GPT-4掀起新工业革命？格局小了

GPT-4掀起新工业革命？格局小了

自去年OpenAI发布ChatGPT之后，AI的大语言模型就成为大家关注的焦点。而ChatGPT表现出的能力，也让大家深感焦虑，都以为自己的岗位即将被AI替代。前几天OpenAI发布GPT4.0模型之后，强大的能力让更多人参与讨论。但真的能引起新的工业革命吗？一起来看看作者的观点。

在ChatGPT变得火爆后，很多人都在问：ChatGPT会替代我们吗？

在GPT-4降世后，人们该问的问题也许是：我们有什么能耐不被替代？

说AI永远不可能替代人类，因为背锅才是人的核心竞争力，也是“昨天观”了。

GPT-4不用背锅，直接一“锅”端。

时至今日，GPT-4的出现，足以重构许多人对“AI能力边界”的认知。

面对GPT-4“看一张手绘草图，就能一秒生成网站”的表现，不少人的本能反应，就是深感词到用时方恨少，只能是在马斯克的“好到吓人”后面跟上一句“俺（觉得）也一样”。

即便是笃信“人定胜AI”之人，看着GPT-4能1秒生成网站、解答逻辑题、调侃脑筋急转弯的样子，都可能在内心产生些许动摇。

毕竟，GPT-4的牛不是吹出来的，就跟吴彦祖的帅不是捧出来的那样。

之前看到微软现任CEO纳德拉夸ChatGPT“完全等于工业革命”，早就对大词“免疫”的我们，没准会呵呵一笑。

可现在，你会觉得，坊间流行的所谓“掀起第四次工业革命”一说，确实是有失偏颇——它不是夸大了，而是克制了。

“工业革命”这词，终究是太工业气息了，它撬动的，分明是“数业革命”。

在GPT-4凹出的“超级人工智能”Pose面前，诸如“革命性”“里程碑式”之类的字眼，都显得有些弱。

想想就挺恐怖：

在2个月前，ChatGPT刚问世，人们还在嘲笑它是另一个人工智障，动辄“一本正经地胡说八道”。

在1个月前，ChatGPT在训练数据量爆炸的加持下突飞猛进，很多人才意识到，这是AI新纪元。

到如今，当GPT-4挟“能颠覆OpenAI的，还是OpenAI”姿态出现，无数词穷者嘴里只能蹦出两个字——牛掰。

而这，前后不过3个月而已。

再过3个月，AI能抵达的天花板会有多高？答案或许会超出我们贫瘠的想象力。

GPT-4，就像是为“专治ChatGPT吐槽者的各种不服”而生。

从依托于生成对抗网络（GAN）技术的Deepfake（AI换脸术），到以DALL·E 2为代表的人工智能绘画，再到ChatGPT，技术变革已将人工智能生产内容（AIGC）带到新高度。

饶是如此，仍有人不屑：不就是以聊天为主吗？想替代人类，还远着呢。

可GPT-4直接在公屏上打出了一行字：GPT-4，不止于Chat（聊天）。

它能做的事太多了：上九天揽月，下五洋捉鳖……它一个都不会，可它连看图玩梗、创意营销都会了，就连视觉壁垒都难不倒它。

看个草图就能快速生成网站，这就算不是“成精”，也够魔性了。

当然了，对许多人而言，最容易理解它的方式还是“应试能力”。

而作为地表最强AI的GPT-4，在这方面也是“装”到了：在模拟律师考试中的得分能够排进前10%，作为对照，ChatGPT对应的GPT-3.5的得分只能排在倒数10%左右。

也就是说，ChatGPT甩出的是四个2，GPT-4甩出的则接近于两个王。

▲ GPT-4已经具备了读图理解的能力。

也难怪，“红衣教主”周鸿祎会把人工智能的发展氛围三个阶段：

最开始是“人工智障”阶段，能做些人脸识别、文字OCR识别等单一任务，但并不能理解人类在说什么；

接着是通用人工智能阶段，能顺利和人类对话的ChatGPT是标志。

第三个阶段就是超级人工智能阶段，代表作就是OpenAI此次推出的GPT-4——它不是填空机，而是通用人工智能的奇点和强人工智能到来的拐点，已经具备了完全的真正的智能和理解水平。

在此之前，胡锡进曾自信地说，自己不会被替代，意思是，自己有思想有主见，不依附任何时髦的东西。

但这没准是因为GPT-4还没教他做人。

GPT-4的确还没完全复制人类的某些深层次能力，如创造力、策略思考、跨领域常识、自我意识、同理心和爱等核心能力。

可联想到ChatGPT到GPT-4的进化速度之快，谁能排除胡锡进被GPT-4替代的可能呢？

要知道，在100年前，人们连计算机都不知道是什么；在50年前，人们还会觉得图灵实验太过遥远；在10年前，你把今天的GPT-4甩人们面前，人们会觉得这是科幻片场景。

我们不能以工业时代的知识体系、思维方式去“规划”未来，正如不能以昨天经验去设计明天。

传播学之父施拉姆曾说过：这一天的前23个小时，人类传播史上几乎全都是空白，一切重大的发展都集中在这一天的最后7分钟。

这话用来形容技术进化也合适。人类绝大多数时间都处在“科技大停滞”状态，但科技大爆炸来的时候也经常是“一句招呼都不打”。

经济学家梁春晓就曾概括，自有人类文明以来，在90%的时间，技术、经济和社会发展都极其缓慢，但在另外10%的时间，人们会迎来技术、经济和社会的范式大转型。

事实也验证了这点：人类过去几百万年产生的技术进步，从能级上讲，都比不过过去这几十年。

这就决定了，用几百万年来产生的“经验”去预测未来几十年，未必就确切。

而在未来已来的情况下，我们对跨时代性技术的创造力，也不能抱着刻舟求剑式认知，将什么都归为一句“别吹”。

“iPhone时刻”到来时，围绕诺基亚建构的技术认知就OUT了。

人工智能领域知名学者吴飞教授就断言：ChatGPT会成为人工智能时代新的信息系统入口。当前我们还在通过windows或者iPhone这样的操作系统来访问信息世界，也许今后我们就只能需要通过ChatGPT来访问信息世界。

周鸿祎也预言：GPT-4的出现，将作为“发电厂”将大数据加工成水和电，通过API接口以SaaS服务的方式输出给千行百业，全面提升人类社会智能化水平。届时，所有数字化的APP、软件、网站都值得用ChatGPT重做一遍。

如果到现在你都认为这遥不可及，那或许表明，你的眼睑内已内置了一副“老花镜”。

搜索引擎杀死黄页，GPT杀死搜索引擎，这样“以新魔法打败旧魔法”的叙事，就连谷歌百度也是相信的。

不服GPT的后果，兴许就是“它打到我们服为止”。

那，以GPT-4为代表的AI技术，会带来比移动互联网更多的机会吗？

从“人工智障”形塑的偏见中跳出来，是回答这问题的基础前提。

李开复3月14日的那番判断，就不乏参考意义——AI 2.0将是提升21世纪整体社会生产力最为重要的赋能技术，“AI 2.0给行业带来的机会比过去任何的一个机会都大，比PC、手机时期带来的机会至少要大十倍。”

他定义的AI 2.0，参照物是之前的AI技术。这些年来，在“得AI者得未来”的布道中，AI总顶着“未来生产力”的光环，但由于数据集和诸多模型各成“孤岛”缺乏纵效等缘故，它看上去总是“智能不足，智障有余”，也缺乏Windows和Android那样的规模化能力。

但GPT对单领域、多模型限制的克服，让其平台化效应与规模化商业化应用空间被打开。

在李开复看来，AI 2.0的发展范式是迭代式的，从“辅助人类”到“全程自动”将会出现三个阶段。

第一阶段也就是现在，AI2.0技术可以人机协同，生产力工具将会首先实现升级，所有使用者界面将被重新设计：文档工具不再是逐字输入，而是用户告诉AI想要什么样的文章；绘图软件不再需要用户动手，通过文字的描述就可以实现。

随后，AI2.0将进入局部自动阶段，容错度高的应用和行业将会实现AI自动化，例如广告投放、电子商务、搜索引擎、游戏制作等。

未来到第三阶段全程自动，AI将变得完全自动化并可在任何地方使用，在不容出错的领域出现突破，AI医生、AI教师等应用成为可能。

当AI越来越像“人”，人的境遇必然会发生巨变。

会不会被替代，这是人们顾虑得最多的问题。

周鸿祎说，总是觉得会被替代继而产生恐慌，是loser心态。可不是谁都站在可替代性极低的塔尖上，这类感性的担忧很正常。

“黑天鹅”的提出者纳西姆·塔勒布就说，在任何职业中，90%的人都是无知的，而是通过情境模仿，狭隘的模仿和半意识的角色扮演来工作的，除了社会“科学”和新闻业——这两者分别为99%和100%。

AI不一定能代替所有人，但即使只能代替50%的人，那也比任何一场工业革命来得要猛。

抛开“岗位替代”的实用考量，GPT-4代表的超级人工智能给人类社会带来的更深层次变化，也许是“人类决定论”遭到“地心说”那样的动摇。

“人类中心观”，是人类再正常不过的观念。

传播学者麦克卢汉说： “媒介是人的延伸”。人类学家凯文·凯利也说：无论是作为文化，还是作为材料，或是作为工具，这样理解技术的格局都太小了……技术以思想为基础，以文化为存储器。技术是人类的延伸，如相机和望远镜是眼睛的延伸，但技术延伸的不是基因，而是人的心智，是人的思想的延伸。

这些前卫的理论，依旧是将“人与技术”的关系置于人类本位的框架下审视。

但如果把世界“掰”碎了归于量子+贝叶斯+比特+计算等本质下看，GPT-4的诞生，似乎有着更复杂的意味。

人是人，机器是机器，这无疑是十分常见的思维。

可若是突破“碳基/硅基”的分野，以算力为根本参照系，那人类跟GPT-4代表的，无非是两种可以计算的主体，它们的能量态都是算力。

人脑会计算，AI也是。IT研究者文宇就认为，从克罗马农人，到你和我，再到机器智能，文明的演进有迹可循，底层之处嵌着三个字：可计算。

科技观察家元正老师也认为，ChatGPT代表的是机器智能，是“晶体管机器族群”持续发展最终并行计算出的结果；人类史上的那些最强大脑（如牛顿爱因斯坦杨振宁们）则是“人类形态超级计算机”，人体超算之外的普罗大众，并不是“乌合之众”，每个个体都是人体超算系统的节点，经过大规模、长周期的集体无意识式并行计算，最终会抵达某个算力奇点，继而涌现出那些标志性的“人体超算”，推动社会完成指数型的文明跨越。

他列出了一道公式：瓦特、麦克斯韦、爱因斯坦=生物算力的算力奇点=人体智能超算；ChatGPT=以机器算力为主导的、“生物+机器”混合算力的算力奇点≈机器智能超算。

这类观点，显然是嵌入了将社会看成模拟矩阵游戏的马斯克式视角。

但这对重新思考人与技术（包括AI）的关系，有着极强的启发性：

以往盛行的“人是机器主宰”看法，会不会只是因为人体智能目前还高于机器智能？

当GPT-4推动机器智能实现指数级跃升时，人还能“主沉浮”吗？

当AI能代替部分岗位时，许多人说：别担心，它还没有人之为人最核心的能力——思维，人味。

可当GPT-4表现出比很多人更善于思考、更有人味的面相时，我们是否该重新对其审视？

这是个无法回避的问题，最终时间会催着我们给出答案。

不难预见，一如ChatGPT可能“CheatGPT化”那般，GPT-4的强大知识复制搬运能力，也可能会让社会知识数据库面临被污染风险。

但看到B面，不意味着可以忽略A面——它对于生产力迭代、产业变革的深层次价值就摆在那。

在这波新技术浪潮面前，曾凭着抓住互联网红利实现了数字产业弯道超车的我们，没理由坐视。

百度在今天正式发布类ChatGPT工具文心一言，还有各大厂的AI布局，就相当于在牌桌上喊出了“跟”。

需要看到的是，GPT-4带动的技术进化，是非线性的：它不是从0到1到2再到3，而是从0到0.1到1再到100再到100000。

工业时代的多数技术演进是线性的，但互联网时代的进化曲线往往跟“指数级”“裂变式”等字眼关联，GPT-4带来的更是如此。

在工业时代，模仿式创新的路子的确走得通：别人可以造冰箱、汽车、手机，我学习我模仿也能造。

可到了ChatGPT时代，除了数字基础设施的完善外，数据要素激活、语料生态完备对应的开放社会生态要求会愈发凸显。

这时候，培育开放化的创新沃土，涵养流动化的数据网络，比秉持“多快好省”的追赶思维更为重要。

而这些元素，跟充分市场化的营商环境和具有包容度的舆论环境紧密关联的。

在ChatGPT问世后，网上又有人捡起熟悉的批判句式：国内科技企业只知道“相互卷”，没有“硬科技”。

这般论调，其实并不成立。若非要说它成立，那完全可以说，这样的大批判正是没有“硬科技”的重要因由。

硬科技不是揠苗助长长出来的，而是温风化雨下长成的，给它充分的“自生长”空间尤为关键。

在当下，许多人都批科技公司“卷”，但卷不是原因，是结果。

尽可能将“卷”的非市场成因剔除，用“长期投入-长远回报”的市场激励将科技企业引向创新的正向增强回路，避免把它们撵入“只追求短期盈利，无暇顾及长远”的反创新负向循环，也是鼓励发展硬科技的应有之义。

可以想见，包括文心一言在内的类ChatGPT产品，与GPT-4还有差距。

缩短差距的重任落在了大厂们身上，但该向上的又不只是大厂们。就社会层面看，舆论缩短现有层次与激励创新型舆论生态的差距，也很有必要。

说到底，GPT-4已经勾勒出了“科技大爆炸”的图景。

它瑰丽而炸裂。

而在GPT-4已掀起“数业革命”的当下，我们首先要经历一场“颅内革命”——它的另一个说法是要解放思想。

该朝着什么方向去？

吟鞭东指，是开放。