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前兩天，張頌文有點兒沮喪，甚至都失眠了。
事情是這樣的，有天郭帆給他看了一段老外表演的視訊，然後問他：“你覺得他演得怎麼樣？”
張頌文說：“演得很好，挺走心的。”
然後郭帆告訴他，這是AI做出來的演員。
接着郭帆很得意的看着他說：“這是未來的挑戰。”
于是那天晚上，張頌文就失眠了。
在前兩天深圳的一個活動上，他感歎地說：
“我在想，會不會有一天演員這個行業就不存在了？
因為它可以複制出無數種很真實的人出來，甚至還可以複制出我，他可以取代掉我的表演。
我在想，AI那麼完美，它真的是無所不能，我怎麼才能在這個時代跟它對抗一下？”
你覺得張頌文的擔心是多餘的嗎？
上個周末我正好參加了客戶主辦的人工智能大會，會上OpenAI 聯合創始人、CEO 山姆·奧爾特曼（Sam Altman）剛好回答了這個問題。
他認為，十年内可能就有非常強大的 AI 系統，我們要立刻做好準備。
這也是自ChatGPT爆火之後，奧爾特曼在中國的首次公開演講。
不過會上其他嘉賓也表示了不同的觀點，但看起來有一點是肯定的：
人工智能不會取代人，但那些不會使用人工智能的人會被淘汰。
想象一下，在未來的一場戰争中，根據人工智能的計算和估值，總指揮被建議犧牲大量公民或他們的利益以拯救更多的人。
你作為總指揮官，該如何決策？
如果你否決了這種犧牲，你的理由又如何能站住腳？
這是基辛格在他的新書《人工智能時代與時代未來》裡提出的一個問題。
對，你沒看錯，就是那個促成中美建交的外交官基辛格。
亨利·基辛格
你可能跟我的第一反應一樣，一個政治家和人工智能有什麼關系？
我猜他60歲之前都沒用過電腦，80歲之前都沒聽說過人工智能。
為什麼他會在100歲高齡和谷歌前首席執行官埃裡克·施密特、麻省理工學院計算機學院院長丹尼爾·胡騰洛赫爾合寫這本書？
因為就像他在書中呼籲的：
“我們正在進入一個新的時代，在這個時代裡，人類的理性思維正在放棄其作為世界現象的唯一發現者、認識者和分類者的頭等地位。
人類現有的哲學概念和社會制度讓我們在面對這場革命時頗有些措手不及。”
什麼意思呢？
打個比方，人類就好像是經驗豐富的老師傅，覺得自己忙不過來了，于是請了個小徒弟來幫忙。
一開始，老師傅手把手地教小徒弟，結果沒想到這小徒弟是個神童，過目不忘，一教就會，還倍兒勤奮。
如果你是老師傅，你現在心裡慌不慌？
你是不是也得掂量掂量：我接下來怎麼才能確定小徒弟不把自己的飯碗搶了。
老師傅這麼想并不是杞人憂天，而是有原因的。
正如書中所說：
盡管人工智能可以得出結論、進行預測、制定決策，但它不具備自我意識，換句話說就是它沒有反思自己在世界上所扮演角色的能力。
它沒有意圖、動機、道德或情感，不過即使沒有這些屬性，它也可能會發展出與人不同、出人意料的方法來實作被配置設定的目标。但不可避免地，它将改變人類和人類所生活的環境。
當一個人伴随着它成長或在它的陪伴下訓練時，他可能會被誘導，甚至下意識地把它拟人化，把它當作一個同伴來對待。
這三條是不是每一條都細思極恐？
這就是為什麼基辛格呼籲：“人工智能将重塑全球安全和世界秩序，不要等到危機來臨才開始重視。”
你可能會說了，那老師傅幹嘛非得請小徒弟啊，把他辭退了不就得了？
呃，老師傅已經離不開小徒弟了。
人工智能強大的學習能力在很多方面是人類永遠不可企及的。
在很多領域包括醫療、健康，它能為人類帶來的福祉也是不可估量的。
是以，走回頭路肯定不是選項，唯一的選項就是如何建立一個國際共識的監管機制。
就如MIT未來生命研究所創始人Max Tegmark教授在會上最後講到的：
要讓人工智能賦能人類，而非碾壓人類。
Empower us, not over power us.
比如，奧爾特曼在會上提出的，可以嘗試建立一個人工智能系統來協助人類監督其他人工智能系統。
換句話說，就是再培養另外一個厲害的小徒弟，讓他專門監督那個有可能無法無天的家夥。
你覺得可行嗎？（在評論區分享一下你的看法）
OpenAI聯合創始人Sam Altman
據谷歌計算，全世界目前大概有3億本書，再有三年，機器就可以把世界上所有的書都學完。
那麼機器到底是怎麼學習的？它為什麼學的那麼快呢？
機器是通過一種叫做“深度學習”的方式來學習，并且通過AI的大腦來完成的。
AI的大腦也有神經元，這些神經元是互相連接配接的。
看上去像這樣：
是以說，論學習速度，你是一定趕不上機器的。
然而“深度學習”三巨頭之一的楊立昆教授（Yann LeCun）卻認為，人們總是輕易就被AI的速度而愚弄，但卻忽視了很重要的一點：
那就是AI尚缺乏常識（common sense). 。
舉個例子，我的一個學員曾經跟我說他在面試的時候被問過這樣一個變态的題： “老闆的拉鍊開了，你要不要提醒他？怎麼提醒？”
我們來看看ChatGPT是怎麼回答的？
耐心和尊重：使用友善和尊重的語氣，確定你的提醒不會冒犯到他。
私下提醒：找一個合适的時機，在私下與他交談，而不是在衆人面前公開提醒。這樣可以避免尴尬和不必要的注意。
直接但溫和：直接指出拉鍊開了，但同時要保持溫和。你可以說：“老闆，不好意思提醒一下，您的拉鍊開了。
建議解決方案：提醒他後，你可以建議他采取行動來修複問題，比如找個地方安靜地修理一下。
尊重他的決定：有些人可能會感謝你的提醒并立即處理問題，而有些人可能會認為這不是大問題。
是不是看上去還挺像模像樣的？
唯一的問題是，這個回答缺乏”常識“ —— 如果你老闆馬上就要上台演講了，沒有一個人會明知自己拉鍊開了，還認為這不是問題。
是以，就今天來講，人工智能在人類最擅長的系統思考，連續推演的能力上還差得很遠。
即便是奧爾特曼也認為：“看明白AI的神經網絡可比看明白人類腦子容易多了。”
如果連張頌文這樣的戲霸都擔憂丢飯碗，那作為普通人，我們又要怎麼和AI對抗呢？
我覺得，有幾件事可以做：
1、學好英語
那天的會議沒有同傳，就隻靠大螢幕上的AI翻譯。目測準确率有70%就不錯了。
即便如此很多人還是坐在地上，堅持聽完了。很多學生在會後把老外教授圍得水洩不通的。
看到這些，我很感動。我們國家有這麼多好學的年輕人，這就是我們的希望啊！
而那些呼籲不用學英語了的人，不是壞就是蠢！
學好英語，讓我們能快速擷取有效資訊。
而誰能掌握資訊，誰就能掌握未來。
2、深度思考
如果機器可以做到深度學習，那麼我們是不是可以充分的發揮人類大腦獨有的，善于解決複雜問題的能力？
而要做到這一點就需要深度思考。
就好像我在聽Yann 講他的大模型的時候，前十分鐘還聽得懂，後來一上PPT，我就聽不懂了。
也是，人家是圖靈獎得主，那可是計算機界的諾貝爾好嗎？
但我還是拼命地想從PPT裡的圈圈，塊塊兒，公式中，看出點規律來。
腦子裡在想，要是我寫一篇關于人工智能的文章，我要寫什麼？
深度思考，是對自己思維的一種深度拉伸。
這意味着你要走出舒适區，去接觸一些自己平時不熟悉的領域，并且紮進去研究它。
“深度學習”三巨頭之一，圖靈獎得主 楊立昆（Yann LeCun）
然而正如《人工智能時代與時代未來》書中講到的：
“今天幾乎持續不斷的媒體流增加了思考的成本，進而減少了思考的頻率。”
換句話說就是，人類已經越來越不愛動腦子了。
而聰明的商人早就意識到了這一點，他們用強大的算法、各種博眼球的東西，來滿足我們懶惰且喜歡刺激的大腦。
3. 獨處
上周，風頭壓過聯考的“牽手門”熱點事件爆出之後，不到24小時，董小姐身上那款“免職裙”已經賣了3000件。
我就納悶，買回去的人是真的要穿，還是幹嘛？
“數字世界對智慧沒有多少耐心，它的價值觀是由贊許而不是自省塑造的。”
五百年前，西方哲學家笛卡爾曾經說過：“我思故我在”；
在人工智能時代，我們要怎麼才能“思”呢？
在書裡，三位作者也給出了他們的答案 —— 獨處。
網際網路讓使用者淹沒在數以千計，甚至數以百萬計的其他使用者的意見中，剝奪了他們持續思考所需的獨處感。
而從曆史上看，正是這種獨處感催生了對知識的信念。
随着獨處感的消失，堅毅的精神也不複以往。
給自己的生活留白，創造一些獨處的時間，隻有這樣我們才能深度的思考。
想想看，基辛格在99歲寫的書，在100歲出版。
你、我，還有漫長的人生路要走。
活到老，學到老，慢一點，也無妨。
在張頌文演講的最後，他說：
“因為頭天晚上失眠，是以早上起的很早，我賴床賴了很長，眼睛睜不開。
我突然發現，我一樣有我的惰性，有我的小聰明。
我在想，AI 那麼完美，但我們人類卻因為我們自身的缺陷變得更真實。這恰恰是AI技術無法做到的。”
封面/《她》電影劇照
插圖/《機器管家》、《楊之後》、《我的機器人女友》電影劇照
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