《连线》创始主编KevinKelly：未来人类50%的工作任务或被AI取代，人们应掌握该技术

原文来源：钛媒体App

图片来源：由无界 AI生成

11月21日上午第四范式举行的第二届SHIFT数字化转型峰会上，互联网教父、《连线》（Wired）杂志创始主编、《失控》作者凯文·凯利（Kevin Kelly，以下称 Kevin）发表题为“人工智能的变革性力量”（The Transformative Power of AI）的线上演讲。

Kevin表示，人工智能（AI）是当下最重要的技术，它几乎无处不在。在未来十年内，AI 甚至可能发展出成千上万种，人类也将会拥有几千种 AI ，而这些 AI 有许多不同的想法和思维方式。与此同时，AI 不仅是“小写创造力”，而且还看作人类的“私人助理”。

Kevin提到，程序员使用了 AI 写代码后，他们发现自己的工作效率提高了56%。而随着新的 AI 大模型（LLM）、对话式用户界面（CUI，Conversational User Interface）等核心的使用，未来，人们50%的工作都可能被 AI 取代，而另外50%的工作可以在AI的帮助下提高效率。

“一些不必要的工作被取缔了，AI 可以帮你完成剩下的工作。”Kevin表示，无论是工作还是生活，AI 对人类来说都是“N+1”的效果。AI 不会抢走你的工作，但不会 AI，你的简历会缺少很亮眼的一项。一个人不会被 AI 取代，但可能会被一个懂AI的人取代。所以人们应该要掌握这项技术。

据悉，凯文·凯利（Kevin Kelly），常被称为“KK”，是《连线》杂志（Wired Magazine）第一任主编；曾担任《全球评论》（Whole Earth Review）主编、出版人。Kevin具有多重身份：作家、摄影家、自然资源保护论者，同时还是亚洲文化、数字文化领域的学者，也是互联网行业教父。他被看作是“网络文化”（Cyberculture）的发言人和观察者，也有人称之为“游侠”（maverick）。代表作包括：《失控》等著作。

Kevin在演讲中提到，尽管 AI 技术看起来十分强大，但其能力是很有限的。

Kevin提到，新的 AI 在训练时被输入了所有人类的成果，包括最好的和最差的，所以它得到的是平均值，是平均的智慧。因此，AI 其实只是一个普通人能做到的平均水平，所以它倾向于给到看似合理的结果，但却不能保证是准确的结果。

在Kevin看来，AI 对人类来说，可以是伙伴、队友、教练，也可以是你的副驾、导游、助理、实习生等。他提到，未来受到 AI 影响的人类工作主要包括五种：远程工作、协作类工作，教育行业，制造业，大的销售平台等。

据悉，本次SHIFT数字化转型峰会上，AI 上市公司第四范式（06682.HK）发布面向企业北极星指标提供全链条的精选解决方案，名为“范生态”平台，从而帮助每一个方案都能够对着正确的AI目标收集正确的数据、建设正确的系统，共同服务于企业核心竞争力的提升。第四范式创始人兼CEO戴文渊表示，公司希望联合更多合作伙伴，让企业数字化的每一个执行系统，都朝向企业核心竞争力的提升在努力。

“即将到来的 AI 时代，我们应该为此做好准备。尽管还没有答案，但我们已经身在其中。”Kevin表示。

以下是凯文·凯利演讲的速记整理（有一定编辑）：

大家好，我是凯文·凯利（Kevin Kelly）。

在这里我想聊聊人工智能，它可以说是当下最重要的技术了。大家可能听过很多关于人工智能的事，因为它几乎无处不在。这是我见过最厉害的技术。它发展得太快了，但很多人依然不太了解它。我想跟你们分享5个关于AI很有意思的冷知识。

第一个很重要的事是，其实人工智能不止一种。它是多元的，有很多种类。在未来十年内，甚至可能发展出成千上万种。就像我们有几千种应用，几千种app，几千种工具，以及几千种机器一样。我们也会拥有几千种人工智能。（这些AI）有许许多多不同的想法和思维方式，将被用做为我们做一些不同的事情，需要有些不同的认知才能做到的事。所以当我们谈论人工智能的时候，其实都是在说被统称为“AI”的那些技术。

这告诉我们，如果我们想去描绘这些不同的思维，就会发现“人类”其实也不是一个那么普遍的统称了。

我喜欢把创造出这些人工智能的想法称为“外星人思维”，因为它们太不一样了。那些最聪明的人工智能思考的方式也与我们不同。它们拥有独特的思维过程。这对我们来说是好事，因为在这种新经济下，如果想要创新，打造自己的技术和产品，独辟蹊径是取得成功的唯一方法。所以通过这些与我们思维不同的人工智能技术，我们也可以在新经济中创造财富。

之前有人告诉我，也许你们也听过，计算机是没有创造性的，创造是只有人类能做的事。计算机只会服从指令，永远不会有创造性。这是错的。

人工智能已经具有创造性了。我将其称之为“小写创造力”。

“小写”的意思就是，它还没有到创造重大突破的地步。目前人工智能的创造的东西大都很日常。比如说，设计师用AI技术设计公司logo之类的。这不算是一个突破，因为并不复杂。这是比较机械的。只是一个小小的创新。而这种“小写创造力”是人工智能非常非常擅长的。

这是人工智能生成的图片。你会惊叹于它细节处理上有多完美。很有创意，但它不是毕加索。因为并没有到让人耳目一新、颠覆以往创作的程度。它只是填补了我们还没想到的点。所以这只是“小写创造力”，很日常也很实用。但也是创造性的。

很多这些创造力其实都来自使用这些AI技术的人。他们是对人工智能提出指令提示的人。所以其实是人工智能和人合作完成了这些日常的创造。

我们发现，人工智能真正擅长的是合成，以一种你从未想过的方式结合在一起。比如，我用AI图片技术尝试，将西瓜和跳蛛结合在一起，就会生成一只西瓜跳蛛。奇奇怪怪，但很有创造性。我们很难创造出来。人都能做，我也能做，但费时费力。而人工智能可以非常非常快地完成这种合成。这种合成是人工智能非常擅长完成的挑战。

随着我们更多地使用AI，合成工具也会变得越来越好用。甚至可以用在科学研究上。比如说，找出一些医学上的想法和计算机领域的想法，你可以用 AI 来探索两者之间的结合，这是以前做不到的，此前这些都需要专家来操作。

你会发现，有些时候使用 AI 的人比其他人做得更好。因为他们在这件事上花的时间远超别人，他们成了人工智能的解读者。他们懂人工智能，能给出正确的指示。你会发现，要想成为人工智能的解读者，并且能够与之交流，要花费相当多的时间。

这是没有任何捷径的事，你需要跟它变得亲密。只有了解它的工作方式，才能最大限度地利用它。这些对人工智能发出指令的人堪称新的艺术家。就像音乐制作人把录音室当作一种新的乐器一样。

如果我们把人工智能看作是一种新的艺术工具，要想真正精通它，你就要成为能够给它提出指令的人。而这一类的工程师正在变得越来越有价值。现在已经有公司在打广告招聘优秀的会使用AI 的设计师了。

我认为，去理解我们与人工智能关系的最好方式，就是将其看作我们的“私人助理”。基本上，世界上每个人都将至少有一个“私人助理”。也许不止一个，只要你想就可以无限期地使用它。你可以问问自己，最需要“私人助理”帮你做什么？它能如何改变你的生活？拥有了1-2个全天候“私人助理”后，你最想做什么？这就是人工智能可以带给我们的。

但重要的是要记住，AI的能力有限。它们更像是你的实习生。原因是这些新的人工智能在训练时，被输入了所有人类的成果。包括最好的和最差的，所以它得到的是平均值，是平均的智慧，尽管是普通的，一般的，但是对很多事情来说已经很够用了。

AI 其实只是一个普通人能做到的平均水平。因此它倾向于给到看似合理的结果，但却不能保证是准确的结果。

对吧？所以它的运作方式是，人工智能会生成普通人也能想、会做的事。但普通人往往会出错，所以你还要核查AI的工作成果，像检查实习生的那样。你不能百分百的信任它。

它们生成了非常好的初稿，非常好的初步总结，内容还行，是一个普通人能做到的。但是普通人经常会犯错，实习生也经常会犯错，你要检查他们的工作。

从另一个角度讲，人工智能其实非常擅长做整理性的事务，像实习生一样。做总结，做要点，进行汇总。我们称之为“元工作”，监督工作成果的工作。这非常非常重要。但实习生完成的工作你是要检查的。你不能像是自己做的一样完全不检查。

程序员们在使用AI的这个技能编写普通代码。这对大部分的代码来说都足够用了，程序员们检查起来也很容易。使用了AI写代码后，他们发现自己的工作效率提高了56%。通过对人工智能的使用，写作者们的工作效率也提高了。

我们可以看到，人们50%的事务都可能被人工智能取代。而另外50%的工作可以在AI的帮助下提高效率。一些不必要的工作被取缔了，AI可以帮你完成剩下的工作。

需要关注的是，要花费很长时间才能熟练地使用AI。AI就跟其他事情一样，我们要经过学习和训练才能很好地使用它，和使用其他工具一样。当然，AI相关的很多功能点，我们不需要刻意训练也能使用。但就跟其他工具一样，AI也是越用越好用。使用的越熟练，就会越受益。

AI不会抢走你的工作，但不会AI你的简历会缺少很亮眼的一项。一个人不会被人工智能取代，但可能会被一个懂AI的人取代。所以你也要掌握这项技术。

不管是工作还是生活，我认为，AI对我们来说都是“N+1”的效果。

半人马是半人半马的神话形象。很像我们正在做的事。与AI助手一起完成各项工作就像是在创造半人马。在医学界，人类的医生是非常了不起的，或许有些医生或许比其他人更出色。但总的来说每个医生都很棒。可能比现在的AI医生更厉害。但是一个人类医生+一个AI医生的组合，会比单独的医生或AI技术本身更厉害。

所以，这里的“N+1”就是，医生和AI的结合在诊断能力、理解能力和判断问题方面，比单独的医生本身要更强一些。不仅比单独的医生强，也比单独的AI医生强。二者一起是强强联合。另外，就算是AI医生也总比没有医生强。

这就是我们为什么要使用人工智能的两个原因。

不光是医生，对老师来说也是一样。一个会用人工智能的老师，比不会用的老师或者AI老师更厉害，但同样的，AI老师总比没有老师强；一个会用人工智能的程序员，比不会用的程序员或AI程序更厉害，会用 AI的律师也会更厉害；甚至会用人工智能的卡车司机，也比不会用的司机或AI程序更棒。

这就是我们发展的方向。我们要实现很多个“N+1”。人工智能对人类来说，可以是伙伴、队友、教练，也可以是你的副驾、导游、助理、实习生等等。我们与人工智能通力合作。

下面我来介绍一下人工智能的交互的变化。

人工智能并非新事物。我们今天看到的很多人工智能，已经存在了至少五年，甚至十年。比如面部识别系统。人工智能的第一波浪潮，是关于识别模式和制作模式的。这个模式可以是一句话，可以是画一只小猫，可以是任何样子。识别模式可以是脸或者声音。

之后是生成模式，这不是什么新技术。但在过去的一年里，出现了让人们非常非常激动的新内容。一个是LLM，大型语言模型。另一个是CUI，对话式用户界面。让我来具体解释一下：

第一个，大型语言模型。

实际上，建立大型语言模型是为了发现人类语言的模式。事实证明，深藏在语言本身结构中的，是我们的思维推理模式和逻辑模式。不仅是语法的模式，也不仅仅是句法的模式。而是语言中暗藏着你的逻辑模式，如果你看一下一个人说的话，就可以提取出论点，推理他的思路和逻辑。所以这样小小的推理会让LLM在一定程度上模仿人类的思维过程。它通过预测下一个词来做到这一点，这个词像是大家都会说到的词。

所以LLM有推理能力，是今天正在发生或将要发生的变革。如果让你来模仿人类推理，你肯定能通过，这毋庸置疑。在很多测试中，人类通后测试就结束了。一直到最近，很多人都认为只有人类能通过这种测试。但其实，通过这些测试并不需要太多的推理，因为很多内容都是关于知识，以及理解知识如何运行的。所以LLM能捕捉任何书面语言中的思维推理和逻辑模式，还是挺让人惊喜的。

第二个是对话式交互方式。

我在接触互联网很长时间以后才意识到，早期其实有一个命令行工具，通过文本来操作编程。它是一个文本界面。互联网存在了这么长时间，几年，几十年，大家都忽视了这个工具，因为它很难用。互联网的爆炸式发展是在开始用网络制作图形用户界面时出现的，在网页上可以直接拖放图片。图形用户界面的出现改变了一切，也使得互联网一跃成为当时的主流。人工智能也在经历同样的发展，直到前段时间，对人们来说它还代表着编程代码。要使用它，你必须对编程有所了解，必须知道很多关于代码结构的知识。

而现在，由大型语言模型实现的对话式用户界面，已经改变了这一点，你可以使用任何语言，以对话的方式，与人工智能交谈。人工智能不仅能理解语言，还拥有了对话的能力，与人交谈，这是一个巨大的转变。我们可以将这个已经应用于人工智能的对话式用户界面，应用到其他任何东西上。比如可以应用到你的车里，就可以直接跟车对话，你可以跟一个电子表格互动等。这就是对话式用户界面基于它提取出的，人类语言的结构和模式后所能做到的。这些都将帮助我们理解AI的商业运作。

请记住，对于一项技术来说，当你看不见它时，它就成功了。我认为95%的人工智能技术在将来都会是这样，因为它们基本都在后台工作。人工智能在后台所做的是预测，它让预测的成本变得很低。在过去，持续预测非常昂贵，非常不可靠，且很难实现。但现在变得便宜了。这些大型语言模型和其他人工智能的工作，是能够预测下一件事，下一个像素，下一个单词或下一个数字。

所以你可以问问自己，作为一个企业，你是否能预测人们会买什么，下一季的流行色是什么，在接下来的十分钟内会发生什么，或者在接下来的两个月内会发生什么。如果你能做出这种可靠且廉价的预测，那你就掌握了人工智能技术带来的新力量。

人工智能在经营中的作用主要体现在两方面：一个是对内，员工会用AI技术改善工作流程；另一个是对外，客户使用你的人工智能技术。给客户带来价值。

内部和外部，过程和产品都使用了人工智能，但二者却完全不同。组织内部的人工智能是为了在流程中使用，如编写代码、促进沟通，财务人员用它来制作报表、建立预算模型。这点最终会对我们的生活产生更大的影响，甚至比客户使用的效果还大。

无论是机器人还是自动驾驶汽车，或者是零售网站，你都可以通过人工智能去模拟结果。这些都将改变我们的生活，但我认为内部流程的变化，如何变化，以及我们以何种方式工作，将变得更加重要。

过去，电力的到来彻底改变了人们对什么是公司、你在公司里的工作方式、公司的组织方式以及员工关系的看法。

我认为AI时代也会发生这样的改变。AI的出现改变了我们的生活方式，也改变了很多公司的运作模式。

第一批工作受到人工智能影响的三类人群，可以远程的工作，非案头的工作以及协作类的工作，基本都是重编程的公司。

第二批工作受到 AI 影响的是往往规模较小、较年轻，而且已经在转型，通过在编程中使用人工智能而发生了转变，比如医疗健康是与AI适配度极高的行业，有可能发生一定变化。

第三个是教育行业；

第四个是制造业，AI被应用到了工厂里面；

第五个是大的销售平台，不是零售商。

实际上，通往人工智能的路径就像是一个阶梯。在老式的业务、常规行业中，开始时没有数字化。当你开始对数据有需求时，这就是企业数字化迈出的一大步，接下来是数字化所有信息、数字化大家的工作。

通往人工智能的路径就像是一个阶梯。在老式的业务、常规行业中，开始时没有数字化。当你开始对数据有需求时，这就是企业数字化迈出的一大步，接下来是数字化所有信息、数字化大家的工作。

这对于很多行业都是大事件，而很多企业都还有很长的路要走。

这就是即将到来的，我们应该为此做好准备。尽管还没有答案，但我们已经身在其中。我认为人运用人工智能和机器人的目的，是帮助我们成为更好的人。我们正朝着这个方向迈出的第一步。

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