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近期由于Chat GPT爆火，所長現在收到的10份電話會紀要/錄音里，居然7、8份都與AI大模型相關，簡直讓人無語，不過，和資本市場因突發的新熱點躍躍欲試不同，現實生活中絕大多數人只是單純擔心自己會不會被AI搶飯碗。

甚至很多人在后臺為所長感到擔憂：完了，所長，擔心你會被chatgpt取代，要失業了！

說實話，所長覺得大家有些多慮了，甚至所長覺得，如果可以利用好AI，我們的生活只會變得更好。

(相關資料圖)

在討論AI是否會替代人類飯碗時，所長想讓大家先盤點一下自己平時的支出情況。

AI無法勝任的兩類工作

以所長自己為例，所長發現購買工業化產品的消費占整體支出的比例正越來越低（包括電子設備、服飾、超市里的生活所需等等），這些有包裝的工業產品，目前占所長日常支出估計也就20%-30%左右。

那剩下的70%-80%花到哪里去了呢？

答案是服務。

比如去健身房跟教練上課、去推拿店做按摩、去理發店洗頭、去餐廳吃美食......自己最大的消費都是花在買人類的服務上。

而且，人類的服務比工業產品的復購率高得多得多……

下圖是所長跟教練上課的續費情況，就是一直續費續著走的，哪怕他漲價。包括理發店的卡、按摩店的卡，基本都是用完就會充值，用一句話總結就是：一旦上車，終生復購……

而這些需要人類來服務的項目，幾乎不可能被AI所替代的。舉個例子，以所長平時最喜歡的娛樂項目推拿為例，雖然所長也因為一時沖動買過這樣那樣的按摩儀器，但他們最后的宿命就是在家里角落吃灰。

這些儀器雖然也有按摩的效果，但終歸不如按摩師用手指一點點為你按揉拿捏的體驗好，去線下讓按摩師按，按著按著就會睡著，但在家里用設備按，只會越按越焦慮。

這些由人類帶來的服務，是極難被AI所替代的。

AI再強大，在服務領域，無非就是一臺更好用的“按摩機”、一個更好的“健身視頻”……但終究無法替代真人。

隨著AI越來越多替代人類從事一些無聊繁瑣的事情，隨著未來經濟的不斷進步，所長相信，人類社會會創造出越來越多的服務崗，其實現在就已經出現了很多讓所長大感驚奇的服務職業，比如遺物整理師（為逝者整理遺物）、造型設計師（為人量身定制服飾、發型等，從而改變一個人的氣質）、試睡師（幫人試睡床墊）、時光裝裱師（將客戶的一些舊物按照故事進行排版、設計，最后粘貼裝裱）、陪診師（陪伴你去醫院看病）、自律監督員（叫醒服務、監督學習、強制健身打卡、監督減肥、閱讀打卡）……

除了極具人情味的服務崗AI無法勝任外，極具創新性的需要創造力的崗位其實AI也無法勝任。

這背后的道理也很簡單，AI歸根結底是靠一大堆數據喂出來的，數據驅動的bug就在于，對于沒什么數據的新事物，AI無法理解。

這就好比一句老話：夏蟲不可語冰，一輩子生活在夏天的蟲，你是無法讓他理解冬天的。這就是AI的局限性，他永遠都活在過去，活在過去的數據中，他無法理解也無法創造未來。

那可能有同學要反駁了，當下的AI無法理解未來，這并不意味著未來的AI也不能，隨著技術的進步，一切皆有可能。

AI的原理

因此，講到這里，所長覺得我們有必要了解一下AI的原理到底是什么。

現在市面上所有的AI能做的事情，其實都只是模擬了人類大腦的一個功能，即模式識別。

舉個例子，在一大群人中，我們能一眼認出來自己熟悉的人，但如果讓你說我們是如何認出來他的，他比起其他人有啥鮮明的特征，或者進一步，為什么那個人即便沒看到正臉穿了不同的衣服，在人群中我們還是可以準確辨認出他？

我們在一大群人中識別出自己熟悉的人，并非因為我們給自己熟悉的人下了定義，他長得高、長得帥、有胡子、眼睛有多大……而是我們看了他很多次，收集了很多關于他的數據，從而能一眼認出他就是他。

如果這還不是很能理解，那我們再換個場景。

我們去看那些有小孩的家長如何教小孩，基本就是指著一個東西告訴他，這是xxx，然后下次再指著另一個同類的東西告訴他，這是xxx，然后小孩就知道了，哦，xxx是xxx。

并非家長給小孩下一個定義，具備哪些特征的東西是xxx。

學明白了的小孩，以后不論看到黑貓白貓還是花貓，大貓小貓還是老貓，都可以很清楚地知道那玩意兒是貓。

這其實就是當下AI的原理，即拿一大堆數據告訴他，這是xxx，這不是xxx，因此，現在還有一個新興職業叫AI訓練師，就是專門人為幫AI標注數據從而訓練他。

一開始，科學家們想讓AI變得智能，方法就是給東西下定義，但很快他們就放棄了這個思路，因為很多東西他們無法用明確、清晰的語言來下定義。比如到底什么是貓，為啥黑貓白貓花貓都是貓？

后來，科學家們參考人類大腦識別東西的能力（神經網絡計算）來訓練AI，于是才有了現在的AI。

所以，懂了么，當下AI的本質，其實就是將人腦的一個功能發揮到極致，但人腦并非只有模式識別這一個功能。

模式識別，知道山是山水是水，但不知道為什么，換句話說，就是不知道因果關系，比如你問AI一件事，AI可以基于大數據告訴你答案，但你繼續追問AI為啥，AI說：不知道。

正是基于此，當下的AI在創造領域只能成為人類的輔助，人類可以借鑒AI給出的一些答案，但絕不可能完全讓AI幫忙做決策。當下的AI輔助藥物發現就是如此，AI可以幫助給出一些可能的結果，但最終還是需要人類工程師用人類那一套來驗證，可以幫助縮短一些藥物發現的時間，但始終無法取代藥物發現工程師的作用。

而且AI還有一個Bug，AI的數據都是人為選擇后喂給他的，但只要人為一選擇，其實就下意識地帶了很多人為的偏見，這個所長不詳細解釋了，不然又需要好幾篇文章，需要大家自己悟。

因此，AI絕不可能替代最尖端的一些人類的工作，當下的AI再強大也只是給人類打輔助，把人類從一些繁瑣的事情中解脫出來。

要想AI真正地超越人類，替代人類的一切，那首先我們要破譯人類的大腦，只有了解人類自己，才有可能做出超越他的東西，但在可見的未來，人類的大腦都是宇宙中最神奇的東西，沒有之一。

不然，小小一個阿爾茲海默癥，也不至于無藥可治了。

寫在最后

其實，現在歐美的情況在所長看來，和AI大量普及也差不了多少了。歐美的工作大體分為兩類，一類就是前文所長提到的服務類工作，另一類便是靠腦力吃飯的創意類工作，那些重復的體力勞動比如制造等，早早就外包給了我們以及其他的東南亞國家。

因此，在歐美等發達國家就形成了如下的格局：一少部分金字塔尖的人群靠腦力勞動，做創新突破，在高精尖領域做出好東西銷往全世界賺錢，再通過國家稅收轉移支付給部分普通人，絕大多數普通人從事服務業工作，同時能享受到不錯的國家轉移支付紅利（當然也會有少數懶漢啥也不做，躺著領福利金）。

由于AI難以取代服務業以及最尖端的腦力勞動人群，未來的格局無非就是，當下歐美情況的進一步兩極化。

聲明：文章僅記錄作者思想，不構成投資建議，投資有巨大風險，需謹慎謹慎再謹慎，希望大家像對待裝修房子一樣對待自己的投資，不要讓挑公司的時間還不如你挑家具的時間來得多，你對待小錢能反復權衡，怎么對待大錢反而如此草率？

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