0 前言

自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 3.5 发布以来 ¹，AI 在全世界范围内引起了巨大的关注。AI 给人们提升生产力的同时，也引发了大家的担忧：AI 真的会抢走我的工作吗？

作为一名计算机工程师，我一直密切关注 AI 的发展。

先说结论，我目前的判断是：

近 5 年内，AI 对人类工作的替代能力有限。至于在未来 5 年乃至 10 年以后，AI 能在多大程度上替代人的工作，还要看 AI 的进化速度有多快。

那么 AI 的进化会有多快呢？而我的看法是，AI 的局限性比我们想象的更大。

1 从我自己讲起

我是一名程序员，从 ChatGPT 等一众 AI 工具上线以来，对我自己的工作已经产生了深远的影响。主要有以下两点：

• 编码效率提升：AI 能够很好的生成重复性强的代码，并能根据我已经写好的内容，修修补补，生成符合语义的代码。能帮我节省约 40% ～ 60% 的工作量。这种效率的提升，在编写测试用例和增删改查的事务性代码时尤为明显。
• 认知负担下降：体现在接触新的框架和新语言的时候，学习成本下降了。原先要学习一整套编程语法，而现在 AI 可以解决 90% 的语法问题，我只需要关注程序的架构是否合理，逻辑是否正确。

总体来说，AI 已经能帮助程序员完成一半左右的工作了，那么人的价值体现在哪里呢？我想可以总结为以下三点：

• 沟通和设计：沟通项目需求，设计软件架构和数据库的数据结构。因为项目经理对于计算机工程不够了解，所以无法与 AI 直接沟通编写代码，这部分工作还是要由程序员来完成的，AI 还无法替代。
• 决策和架构：选用哪个开发框架？选用那种架构？架构是否合理？这些决策 AI 无法直接完成。在这方面，人的经验和知识就显得很重要了。
• 验证：当前 AI 生成的代码往往有各种各样的小问题，例如会调用不合适的函数，传入不合理的参数导致程序报错。报错信息往往比较含糊，AI 还不能很好的处理，这时候就需要有经验的工程师介入处理。

从我自己的经历来看，AI 对于编程语言的理解已经非常到位，可以替代人力做很多机械化的操作。但是在思考，决策，沟通上的表现相比人还是有很大差距的。

总的来说，AI 就像一件“超级”工具，人有了它，就有更多精力思考。

打个比方，比如要做一个柜子，AI 就像是一把电动螺丝刀，人一旦拥有了它，就不需要花费力气在拧螺丝上，而可以把精力放在如何更合理地设计柜子上。

2 哪些技能会被替代？

当我们担心自己的工作是否会被 AI 替代的时候。也应该了解，单个工作是由多个具体的技能组成的，AI 不会直接替代工作，而是会替代某个技能，如果一个工作的技能都能被 AI 替代的时候，我们才认为它能够完整替代当前的工作。

一份来自 OpenAI 官方的报告显示，AI 能很好替代“编程”，“阅读理解”，“写作“技能（在我日常工作中也有这样的体会）。但是对于“学习”，“批判性思考”这样的“思考性技能”却是一点也替代不了的。

3 哪些职业会受冲击？

那么，具体哪些工作容易被替代呢？

国外有一份研究报告指出³，重复性白领和创意性职业更容易被 AI （特指大语言模型）替代，而手艺人和手工业者，收到的冲击更小。

我们原先认为的高级工作，诸如“大学老师”，“保险经纪人”，“理财规划师”等，都极易受到大语言模型的冲击。

4 我们该怎么办？

脑力劳动者在 AI 时代下的就业前景并不乐观，那我们该怎么办？

所幸的是，从人类历史上看，技术浪潮对社会的冲击不是一蹴而就的，而是一个渐进的过程。

我们这一代人，也会有10 ～ 15 年的时间来适应这个巨变。

别忘了，从 80 后这一代开始，中国人就生活在互联网巨变的时代，我有相当充分的理由认为中国人对于变化的适应能力是非常强的。

我想，AI 时代，人类可以做的事情主要集中在三个方面：

第一，“协作创新”：AI 目前已经发展成为一个成熟的工具，而我们能做的就是学会使用它，去完成更大的目标。例如科学发现和科技创新，利用人类特有的思想和批判性思维，来把我们的世界变得更好。

第二，“手眼结合”与“对人负责”⁶：“手眼结合”指的是人类用自己的感官来掌握的知识和自己特有的经验，“对人负责” 指的是对事情的结果负责。

有一个笑话说的很好：

“AI 取代不了会计，因为它不能代替人坐牢。”

第三，“具身智能”⁷：人类是上万年进化来的物种，我们有肉体和欲望，情感和喜好都是基因赋予我们的，让人类物种存活下来，繁衍生息。就算是人类独有的“道德”，也是为了让我们的社会变得更有秩序。

而 AI 没有肉体，也不是进化而来，所以它也没有七情六欲，也无法用自己的身体感受周围的世界。它的“道德”是我们人类赋予的（这就是 OpenAI 在做的“对齐”）。作为人，我们可以弥补 AI 的这一短板，为他提供情绪的参考和“体验”，而让 AI 变得更“智能”。

5 哪里是 AI 的边界？

最后，来聊聊 AI 的能力边界在哪里。

当我们在焦虑自己的工作是否会被替代的时候，我们也要看看，AI 为什么会那么聪明。

引用吴军博士的看法⁵，他认为 AI 是有边界的。当我们在讨论一个问题 AI 能否解决的时候，这个问题由先到后，应该满足以下几个条件：

• 是一个数学问题：AI 是一个数学工具，无法解决非数学问题。
• 可判定：多数学问题是无法判定是否有解的。这点被马基雅谢维奇证明了。
• 有答案：有些问题在数学上是无解的，也是没有答案的。
• 可计算：即使一个问题在数学上有解，也必须在有限的步骤内找到解，才是可计算的。
• 工程上可解的：即使一个问题在有限的步骤内可以找到解，也必须在工程上可以实现，如果找到解需要一百万年，这样的问题现实中也是无法解决的。
• 人工智能可解的：AI 可以解决的问题，是以上所有问题子集。

AI 再强大，也逃不出数学的边界和可计算的问题的诅咒。现在 AI 显示出强大的智能，其实是在“已有的问题上，找到了数学可解的路径”

6 结语

自 2023 年开始，AI 开始进入我们生活的方方面面。但是很多人并不了解它背后的工作原理，所以很多人把 AI 神化或者妖魔化了。

希望这篇文章能够帮助你了解 AI 背后的底层原理，并加深对它的了解。

参考

1. 见证AI成长之路：ChatGPT 发布1周年，一文理清时间线-36氪

2. 08 | 生成式AI对谁冲击最严重，我该怎么办？

3. The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? - ScienceDirect

4. AI专题9：人要更像人 - 得到APP

5. 吴军，《计算之魂》，0 导论

6. 108｜陆奇：AI重构产业，你的机会在哪？ - 得到APP

7. 尼克·查特拉斯，《门槛》