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GPT4暫時救不了我的狗屁工作|天天速訊
時間:2023-03-22 05:54:11  來源:引領(lǐng)外匯網(wǎng)  
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人工智能也許能幫他們做最簡單的部分,但是他們工作中最糟心的部分,卻依然需要自己承擔。

編者按:本文來自微信公眾號20社(quancaijing_20she),作者:羅立璇 王曉玲,創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)發(fā)布。


(相關(guān)資料圖)

“ GPT 會不會干掉我們這個職業(yè)?不知道啊,不過可能會先干掉百度。”在聽到我們的問題后,一位朋友開玩笑。

可以說,從機器出現(xiàn)開始,人類和機器的對抗、對于被自己造物所取代的恐懼,就一直縈繞在我們這個物種的心頭。最極端的一種呈現(xiàn)方式,或許是《黑客帝國》,人類最終成為了自己造物的干電池,心滿意足地沉浸在機器編織的美麗幻夢里。

自從 ChatGPT 問世,這樣的存在主義危機或多或少地出現(xiàn)了所有人的心頭。我們?nèi)柫藥讉€被認為可能會被人工智能取代的職業(yè)的人來聊一聊自己的感受。

這三個職業(yè)的共同點是,社會精英。首先,他們收入遠遠超過大模型的運營成本,具備被取代的價值。而且,這三個領(lǐng)域都需要大量的專業(yè)知識,AI的無限存儲和持續(xù)學習能力,看似更有用武之地。

這三位朋友相當樂觀。人工智能也許能幫他們做最簡單的部分,但是他們工作中最糟心的部分,卻依然需要自己承擔。人工智能既沒有辦法幫他們“背鍋”,也識別不出來狡猾的人類可能會攻擊的漏洞和騙局。對于他們來說,怎么馴服這項技術(shù)躍遷來為自己服務(wù),可能才是人生的新命題。

01

朱寶,北京大成(哈爾濱)律師事務(wù)所律師

人工智能到底能不能代替人類律師?前段時間就有人來問過我,我認真思索后,認為現(xiàn)在不能。

其實律師被 AI 取工論不是今年才有,但 open AI 連放大招,讓這個可能性看似有了很大進展。

最近的消息,包括人工智能企業(yè) DoNotPay 試圖推動隊部的“機器人律師”出庭,以及普華永道也宣布要開展一項聊天機器人實驗,加快其 4000 名律師的工作速度。

這些消息引發(fā)的關(guān)注比以往要大。但是,人工智能成為律師和成為駕駛員一樣,首先得劃分清楚權(quán)力和責任。因為律師這個領(lǐng)域,還沒有任何官方研究,我就舉無人駕駛的例子。

走在最前面的是德國政府,分別在 2017 年和 2018 年出臺了自動駕駛法規(guī)和道德倫理標準,也是世界上首個實施此類措施的政府。

德國通過出臺無人駕駛法規(guī),允許汽車自動駕駛系統(tǒng)未來在特定條件下代替人類駕駛,也就是給予自動駕駛系統(tǒng)同駕駛?cè)送鹊姆傻匚弧?/p>

權(quán)力有了,就需要厘清相應(yīng)的責任。在自動駕駛道德倫理標準中,除了規(guī)定“必須嚴守交通法規(guī)”,“人類的安全必須始終優(yōu)先于對動物或其他財產(chǎn)”,“在不可避免的事故中,不能出現(xiàn)歧視性判斷”等等。

特別需要指出的一條是,“雖然車輛在緊急情況下可能會自動作出反應(yīng),但人類應(yīng)該在更多道德模棱兩可的事件中重新獲得車輛的控制權(quán)”。

看到?jīng)]有,責任仍然是由人類來承擔,而不是讓汽車去坐牢。

自從自動駕駛商用,就出現(xiàn)了多次因使用不當而導致交通事故的案例(圖為特斯拉在高速公路上撞上貨車)

我們也經(jīng)常開玩笑,為什么短時間內(nèi)不會有真正意義上的 AI 律師,因為出了事,AI 不能去坐牢啊。

而且,在律師的工作中,可能出現(xiàn)的倫理和法律風險就復雜得多了。

律師工作可以大概分為訴訟和非訴論兩類。如果由 AI 來代替律師干活,我們會發(fā)現(xiàn)在這些具體工作中,目前的AI大模型,還很難堅守最基礎(chǔ)的保密性原則和倫理底線。

比如,現(xiàn)在已經(jīng)有了人工智能法律咨詢,那么,如果一個人偷了東西,AI律師很可能會直接讓他去自首,但是人類律師可能嗎?

大家都知道,律師在工作中要為當事人保密。如果當事人自己跑去跟 GPT 咨詢,也得先說明案件基本情況吧,這把自己的秘密完全交給了大模型。大模型不會幫忙你保密的,下次只要有人用類似的關(guān)鍵詞進行搜索,他立馬就把從你這里得到的各種細節(jié),全給抖落出來。

同理,雖然大家經(jīng)常認為律師的很多案頭工作,如果整理文件、資料、合同等等,過于繁瑣,想把我們減負。而且有些工作,AI 確實可以快捷、嚴謹?shù)赝瓿桑鋵嵁斈惆奄Y料輸入大模型時,同時也就會泄密。

因為你用 AI 寫任何東西,系統(tǒng)都獲得了你的原始材料和底稿。例如,你把一家公司今年的投資計劃輸入進去,那也就暴露了這個公司未來的業(yè)務(wù)重點。

不過,非訴訟類工作,有很多是需要大量人工的,確實很適合 AI 來干,我相信未來一定能夠解決保密問題,不過目前還不行。

那么,AI 能成為律師助手嗎?

試用了各種產(chǎn)品后,我發(fā)現(xiàn)人工智能確實是科技進步帶來的很好的生產(chǎn)工具。至于什么時候開始使用,我個人偏向保守,在應(yīng)用技術(shù)發(fā)展成熟后,我也會等同行普遍開始使用至少半年后,再去用。

半年時間,足夠暴露出問題。任何科技創(chuàng)新帶來的技術(shù)進步,都一定有社科領(lǐng)域的代價。

我相信學習使用這些工具,不會有什么困難,半年時間足夠。現(xiàn)在我有兩個擔心,第一,大規(guī)模應(yīng)用后,人工智能會不會讓法律領(lǐng)域的價值觀趨向單一,不再多元化;第二,我們國家目前的大模型產(chǎn)品與 ChatGPT 相比,還有差距,未來如果不能很快趕上,我們可能會在律師工作方面,也落后于國外同行。

02

熙寧,加密貨幣行業(yè)

我的工作,是純金融類的資金、資產(chǎn)運營,簡單來說就是幫助公司管錢,既要保證安全,也要保證增值。雖然目前是在加密貨幣行業(yè),但流程其實和銀行差不多。具體到日常工作,就是每天監(jiān)控業(yè)務(wù),看看那些大額交易有沒有可疑的地方。

至少在目前,GPT4 還談不上能給我的工作帶來多大的效率提升。我們平時簽的協(xié)議,確實都是有模板的,GPT4 可以幫忙起草文件。但是這個協(xié)議怎么設(shè)計、要簽什么協(xié)議,還是需要律師、公司一起坐下來磨很長時間,起草文件只是其中很小的一部分工作量。

日常監(jiān)控,其實機器是不可能替代的,因為我們現(xiàn)在涉及到特別大的金額交易,依然需要人去判斷、去決策。

人工智能確實能夠提高決策效率,但是在當下,其實我們已經(jīng)擁有了很多能夠幫忙提高效率的軟件,比如各種報警預警系統(tǒng)、交易系統(tǒng),但是它不能幫我們決定從哪里募集資金、打多少錢到相應(yīng)的交易賬戶里。這是需要老板根據(jù)自己資金體量和行業(yè)定位才能作出的決策,而這些因素變動得比你想象中頻繁。

很多人說我們這個行業(yè)不會被取代,是因為需要人來“背鍋”。某種程度上是這樣的,因為每個人對于自己服務(wù)的相應(yīng)環(huán)節(jié),都有相應(yīng)的責任。

To B 和 To C 業(yè)務(wù)是兩個完全不同的概念。如果對散戶、小客戶,我們當然可以一切都自動化,走量就可以了。但是 To B 業(yè)務(wù)的交易量太大了,客戶隨便轉(zhuǎn)一筆就 500 萬甚至上千萬美元,你敢用機器自動批準嗎?

所以,就算現(xiàn)在一切都數(shù)字化了,機構(gòu)客戶要在銀行辦業(yè)務(wù),還是全部人對著機器,然后逐項做人工核對。你如果要轉(zhuǎn) 500 萬進銀行,銀行中后臺可能有 n 個部門要圍著你轉(zhuǎn),一項一項確認下去。

To C 出現(xiàn)的問題都是相似的,我們現(xiàn)在已經(jīng)可以自動識別違約、薅羊毛,還有詐騙行為,AI 也許可以提高這方面的效率。但是 To B 不一樣,To B 就算只出一次差錯,相應(yīng)金融機構(gòu)要付出的代價是巨大的。

我們這個行業(yè)到現(xiàn)在都不敢自動化,傳統(tǒng)金融行業(yè)在這個事情上面已經(jīng)遭受了千八百次的血的教訓。所有的東西雖然都有系統(tǒng),但是每個流程節(jié)點上配的還是人,因為只有人才能識別其他人的騙局。

像 FTX 上次暴雷的事情,中間牽扯到這么多亂七八糟的銀行,這些資金都是自動消失的嗎?后面全是人工的力量。律師要判斷合規(guī)、寫合同、起草框架協(xié)議,機構(gòu)還要寫購買協(xié)議、分銷協(xié)議,才能以看著似乎清白的方式把錢轉(zhuǎn)到自己手里。

前全球第二大的加密貨幣交易所FTX暴雷,讓加密貨幣行業(yè)岌岌可危

只要這個世界上還有人類,人工智能就很難實現(xiàn)最優(yōu)解。我工作中每天處理的都是人的事情,人工智能解決不了信任問題。

對于我來說,比起人工智能,如果公司業(yè)務(wù)能夠更加系統(tǒng)化、流程化,對于我工作的愉悅感可能才會有更大提升。

一個很簡單的例子,加密貨幣行業(yè),很多公司的交易體量和業(yè)務(wù)范圍都是很大的,需要在全球范圍經(jīng)營,這些公司又需要用不同的資料去當?shù)氐娜毯豌y行開設(shè)賬戶。

但到現(xiàn)在,出于安全和成本的各種原因,因為加密行業(yè)是一個人力并不那么充裕、但又過早開啟全球業(yè)務(wù)的行業(yè),很多公司都沒有一個系統(tǒng)能夠把這些資料和賬號以足夠安全的方式匯總到一起,只能任由它們散落在全世界。全公司沒有一個人能夠完全掌握這些賬號,就會需要公司里的人員浪費大量時間在這些基本的 paperwork 上。

03

李倩,F(xiàn)A(財務(wù)顧問,對接商業(yè)項目與資本)

對于我個人的工作來說,GPT4 可以替代的主要是文書工作。

一部分是商業(yè)計劃書,這部分的重點是怎么把公司的信息用可視化的方式表達出來。因為如果只發(fā)出文檔,很多機構(gòu)和投資經(jīng)歷是沒興趣細看的,就需要做 PPT。但你知道的,做 PPT 女工實在是太無聊了,它需要你有個人審美、付出很多時間,只是為了大家看起來舒服一點。老手還好,一天就能做完,新手可能得花上一個禮拜。

但現(xiàn)在,人工智能可以根據(jù)文字生成多個不同的 PPT 方案,我們只需要挑選其中比較適合的,然后進行修改就可以了。我看 Office 馬上就要接 copilot(由 GPT4 驅(qū)動)了,到時候我們可能只需要一兩個小時就能完成這些任務(wù)。

不過,怎么為客戶做包裝、講商業(yè)故事、挖掘他們的亮點,這些思考性的部分,肯定還是需要人類大腦來完成的。就算是 GPT4,可能也還很難實現(xiàn)這樣的要求。

另一部分就是財務(wù)分析。GPT4 當然可以幫你制作數(shù)據(jù)圖表,自動制作可視化內(nèi)容。但是如果你要去做數(shù)據(jù)清洗、確認數(shù)據(jù)的真實性,依然需要人力去聯(lián)想、分析和確認。

比如,一個企業(yè)的收入去年明明還能實現(xiàn) 80% 的增長,到今年卻只有 20% 了,這個原因是什么呢?

正常的原因,AI 也許很快就進化到能夠分析出來的程度,比如大環(huán)境的原因,行業(yè)競爭變劇烈,產(chǎn)品和服務(wù)價格沒有競爭力,公司的運營數(shù)據(jù)出現(xiàn)了問題等等。但究竟是哪個節(jié)點出現(xiàn)的問題更重要,哪個問題可以馬上就被改善,都需要和具體的人坐下來溝通,然后落實到紙面上。

但到了條款談判,我覺得就很難了。談判沒有絕對的對錯,比如說業(yè)績對賭這種事情,對于投資機構(gòu)來說是在保護自己的利益,而很多公司都不能接受這樣的風險,因為一旦對賭失敗,可能估值就會大幅縮水,創(chuàng)始人的股份也被拿走,甚至還有個人連帶責任。AI 只能給你提供建議,到最后選擇的人還是你自己。

我現(xiàn)在比較期待的是 GPT4 能夠馬上幫我做所謂的 dirtywork,就是那種很基礎(chǔ)、很累,但是又需要一些智力的信息搜集工作。比如我現(xiàn)在想了解一個賽道的信息,需要谷歌、百度來回搜索,還要搜論文,一個一個找學術(shù)期刊,如果能夠按我的權(quán)重要求把信息排列匯總出來,還能隨時提問檢索,就是我最需要的東西。

我現(xiàn)在的感覺是,如果一份工作的“原創(chuàng)性”程度不夠的話,很快就會被淘汰。

比如說設(shè)計師,或者說美工,可能很快就被取代了。我正好在看 AIGC 相關(guān)的內(nèi)容,如果 GPT4 能夠很好地理解圖片內(nèi)容,那么根據(jù)用戶需求把不同元素融合到一起組成新的畫面,可能是一個很簡單的事情。而廣告行業(yè)整體的內(nèi)容差異不大,這個行業(yè)已經(jīng)十年沒有太大的變革了,無非是個人的審美改變了,需要突出不同的元素,真正原創(chuàng)性的內(nèi)容是不多的。

還有就是原來用的一些插件,比如 iSlide,它就是給你提供很多個模板,插圖模板、框架模板,但是其實離你真正的內(nèi)容優(yōu)化還差得遠,和人工智能相比,沒有任何的思考邏輯。像這些應(yīng)用,還有相應(yīng)的行業(yè),可能就會被優(yōu)化掉。它有可能不是一下子就把你全部淘汰,但是一定會逐步蠶食應(yīng)用場景,直到把你的生存空間全部占領(lǐng)。

當然,這些公司也不是傻子,一定會找接入人工智能的辦法。

ChatGPT 出來以后,也會讓我重新思考,以前積累下來的工作技能究竟哪些是更重要的?剛開始工作的時候可能會覺得,案頭工作也有價值,就算我做的不是最核心的事情,反正我能拿到還不錯的報酬,也挺開心的。

但現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)這些工作可以被取代以后,會逼著我去做最核心的、最不容易被取代的環(huán)節(jié)。

比如在 FA 的工作里面,最重要的還是人和人之間的交流、信任感,怎么去理解人,不能太沉醉于做手頭的這些對著電腦的工作。要更積極地找項目方和投資人去獲得最前沿的信息,因為 1 個人再怎么厲害,也很勝過 10 個人一起去找新的信息,然后推動事情的發(fā)展。不斷更新認知,可能是我們跑贏 AI 的唯一方法。

我們也在尋求新的投資機會,但是國內(nèi)的公司確實和國外不一樣。像 Open AI這樣的組織可以專注這么多年一直做專精深的方向,可以出現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新的機會。國內(nèi)公司看的是投資利潤回報多少,和怎么做應(yīng)用賺錢。

我之前看制造業(yè),工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)說了這么多年,很多工廠實際上依然沒有完成數(shù)字化。但現(xiàn)在,可能就跟中國網(wǎng)民直接跳到移動互聯(lián)網(wǎng)時代一樣,這些工廠也會直接跳到智能化時代。

老實說,我也不認為我們這群人會被替代。我們一定會享受到智能化的便利,最先被替代的肯定不是我們,而是一些更龐大的勞動力群體,比如審核。不過,如果我們真的被取代了,去做一些體力活兒,我覺得也不錯,社會一定會有新的解法。

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