比ChatGPT搶飯碗更要命的事

最近，“ 會聊天的機器人”ChatGPT 火爆網(wǎng)絡，很多人驚嘆于這款人工智能的“能侃”：給ChatGPT 出個題目，它能很快回你一篇小作文，且語言風格、敘述邏輯都不像之前的AI（人工智能）那樣生硬。于是有朋友跟我打趣：“擔不擔心ChatGPT 再發(fā)展之后，把你寫作的飯碗搶了？”對于這種問題，我一般回答：“不擔心，但我擔心一些更要命的事。”

說起人工智能，我大學剛畢業(yè)那會兒，因為自動駕駛被炒得火熱，便經(jīng)?；孟朐龠^幾年，駕駛座被AI 接管，我就不必費勁考駕照了。可是，朋友的一句話改變了我的想法。

“車還是要學的，可預見的未來，AI 永遠不可能代替人類把握方向盤——因為‘電車難題’無法解決。”他說。我恍然大悟，乖乖地去考了駕照。

“電車難題”，最早由英國當代哲學家菲利帕·福特提出，其經(jīng)典表述是，一輛行駛中的電車，在它前面的軌道上綁著五個人，電車失控，無法停下，眼看就要把這五個人碾死。這時，你剛好站在電車軌道的操縱桿旁邊。只要你拉下操縱桿，列車就會切換到備用軌道上?？墒?，備用軌道上也有一個人被綁著。這個操縱桿，拉還是不拉呢？

“電車難題”問世以來，引發(fā)很多倫理學和法理學討論，爭到最后各方的共識是，人要為自己的選擇負責?，F(xiàn)實中，如果有人面臨類似的兩難抉擇，無論最終的選擇是什么，一定會不自覺地追問：為什么當時要這么選？

很多高階的判斷問題，如果涉及倫理、道德、審美，無法被自動化的原因，就是它其實怎么選都對，怎么選也都錯，只有當人類面臨那個場景，自己做判斷時，屬于他的、能夠讓他安心的“正確答案”才會被揭曉。而自動駕駛代替人類的難點就在這里——駕駛過程中經(jīng)常會面臨“電車難題”。

比如，很多交通事故發(fā)生在車輛高速行駛中，前方突然出現(xiàn)人或者動物橫穿馬路。在這種情況下，很多司機會下意識打方向盤，結果常是車輛失速側翻，要躲避的人或動物沒事，但司機及其親友車毀人亡。

人工智能也許可以通過模擬運算，計算出進行規(guī)避動作后，馬路上的行人幸存概率增加，而司機的幸存概率驟減。而如果直接撞過去，行人八成會沒命，但司機可以幸存。人工智能真的可以代替駕駛者做“直接開過去”的選擇嗎？這個選擇日后可是要承擔法律和道德追問的。

因此，人工智能無法代替人的根本原因，不在于它能否深度模仿人類的思維，而在于它不能代替人進行這種判斷。開車如此，寫文章更是如此。

為了寫這篇稿子，我專門跟ChatGPT 聊了聊，聊的過程中也在反思——作為寫作者，寫一篇文章，它對讀者的價值究竟在哪里？這些價值有可能被ChatGPT 等AI 代替嗎？ 反思后我發(fā)現(xiàn)，一篇文章，至少有三層價值。

第一是“知識價值”。也就是把具體現(xiàn)象、相關數(shù)據(jù)或史料打包匯總，給讀者以開闊視野的作用。這一層價值，ChatGPT已經(jīng)可以部分做到。例如，當你向它提問某件事時，它能把事情的前因后果準確、客觀且較有條理地提供給你，這種能力甚至已經(jīng)超越了人類寫作者。

但ChatGPT 尚沒有“深度聯(lián)想”能力，它只能就事論事，從人工智能聊到電車難題等這種開腦洞的創(chuàng)新性聯(lián)想，它是不具備的。于是你會發(fā)現(xiàn)，跟ChatGPT 聊天缺少趣味。因為人類思維的有趣，是建立在對多種知識的“通感”上。“綠楊煙外曉寒輕，紅杏枝頭春意鬧?！薄疤一ㄌ端钋С?，不及汪倫送我情?！薄按阂狻焙汀棒[”之間，友情和水深之間，本來沒有邏輯關聯(lián)，但人類的思維能通過這種合理的“大腦短路”將其構建聯(lián)系，這就是思維的樂趣。AI 能否通過深度學習或算法演進達成這種“通感”式的聯(lián)想，我對此持保留態(tài)度。

第二是“情緒價值”。嬉笑怒罵之于文章，恰似酸甜苦辣之于菜肴。僅有知識沒有情緒的文章，如同只有營養(yǎng)沒有味道的菜。而目前的人工智能是很難模仿人類的情緒的。

在我看來，情緒的本質(zhì)其實也是一種人類才能做出的取舍和判斷。情緒的產(chǎn)生與共鳴，源于我們選擇性地關閉一部分認知甚至常識。

比如憤怒，《滿江紅》的名句“壯志饑餐胡虜肉，笑談渴飲匈奴血”，讀來讓人很提氣。但如果較真，吃人肉、喝人血和儒家痛斥的“率獸食人”的區(qū)別在哪兒呢？作者為什么可以屏蔽這部分常識，卻依然讓人共情呢？這說明人類“憤怒”的背后，有復雜的倫理取舍與判斷，AI 無法自主模仿和使用這些情緒。

第三層是“判斷價值”。跟ChatGPT 聊天時，會發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：一旦你問它如何評價一些敏感的歷史人物或者爭議事件時，它會立刻丟棄原本盡力模仿人類聊天的風格，說它只是聊天工具，無法對此做出評述。ChatGPT 這樣說，并非開發(fā)者為了明哲保身，故意不談。而是因為這類話題談到最后，往往都涉及“電車難題”式的取舍與判斷，所以無法交給AI 去做。

因此，在知識層面，AI 暫時不具備將不同體系知識進行通感和創(chuàng)新的能力；在情緒層面，AI 很難模仿人類準確把握在什么時機關閉何種認知以達成哪種情緒；在判斷層面，AI因為不能具有人格，無法進行復雜的價值判斷。

雖然我并不擔心ChatGPT砸我的飯碗，但在和它聊過之后，我覺得另一種人們仰賴的東西，很可能會隨著人工智能的變革而過時、落伍。

你小時候有沒有過這樣的經(jīng)歷？逢年過節(jié)，親戚朋友聚在一起，興之所至，把小孩子叫到跟前表演“特長”。仔細想想，這些“特長”其實都是高度技術性的。然而，在技術日新月異的發(fā)展下，AI 在這一類技能方面已經(jīng)逐漸超越了人類。

唐詩宋詞、圓周率記得再熟，趕得上網(wǎng)絡搜索嗎？四則運算，甚至徒手開平方算得再快，趕得上計算機嗎？在大街上演奏一首小提琴曲，如果無法融入自己的情感和演藝，拼得過帕爾曼、呂思清、帕格尼尼嗎？

過度注重技術性技能，是前信息時代甚至前工業(yè)時代的培訓方式。信息時代，尤其是人工智能發(fā)展后，這些“體力勞動式的腦力勞動”，正在被迅速取代和淘汰。

我曾經(jīng)在媒體工作，幫實習生改稿子時發(fā)現(xiàn)，他寫的文章就是“ChatGPT 風格”——數(shù)據(jù)準確、資料翔實，但通篇讀下來，一點味道沒有。

我當時說：“文章寫得挺用心的，但能不能再加點好玩的東西？”他很不解地問我：“什么叫‘好玩的東西’？”

當時我無言以對，而今想清楚了。在知識層面，就是那種“通感”式的新奇有趣的聯(lián)想能力；在情緒層面，就是那種蘊含其中、引而不發(fā)的“文氣”；在判斷層面，就是那種未必一定正確，但能夠給讀者以啟發(fā)或暢快感的見解。這些是AI 無法模仿的。

總而言之，人工智能突飛猛進，對腦力勞動者來說，其實不是毀滅一切的“末日天劫”，更像是一場“洪水”——當洪水襲來時，住在低地上的人們遭了殃，而處在高地上的人們卻可以安然無恙。

我們所要擔憂的問題是，過去過于注重對“技術性”技能的培養(yǎng)和選拔，讓太多人才成了“低地上的人”。洪水沒有到來的時候，我們尚能安然無恙?？墒?，萬一人工智能的洪水襲來，將低地淹沒，高地留存，局勢很可能會驟然變化。

（摘自“海邊的西塞羅”微信公眾號，本刊有刪節(jié)）