从普通人的角度来说，2023年算真正意义上的人工智能元年。为什么这么说？因为从3月ChatGPT4.0发布之后，AI开始从“别人家的技术”变成了“我自己的工具”。
1.这次不一样：生产力的跃进
这句话挺重要的。因为一个技术一旦成为“工具“，它对人类社会的影响就会开始加速。之前凯文·凯利说，互联网、移动互联网对人类的改变都发生在15年间。按照这个逻辑，接下来的15年，我们大概会经历从生活、工作方式、商业模式等方方面面的改变，而且这种改变很可能比之前的互联网变革更加剧烈。
实际上，人工智能不是什么新概念。大概就在10年前，2014年前后，从硅谷到中国都有一波AI创业潮、投资潮，之后技术进步很快，AI技术在商业领域被广泛应用，比如说人脸识别、语音识别、智能辅助驾驶、短视频算法推荐，背后都是人工智能技术。
所以，人工智能其实对我们生活的渗透已经很强。但为什么我开始会说，2023年才算是真正意义上的人工智能元年呢？这次有啥不一样？
可能不少同学都知道，2014年前后，那波AI浪潮属于“决策式AI”。所谓决策式AI就是，根据海量大数据做分析，自动做出最优的决策。而2023年这波以大语言模型为标志的AI热潮，包括人脸替换、文本、代码、图像生成、 AI数字人、聊天机器人等等，都属于生成式AI（AIGC)。它的逻辑是通过学习和理解大量的数据和信息，去生成新的内容。举个例子，你可以要求Midjourney“生成一张莫奈风格的画”。Midjourney的工作机制，就是学习大量真实图片的细节特征，然后去模仿，根据你的提示生成新的图像。
说到这里，你发现区别了吗？决策式AI和生成式AI的功能很不一样：
决策式AI主打的是提高效率。算法提高供需匹配、打车匹配、内容推送、购物推荐等；生成式AI产生新的供给，生产新的图文、视频、游戏，甚至程序、小说等；
你千万不要小瞧“新的供给”这四个字。从生产力的角度，所谓新的供给就意味着生产力的跃进。
新的生产力跃进有什么了不起的地方呢？我问你一个问题， “工业革命” 和“互联网革命”，究竟哪一个对我们人类社会改变更大？年轻人很难回答这个问题，因为他们都不知道“前工业化时代”是什么样子。但是，如果你去问很多老派的官员甚至经济学家，很多对互联网企业颇有微词，认为它们“虚”，“抢了实体经济的饭碗”......
虽然这种观点我认为是有偏颇的，但可以理解的地方在于，互联网革命确实不像当年的工业革命，有肉眼可见的“生产力提高”，比如生产的冰箱多了，汽车多了，物质极大丰富了......
你不要认为这种认知很奇怪，美国也有不少经济学家认为，互联网时代并没有带来生产力的提高。
著名经济学家，西北大学的罗伯特·戈登教授的研究就发现：1920-1970年，美国劳动生产率年均增长2.82%；1970-2014年，这个数字是1.62%。
所以，戈登认为，互联网科技创新的意义小于电气化、汽车和无线通讯技术。他在《美国增长的起落》一书中，写道：“我们不吃计算机也不穿它们，也不开着去上班或者用来剪头发。我们仍然生活在像20世纪50年代那样摆着家电的住宅里……”你看，戈登的判断标准，主要是看有没有带来“有形的、实质性的生产和生活改善”。
在某种意义上，戈登的观点有一定道理。
我们想想，过去几十年互联网带来的数字能力，确实降低了交易成本、更高效地匹配了供需关系。比如，打车平台更加方便快捷地匹配司机和乘客；在线教育可以让优秀教师的课程走向更多听众；互联网医疗可以让小县城的患者足不出户问诊北上广的优秀医生。
但有一个问题它没有解决，高人力资本服务方面，优质供给不足。而当下服务面临的最大瓶颈，是真正优秀的人太少，比如优秀的医生、教师、作者、设计师，生产力不足，所以这些优质服务的价格高昂。
而这波生成式AI浪潮，最具想象力的地方就是，它们可以极其高效地学习大量知识，以人类水平或者超过人类的水平生产新内容：现在AIGC生成的新闻报道、广告文案、图片、PPT、编程.....都已经开始变得很常见。
这确实是挺让人震动的事情。就是我们之前认为，人类脑力牢不可破的很多领域，突然就面临被攻破的命运 。而且这件事来得比想象的可能要快。为什么呢？因为AI和人类的学习模式完全不同：
人类是从0到1的学习，每代人都重新开始；
AI是复利式学习，每一代都是上一代的迭代，是指数级增长。
所以，虽然现在的生成式AI也就是小学生到中学生的水平，真正要“替代”人力资本还有点距离，但很多人预测，以这个学习模式，只要算力和算料足够，10年内生成式AI在很多领域都可能远超人类平均水平。
2.林间两条路
“远超人类平均水平”，这件事其实是有点让人出冷汗的。
我们组里的年轻教授们，最近都在用ChatGPT做文献综述，经常哀叹，感觉按照这个速度下去，自己未来工作难保。我想，搞设计的，搞文案策划的，搞药物研发的.....但凡内容、创意相关的工种，很多人都应该感受到了AI那种很强的侵入性。这么说吧，10年后，可能AI替代不了这些领域的顶尖人才，但是超过平均水平，应该是大概率事件。
你会发现，人类创造了一个可能比自己厉害得多的物种，我们自己这个物种，变得“没用”了。这件事情想起来，会让人感觉很荒凉。我们在进化之路上跋涉了百万年，作为个体我们努力学习上好大学找好工作，当职业人士，然后有一天，你发现这些努力都变得那么脆弱。 更不要说，这个过程中可能还伴随着大量失业，生活、生存状态都成了新问题。
从1982年弗诺·文奇首次提出“技术奇点”开始，我们就意识到技术是加速的，但这次生成式AI的跨越式进步，让人类切实感受到了“奇点”的逼近。未来像个黑匣子，看不清。
这种不安，也是2023年11月底Open AI董事会风波震惊全球的原因。现在对AI技术研发主要有两派观点：
一种叫加速主义，山姆·奥特曼就是代表，他们认为要无条件加速AI技术创新，进程越快，就越能以最小的代价走向更好的未来。
另一种叫对齐主义，认为AI是一个能力强大但道德混沌的物种，在弄清它到底是什么之前，我们最好还是谨慎对待。这次Open AI政变中，要驱赶山姆·奥特曼的首席科学家伊利亚·苏茨克维，就是对齐主义这一派的。
现在看来，加速主义在Open AI占了上风。但是加速主义也有自己的理由。生成式AI技术的成熟也可能将人类社会领向一个更平等、更丰裕的社会。
为什么这么说呢？
过去100年，因为大规模的批量生产，工业品价格越来越低，包括汽车这种原来的昂贵物品都“飞入寻常百姓家”。现在我们吃的食品，开的车，和马斯克、巴菲特、扎克伯格也没啥区别。但很多高人力资本的高质量服务，由于供给有限，价格仍旧昂贵。
但是，随着AI技术的迭代，生成式AI很可能批量提供这些“优质服务”。而批量，则意味着这些服务的价格将快速下降，与当年工业品批量生产后一样，也会进入普通人的生活。
举个例子，英语私人家教，贵吧？ 一对一雅思培训，72课时费用就37000元以上，但现在呢，已经有内嵌AI聊天机器人的语言学习App火爆全球。随着用户规模的上升、 系统训练的边际成本将快速下降。不太远的将来，语言私教的收费就会快速下降。你也许不能拥有一个董宇辉，但拥有一个相当不错的“AI辅导老师”应该不成问题。
这样的案例还会发生在很多领域，从私人医生到家庭教师，从健身教练到私人管家、厨师。AI也许无法替代人类最顶尖的教师、律师、医生，但有希望为我们每一个人提供可负担的80分服务。
想到这儿，会不会也有点开心，工业社会带来了物质生活质量上的平权。 而这次，AI让“服务”也得以大规模生产之后，也许，数字社会将带来另一次生活上的平权。
而这，可能是AI 加速主义的美好前景。
好，我简单总结一下：
1.2023年是真正意义上的人工智能元年，以ChatGPT4.0发布作为标志，AI开始从“别人家的技术”变成了“我自己的工具”。
2.这一次生成式AI浪潮，最具有想象力的地方就是，它们可以极其高效地学习大量知识，以人类水平或者超过人类的水平生产新内容。这件事情的可怕之处在于，人类创造了一个可能比自己厉害得多的物种，而人类本身却变得“没用”了。
3.未来的黑匣子打开之后，究竟长什么样子，取决于当前的AI技术研发方向。目前有比较鲜明的两派观点一种叫加速主义，一种叫对齐主义。
