最近，ChatGPT又一次爆火出圈。当全球科技圈被ChatGPT牵动，一个巨大的焦虑浮出水面，就是ChatGPT为代表的人工智能技术是否彻底取代人类的工作？我认为，特别是我们这些从事经济研究、金融资产研究的人，可能需要想一下，人工智能对所有生活在全球化环境里的人，它带来的冲击究竟是什么？应该说，这些都是我目前比较关心的问题。这些问题大概率都没有现成答案，但是值得思考和探索。
㈠我最大的感受就是，我应该去学习ChatGPT
如果不学，那么许多与我们年龄相仿或稍大一点的人，今天所面对互联网的窘境，可能就是我自己的未来。所以，需要活到老，学到老。只要身体健康许可的人，都应该学习了解ChatGPT。
㈡ChatGPT将会如何影响我们的生活
⑴对职业的影响
我的直觉是，它对包括媒体、研究、咨询，以及投行在内的“泛内容行业”的冲击较大。它对那种有创意、有深度分析能力的人和团队是福音，其他的可能真是灭顶之灾。例如，如果我是某个研究机构的老板，等人工智能再成熟点，应用落地便宜点，那些初级分析师的价值就很小了，说不定都可以裁撤掉。
据媒体报道，ChatGPT已经通过了美国部分高校的法律、医学考试，并顺利通过了谷歌软件工程师入职测试，岗位年薪18万美元。
另外，我梳理了一下，大概从事这些工作的人，需要提前做好规划：
2.客户服务
3.仓库工人
XYZ等码垛机器人已经开始替代人力进行分拣，捷象灵越、壹悟科技等无人叉车可以把货品货架准确运送到仓库指定位置，这些产品已经陆续开进了不少世界五百强企业的内部仓库。随着计算机视觉和机器人操控技术的发展，AI将很快能从事搬箱、装车以及其他仓库工作。仓储物流自动化的趋势愈发不可阻挡，和工厂相比，仓库自动化所需的精度低，因此更容易实现。
4.出纳和运营人员
一世界五百强银行已宣布将网店运营人员的数量从两万名裁减至一万名。这些都是和数据、信息打交道的“无名”中间人，他们负责的工作包括文件存档、处理、采购、库存管理、错误勘查、销售额估算、向管理层报告调查结果等。随着商务流程的电子化，商务智能系统可以让整个流程实现自动化，AI甚至能直接做出决策。这一现象不仅发生在银行业，也将出现在每一个和海量数据打交道的大公司。在AI时代，没有人会想成为千人一面的数据处理员。
6.出纳员/收银员
出纳员和收营员正在被ATM机和自助结账机取代。日益激烈的竞争迫使零售商、银行和快餐公司大量精简人工流程。无人商店已经预示了一个商店完全无人化的未来。不过，由于无人商店价格高昂、移动支付尚未普及且摄像头和面部识别仍存在隐私问题，无人商店不会迅速地大规模铺设。但如果你是一名收营员，可先别感到松了口气。基于射频识别（RFID）和计算机视觉的自助结账机正来势汹汹，一同来袭的还有智能贩卖机和小型便利店。是时候换份销售助理的工作了，最好是那种会对亲和力与说服力进行评估和奖励的工作。
7.快餐店员
食物的准备工作兼具重复性和场所固定两大特点，因此将不可避免地被AI取代。现有的连锁餐厅已经开始推广自动化点餐流程，很可能不久后便会使用面部识别和语音识别技术。下一步自然就是对食物的准备和烹饪进行自动化了。另外，未来还将出现烹饪和上菜全自动化的全新平价连锁餐厅。这些“机器人餐厅”将抢走传统快餐行业的生意，从而导致快餐店员工数量下降。
8.洗碗工
不要把洗碗机想像成一个机器人，而要把它想像成一个超大型洗碗机，能直接从餐桌上撤下碗碟（当然还有食物、骨头、餐巾和其他餐具），然后把碟碗和银器洗得锃亮。这些洗碗机价格的确比较高，但是对于大型餐厅而言，和省下来的人力成本相比，仍然是可以接受的。假以时日，大规模的投产会使洗碗机的成本降低。如果你现在正从事洗碗这类重复性劳动，是时候接受培训，换份重复性较小的工作了。
9.生产线质检员
随着创新奇智等“AI＋制造”公司在工业AI质检场景方面的崛起和成熟，工作重复性高、工作环境固定生产线将会逐渐被淘汰。整个淘汰过程有可能长达二十年之久，因为操控机器人对AI来说仍有难度。但也有一些AI容易上手的生产线工作，比如检查商品的损毁和瑕疵情况（像是检查iPhone装壳这类保证产品美观的工作，或是检查电路板这类保证产品功能的工作）。这类工作利用了电脑视觉的快速发展，同时需要很少、甚至完全无需操控。对人类检查员来说，这种工作既麻烦又累人，特别伤眼睛。所以，是时候换一份对健康伤害小、对灵敏度要求高、需要在非固定结构的新环境中从事的工作了。
10.快递员
快递员和送货员正在被快递机器人、小型汽车、大型卡车以及无人机取代。最先出现的将是结构化环境中的室内配送服务（酒店客房和公寓），之后会延伸至非公共道路，最后渗透整个快递行业。电子商务会持续增长，快递需求也会随之增加，但快递工作绝不是个好选择，其中涉及的人类专有技能和人际互动微乎其微。
⑵对教育孩子的影响
我想，人工智能可能会像之前的互联网、移动互联网一样，逐渐变成未来的基础设施。我们已经经历了WINDOWS和各种APP，估计我们的孙子这一代，应该是人工智能一代。最近看着ChatGPT的新闻，再看着哪些不满还10岁的儿童，以及我们这代人逐渐老去之后，在互联网时代遭遇的种种困境，觉得背上有冷汗——如果我们不想被时代抛弃，我们应该如何面对它？应该怎样教育我们的下一代？
⑶对行业发展和资产的影响
如果人工智能是下一代基础设施的话，那么互联网行业又会经历一次重新洗牌，资本市场也会经历大的洗牌。媒体报道过当年凯文·凯利跟马化腾说过的话，现在还记忆犹新：“即将消灭你的人，迄今还没有出现在你的敌人名单上”。现在看起来，新一代的“微软英特尔”，“谷歌苹果”……会不会都在酝酿当中。而中国能否像当年紧紧抓住互联网这波浪潮一样，在人工智能这一代技术革命，行业颠覆中站稳脚跟，我目前有点看不清楚。
对此，有人认为，如果现在你的孩子只是进一般普通大学，还不如学点真技术，做人工智能不能替代的活，比如瑜伽老师、心理咨询师，因为，如果只是做普通白领，未来会被替代的概率很大。人工智能如果真的能演进，那么现在还不满10岁的儿童，将面对的是我们从未见过的世界，职业、情感、婚姻、生活方式、价值观，全会变化。
例如，这些工作在目前看上去，还是金饭碗，其实危机四伏，估计用不多久，其就不是了。
1.销售与市场研究
研究工作看上去相当复杂，很难被取代。不过，“研究”这个词语被赋予了过多的语义。销售和市场研究（或任何普通的数据研究）工作如今更多是对大数据进行筛选，从中得出洞见。对人类来说，管理如此庞大、多维和复杂的数据将会越来越困难。麦肯锡把这类工作归为“极易受自动化影响”的职业。
2.保险理赔员
保险理赔员需要处理大量的一般性金钱索赔。为了妥善处理每一笔索赔，他们需要仔细检查大量的数据，应对各种不确定因素。保险公司通常只会随机抽查，或自动接受小额索赔要求。有了AI，所有索赔都可比照历史数据进行核实，这样一来，欺诈率会大幅降低，理算的数值基础也会更坚实可靠。另外要注意的是，保险业是一个充斥巨额利润和庞大开支、同时缺乏透明度和信息对称性的大型数字游戏，它必然会成为AI以全新模式破旧立新的首要目标。
3.保安人员
有些办公室和固定环境已经开始使用“安保机器人“，还有一种成本效益更高的做法是将多台相机与一个能实施监控的AI系统相连接。这两种方式不仅会用到照相机和麦克风，还动用了深度传感器、气味探测器和热成像系统。传感器会把信号输送给AI，以检测场所的入侵（甚至在漆黑环境中也可正常工作）、起火以及燃气泄漏等情况。这两种安保机器人仍需要一定的人为监控（在大型场所的专用监控室或小型场所的响应中心进行），但是保安职位将大幅减少。各场所至少会配备一名现场保安与人直接沟通、处理棘手的情况以及管理“AI系统”。这会是一份薪酬可观的工作，安保人员可以通过学习熟练使用AI系统，保住自己的饭碗。
4.卡车司机
由于卡车主要在高速公路上行驶，而高速公路是无人驾驶最易付诸应用的场景，因此，一旦无人驾驶技术变得成熟（我预测在三至五年），卡车司机就会成为最先被取代的职业之一。虽然一些国家的工会和政客会保护这一职业，延长该工种的寿命，但无人驾驶技术仍将在其他国家兴起，且技术会不断精进，因此卡车司机的职位将无可避免地被取代。
5.消费者贷款受理人
AI擅长处理海量数据、做简单的决策以及进行精准判定。贷款正好就属于这类工作：银行存有海量的贷款历史数据，要做的决定只是是否批准贷款，而对客户的判定也只需参看用户是否存在还款拖欠纪录。AI贷款审批员可以基于核查更多的信息来决定是否批准贷款。我们已经看到，AI在保持原有批准率的同时，所批的项目违约率大大低于人工批准的项目。
6.财经和体育记者
AI的文笔自然比不上夺得世界新闻奖的深度报道杰作。不过，由于大部分新闻都是对相似事件的重复性描述（如公司的季度营收报告或足球比赛），因此可交由AI处理，它们甚至可以在报道中加上包含画外音的多角度视频。另外，AI可以根据历史点击数据生成吸引人的标题（当然还是要经过编辑的把关）。
7.记账员与财务分析师
自动化将在会计业的未来发展中发挥重要作用。记账员将是最先受到AI影响的岗位。自动数据录入和核对功能正在抢走记账员越来越多的工作，因AI能够发现规律，从而帮助企业主深入了解公司的业务情况。会计业的未来将取决于企业是否需要从人工端获取信息。从事这一领域的人应该从交易型和重复分析型工作转至以获取洞见为导向的工作。建立信任并深入了解管理层的需求（不仅仅局限于公司本身）将是会计业中最不可替代的工作。
8.水果采摘者
农业中的许多工作都是重复性的，如拖拉机驾驶、播种、除草、监测和水果采摘。水果采摘工资低、违反人体工学，因此并不是份理想的工作。有几家初创企业正在运用更为完善的计算机视觉和机器人技术来开发水果采摘机器人。在较为富裕的国家，农业机器人可以接过人们不再想做的工作。一旦农业机器人的成本因大量采用而降低，粮食生产就可能实现完全自动化，这将有助于在世界范围内消除饥荒（同时农场工作也将彻底消失）。
9.专业投资人员
在金融业中，最先受到自动化浪潮冲击的便是大宗商品交易所。很多类型的投资工作都需要消化大量的信息或进行极其快速的决策，这两项工作都适合交给AI完成。量化交易、个性化的机器人投资顾问，以及更加依赖大数据和AI对共同基金进行积极型管理的买方证券研究就是AI应用的实例。当然，在企业并购、天使投资和机构化信贷产品中仍存在许多顶级的投资工作，但在未来十年内，受AI影响的高收入投资人员数量将是非常庞大的。
10.放射科医师
⑷未来，人工智能很有可能会是很好的伴侣
一方面，当前老年婚恋市场很难匹配，但是如果有了人工智能，说不定就可以解决这个问题。如果说以前我们对此还是一个模糊的想法，有点玩笑性质，这次看到ChatGPT的消息，感觉很复杂，觉得“那个阶段”说不定会来得比我预料的更早。
之前，我和朋友经常讨论“老龄化”问题怎么解决，我曾经还想过，人类的物种繁衍可能会演进成社会化抚养的方式。现在觉得，演进的方式也许更多样化，说不定人工智能也是一个方向。只不过，这些“变化”来的速度太快了，记得前些年看凯文·凯利的书，说技术到了一个节点以后，再往前突破的时候，它会有一个指数型的生长。这些年是真切感受到了。
另一方面，人类的情感，其实本身可以看成是数据驱动的。比如，一个年轻的女性，她喜欢吃什么东西，喜欢看什么电影，这些数据只要你搜集得到，然后输入到人工智能的脑子里，通过几次的强化以后，它就会学习情感的互动，最后可能就真的能够具备我们今天所说的“情感”，变成一个合格的“男朋友”。核心就是因为，人类的情感本质上也是数据，我们的每一个想法都可以看成是大脑里的一段电流数据。当然，除了一些纯粹是生理性的反应，这个可能千人千面，其余的都是可以通过数据分析就能完成的。
㈢如何看人工智能的算法
其实，我们每个人都是一套算法，只是我们没研究透自己，对自己并没有清晰的认识。例如，在《怪诞脑科学》这本书里，作者就说，人类大脑就是所谓的“克鲁机”，我们每个人的反应，都是过去经历的总和。只不过，人类是情绪化的人工智能，错误比较多，算力不够。每个人都觉得自己很特殊，但实际上我们都走不出一些基本的套路。所以，人类就是低级的人工智能，这句话很残忍，但这是事实。
㈣如何了解人工智能对社会的“泛化”的影响
在这方面，我们可以重读几本书，赫拉利的《未来简史》《人类简史》，还有凯文·凯利的KK三部曲《失控》《必然》《科技想要什么》，以及《皇帝新脑》（这是反对强AI的书，作者是诺贝尔奖物理学奖获得者）。
赫拉利的《未来简史》中提到了，人类因为一次基因突变，具备了其他动物不具备的一种能力——想象现实中不存在的事物，比如神灵。但是人工智能只能基于已有的知识来学习。虽然创新在一定程度上是不断地将已有的知识重新排列组合，这一点人工智能非常强大，但是想象力可能是人工智能当下找不到路径突破的、无法超越人类的瓶颈。
算法本身的确从未确定真理！要使算法只产生谬误和只产生真理一样容易。为了确定一个算法有效与否，人们需要有外在的洞察。可能在适当的环境下从错误中判断出真理的能力（或从丑恶中得到美丽），正是意识的标志。也就是说，灵感和直觉在发现真理方面比逻辑推导重要得多。
㈤讨论——对未来人工智能到底会如何发展的看法
其实，班上学习前几名学生的研究能力并不是最强的，因为他们习惯了标准化答案，做研究的时候好像总是缺点什么，例如“灵感”，例如反复尝试的能力，例如高度抽象又具象表达的能力。就和ChatGPT一样，总是给你比较啰嗦而准确的答案。但是，就像李光耀说的这句话，新加坡想做“站在十字路口的城市”，这种表达，ChatGPT是根本给不到的。
批判精神确实不是所有人都拥有的，并且说到逻辑推断，其实也很有争议。比如假设错了，逻辑再严谨也不对；如果大部分人和少部分人的想法不同，逻辑一般会认为大部分人是对的，但这又不一定是真正的真理。
没有创意灵感的人/事，都缺少价值。具备这样的能力和认知的人才是当下的稀缺人才。ChatGPT的产出，或许比较适合真正的研究者作为一个基准线的参考，再一次展开更深一层的思考。
目前生成式AI的确是有局限的，过于依赖语料库，现有中文的语料库如果不加筛选的话，国内某家公司的AI估计会把人忽悠到莆田医院，ChatGPT也一定会大肆赞扬美国。
虽然我们说人类是有错误的人工智能，但是，有些人类之所以可以做出非凡成就，就是因为人类作为智能生物有这些错误的存在，才让这种扰动项最后演化成一些奇迹。
如果所有人类都没有错误，都非常理性，或许也不一定会有过去这些巨大的创新，因为人类会一直在自己的逻辑里绕圈，很难破圈。人类的错误虽然让大部分人平庸，但也会成就极少数的天才。所以我们承认人类有错误，但是如果这个错误不存在，我们会无趣很多。
人类基因的变异就是这么来的，本质上就是错误。变异带来创新和进步，这段变异基因就会被保留下来，进入传承。千万年前的人类和我们现在的人类，都是智人，但实际上也是不同的。我们已经自我迭代过太多次了。
如果我们不给ChatGPT加类似于人类的错误，他们可能最多进化成我们现在的思考层次。但是如果加了这个扰动性的话，也不知道会发生什么，例如，会有一些人工智能会变成其中的异类吗？如果出现了异类的人工智能，其他人工智能帮着出现异常的那台机器纠偏或者证伪，并且根据所得出结论，进行整体的思考和迭代，那就真的很像人类创造知识的过程了。
现在其实已经有机器可以通过图灵测试，而且目前人类已经可以模拟几个神经信号，只是系统的有机体还没办法做到。在那之前，人工智能没有和我们一样的情感和体验感，或许就还做不到反思。因为人类大部分时候，都是在痛苦中成长。
不过未来人工智能到底会如何发展，取决于我们的选择。就像同为人类，人之间的差异本身就已经足够大了，很多人在原地踏步，很多人在飞速成长。我们究竟是选择让人工智能变成很多样化的存在，还是标准化的存在，也是我们未来面临的一个选择。