面向未来，人类该何去何从?接受变化，面对挑战，抓住机遇，与新一代AI共存融合，共同创造，可能是唯一的选择。
作者 | 孙天澍 李梦军 楼博文 金钊 梅丹青
来源 |《财经》杂志
原文发表于《财经》杂志2023年第5期。
孙天澍
长江商学院科技与运营教授
新科技，大数据与产业融合中心主任
观点速递
1. 我们认为ChatGPT最令人震惊的有两点：一是直接冲击人类的认知类和创意类技能，二是直接影响知识密集型行业，颠覆了以往AI从低技能到高技能的替代顺序。
2. 我们提出的S-GPT适应性框架和基于自然语言处理算法的量化分析进一步验证了这一点：编辑、校对等文字工作者与软件信息技术人员GPT适应性较高，岗位技能容易被GPT替代影响，而基于线下场景的、依赖体能类劳动的职业则GPT适应性较低。
3. 新一代AI对劳动力市场的冲击是长期而复杂的。短期看，GPT确实会影响某些职业，但完全替代某一职业的可能性较低;中期看，GPT的替代效应减弱，增强效应更加明显，甚至会出现新的职业或行业;长期看，企业的商业模式和行业竞争会被GPT重塑。
4. 我们认为未来GPT和新一代AI将深刻改变当今世界的生产和生活方式，重构全球格局，包括产业竞争，劳动分工，教育体系，知识产权，内容生态等诸多方面。
5. 未来的教育体系需要重新适应和转变，特别是培养学生：1)从“给出好答案”到“提出好问题”;2)熟练掌握和融合AI工具，并且3)借助AI工具个性化学习，不断自我迭代。
以下为文章全文：
ChatGPT自发布以来，引发了各种讨论，既有赞赏也有担忧。
这个新生事物最令人震惊的有两点，
首先，直接冲击以创意类和认知类技能为主的高难度复杂任务;
其次，完全颠覆了以往AI从低技能到高技能的替代顺序，直接从知识密集型行业开始影响。
ChatGPT不仅能够写诗、写代码、写文案，甚至能独立完成一篇学术论文。与前几代AI相比，ChatGPT已经出现了质的飞跃，对人类创造力、相关技能和工作的冲击是巨大且令人始料未及的。
人类的技能大致可以概括为三类：
一类是体能类(physical skills)，仅需要在物理世界付出体力劳动就可以完成任务;
第二类是认知类(processing skills)，需要动用人的认知能力，根据现有的资料进行计算和处理，如文案整理、总结等;
第三类是创意类(creative skills)，需要独特的创造性思维。比如写一个剧本故事、一段代码、一篇创意文案甚至管理策划，其结果会因人而异。
总体来看，第二类和第三类技能需要成熟的教育体系，长期的人才培养做支撑。人们有了一定的教育积累后，获得技能，锻炼创意思考，从而走向各个知识密集型岗位，成为社会中坚。
世界各国都经历了从劳动密集型渐渐向知识密集型的过渡，因此，知识人才的工作岗位和相关的教育培养越来越成为社会经济发展的重要考量。
纵观历史，新工具、新技术不断替代、影响和重塑人类的技能和工作，而人工智能(AI)也已在物流、生产检测、安防、出行，甚至防疫等场景不断替代人工，并改变流程。
在过去，人们通常认为AI科技和工具短期不会对于创意类的技能和工作产生影响，即使有影响，也只会对简单重复的体能类技能产生巨大冲击。
因为ChatGPT的面世，这一传统观点或许不再成立。
在全球学术界和产业界人士看来，ChatGPT是划时代产物;对整个认知和创意行业来说，它可能带来类似电脑与手算的天壤之别，必须要全面的思考和认知。
我们认为，不久的将来ChatGPT和大模型AI很可能会对人类行动、思维、工作方式造成巨大影响。随着它的大规模应用，势必会对劳动力市场、教育体系、社会经济，甚至全球劳动分工造成颠覆性改变。面对ChatGPT掀起的浪潮，人们难以依赖过去的经验做出准确判断。
面向未来，人类该何去何从?接受变化，面对挑战，抓住机遇，与新一代AI共存融合、共同创造，可能是唯一的选择。
由此，我们其实无需把注意力放在ChatGPT会替代哪些工作或技能上，更应思考该如何与ChatGPT共存(co-exist)、共创(co-create)，乃至共同进化(co-evolve)，思考该如何重构职业技能培养、工作岗位和教育方式，乃至社会经济发展的逻辑，思考该如何用AI激发认知、赋能创新，促进人类文明繁荣发展。
01 为何ChatGPT能重塑技能和工作?
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI于2022年11月30日推出的自然语言处理工具，它由GPT-3.5模型提供支持。GPT(Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练变换器)是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，是OpenAI在谷歌的Transformer语言模型框架基础上构建的。
ChatGPT通过学习和理解人类的语言进行对话，并能根据上下文与人互动。它不仅擅长分析型或机械式的认知计算，还擅长创造或生成全新的、有意义甚至具备美感的内容，比如写诗、设计产品、制作游戏与编写程序代码等。为何ChatGPT如此强大，相比过去的AI模型有哪些创新?从技术原理角度看，ChatGPT主要有以下五点突破和创新，由此对技能、工作和教育产生的影响，与上一代AI完全不同。
语言生成：GPT是单向生成式模型。与之前的AI模型相比，ChatGPT有能力处理开放性的语言任务，比如生成文案、创意写作等，表达也可以更加丰富和精准。
多任务处理：ChatGPT在模型训练中可以同时处理多种不同类型的文本问题，包括阅读理解、翻译/转译、总结、交互问答。通过交叉融合同时完成这四个维度，实现更加自然、更加综合、更加有创意性的回答和创造。
融合人工反馈：ChatGPT一个重要的突破是在模型训练中通过强化学习引入了人类评价和反馈，这让反馈效果在有用性、易用性、准确性和拟人性方面大大提升。
上下文理解：ChatGPT拥有更强的上下文理解和记忆能力。它可以理解上下文，生成连贯且有逻辑性的回答。这使得ChatGPT在对话任务中可以产生更加流畅和个性化的语言交互，也使得未来ChatGPT有可能成为每个人的智能助手和教育伙伴。
大模型通用扩展：ChatGPT的模型参数巨大(包含上千亿个参数)，并且表现随着模型延展和参数扩大而上升。这使得它可以更好地捕捉语言的复杂性和多样性，从而在各种自然语言处理任务中取得更好的性能。预训练数据集的多样性，使ChatGPT的知识不局限于某一特定领域，让多行业通用应用成为可能。
ChatGPT深度融合了与人类语言、认知和创意相关的多种技能，能够适应复杂和综合的语言环境与任务。从而可以做到，人给定一个指令，引导对话方向，它就会向指定方向去生成有上下文的、特定语境下的、自然的结果。
更重要的是，OpenAI借用Chat这种贴近用户的场景、很好的用户体验，将GPT技术带到了大众身边，让人们对于AI商业化应用的冲击有直观感受，并充满想象和期待。
根据GPT-3网站数据，截至2023年2月14日，GPT-3 DEMO共有626个应用程序，分为100个大类。为了方便研究，我们将其进行了大致归类，主要应用场景分布(如图)。同时，网站也给出了人们常用的11款应用，包括人工智能写作助理、学术论文助手、图片生成、学习、聊天机器人等。
值得注意的是，GPT大模型对语言文字和相关场景的突破，补足了之前AI在内容生成和互动领域的短板，帮助AI在大规模生成多模态内容AIGC(图文、视频、直播)产生全面突破，融合了语言模型、机器视觉、图像生成等AI近年来在各领域的前沿应用，快速催生不同应用场景。而AI+人工技能的重新融合，将持续对更多行业和产业带来冲击，如IT、传媒、广告、影视、行政、教育等行业。
同时，ChatGPT已经开始了“GPT+”在用户端和企业端场景的全面商业应用开发，并且在3月初开放了GPT模型API接口。
作为OpenAI的最大投资方，微软已经在新必应(new Bing)搜索引擎和Edge浏览器中整合了ChatGPT技术，旨在为用户提供更人性化的答案，而不只是信息链接。微软还正在将ChatGPT应用在旗下的Office全家桶、Azure云服务、Teams程序等产品中。
通过分析技术原理和应用场景，我们大致勾勒出ChatGPT擅长做语言处理、IT编程、文本分析、广告创意、教育、行政管理等工作任务。
接下来，我们将借助独特的S-GPT概念，系统分析不同职业的GPT适应性，探索哪些职业受到ChatGPT等新一代AI的冲击会更大。