AI 和仿生机器人,杀疯了 !未来如何影响我们每个人 ?

多客科技

作者：枯藤


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图：Chat GPT-4 通过沃顿商学院的MBA期末运营管理课程考试，成绩表现非常出色。

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ChatGPT、Mid 、SD等一众AI的出现就像潘多拉的魔盒打开了，强大的算力和能力。惊艳我们的同时，也让很多人开始忧虑AI带来的冲击，会不会波及到自己？

AI 正在重新构建这个世界，生产力的极大解放和升级，伴随着将发生一系列新人机工作协作模式，新的产业引爆点，机会和资源的新流动。

一句话：未来的世界，AI 将会渗透到所有人的工作中，一定是人脑和机 器共生，万物互联的开始。新旧交替就有代价，因此要找到自己的"稀缺价值" 不要做最先出局的人。

GPT4 更是拥有强大的识图功能。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

文字输入限制提升到三篇论文的长度。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

对于问题有逻辑和思考性的回答。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

能构生成歌词创意文本等等。‍

GPT 通过了沃顿商学院的MBA 考试。‍

通过了律师执照 成绩在前10%。‍‍‍

通过测试获得了美国的医疗资格执照。‍‍‍

设计建模摄影师开始采用AI来辅助完成工作。

摩根士丹利正在用它来组织管理分析数据，‍‍‍

Duolingo正在用它来设计用户练习的真实场景。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

各类仿生机器人接入庞大的算力和数据，‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

开始替代人类来应对更多变复杂的工作环境。

正如谷歌的AI 计划：谷歌计划在2045年，将AI 用于改造人类基因编码，彻底修复分类基因中存在的一切不完美，届时除了延缓衰老，人类恐怕会迎来永生的开端之年。



拒绝掌握或者参与取决于个人，技术迭代进步不会停歇、如同工业革命带来的生产力飞跃一样，在这个过程中。

存量的资源内，有新的机遇出来，仅有的位置也会更加内卷。有一部分必然会成为牺牲，因为这一部分是上个时代残留的旧的低效耗时的生产力方式。

解放生产力和人类的双手，极大的提高效率，机会和资源向掌握工具的上层移动，这和前几次工业革命的逻辑是一样的。

对国家而言：几次人类历史上的工业革命中，有些国家快速更新机器和技术，用钢铁大炮、高效生产力、电力、机器、科技武装自己，变得强大。有些地方则在拆除铁轨，拒绝参与工业革命和科技力量的进程，其结果显而易见，就是落后就要挨打。

对个人而言： 往往几次生产力跃升的技术革命，机会和资源的流动，即能造就一批新的上游机会和机遇，同时也会让一部分成为代价出局，不好意思成为代价的那一批职业往往是：低效重复机械、没有稀缺性可言、没有太多创造意义的，是随时可以被AI替代，同样落后就要出局。

#01
AI 正在颠覆习以为常的一切
哪些人最先被卷出局？‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍--------------------------------------

诚然，虽然 AI 处理问题的综合思考和能力，暂时还不如现实世界场景中的人类的思维多变和深度。但是它作为一个新生事物，一个小孩子，且还在学习成长阶段，但是在某些专业和学术基准上的表现已经和人类无异。

下图：AI 通过了模拟律师考试，

分数在应试者的前10%。



当增加任务的复杂性时，

AI 更加可靠，可具创意。更具逻辑思考性。

并且能够处理更细微的任务。



图：图像识别测试、思考分析问题能力

问：当剪短气球的绳子后会如何？

AI 回答：气球就会飞走。‍‍‍‍‍‍



GPT-4 输入图像生成分析 ：

问：  图中的鸡蛋、牛奶、黄油和面粉可以用这些原材料做什么？

AI ：  煎饼、华夫饼、薄饼、法式吐司、煎蛋、菜肉馅煎蛋、奶油冻或布丁、蛋糕、纸杯蛋糕、松饼、面包、饼干、这只是几个其中一些举例而已，当然了可能性是无穷无尽的。‍





图演示：网站生成不到10秒。‍‍‍‍

在草稿中简单画一个产品网站的原型草图，告诉GPT4要做一个怎么样的网站，然后生成代码。令人震惊的是：GPT-4的完成时间历时总计10秒左右。程序开发、产品设计们还坐的住吗？

同样下图中，GPT-4只用了60秒左右的时间，‍‍

就交付了一个贪吃蛇的游戏代码：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

生活中同样是一个开发，

你还需要花时间大量的沟通和交流。

那个效率更快成本更低？一目了然。



AI 冲击教学、考试等一系列教育体系：

同样拿GPT-4参加美国律师资格考试 uniform bar exam，法学院入学考试LSAT，美国高考- SAT的数学部分和阅读写作部分，在这些测试中，AI的表现十分惊人，它的得分高于88%的应试者。学生凭借AI写的论文拿下全班第一的分数。‍‍‍‍‍‍‍‍



哪些人最先容易出局？

牛津大学最炫研究数据表明：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

AI在可见的未来，将会逐渐替代大于50%的以下工作类型：办公室文员、写作者、搬运工、电源线、销售、林业渔业、农业、建筑业、智能化工厂等。

替代30-50%的以下类型工种：教育、管理、数学、教学培训、服务机构、客服、文娱、工程师、法律、医疗等行业。

以前由人类完成的工作，现在ChatGPT可以逐渐的取代，特别是常规性低效率的工作和可预测性工作类型：新闻、写作、编译翻译、法律、教育、开发编程、研究类、行政、客服、作家、编辑、记者、律师、建模、设计等等。

就算不完全取代，也会产生一定的冲击效应，企业裁员利用AI 替代低效的工人。在存量的资源里，庞大的就业群体面对AI，就业机会就是个存量，要获得仅有的机会，那么竞争会更加激烈和内卷，‍‍

总体来说，人类已经逐渐来到了一个技术爆发的奇点，这将导致社会 上 47%-50% 的工作将被自动化机器取代，而恰恰取代的这一部分主要是低收入者和工种。

#02‍‍
低效重复的人类还在忙着内卷
新协作模式已经初现‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍"仿生机器人" 正在替代人类‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
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当我们还在忙着用习以为常，传统的劳动方式，内卷的时候，AI 已经进化到了第四次，只是人类的后知后觉没有深刻意识到，颠覆和改变的彻底。

沃顿商学院的Terwiesch教授发表了一篇研究论文称：他研究了ChatGPT 在MBA期末运营管理课程的考试中表现非常出色，并且取得了不错的成绩。该研究发现：

AI机器人在运营管理和流程分析问题上，在案例的研究方面表现非常好。这项技术对商业的影响如同电子计算机首次推出时一样。

现实世界中，一些医疗机构和医院已经在研究，如何将AI Bot用于医学教育，医院智能机器人、数据跟踪、甚至协助医生进行临床决策等方面。‍‍‍‍‍‍‍‍

USMLE 是目前最难考取的医疗执照之一：

同样在没有任何培训或者强化的情况下，ChatGpt的表现已经通过该行业门槛，在没有任何培训的前提下，GPT4在考试中取得了超过50%的准确率，并且在其他大多数考试中取得了超过60%的准确率甚至更高。‍‍‍‍‍

取得律师资格执照：

芝加哥肯特法学院，使用CHatGPT 进行了律师执照考试测试，得分正确率超过70%，因此可以说是历史上第一个，也是首次非人类的AI，拿到了律师资格执照。





AI拓宽新的商业机会：

OpenAI 已经在和一家企业合作，

为视觉残疾人士推出Be My Eyes的应用服务。

用户可以用过应用程序将图像发送给AI驱动的虚拟志愿者，志愿者将即时提供各类识别、解释、和对话式视觉帮助服务，可识别包含：植物、餐厅、健身器材、衣服、生活中的各类事物等等。

可以预见未来GPT会接入越来越多的服务。替代人力的服务。商业应用可无限拓广。









科研企业开始将庞大的GPT数据库，接入各类仿生机器人：它们从数据中学习，并且更新迭代共享，然后在现实中解决各类问题。

仿生机器人开始逐渐替代一些人力工作，它们在庞大的数据中学习，然后在现实中解决各类问题。

来应对处理复杂多变的，自然探索任务、生态环境数据收集研究、深海、火山、地震等严苛环境的适应性。‍

在执行任务的过程中，

接受真实世界的数据，不断进化迭代，‍

定位、导航、感知、分析、学习，

以达到最优反馈和解决方案。







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鸟类仿生机器人，

用于天气环境、生态、气候等各类科学研究任务。

不仅极大的节省了各类成本、‍

而且实时跟踪更新数据分析、‍‍

并可远程操控多任务、‍

和ChatGPT一样的学习能力、‍

可根据各类复杂任务进行学习迭代。

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相比较人力成本而言：

而机器人最大的优点在于：

成本控制、即时数据、可控、

应对各类环境复杂性时灵活应对。‍‍‍‍‍‍

当某个机器人遇到一个特殊问题时，刚开始它是无法识别和解决的，而当机器人经过训练得到一个最优方案后。它会将这个 "问题和方案" 分享给每一个同类型的所有机器人，这一点上人类在短期内快速且有效的做到。企业方面可以最大限度提高效率控制成本。











图：蝴蝶仿生机器人。‍‍‍‍







图：企鹅和水母仿生机器人。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍



图：为了应对火星复杂多变极端的环境，

       南航设计的未来计划投放火星，

       执行探测任务的仿生机器人。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍



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"超算力" 资源的竞争将更加激烈，

也是未来大国之间的新竞争：

GPT3只能处理1750亿个参数，而GPT4 进化到可以处理100万亿个参数。学习能力和算力史无前例的强大。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

毫无疑问，“AI和算力” 已逐渐成为全球大国角力的主战场，某种程度上讲这是，除金融、军事、芯片、工业制造之外的另一个赛道，决定了一个国家或地区未来的命运。

现阶段除了OpenAI这样的企业外，谷歌无疑是AI能力最强也最全面的科技公司之一。在国内，拥有类似全面能力的企业屈指可数，华为算是一家。

实现这一目标，期间有很多的事情需要做。这其中，最重要最紧迫的事情之一，就是兴建更多的大型人工智能计算中心。武汉人工智能计算中心的落成，也只是这场世纪大战的开幕之一。挑战是前所未有的，技术发展的迫切性也是前所未有的。

中国当下人工智能人才储备不容乐观。据人力资源和社会保障部统计，全球人工智能人才储备中，中国只占5%左右，人工智能人才缺口超过500万人，供求比例为1：10，供需比例严重失衡。跨学科复合型人才严重匮乏。

运行 ChatGPT 所需的计算能力规模

硬件已经成为AI的瓶颈

像GPT-4 这样的大型语言模型，需要大量的能量和计算能力来进行训练。训练系统的最大 GPU 的内存容量也有限，需要多个处理器并行运行。

这导致处理能力成为限制 AI 模型变得多么先进的主要障碍。Meta、Microsoft 和 Nvidia 正在开发新的超级计算机，也许不久就会出现新的 AI超级计算机。



‍‍‍‍#03‍
‍‍‍‍‍‍‍‍‍机会的流向和 "稀缺性"在AI系统性变革之前打造不可替代的  "稀缺性" ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍------------------------------------------------

根据麻省理工"管理评论" 调查数据：已经有超过59%的企业开始制定AI企业战略，57%的企业已经开始部署或者尝试某种AI方案，但是就商业机会而言，只有少数企业才刚刚参与其中。很明显AI 已经影响大多数企业的部署和思维。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

AI 暂时还没有发挥出它对社会的影响和推动能量，是因为它还没有到达 "系统解决方案"的阶段，此刻的它正在野蛮生长，这需要一个过程。这个过程也是建立自我稀缺性的护城河的过程。

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当AI的算力足够强大，整合人机协作模式到达一个阶段，就会由 "点解决方案" 到达 "系统解决方案" 的阶段。届时整个社会的生产模式协作模式，会有翻天覆地系统性的变革。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

举例说：现阶段设计师可以利用AI辅助自己高效的去完成一些工作，让你的生活方便高效了一点，你的时间成本降低了，仅此而已。遇到不同工作还需要用不同的AI去完成。只是一个输入端替代。

但当AI到了 "系统解决方案" 的阶段，就可以不用分散思维的利用AI去处理问题，而是每个端之间是十分紧密的衔接起来的。所有涉及到整个设计的工作端全部是AI搭建的，这个变化的过程是：由提效辅助帮助你，到改善你的决策结果，再到预判决策促成最优方案。‍

由点到面，带来整体的生产组织方式生态的变革。



图：农业机器人



AI对整个系统颠覆的模式不仅于此：

比如，有100亩地，靠着人工喷洒农药、管理喷洒间隔期、交叉种植、浇水周期、收割、日照、温度、等等，需要的人力成本非常大，而且准确度精度不够。

换做引入AI后，从施肥、光照时间、温度、浇水周期、农药喷洒时间、采摘时间、都会非常精确。机器人操作时间快，成本低。AI还会提前告诉你，适合交叉种植产出经济效益，预判每年市场的需求，从需求最前端改变整个生产链。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

即：

第1 阶段：从开始的利用AI改善你的现有方案。

第2 阶段：AI 提出新的解决方案改变你的方案。‍

第3 阶段：AI 整体系统组合最优决定，促成你新的决策。‍‍‍



AI时代没有 "稀缺性" 的事物，

容易成为生产力跃升的代价，

也最容易被替代和淘汰：

现阶段不夸张的说，全球打工人和企业都处于一种急切和焦虑中，焦虑在这个被喻为第四次工业革命的AI 浪潮中出局。在高效的生产力面前怀疑自身的价值和意义。其根本就是因为工作性质或者自身属性缺乏 "稀缺性"。而被逐步被淘汰成为AI时代的代价。

每一次工业革命，除了造就一些机会，但是机会是往稀缺方面流动的，流向掌握工具和技术的上游，此外也会极大提高解放生产力，还会淘汰一批低效重复的生产者。

人类社会的发展，伴随科技的不断进步，其逻辑就是不断提升生产效率解放双手，淘汰和进化无时不刻在地球上发生着，新旧交替，科技带来的生产效率以百倍千倍的速度在增长，而GPT的出现只是一个开始，这类效率最大化的工具只会越来越多。‍‍‍‍

第 1 次工业革命：

蒸汽机出现，极大的提升生产力效率，在英国，资本家用大量的机器取代人力手工劳动者，底层的工人为了生存抗争发起工人运动，抵制新一代的技术革命。砸毁机器织袜机等。显而易见手工劳动业者成为了代价。‍‍

第 2 次工业革命：

以电磁电力电子设备应用拉开序幕，人类进入电力时代。在纽约爆发了一场点灯人的示威游行，这些人的工作就是每天傍晚爬上路边的灯柱上点燃路灯。

同样在遥远的南太平洋上，一些靠着捕杀鲸鱼为生的人也一样失去了工作，捕鲸业没落，也可以说电力时代的来临拯救了无数鲸鱼。同样一夜之间让很多人失去了工作，因为市场不再需要鲸鱼油来点燃路灯。看似完全毫无相关的两个事物，在一夜之间被另外一种技术的进步所影响。‍

图：电影" 海洋深处" 中的捕鲸者。



第 3 次工业革命 ：

以核能、计算机、集成电路应用拉开序幕，人类进入太空探索、电子信息时代、随着各类自动化机器的出现。全球各国大批蓝领也失去了工作。

形成鲜明对比的是：受过高等教育的群体受到就业的青睐，因为机会流向了掌握技术的上游，这就是今天的现象，只不过AI的推力才刚刚开始。

纵观三次工业革命：‍‍‍‍‍

每一次工业革命技术革命。淘汰的基本上是 "劳动力者" ，而正在到来的AI 浪潮何尝不是将替代发挥到极致呢，地球就那么大机会就那么多，谁掌握上游技术、谁拥有稀缺性，谁就不容易被替代。

简而言之：AI 时代的稀缺性非常重要。在AI 颠覆整个生产力系统之前，那些高效利用工具的人，拥有创造稀缺性价值和意义的人，还有拒绝参与和机械重复低效率无价值的工种，谁会出局显而易见。



稀缺性和创造性：

虽然AI带来的高效是无可比拟，同时它带给我们极速的快感和技术的便捷，但这却不是真正意义上的 "稀缺和价值"。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

摄影师可以一分钟内生成100张图片，概念设计师动动鼠标就能达到想要的效果，编辑可以几分钟内写出一篇小说，但是这里面少了可以打动用户的 "灵魂"，真实的感情构建。‍‍‍‍

这就是现在AI虽然很快就能给出一个剧本、一个故事、一段诗歌、但是缺少灵魂和真实的感情构建和表达，（也许再过20年AI就有意识了，但是现阶段还需要学习），没有真正意义上的打动人心的情感存在。

而在艺术性和创造性上的"稀缺性" 是正是人类独有的，稀缺的本质是创造的事物不可替代价值。‍

稀缺性驱动质量，

而AI本身创造的艺术也缺乏稀缺性，‍

更多是基于商业的应用和效率而言：‍

AI有着自身的优点，好比图片和视频 ，可以每天创造庞大的数据，面对庞大的"电子垃圾" ，我们很难产生想和创造者交流的想法，因此再好的AI艺术品看多了自然也会变得空洞和无趣，因此更多是商业机会的应用，和效率驱使的生产力革新上的体现。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

简言之：

这是最好的时代  也是最坏的时代。

这是智慧的时代  也是愚蠢的时代。‍‍

面对AI时代的到来，无可阻挡。因为现在此刻，AI和人类的内卷还没真正到来，在AI所带动的系统变革到来之前，一句话：参与进去，去掌握去利用创造。同时发现找到自身的稀缺性，不要成为第一批被淘汰出局的人！‍‍‍

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