2024 年 5 月 23 日，美國眾議院外交事務委員會以壓倒性多數投票提交了一項法案，該法案將使拜登政府更容易限制 AI 系統的出口。該法案還將賦予美國商務部明確的權力，禁止美國人與外國人合作開發對美國國家安全構成威脅的 AI 系統。

路透社本月報道稱，拜登政府準備開辟一條新的戰線，以保護美國 AI 避免落入他國之手，初步計劃針對最先進的 AI 模型設置護欄。

AI的你追我趕，堪比當年的太空競賽。可以預見的是，未來50 年人類生活將被人工智能重新塑造，一個充滿無限可能的人工智能時代將全面來臨。

考察人工智能領域的現狀，我們發現智力遠超人類的“強人工智能”仍屬于科幻范疇。而在近未來，逐漸走出實驗室應用到日常生活中的“弱人工智能”，已經開始引發廣泛關注。

五十年前，在人們心目中自動化代表著智能，二十年前，用匯編語言寫出邏輯編碼，機器能完成人類完成不了的任務就是智能。而今天我們討論的人工智能，主要依賴深度學習技術，不需要人類輸入規則，而是機器自己尋找規則——這讓我們認為：機器有了智能，能像人一樣思考。

而深度學習大顯身手有兩個條件——強大的計算能力和高質量的大數據，前者得益于硬件計算能力的發展，后者則是互聯網時代每天產生億級數據的受惠者。未來理想化的狀態如下：

1、人人都有智能助理。對咖啡機說一句“我想喝杯咖啡”，于是，一杯不加糖、脫脂奶的美式就到了你手邊，你甚至無需告訴它，你的口味是什么，答案都在往日積累的口味偏好數據中。

2、人人都是老司機。特斯拉、谷歌、德系車企……眾多玩家都在讓科幻電影中的智能駕駛變成真實，中國科技企業自主研發的無人車也經過了路測、試駕等重重考驗。2016年烏鎮互聯網大會上，百度無人車首次進行開放城市道路運營，幾十名乘客提前體驗了無人駕駛汽車他們還為汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供了一個開放、完整、安全的軟件平臺Apollo，助力傳統車企快速搭建出一套屬于自己的完整的自動駕駛系統。未來，年邁的老人或考不過駕照的新手，或許都能通過無人車輕松上路，一家人出行過程中也能夠解放雙手，享受車上的家庭時光。

3、出門“帶臉就行”。“刷臉”時代，僅僅憑借一張臉就能輕松實現一切所需。人臉識別技術帶來的不僅是方便快捷，更重要的是安全，當它與金融結合，我們可以不帶手機，不帶銀行卡，只需要掃一下臉，不管是小超市買東西，還是理財、信貸等其他金融服務，都能實現極速辦理。

4、娛樂旅行、文化教育新體驗。除了翻譯，AI還在其他方面改變著我們的娛樂和旅行。如今的圖像識別以及AR等技術可以讓褪色的物體或圖片復原到幾千年前的色彩。

目前，技術領域的重要趨勢AI，正在對全球的經濟環境產生重大影響。實際上, 世界上不只有一種AI，不同的行業行業有很多不同的想法和認知，也就意味著會有非常多紛繁各異的AI，這就像世界上存在各種物種的動物一樣。如果把眾多截然不同的動物智能和機器智能匯總，我們會發現人類的智能發展并不是核心或者唯一。人類與AI的關系是復雜且多維的，包含以下幾個方面：

1. 合作與互補：

• AI與人類在很多領域都有廣闊的合作空間。例如，在醫療、工業、金融等領域中，AI可以輔助甚至在某些任務上超越人類的能力。通過開放數據和知識共享，人類為AI提供了豐富的學習資源和發展環境，而AI則以其高效的計算和決策能力彌補了人類在某些方面的不足。這種合作關系有助于提高生產效率、生活質量和推動社會進步。

2. 競爭與挑戰：

• 隨著AI技術的快速發展和普及，它也帶來了一定的競爭和挑戰。AI可能會在一些特定任務上取代傳統的人類工作，導致就業結構的變化和工作崗位的減少。此外，安全和隱私問題也隨之而來，如合成視頻和圖像可能導致的虛假新聞和欺詐問題。這些挑戰需要人類社會共同面對和解決。

3. 倫理與法律考量：

• 在AI的發展過程中，確保其符合人類的價值觀和道德準則是至關重要的。權利平衡是關鍵之一，以避免濫用和不公平現象的發生。因此，需要加強法律和倫理規范的研究與制定，保護個人隱私和數據安全，并推動對AI行為的監管和責任追究機制的建立。

4. 教育與培訓的重要性：

• 為了適應快速變化的工作環境和技術發展趨勢，教育系統應該注重培養人們的創造性思維、批判性思維和適應性技能等關鍵素養。這包括提供關于理解和應用AI技術的基礎知識以及數據分析和判斷能力等方面的教育和培訓機會。

5. 跨學科合作與交流的必要性：

• 促進不同學科之間的合作和交流對于理解和管理AI技術的發展至關重要。這需要建立跨學科的團隊和網絡平臺來分享最佳實踐、研究成果和經驗教訓，以便更好地應對未來可能出現的挑戰和問題。

6. 控制與安全性的討論：

• 雖然AI是由人類創造和發展的工具或伙伴，但對其控制和安全性問題的關注也日益增加。在某些情況下，如果缺乏適當的監督和控制措施，AI可能產生出乎預料的行為結果。因此，確保人類對AI系統的有效監控和管理成為了一個重要的議題。

人類與AI之間的關系是一種復雜的互動關系，既包含了合作與互補的機會，也面臨著競爭與挑戰的風險；同時還需要考慮到法律、倫理和安全等多方面的問題。隨著技術的進步和社會的發展，這種關系也將不斷地演變和調整。

AI為人類提供新的思維方式

AI就像是降臨到地球上的外星人一樣，但是它是由人類來進行設計和編程制造的，可能超過了人類的智能，也有可能有認知。但最重要的一點是，他們并不像人，他們是一個硅基生物，有不同的認知和思維方式。

思維方式的不同，可能就構成了AI與人之間最大的不同，這并不是差錯，而是特點，甚至是優勢，他們可能會有創造性的思維，用完全不同于人的思維去做決策。

隨著新的AI的應用，人們發現機器也是可以產生創造力的。但是這些創造力并非是空穴來風，他們必須有人去給AI做出提示，那么這些人就叫做提示工程師。

真正優秀的AI提示工程師可能要花一千個小時以上的時間和AI共事，他們用的AI和我們是一樣的，但是他們卻可以通過創造性的提示讓AI去創作出非凡的東西。一個優秀的AI提示工程師是需要大量的練習和非常深厚的知識積淀和技術積淀的，大家現在也都會用一些開放的AI工具，你需要去了解AI背后的思考鏈條，你需要讓AI一步一步地去跟著你的思考。

你會被更擅長使用AI的人替代

如果說你給AI一些積極的情感反饋，比如你表揚他，那么他就會給你一些更好的答案。比起助理，AI更像一個實習生，因為實習生不能獨立完成任務，工作成果需要我們來做二次核驗的。他們是從大量人類語料中去提取信息來訓練AI，其中包含了人類最精尖的信息，同時也有一些非常普通的，甚至是質量不高的信息。

對知識型行業從業者來說，50%的任務都是可以由AI實習生來做到的。而其他50%的工作可以讓AI去做一個草稿，然后由人來做提升。同樣在其他的行業，比如說作家，他們使用AI的話，任務的完成速度會增加37%；比如律師、顧問，還有行政的工作，他們使用ChatGPT之后都有不同程度的效率的提升。最明顯的效率提升，其實來自于低級別的工種或者是普通員工。

AI和其他的技藝一樣，需要至少一千小時的練習和學習，才能夠真正擅長，所以未來人們的薪資將與你使用AI的能力掛鉤。因此，人們不會簡簡單單地因為AI失去工作，但是確實有一些工作內容會改變。

未來的5年以內人是不會被AI替代的，但是有可能會被一個善于使用AI的人替代，這是普遍的趨勢。如同現在看到的，即使有了自動駕駛，依然很少會有司機被自動駕駛所取代，但未來，司機的工作內容是會出現一定的變化的。還有在客服領域，用生成式AI去賦能服務臺的工作人員，尤其是接，會有一些AI沒有辦法處理的問題再轉到人工。

AI是相對平等的技術，即使是一些財力并不是很雄厚的企業或者是一些偏遠的地區，他們沒有充足的預算雇傭接線員，也可以運用AI提供客戶服務。

除此以外，另一種AI應用趨勢應運而生——藝術方面的提升。目前很少有畫家、音樂家、或其他藝術從業者被AI完全替代，他們可能會用AI作為靈感來源。AI的世界是基于規則的，因此，有時人覺得很簡單的事情，對AI而言可能很難，換言之，AI覺得很容易的人可能會覺得非常困難。

說到生成式AI與人之間的關系，我們把它稱之為+1關系，現階段只靠人或只靠人工智能都不行，它們要結合在一起。人類和人工智能協作可以應用在各種領域，包括教育、法律、駕駛等，有的這些和人工智能相遇是1+1&gt2的概念。

不可否認，現在的人工智能醫生還不如人類醫生，但是人類醫生與機器協作會做得更好。一些遙遠地區可能醫療資源短缺，無法接觸到正常的醫療資源，在這種情況下，AI治療總比沒有醫生好。

當技術變得隱形時才是最強大

在過去一年里，生成式人工智能帶來了許多激動人心的變化，比如神經網絡技術得以與人工智能結合應用，實際上神經網絡技術不是新技術，網飛和亞馬遜早就在使用，這是一種識別+生成的技術。目前神經網絡已經發展出兩個全新的概念，一個就是大型語言模型，另一個叫做對話式用戶交互界面。

大語言模型一開始是個非常簡單的編程，10-15年前，我們其實是用它來做語言翻譯的，因此當初訓練它的目的是為了建立語言模型，將一種語言翻譯成另外一種語言，用作訓練的語料就是日常生活中的各種語言。

因為語言不是單純的進行信息的傳遞和傳達，我們之所以會有語言，是希望語言表達思想，沒有語言，思想也是匱乏的，所以語言跟推理能力密切相關。當獲得了語言能力時，它也在一定程度上獲得了推理能力。

推理是語言模型研究過程中獲得的一個有趣副產物。大語言模型在很多賽道有了全新的應用，基于大語言模型，他們獲得了閱讀推理的能力，人工智能可以幫助我們做很多測試，且高分通過。

對話式用戶用戶界面與20年前的圖形用戶界面有異曲同工之妙。有了大語言模型后，你可以進行對話式溝通，從而生成圖文，我們會發現文本信息轉化成視覺信息非常符合人類的溝通訴求，這極大改變了現在的技術應用，包括語言理解、手勢識別。

未來幾年初創企業將變得非常的容易，只需要將一些東西添加到對話式使用界面中，比如你可以和面包機、汽車對話，AI也會變成商品的一種形式，AI交互頁面會成為區別其質量的一個關鍵所在。

當技術變得隱形的時候才是最強大的。我們現在在這個房間當中有大量的技術存在，比如電燈、水管、風扇、通風管道等，我們意識不到他們的存在，這意味著這些技術已經成功了。同理，我們一直在談AI，說明它還沒有成功，如果說我們已經無法意識到AI的存在了，那么就說明AI成功了。

AI的技術會存在于兩個階段，一個是內部的流程階段，包括編程工作、金融分析，或者是傳媒和溝通；另一個是外部使用AI來制作產品，這是大家在公眾視野當中可以看到的，比如說自動駕駛汽車機器人。目前為止，內部運行的AI更為強大，我相信這也是未來AI重要的增長點。

有些工作是人類不想做的，有些工作是人類可以做的，還有些工作甚至是人類完全未知的。AI能夠起到最大作用的地方，不僅僅是在人類不能做的，更是在于去探求完全未知的工作。

社會中層往往是AI最大受益者

那么在商業場景中，第一批的AI使用者有哪些？除了我剛剛介紹到的客服工作以外，還有程序員，現在程序員已經在使用微軟copilot這樣的AI輔助工具了。有了AI加持之后，這些程序員表示再也不想要回到沒有AI的時代；同時在營銷領域，工作人員也在大量使用AI去生成物料、圖像、視頻等等。

AI的第一批應用行業，包括軟件、醫療、教育、營銷和保險。AI可以設計保險政策、進行數據分析等等，在教育領域，最大的受益者就是學生，在醫療領域就是患者，在企業的環境當中應該是員工受益。

但其實我們發現事實與預想的恰恰相反，老師對于AI的熱情遠遠要大于學生，醫生的熱情大于患者，領導者的熱情大于普通員工。比如說老師，有了AI，他們每天可以節省幾個小時的備課時間，醫生和經理也是一樣。所以我們發現在一個企業或者行業結構當中，中層反而是受益最大的，他們反而是第一批的AI使用者。

另外年輕的初創企業往往最先運用AI。公司越小，運轉就更加靈活，他們就更有機會全面使用AI。大公司的腳步就會相對落后。這是一個自然進化的過程，從18世紀開始，企業一步一步從工業模式一直進化到現在的數字模式，在數字時代，中國企業搭上東風，實現了快速的成長。

之后是云計算的時代，現在我們正在全面擁抱AI，但云計算這一步是不能略過的，我們需要去打好基礎，實現完善的云計算部署。換句話說，企業要進行完善的云計算或者云平臺的部署，然后才可以在云計算的基礎上來發展他們的AI實力。

我們同時也意識到，AI素材可以實現增強現實的功能。在我們需要AI協助的過程中，AI也在學習這個物理世界。AI可以讀取物理世界，快速生成數字孿生。有了VR產品，人們可以在虛擬世界遨游，可以去自動理解身邊的環境，不需要一遍一遍去掃描，最終將整個世界輸入鏡像世界中。世界上的任何電子設備都可以看見鏡像世界，這是機器人和自動駕駛汽車所看見的世界。

未來，數據世界和人類世界交織在一起，我覺得鏡像世界的社交屬性很強，所以在這方面的培訓工作潛力無限。未來，人們在某項工作或技術正式啟用之前，可以在鏡像世界里完成實訓和試錯。

AI將與人建立更多感情羈絆

過去一年，很多翻天覆地的技術變化都是由人工智能來驅動的，人工智能帶來了前所未有的創意。未來如果人工智能會產生情感屬性，那可能會讓很多人覺得匪夷所思。

AI為什么會產生情感屬性呢？有以下幾個原因。首先，對話是人類溝通的自然表達，人們不自覺地代入情感，即使面對AI，我們也會用到這種原始情感，AI會通過你的語言和表情感受到原始情感的傳遞。比如說它看到了你的視線，就會知道你現在走神了，或者通過你語調的變化感覺到了情感的變化。在語言表達的同時讀取并處理了人類信息，比如像愛、喜悅、恐懼、顧慮、驚喜。

人會跟寵物有很強的情感羈絆，比如狗狗或者小貓，可能在未來會跟人工智能有更強的羈絆，它就會像一個能夠說話的小狗。人類是不可能用一種技術覆蓋所有的應用場景，除了神經網絡之外，我們還可以加入像模糊邏輯、規則判斷這些技術。

A未來三十年AI會有什么樣的發展路徑，沒人能夠預判。但是至少目前這些分析可以幫助我們更好地為未來做規劃，AI能夠幫助我們判斷哪里AI做得好，哪里人類做得好，同時還可以剖析一下哪些是希望人來做的，幫助我們更好地認清現實、理清路徑。

本文轉載自公眾號數字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/zu1poKTpiIXu4jifOpy-EA??