容易被取代。所以，你可以会说：一些技能相对简单，容易被GPT取代。那什么是简单的技能呢？你肯定会以为是靠体力的行业，而不认为是要高学历的金融等行业。所以，蓝翔技校的毕业生和北大学生的差距会越来越大，甚至会把蓝翔学生甩开。

但是，我们再想想什么是人工智能？什么是GPT？

它的特点就是通过处理大量数据，识别出一定的模式。尤其是，如果能够用标签与语义的方式，越优化参数，越能够识别好模式。因此，人工智能技术在任务常规、目标固定的环境最为有效。而这些领域却往往是今天大家最羡慕的行业：银行、金融、甚至以文书处理为主的法律部门、以及一些较为基本的医疗部门。

例如，目前就有一款以法律文书处理为主的人工智能平台，叫PerfTech.AI，已经评估比人类的表现更好，而且能够有效降低经营成本。而著名咨询公司麦肯锡早在2017年就发布过一份报告，指出VizAI、PathAI、Buoy Health、Enlitic等人工智能系统已经能够在诊疗建议方面在有效性与低成本之间达到较高的均衡，甚至未来会取代人类。

为什么最可能被取代的，反而是我们以为的“中产”的、高教育投入的行业——医生、律师、金融？

这种现象被称为“莫拉维克悖论”。该悖论指的是：1980年代，当电脑刚刚发明和普及的时候，计算机专家就提出了这个概念，指出我们以为那些需要高阶智慧的领域，其实只需要较少的计算能力。

简单地讲：要让计算机像成年人一样下棋是容易的，但是让计算机像一岁的小孩子那样会感知会行动却非常困难甚至不可能。语言与心智理论大师Steven Pinker甚至认为，这是人工智能研究以来提出的最重要的理论之一。

所以，也许我们错了。

GPT时代，最难被取代的，可能反而是：保安人员、清洁工、园丁、护工和厨师。

别不服气！北大vs蓝翔，谁比GPT更强？

也许你不服气。那我们就来看看GPT是怎么生成的——一个能考上北大的“小镇做题家”。

能上北大的学生，肯定不止是做死题的“小镇做题家”了，而是能够融会贯通的做题手。GPT就是这样。

科学家在训练GPT-3（比你现在用的GPT版本较早一点），是让它大量阅读网络文章，然后再写成短文总结，再接着由科学家还会开发“人工智能家教”(reward model），只为一件事：帮GPT-3改作业，教它调整参数进行再训练和迭代。是不是很像你上高中，做“五年高考三年模拟”的方式？

然而，GPT不是一个“死读书、不消化”的学生，否则它就考不上北大。GPT的厉害之处，在于它确实像好学生一样会内化，在改错的过程中形成与更新模型上的参数。所以，等你再向他提问的时候，他给你的不是临时现抄的答案，而是已经准备很长时间了的积累结果。

越看似高技能的领域，其实越只不过是常规劳动。如果你还不相信，我再给你看一组研究。

ChatGPT一推出，2023年1月底，美国明尼苏达大学法学院教授Jonathan Choi发表了一篇论文《当ChatGPT来到法学院》，提出以下实验：他让ChatGPT做劳工、税法等领域的大学作业，包括95道多项选择题和 12 道论述题。尽管平均得分只是C+，但也勉强达到毕业水平了。

批评地看，你学得GPT根本不聪明，但乐观地看，大多普普通通的法学毕业也就只有“一两岁的”GPT的水平。别忘了，你学了22年才勉强大学生，人家才学一两年！

如果你是公司老板，处理一些法律文书工作，你愿意雇佣哪一个？是要交社保、上班摸鱼、加班发牢骚的普通大学生毕业，还是雇一个老实干活的GPT？

那么，为什么蓝翔技校出来的保安、护理、厨师， 反而不容易被GPT取代呢？

打个比方，你就明白了。只要你喜欢看网文就会发现，有大量悬疑小说是写保安的，而不是金融工作者——写金融或码农作为主角的小说，大多只是简单的“爽文”。

为什么保安主题的小说可以写悬疑、写都市传说？因为这个角色对世态有丰富的观察，因为他们是了解你们小区最多秘密的人，而保安本身也可能是你以为最平常但却最隐藏自己的人。所以，看过周德东写的《J号楼保安》一书的时候，都会发现保安身上满满的都是都市传说。

不管是保安、护理甚至是接待员，都有一个特点：看似常规的工作流程（打招呼、配菜谱、开关小区门），但是都要多方面的投入：既要死记流程规定但也要有灵活性，所以难就难在拿捏临场情况、发挥直觉判断甚至必须具备自由裁量权。

不服气也不行！GPT取代北大学生的背后，是资本计算

当然，这并不意味着你努力考上北大、努力学了法学，当了律师，但肯定会被人工智能取代。人类可以通过GPT帮其补充工作，执行工作中相对常规方面。

例如，早在五年前，美国最大的金融服务公司摩根大通，就已经使用一款名为COIN 的人工智能程序，但专注在一件事情：解释和完善商业贷款协议。仅此一项程序，就可以每年可节省 36万小时——这相当于多少劳动力和工资！

由此，我们就得转向为什么北大学生不如蓝翔技校生的原因：利润与成本。雇一个北大学生要多少钱？雇一个蓝翔毕业的厨师要多少钱？要比先取代的，当然是前者！

我们一看到GPT，就以为是技术驱动，容易产生唯技术论。但是，正如马克斯韦伯说得那样：资本主义的技术革命，是利润驱动的。GPT等人工智能需要公司的投资，而这些公司除了技术渴望，也在于要找到削减成本的新途径，特别是劳动力和交易成本，以更有效的方式管理劳动力，提炼客户的信息与管理模式。

早在1990年代初，法国的马克思主义社会理论家高兹（Andre Gorz）就提出过预测：随着人工智能（那时主要叫自动化）的时代到来，以个人服务为中心的职业领域将兴起。但是后来学者也发现，与之伴随的将是鼓吹工作道德、抑制工资和降低工作条件。

我们前面说的，不容易被GPT取代的护理等工作都是以人的服务为中心。这种类型强调的是“关怀与爱”。但是，这本来也是资本主义稳定机制的一部分：你要爱你的学生，关怀你的患者，所以你不能抱怨工作条件太差。

接着，在高兹看来，人工智能在工业与金融等领域发展，将导致可供给的人类工作岗位减少——你爱照料他人的背后，是你只能做这个职业，否则没其它的可做的了。为此，当工人没有选择的时候，资本家就更加有选择：手握GPT的资本家，可以进一步压低你的工资，甚至不在乎你的工作条件。

高兹的预言会成真吗？

GPT等人工智能时代，到底失业会怎么样？

难道生产力提升不会带来新的繁荣吗？

来源：社会学理论大缸