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近期由于Chat GPT爆火，所長現(xiàn)在收到的10份電話會紀(jì)要/錄音里，居然7、8份都與AI大模型相關(guān)，簡直讓人無語，不過，和資本市場因突發(fā)的新熱點躍躍欲試不同，現(xiàn)實生活中絕大多數(shù)人只是單純擔(dān)心自己會不會被AI搶飯碗。

甚至很多人在后臺為所長感到擔(dān)憂：完了，所長，擔(dān)心你會被chatgpt取代，要失業(yè)了！

說實話，所長覺得大家有些多慮了，甚至所長覺得，如果可以利用好AI，我們的生活只會變得更好。

(相關(guān)資料圖)

在討論AI是否會替代人類飯碗時，所長想讓大家先盤點一下自己平時的支出情況。

AI無法勝任的兩類工作

以所長自己為例，所長發(fā)現(xiàn)購買工業(yè)化產(chǎn)品的消費占整體支出的比例正越來越低（包括電子設(shè)備、服飾、超市里的生活所需等等），這些有包裝的工業(yè)產(chǎn)品，目前占所長日常支出估計也就20%-30%左右。

那剩下的70%-80%花到哪里去了呢？

答案是服務(wù)。

比如去健身房跟教練上課、去推拿店做按摩、去理發(fā)店洗頭、去餐廳吃美食......自己最大的消費都是花在買人類的服務(wù)上。

而且，人類的服務(wù)比工業(yè)產(chǎn)品的復(fù)購率高得多得多……

下圖是所長跟教練上課的續(xù)費情況，就是一直續(xù)費續(xù)著走的，哪怕他漲價。包括理發(fā)店的卡、按摩店的卡，基本都是用完就會充值，用一句話總結(jié)就是：一旦上車，終生復(fù)購……

而這些需要人類來服務(wù)的項目，幾乎不可能被AI所替代的。舉個例子，以所長平時最喜歡的娛樂項目推拿為例，雖然所長也因為一時沖動買過這樣那樣的按摩儀器，但他們最后的宿命就是在家里角落吃灰。

這些儀器雖然也有按摩的效果，但終歸不如按摩師用手指一點點為你按揉拿捏的體驗好，去線下讓按摩師按，按著按著就會睡著，但在家里用設(shè)備按，只會越按越焦慮。

這些由人類帶來的服務(wù)，是極難被AI所替代的。

AI再強大，在服務(wù)領(lǐng)域，無非就是一臺更好用的“按摩機”、一個更好的“健身視頻”……但終究無法替代真人。

隨著AI越來越多替代人類從事一些無聊繁瑣的事情，隨著未來經(jīng)濟(jì)的不斷進(jìn)步，所長相信，人類社會會創(chuàng)造出越來越多的服務(wù)崗，其實現(xiàn)在就已經(jīng)出現(xiàn)了很多讓所長大感驚奇的服務(wù)職業(yè)，比如遺物整理師（為逝者整理遺物）、造型設(shè)計師（為人量身定制服飾、發(fā)型等，從而改變一個人的氣質(zhì)）、試睡師（幫人試睡床墊）、時光裝裱師（將客戶的一些舊物按照故事進(jìn)行排版、設(shè)計，最后粘貼裝裱）、陪診師（陪伴你去醫(yī)院看病）、自律監(jiān)督員（叫醒服務(wù)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、強制健身打卡、監(jiān)督減肥、閱讀打卡）……

除了極具人情味的服務(wù)崗AI無法勝任外，極具創(chuàng)新性的需要創(chuàng)造力的崗位其實AI也無法勝任。

這背后的道理也很簡單，AI歸根結(jié)底是靠一大堆數(shù)據(jù)喂出來的，數(shù)據(jù)驅(qū)動的bug就在于，對于沒什么數(shù)據(jù)的新事物，AI無法理解。

這就好比一句老話：夏蟲不可語冰，一輩子生活在夏天的蟲，你是無法讓他理解冬天的。這就是AI的局限性，他永遠(yuǎn)都活在過去，活在過去的數(shù)據(jù)中，他無法理解也無法創(chuàng)造未來。

那可能有同學(xué)要反駁了，當(dāng)下的AI無法理解未來，這并不意味著未來的AI也不能，隨著技術(shù)的進(jìn)步，一切皆有可能。

AI的原理

因此，講到這里，所長覺得我們有必要了解一下AI的原理到底是什么。

現(xiàn)在市面上所有的AI能做的事情，其實都只是模擬了人類大腦的一個功能，即模式識別。

舉個例子，在一大群人中，我們能一眼認(rèn)出來自己熟悉的人，但如果讓你說我們是如何認(rèn)出來他的，他比起其他人有啥鮮明的特征，或者進(jìn)一步，為什么那個人即便沒看到正臉穿了不同的衣服，在人群中我們還是可以準(zhǔn)確辨認(rèn)出他？

我們在一大群人中識別出自己熟悉的人，并非因為我們給自己熟悉的人下了定義，他長得高、長得帥、有胡子、眼睛有多大……而是我們看了他很多次，收集了很多關(guān)于他的數(shù)據(jù)，從而能一眼認(rèn)出他就是他。

如果這還不是很能理解，那我們再換個場景。

我們?nèi)タ茨切┯行『⒌募议L如何教小孩，基本就是指著一個東西告訴他，這是xxx，然后下次再指著另一個同類的東西告訴他，這是xxx，然后小孩就知道了，哦，xxx是xxx。

并非家長給小孩下一個定義，具備哪些特征的東西是xxx。

學(xué)明白了的小孩，以后不論看到黑貓白貓還是花貓，大貓小貓還是老貓，都可以很清楚地知道那玩意兒是貓。

這其實就是當(dāng)下AI的原理，即拿一大堆數(shù)據(jù)告訴他，這是xxx，這不是xxx，因此，現(xiàn)在還有一個新興職業(yè)叫AI訓(xùn)練師，就是專門人為幫AI標(biāo)注數(shù)據(jù)從而訓(xùn)練他。

一開始，科學(xué)家們想讓AI變得智能，方法就是給東西下定義，但很快他們就放棄了這個思路，因為很多東西他們無法用明確、清晰的語言來下定義。比如到底什么是貓，為啥黑貓白貓花貓都是貓？

后來，科學(xué)家們參考人類大腦識別東西的能力（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算）來訓(xùn)練AI，于是才有了現(xiàn)在的AI。

所以，懂了么，當(dāng)下AI的本質(zhì)，其實就是將人腦的一個功能發(fā)揮到極致，但人腦并非只有模式識別這一個功能。

模式識別，知道山是山水是水，但不知道為什么，換句話說，就是不知道因果關(guān)系，比如你問AI一件事，AI可以基于大數(shù)據(jù)告訴你答案，但你繼續(xù)追問AI為啥，AI說：不知道。

正是基于此，當(dāng)下的AI在創(chuàng)造領(lǐng)域只能成為人類的輔助，人類可以借鑒AI給出的一些答案，但絕不可能完全讓AI幫忙做決策。當(dāng)下的AI輔助藥物發(fā)現(xiàn)就是如此，AI可以幫助給出一些可能的結(jié)果，但最終還是需要人類工程師用人類那一套來驗證，可以幫助縮短一些藥物發(fā)現(xiàn)的時間，但始終無法取代藥物發(fā)現(xiàn)工程師的作用。

而且AI還有一個Bug，AI的數(shù)據(jù)都是人為選擇后喂給他的，但只要人為一選擇，其實就下意識地帶了很多人為的偏見，這個所長不詳細(xì)解釋了，不然又需要好幾篇文章，需要大家自己悟。

因此，AI絕不可能替代最尖端的一些人類的工作，當(dāng)下的AI再強大也只是給人類打輔助，把人類從一些繁瑣的事情中解脫出來。

要想AI真正地超越人類，替代人類的一切，那首先我們要破譯人類的大腦，只有了解人類自己，才有可能做出超越他的東西，但在可見的未來，人類的大腦都是宇宙中最神奇的東西，沒有之一。

不然，小小一個阿爾茲海默癥，也不至于無藥可治了。

寫在最后

其實，現(xiàn)在歐美的情況在所長看來，和AI大量普及也差不了多少了。歐美的工作大體分為兩類，一類就是前文所長提到的服務(wù)類工作，另一類便是靠腦力吃飯的創(chuàng)意類工作，那些重復(fù)的體力勞動比如制造等，早早就外包給了我們以及其他的東南亞國家。

因此，在歐美等發(fā)達(dá)國家就形成了如下的格局：一少部分金字塔尖的人群靠腦力勞動，做創(chuàng)新突破，在高精尖領(lǐng)域做出好東西銷往全世界賺錢，再通過國家稅收轉(zhuǎn)移支付給部分普通人，絕大多數(shù)普通人從事服務(wù)業(yè)工作，同時能享受到不錯的國家轉(zhuǎn)移支付紅利（當(dāng)然也會有少數(shù)懶漢啥也不做，躺著領(lǐng)福利金）。

由于AI難以取代服務(wù)業(yè)以及最尖端的腦力勞動人群，未來的格局無非就是，當(dāng)下歐美情況的進(jìn)一步兩極化。

聲明：文章僅記錄作者思想，不構(gòu)成投資建議，投資有巨大風(fēng)險，需謹(jǐn)慎謹(jǐn)慎再謹(jǐn)慎，希望大家像對待裝修房子一樣對待自己的投資，不要讓挑公司的時間還不如你挑家具的時間來得多，你對待小錢能反復(fù)權(quán)衡，怎么對待大錢反而如此草率？

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