可怕的ChatGPT：每一次效率革命背後，人和人差距都會越來越大_風聞

大家好，我是最近沉迷於學習ChatGPT的粥左羅。關於ChatGPT，大家既要着急（要比別人更快的瞭解使用），也不要着急（真正的學習還要沉下心來一點點了解學習）。

放下對抗情緒和漠視情緒，瞭解一下沒壞處，而且你不關注，也抵擋不住一部分人在搶先關注瞭解學習者，看這個微信指數：

一個月前，我刷公眾號就看到河南省教育廳的官方賬號發文“中小學教師ChatGPT的23種用法”，後面山東教育發佈、貴州教育發佈、浙江宣傳等官方號都發了，36氪、虎嗅等科技媒體都在關注，馬雲、任正非都也在關注併發言，可見各界都在重視。

**比爾蓋茨稱：**ChatGPT是他一生中遇到的兩項革命性技術之一。人工智能的發展與微處理器、個人電腦、互聯網和手機的發明一樣重要。它將改變人們工作、學習、旅行、獲得醫療保健以及相互交流的方式。整個行業將圍繞它重新定位。企業將通過使用它的程度來區分自己。

英偉達黃仁勳對ChatGPT讚不絕口，誇它“震驚世界”，代表着“嶄新的計算平台已經誕生，AI的「iPhone時刻」已經到來”。

**清華教授錢穎一：**一個很可能發生的情況是，未來的人工智能會讓我們的教育制度下培養學生的優勢蕩然無存。

實操很重要，認知也很重要。你在一件事上的認知深度，就是你在這件事上的競爭力。今天就探討一個認知問題：

每一次技術革命效率革命，這個問題就會被搬出來：我們會失業麼？

這一次，AI會讓我們失業麼？

答案是必然的。

牛津大學2013年的一項研究發現，未來20年，美國47%的工作崗位可能會被人工智能取代。

媒體網站 Insider 在與專家交談和進行研究後，整理了一份被人工智能技術取代風險最高的工作類型清單：（可簡單看，非重點）

1、技術類工作：軟件開發人員、網絡開發人員、計算機程序員、編碼員和數據科學家等技術崗位，因為像 ChatGPT 這樣的人工智能擅長相對準確地處理數字。

2、媒體類工作：廣告、內容創作、技術寫作、新聞等崗位，人工智能能夠很好地閲讀、寫作和理解基於文本的數據。

3、法律類工作：律師助理和法律助理等法律行業工作人員，這類工作處理的信息數據相當結構化，非常以語言為導向，因此非常適合生成式人工智能。

4、市場研究分析師。人工智能擅長分析數據和預測結果。

5、教師。儘管它在知識方面存在缺陷和不準確之處，但可以很容易地加以改進。

6、金融類工作：市場研究分析師、金融分析師、個人財務顧問和其他需要處理大量數字數據的工作。

7、交易員。不必再把一個大學生花兩三年時間培養的像機器人一樣做各種Excel表格類工作。

8、平面設計師。OpenAI 創建的圖像生成器 DALL-E 可以在幾秒鐘內生成圖像，是平面設計行業的一個“潛在顛覆者”。

9、會計師。雖然會計師通常是一個較為穩定的職業，但也處於類似風險之中。

10、客服人員。一項研究預測顯示，到2027年，聊天機器人將成為約25%的公司的主要客户服務渠道。

以上。

看到這些，很多人要反駁。

**我想説的是，我們不去評判以上説法的精確度，只需要確認一個大方向：**每一次技術革命效率革命，必然導致相當一部分工作被替代，相當一部分人會失業。具體怎麼發生那是後話。

但是，大量新工作會誕生，長期看我們不會真的失業。

目前以下兩種認知，可能都不是最好的對待方式：

1、它就是個工具而已，沒啥大不了的，工具還是人的工具。（這是個廢話，意義不大）

2、它會讓我失業，好焦慮。（要麼你會把工作做的更出色，要麼你會有新的工作誕生）

那我們該用怎樣的認知對待它？

作為在農村長大的我，想做一個很好理解很有代入感的類比：

我生於1990年，山東的一個小山村，屬於農村裏的落後農村，我小時候，我們那的農村的生產力很一般，主要是人和牛幹活，用一些簡單的工具。

所以我們村的大部分人，一年到頭大部分時間都在家裏，不出遠門，種地為生，我記得小時候家家户户還會養幾頭豬、養幾隻羊作為增加收入的來源。

然後，隨着時間的推移，生產力越來越高，因為效率更高的工具陸續出現。

這個過程中，大家用了工具提升效率了，地還是那麼多，所以大家更輕鬆了，有更多閒暇時間了。一些人不種地了，也不會失業，他可以去城裏的工廠打工，賺得更多。所以“工具會讓我失業，我好焦慮”這個認知不好。

這個過程中，大家也不能説 “它就是個工具，沒啥大不了的”，這個認知也不好，因為工具不是大家一起用上的，大家對工具的用法也不同，工具解放了人力後大家的後續動作也都不同。

我記得小時候，就有這樣的分化：

一部分人執行力更強，膽子更大，把存款、甚至借錢，買了更多的生產力工具，所以他就成小老闆了，村子裏的人也都可以用，但你要交錢，比如有些人買了小麥收割機等，服務同村人甚至鄰村人，幾年下來，貧富差距就拉開了。

一部分人生產效率大幅度提升後，承包了更多的土地，也一定程度賺到了更多錢。

一部分人生產效率提升後，沒有承包更多土地，但時間精力更多後，搞了更大的院子，養更多豬、羊賺更多錢。

一部分人發現大家有錢後，要住更好的房子，於是成立的建築隊，自己當小老闆，到處給人蓋房子，也成了當地的有錢人。

一部分人生產效率提升後，時間精力多了，嘗試去學點新技術，比如考個駕照買個二手車成為村裏最早開麪包車拉客的，比如學學修電視機、修拖拉機等，都賺到錢了。

這是新工具逐步出現的過程，隨之陸續出現的。

**但是，千萬別忘了，這些人整體上還是小部分，大部分人並沒有明顯的擁有更多財富，**比如大部分人交錢使用別人的工具，自己沒有動腦子和執行力、膽識，去做更多事，沒有慾望學習新的東西，很多人因為恐懼心理留在舒適區，沒有及早外出打工接觸外面更廣闊的天地增加見識。

所以，就算在農村，隨着更先進的工具出現，也是導致了人和人差距越來越大，貧富差距越來越大。

同時，後面還有連鎖反應：

家裏更早有錢的人，先買上了彩電、VCD、DVD，甚至有的更早的買了電腦。

於是這些人的孩子，看的電視比大多數家庭孩子看的黑白電視頻道更多，接觸的信息量更大；可以去租片子看國外的電影，更早的看到別人看不到的世界；更早的學會了電腦的基本操作，知道了更多東西，也比別的孩子更自信（這個還挺重要的）。

更早有錢的人，因為稍微比別的家庭見識更多一點，於是對孩子的教育更加重視，一是認知上的重視，二是有錢有底氣不讓孩子輟學，盡力去上大學。

差距就隨着時間推移越來越大。

這個事情，從我爸媽那一輩，到我成年這段時間，幾十年裏，一直比較明顯的在發生人和人的分化。我媽是農民，我舅舅是大專生後來做高中老師，我爸是農民，我大伯是大專生做鎮上的公務員，等到我長大的這個過程中，大部分家長還沒有真的有讓孩子一直讀書的認知和家底，所以我的同齡人裏也有很多輟學的，小學輟學、初中輟學、高中輟學，最後讀大學的，很少。

類比這個例子，是因為比較好理解，因為很多人是農村長大的。

擴展開來，每一個領域的技術革命效率革命後，工具都沒有讓人徹底失業，但是都導致了人和人的分化，差距越來越大。

比如，公眾號這個工具出現後，傳統媒體從業者裏，少部分編輯記者主編總編等有思路、有膽識、有執行力，成為了公眾號大V，比如一條創始人徐滬生，大部分人並沒有，一部分人失業，沒有失業也只是從報社編輯變成了公眾號編輯。很多非這個行業的，殺進來也成了大號，比如以前修飛機林少創辦了十點讀書，而大部分人只是變成了新形式的讀者。比如目前流行的數字人，有的大V的短視頻裏都不是他本人了，而是數字人，我們呢，大部分人都還沒用上吧。

新工具的出現，失業問題不大，隨着AI 的發展，我們終將失去現有的很多工作，但舊的工作失去了，馬上誕生更多新的工作。打工人會一輪一輪的換工作，但不會真的失業。

**所以，問題的關鍵不在於失業。**以後再出現技術革命、效率革命，不應該探討“我們會失業麼？”

哪有社會是希望打工人休息的，恨不得讓大家都996呢，怎麼能讓你失業呢…… 實在找不到工作，那你去送外賣吧！

真正該探討的是：它會進一步拉開人的差距麼？

歷史一再告訴我們，會。

所以，AI會繼續拉大人和人的差距麼？ChatGPT會繼續拉大人和人的差距麼？

當然也會。

**比爾蓋茨最近説：**世界需要確保每個人，都能從人工智能中受益。政府和慈善事業將需要發揮重要作用，確保減少不平等並且不助長不平等，這是我自己AI相關工作的首要任務。

比爾蓋茨為什麼這麼説？因為“不公平”大概率發生，否則話，他就不用這麼説了。

未來一直在來，但它從來分佈不均。

工具就是個工具是沒錯，但用工具的人不同，在工具革命過程中抓機會的能力不同，導致的人的進一步分化。

我們該怎麼應對？

1、整體上，終身學習，一定是必要的。很多人大學畢業後，就覺得學習結束了，其實大學畢業走向社會後，才是學習真正的開始。

2、學習一定不能只是讀書、刷認知，還要始終學習最前沿的技術發展、科技發展，我們可以不是發明者，但我們一定要做最早的圍觀者和第一批使用者。

3、放下**“對抗情緒”和“漠視情緒”**，擁抱新變化，既然總也逃不掉，不如早點與新事物同行。

4、放下**“我會什麼，我可以去做什麼”的慣性思維，用“我想要什麼，為此我需要學會什麼”**改變思維，面向未來、面對新事物。

5、放下“我不會，怎麼辦”的逃避思維，用“任何東西，我都可以學，別人能學會我也能”的學習思維，面向未來、面對新事物。

6、早就是優勢！早就是優勢！早就是優勢！現在表面上看起來ChatGPT 很多人接觸了，但對大眾來説，我們還是極少數人，等慢慢普及開，需要至少一兩年。來源 l 粥左羅（ID：fangdushe520）轉載請聯繫授權