悲观背后孕育着乐观

AI是一个令人兴奋又焦虑的话题，这是人类历史上第一次面对智能革命，与前三次工业革命是工具的提升不同，这一次机器开始替人思考，至少是形式上已经实现了。

比如同传翻译，就在几年前仍然是需求旺盛的行业，但大模型已经实现了对大多数同传需求的替代。人工同传最大的障碍就是同传人的脑力和体力，这是生物体先天的制约，一名同传人需要同时运行两套语言体系，所以坚持20分钟就得换人；但对机器来说，不存在任何体能和脑力的限制，就算翻译一万年也无所谓，而技术是可以攻克的。何况AI突破是整体而非个体的突破。

AI的突破，一方面前所未有地满足了人的需求，另一方面也必将加速人的替代。

对此小镇先谈三个观点：

观点一、不需要等通用人工智能，现在的AI已经够用了，关键是应用而非盲目攀高。

目前在AI领域，主要有两种发展思路。

一是美国主张的直接通往最终的通用人工智能，也就是实现人造大脑，从此AI可以替代人去研究、生产、服务。

二是中国主张的基于现有技术，先进行各行各业的赋能和改造，提高全社会生产力，然后反哺AI的发展，AI与社会生产力相辅相成。

小镇观点很明确，以人类目前对大脑的研究，指望在现有认知和技术水平下实现通用人工智能，还不如指望一群猴子敲出莎士比亚全集，或者期待上帝或者外星人天降地球。

美国走这条路线，不仅是满足资本炒作，更因为美国已经大量丧失实体制造环节，已经做不到用AI赋能、改造传统行业。

最基本的道理，AI的训练需要大量有效数据，注意是“有效”数据，不仅数据要干净还要针对性强，“大量”也很重要，AI学习的效率远低于人类。

面对AI，首先需要提出并解决的问题就是数据从哪里来？

比如一名人类科学家或者文学家，其学习成长的训练量折算为Token顶多就是100亿个，用汉字简单对标大概是100亿字，这已经把文字、视觉、听觉甚至大脑中的胡思乱想等等获得的信息折算进去了；然而目前AI大模型，训练量已经达到30万亿，接近人类目前有效数据的极限。

语言类是有效训练数据最充分、最容易获得的，比如开头提到的同传翻译，为什么效果这么好？就是因为全人类每时每刻都在产生大量的语言交互，提供了源源不断的海量训练数据，所以AI同传翻译的效果极其好，纵使学习效能不如人类，但训练速度快，一旦突破，就不会倒退，不需要像人类那样以个体为单位开展学习。

但更多领域无法提供足够的有效训练数据。正如语言大模型需要人工进行数据标注，从而为大模型训练提供有效数据，显然标注是有技术门槛的，只不过这种门槛对接受过高等教育的人而言，很轻松。

然而进入专业领域尤其制造业，能够进行训练数据标注的，起码是有多年工作经验的成熟工程师，毕竟制造业只有极少数信息写在纸面，海量的隐性知识只能靠人来传承。美国现在搞不定重返月球的火箭，就是因为人员的断代。

一定要明白再小的制造业也是复杂工程，绝非有图纸就能复现产品。美国当年搞出来火箭之后，就转向航天飞机路线，之前的从业人员和生产厂商就断代了，如果想复刻20世纪60年代的登月火箭，就需要从头来一遍，而由于底层技术比如控制系统已经发生改变，绝无可能回到过去。

举一个最简单、最容易理解的例子：按照菜谱做菜。

任何一道菜，从步骤看都很简单，似乎按步骤就可以完成，但只要实践，就会发现有大量问题有待解决。

比如不太可能像菜谱一样有完备的食材配料，缺了其中一份行不行、用什么可以替代？食材产地不同是否需要调整？同样是炒香葱姜蒜和香料，什么时候下锅？炒香是什么标准？使用的油和火力不同，是否有变化？几乎每一步都可以拆解出大量问题，看菜谱就能基本复刻，也是需要能力的。

所以，最近短视频平台就火了一位专门煮蛋的创作者，被称为“蛋神”，把最简单的煮鸡蛋精确到了秒，迅速吸引了数百万关注者。由此可以看到，就算最简单的只需要把水烧开、放入鸡蛋的煮鸡蛋，也是有技术含量的。

制造业的复杂度远非炒菜可比，炒菜的容错空间太大了，只要菜熟了，放调味料和炒制时间别太过分，对付着总能吃下去，大不了扔了叫外卖嘛。制造业绝不敢如此马虎大意，精准度要求也极高。

以当前AI如此低的训练效率，要想推广到各行各业，需要的海量数据从哪里来？这些数据需要有一定经验和从业经历的工程师帮助进行数据标注，人从哪里来？

这绝不是单靠钱就能解决的，比如现在的美国，大多数制造行业从业者极度萎缩，何来训练数据？就连马斯克训练辅助驾驶，都苦恼于数据不够。

所以，美国才要走直奔通用人工智能的终极路线，这也是客观现实决定的。

但中国就不一样了，AI已经大量应用于现实。

刚刚结束的得到年度演讲，也提供了大量AI实际应用的案例。比如在演讲中提到小商超的运营，过去这非常需要经验，但在AI的指导下，哪怕是一个新手，也能够完成动线调整、货物准备等工作，大大提高经营效率，把更多时间和精力用在与人打交道、培养更多熟客的领域。

但与此同时，也带来了新的负面、灰色收益。比如自媒体领域，利用AI大量生成垃圾内容已经成为产业链，一篇文章或视频可能只带来零点几分钱的收益，但干这一行的一天可以生产上万条，一旦出现爆款，收入就更可观了。于是往AI大模型投毒、向平台撒垃圾等“随地大小便”已经成了电子流水线。

可以说每一个行业都可以用AI重做一遍。

小镇经济工作会议前，接受某媒体电话采访，问对“十五五”期间相关产业的看法。小镇认为，在AI技术发展和应用支持下，未来服务业领域可以复刻“一只烤鸭”的规模化扩张路线，这也将成为中国服务业提升的关键法宝。

关键在于AI解决了高度个性化的需求问题。对这个问题，小镇另行展开。

观点二：悲观背后孕育着乐观。

面对AI很焦虑，这很正常，因为当前AI还处于最初级的萌芽阶段，以2023年GPT爆火为起点，AI大模型才不过三岁而已，正因为不确定所以更加焦虑，尤其当涉及切身利益的工作时。

但正如小镇之前在星球文章中谈到的：不要一提起AI就只想到搞高技术含量的AI研究，这必然是只属于极少数人的专利，更多人的机会在于AI创造的增量空间，在于应用AI解决或新或旧的问题。

比如前面提到制造业应用AI，需要大量熟悉制造业的人帮助AI进行训练，由于制造业的复杂性，这种训练更多是实现专业大模型的应用，需要大量的调试。

这就是小镇在《》谈到的，制造业的自动化、智能化，只是减少了最终生产一线的岗位，但带来了大量生产制造之外的生产性服务业岗位。

比如资深工程师调试AI就属于生产性服务业。这一人群被美国全球竞争力研究院院长黄力泓于2008年首次命名为“紫领”，也就是兼具蓝领动手能力、白领管理创新能力及金领知识结构与资源协调能力的复合型职业群体，在AI大发展的时代，这种高精尖的紫领人才，会越来越吃香、越来越多。

对大多数人而言，AI时代的发展空间不在于AI研究，而在于应用，思考自己所处的行业、岗位，是否可以用AI创造更多可能性、提高效率。

效率的提升本身，就会带来海量的新需求。比如“闲暇经济”，这就是马克思提出的“自由时间”，时间可以划分为工作与闲暇，后者才是个人发展与社会进步的基础，工业革命之后人类社会和生产力急速提升，就在于人类闲暇时间增多，只需要更少的工作就可以获得维持劳动力再生产的物质财富。

因为整体的发展，人有了更多时间，这才带来了丰富灿烂的现代文明，典型就是服务业，如文化娱乐、康养服务、数字休闲、体育健康等等。

随着智能时代生产力进一步提升，对传统制造业等行业进行深度改造，必然会进一步解放人类，人类一旦被解放，就会创造出更多需求，这才是未来人就业的主要增量。

这就是小镇前面说的在AI技术发展和应用支持下，未来服务业领域的大发展。

观点三：未来年轻人的发展机遇，并不比任何一个时代少。

顺应观点一和二，考虑到AI仍然是一个全新的领域，最擅长应用新事物的一定是跟新事物共同成长的年轻人，看看各大AI研发和应用团队，高度年轻化。

不仅AI领域，很多领域也出现了年轻人的发展红利。比如特别传统的家装领域，相比更依靠经验的老师傅，年轻师傅对新需求、新技术、新装备的接受度更高，更不容易觉得业主提出的种种诉求是不合理的，也乐于购置更多更专业化的工具来提高效率和工作质量。

传统行业如此，更不要说新兴的AI行业。

现在的确很多人说躺平，认为没有机会，真的没有吗？现在的机会多得很，只不过需要去实践、去探索，那种类似于买房一定涨的普遍赚钱机会确实几乎没有了，未来更多是走少有人走的路，甚至是独属于自己的路，这些道路不确定性很高，但也恰恰因为不确定性，所以能够带来的收益更高。

AI一定会颠覆、重塑所有的行业，搞技术、搞应用、搞配套服务，都有机会。

再举一个传统行业的例子。随着现代人对饮食的重视，跑山猪、跑山鸡等传统养殖得到更多关注，但想实现野外放牧，对场所地形要求比较高，至少需要安装一圈围栏，这些围栏很容易被人破坏，尤其在村里搞这种放牧的，眼红的人挺多。

现在有了新的技术，那就是把“电子围栏”应用在放牧上，比如在养羊业，可以把一个带有太阳能电板、蓄电池以及定位刺激功能的跟踪器挂在羊脖子上，一旦羊吃草越过边界，就会产生电刺激，引导羊在区域内活动。

这项技术应用场景很广，不需要设置复杂、易破坏的物理围栏，那么就可以在地形复杂的山区、林地进行野外放牧，还可以应用在不能安装物理围栏的比如“牧光互补”领域。下图来自中国煤炭网，题为《“电子围栏”守护“致富牧场”》

不过AI在给年轻人带来大量机遇的同时，也带来了新的发展障碍。

AI轻易制造海量的垃圾信息，淹没了有效信息，当前接收信息的方式也从主动寻找变成被动推送，这都会对人的认知提升甚至三观塑造带来严重冲击，后者如小镇在《》提到的，部分社交平台已经严重影响到年轻一代的三观，虽然可以通过接受社会教训成长，但代价呢？

不过悲观中孕育乐观，当同代竞争者被这些障碍拦下，能够参与有效竞争的分子就减少了，这就成了努力者的机遇。

这也是小镇持续创作的动力之一。自媒体首先是做好自己，然后才是媒体传播，小镇希望与更多志同道合的人共同成长。

其他文章推荐

如果喜欢，还请点赞、“在看”和关注吧

欢迎分享，让更多人发现“大树乡谈”

备用：大树乡谈2022、大树乡谈2023