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“ ChatGPT 通过了谷歌面试 。”
“ ChatGPT 参加了美国 SAT 考试,成绩中等。”
“ ChatGPT 独立创作了一个侦探小说。”
这两天, ChatGPT 大火,即便我们对 AI 的幻想早已麻木,但随着一个个这样的新闻成为头条,还是不免感到焦虑,似乎不做点什么,我们就会成为时代的弃儿。
不夸张地说,它的出现,已经把网友分成了两个阵营,一个是存活派,一个是取代派。
美国媒体 Business Insider 甚至已经整理出一份“ 死亡笔记 ”,宣称程序员、金融分析师、律师与记者会最先受到冲击。
我们身边各行各业的人,是怎么看待 ChatGPT 的?有些行业,真的进入死亡倒计时了吗?作为普通人的我们,能做点什么?
今天咱就拉个圆桌会,把他们都请来聊聊看法。
在教育圈,ChatGPT 身上最火的一个标签就是「 代写论文 」。
但一名计算机学院的大四学生小波奇(化名)说,他身边没有这样的情况,“ 我们会用它来翻译论文、提炼参考资料的信息或者写个摘要之类的,辅助一下自己,但没有人直接用它写 ” 。
一来是因为 ChatGPT 不靠谱,时不时出现一些小问题,不能盲目轻信;
二来毕业论文也是检验自己学习成果的一个过程,没必要为了省事欺骗自己。
其实,虽然用 ChatGPT 写论文的确存在操作空间,但像斯坦福大学等已经在严查了,斯坦福团队推出了 DetectGPT ,用来判断文本是否由机器生成,以此严查、打击学生利用 AI 舞弊。
小波奇表示,他最常使用 ChatGPT 的场景是写作业和查 bug,“ 大学不是所有东西都有标准解答,就算有答案,细节没明白也没人一直讲给你听 ”。
每次代码运行错误时,ChatGPT 都会迅速帮他找出问题所在。
最关键的是,如果没有明白,还可以要求它进一步讲解。
这段时间由于临近毕业,小波奇还在用它准备面试。
方便之处在于,它能迅速帮忙搭建起思路框架,小波奇再基于此进行润色。
一条龙服务,还能帮忙翻译英文 ▼
ChatGPT 在他的校园生涯中也的确搞过 “ 破坏 ” 。
去年期末有场开卷考,试卷以开放题和论述题为主,出的题目类似于“ 请根据你所掌握的物联网知识,设计一个生活产品,具有创新性。描述你设计的产品的主要功能、所采用的网络架构、具体使用的传感器。并阐述你设计的产品的创新点在哪里。”
老师认为这种题目没有标准答案,给学生电脑也没用,只有通过自己思考来完成,结果直接被 ChatGPT 给降维打击了( 尽管是开卷考,但仍不推荐效仿 )。
对于他来说,ChatGPT 不是作弊器,更多时候是一位回复超快,逻辑清晰还特别耐心的超级老师。
“ 每次用完我都想说句谢谢。 ”
赵纯想是一位独立开发者,在他最新的 App 「 转山 」里,你可以看到一个有趣的特别鸣谢:ChatGPT
作为一位写过 iOS APP 开发教程的老开发,他大量使用 ChatGPT 助攻开发的原因不是不会做,而是为了提高效率。
有次,他要写一个 swift 函数,用于返回一个 Ullmage 的视觉主色。
如果自己去做,技术上虽没难度,但操作很繁琐:要动脑子想代码思路,要查图片主色的定义的资料,要通过搜索引擎查有没有相关颜色框架,还要考虑要不要引入这个框架。
于是他选择交给 ChatGPT ,“ 3 秒就做完了 ”。
自此之后,脏活累活他都会交给 ChatGPT 干,自己则腾出时间更多地来考虑创意层的事,成功解放了一部分生产力。
ChatGPT 也给他搞出过不少纰漏,比如曾经漏掉了一个排序描述符,导致运行程序一直崩溃,好在整体没有大问题,他添加了一行代码进去就解决了。
在他看来 ChatGPT 并非百分百值得信任的对象,“ ChatGPT 最擅长不懂装懂。算法原因,它只关心这个答案看起来像不像个满意的答案,它没有智慧和事实判断的能力 ”。
程序员们对 ChatGPT 的疑虑不仅在它的代码会有纰漏。
另一位程序员程博表示:“ 它完成你需求的前提是,你能精准用机械语言表达自己的需求,如果你提问方式不对,或者不够精准,都不一定能拿到自己想要的结果。”
最为关键的是,它无法完成复杂业务,只能解决一个个具体的问题。
像「 做出一个时间管理 APP 」,这种太笼统话 AI 是听不懂的,需要人类层层分解,最后给他类似 “ 写一个 AE 特效表达式,实现 0-2000 的数字滚动 ” 这样具体任务,它才能 “ 听懂 ” 并且写出代码。
在他们看来,目前的 ChatGPT 绝对无法替代人类。
如今,Chatgpt 已经可以用《 老友记 》主角口吻创作剧本对白,甚至独立创作一个简短的侦探小说了。
但他能抢走编剧们的饭碗吗?
不乱是一位从业十几年的资深编剧,曾参与过《 春风十里,不如你 》的剧本创作,在他看来,在中国,这个行业现阶段是不太可能被 Chatgpt 撼动的。
关于编剧行业被 AI 替代的话题,其实几年前就被讨论过一次了。
不乱记得当时有个大厂的负责人跑出来说:我们要开除所有人工编剧,全面引入人工智能。
结果他在论坛里被喷了一通,最终失败离场。
在他看来,编剧还不算一个文字创作行业,更像是一个命题作文,制片方给出要求,编剧按照历史背景、方向、风格、体量和节奏创作故事大纲和分级大纲,剧本的 70% 就已经完成了。
比起创作,了解制片方的需求才是关键,在这一点上,AI 是很难代替人工的。
当然,不乱也认同,Chatgpt 也许可以承担大量基础工作( 比如给每个路人甲生成一个人物小传 )。
但他也觉得,和提倡集体创作的美剧相比,和编剧中心制的韩剧相比,国产影视们普遍缺少健全的编剧制度,编剧在制作中权重很低。
不乱说在《狂飙》里,编剧的名字都要排在字幕的五十多位出现 ▼
虽然 AI 可能代替这部分工作,但节省下来这点成本微乎其微,还比不上给主演们多避点税。
当然,不乱觉得,Chatgpt 也有可能最终迭代到一个超人的境界,甚至产生主观人格。
如果真的有这么一天,他觉得,人类的情感和经历所创造出的不可名状的共鸣,会是职业最大的护城河,人类的情绪,终归会拯救他的饭碗。
那么 ChatGPT 这玩意,又会不会取代律师呢?
毕竟它的数据库里,没准儿能包含全世界所有法律法规,甚至是所有民事、刑事纠纷案例。
只要快速检索相关词条,再根据实际情况总结归纳,最后应该就能给出一份完美的合同、协议方案了吧?
为了搞清楚这件事,差评君又找来了两位律师朋友,阿飞律师和冯律师。
开始,阿飞律师先是出了两个简单的题目,让我拿去试试 ChatGPT,分别是:
给出所有基本信息后,拟定一份借贷合同,结果如下。
以及一份公司员工的股权激励计划,让 ChatGPT 自己拟定入股条件、及触发退股条件。
算了会儿之后,ChatGPT 给出了它的回答。
看完后,阿飞律师的评价是:别说,还整挺好,该有的都有了。
于是,一瞧这个 ChatGPT 有点上路,另一位冯律师便给它上了亿点强度,问了一个咱都看不太懂的问题。
其实说白了,就是假定一个较为复杂且特殊的情况,再让它给出一份合规的税务方案。
这次的 ChatGPT 想了半天,最后只给出了一段没啥参考价值的标准式“ 官方回答 ”,显然是超纲了。
也就是说,对于现有的模板框架合同,ChatGPT 直接能从库里掏出一个给你。
但一旦涉及到“ 对现有模式以外的探索 ”,它就拉了胯了。
相当于音乐里的套和弦,能随便套一首《 学猫叫 》出来,但要是想整一首《 娘子 》,那 CPU 烧了都够呛。
除此以外,针对不同案件,每份诉讼方面的文件也都有不小的差别。
例如答辩状、证据清单、质证意见等文件,都需要根据海量的证据来编写。这些证据往往复杂多变,还每次都不一样,基本很难梳理出一个通用逻辑,去让 AI 识别。
所以,将其当做一个类似于 Alpha( 律师专用效率软件 )的工具来使用,充当一个律师助理或文秘的角色,努努力或许还有戏。
用冯律师的话说,就是:“ 律师是法律在人与人之间的桥梁,而这里面的人,才是关键。 ”
别的不说,至少在律师这一行中,总是能出现人类自己都无法预测的事,更不用提机器了。
如果跳脱不出这一层,那 AI 再强,最多只能是桥梁下的桥墩子。
ChatGPT 概念火起来后,现在被唱衰最多的,恐怕就是翻译行业。因为人工智能不限语种,不怕专业词汇,甚至不需要休息,并能保证语义基本准确。
所以,现在网上便有了大量的“ 劝人学翻译,天打雷劈 ”观点,感觉 AI 取代翻译工作者的结局,已经注定。
但差评君了解的两个翻译从业者,现在对这事并没啥焦虑的。
因为 AI 翻译软件( Trados、languange x 等 )推出多年,始终被当做提高效率的工具,之所以没能取代人工,就是差在最后的校对环节,而这恰恰又是最重要的。
当然,或许这也和两人的翻译类型有关。
他们一位是在日本 SEGA 负责日译中的达君,另一位则是老朋友,国内本地化发行商轻语的 R 君,均来自游戏行业。
在进行游戏汉化的过程中,常会涉及到不少文学化、口语化的处理,这都需要一定的文学素养,并熟悉两个国家不同的文化特点。翻译只是最低标准,更多的是二次创造。
比如,在游戏《 极乐迪斯科 》中,轻语翻译人员就把小混混夹克上印的“ Pissf****t ”字样,翻译成了“ 弱水三千只取一尿饮 ”,把“ Fuck the World ”翻译成“ 花花世界我一人干翻 ”,显然 ChatGPT 还办不到。
R 君说,他们曾汉化过一款外国人做的“ 狄仁杰推理 ”游戏。拿到游戏时,汉化人员需要根据语意,把里面的 i 换成朕、微臣,把 thank you 换成谢主隆恩等等,这种不同文化导致的主语差异,类似的还有更多。
再举个简单的例子,像达君在日译中时,“ 我 ”字,就分为老人的我,和小孩的我。这类事单看可能影响不大,但创作剧情是有特殊性的,AI 也不一定分得清,放到游戏剧情里,玩家看到之后就很容易出戏了。
不过话虽如此,达君也表示,现在的 ChatGPT 翻译尴尬、过于书面化,是因为没有足够训练样本,以后再研究研究,说不定真能比肩人类。
那时候,翻译人员的工作到底还保不保得住,就要看人类能不能在文学创造性上战胜 AI 了。
优化好几版之后,给人的感觉还是有点别扭 ▼
未来的事暂且不提,就目前的情况来看,整个翻译行业确实僧多粥少,入行需谨慎。
只不过,最大威胁并不是 AI,而是疯狂内卷的同行。
在 J.P. 摩根工作过的“ 蛋黄 ”认为,对于金融行业,Chatgpt 会是一个颠覆性的存在,未来完全有机会代替从业 1-3 年的行业新人。
根据他以往参与过的投资项目,要对一家企业进行全方位的评估,首先需要一个团队,对企业进行 1-3 个月的材料收集和分析,预判这家公司未来几年的运营能力,资金情况,营收能力,创新能力等。
但有 ChatGPT 的参与将节省大量的人力成本。
比如特许金融分析师( CFA2 级 )必考的 DCF 现金流折现估算法,就需要大量的计算和分析。
Chatgpt 可以很高效地给予使用者一个整体的框架和逻辑,完成程度非常高,如果能给予它相应的数据,那么它将快速准确的完成相关估算。
包括会计行业,对于会计行业来说,避无可避的就是企业的“ 三表 ”,“ 蛋黄 ”也进行了实验,Chatgpt 同样给出了一个现金流量表的例子:
还有审计,对于行业内的初级从业者,主要就是对于公司的账目中不同的科目进行测算和复核( 刷底稿 ),如果会计事务所将 ChatGPT 接入自己的系统,让他学习自家的底稿格式等信息,那么它完全可以代替新人完成这些工作,而审计项目负责人( IC )只需要最后判断和微调就足够了。
“ 蛋黄 ”觉得,如果像 J.P. 摩根这样的公司愿意为 Chatgpt 投入资金成本,从 OpenAI 这样的人工智能公司购买企业版,给予 ChatGPT 等人工智能本地数据库的权限,并加以训练,大量的基础工作将会被 Chatgpt 取代。
但是,“ 蛋黄 ”也并不认为基础工作被取代,就一定意味着大规模的失业,只不过在未来,金融行业的入场券除了基本的专业知识外,计算机技能同样会成为重要标准之一。
同时 ChatGPT 也无法替代金融行业的高端从业者( 有足够从业经验的人 )。
ChatGPT 的热潮,似乎让全社会都发起了高烧,但在和几个行业的从业者交流之后,我们似乎可以冷静一些。
一方面,无论是哪个行业,都没有外界看上去那么简单,往往凝结着无数从业者的集体智慧和规则,在短期内,ChatGPT 更可能作为一种工具存在。
另一方面,如果仔细回想过去,我们也曾急于为很多行业宣判死刑,但正如 ChatGPT在回答里所说的那样:
人类,总会发挥其独特的优势,使自己不可替代。
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