文/竹林

（识局微信公共账号zhijuzk）

笔者所在公司是一家生产电子产品的工厂。在以往，工厂对人力的需求较大，厂内有数十条生产线，在订单多的时节，每到上下班的点工人都会排很长的队伍排队过安检。一条组装线所需要的人数大概有一百多人，其中大多数是组装，也就是外界俗称的打螺丝，十几人负责后段的产品线上测试，也就是每个工段负责点击对应的测试程序来检测一项基本功能。

2023年，工厂被评为灯塔工厂，我查了下“灯塔工厂”的评判标准，主要是评判是否拥有第四次工业革命的所有必备特征，具体包括自动化、工业物联网（IIOT）、数字化、大数据分析、5G等技术。

从灯塔工厂的标准来看，自动化、大数据分析这部分其实就应用了人工智能方面的技术。灯塔工厂对原来几乎全人工的生产线进行了较多的自动化设备改造，这里的自动化设备其实就相当于一种生产机器人。有一条产线被改造成几乎完全自动化的线体，而另外的十几条生产线，则是改造了大部分线上测试工位，人员检测由十几个降低到三个；同时改造了小部分安装工位，也就是两三个打螺丝的工位，由设计好的打螺丝机械手配合对应产品的工装治具来完成打螺丝。

这个小案例可以看出，人工智能技术的应用，一条产线替代了至少百分之十的人的岗位。对替代了更多人的自动化程度最高的那条生产线，其实对于所生产产品是有特殊需求的，也就是在这条产线上所生产的产品，必须模块化的程度较高，组装的动作相对简单易行，能够被自动化手臂执行。如果不符合这个条件，产品就不能在这条生产线上生产。

目前的工业机器人技术还无法完成更复杂的安装动作，这就是说，大多数人看不起的组装实际上大部分仍需要依靠人的灵活性来完成。至于说工厂内具备一定技术水平的产品工程师，他们不仅要负责产品的技术问题解决，还涉及到厂内流程方面的沟通，这种岗位一直处于比较紧缺的状态，基本看不到被替代的可能性。

除了工厂，办公楼目前都设有自动识别人脸的闸机，甚至餐厅刷卡都可以刷脸支付，这又是人工智能中的图像识别的一种具体应用，具体的好处就是，在忘记带工卡的时候，可以照样进出办公楼，吃饭支付也不受影响。有了人脸识别，有没有取代谁呢？公司的前台小姐姐还依然每天在岗，门口的保安也依然在岗，都没替代。因为来客登记、问题咨询等看似简单的前台工作，还是需要前台来做。保安则依然需要负责处理异常情况以及必要时去查看监控录像。

我们公司除了有工厂，还有大量的研发人员。在ChatGPT比较火的那一段时间，工程师和项目经理也被要求尽快地去学习这类工具，能够这么牛的技术能为工作所用是最好了。无论是软件还是硬件的工程师，平时经常被技术问题困扰，即使是有丰富的工作经验，也需要经历解决问题的劳累过程，所以他们很希望能解答任何问题的ChatGPT能够帮助他们解决问题。

现实情况是，被吹得神乎其神的这个人工智能，也只能在浅层次跟人对话，说一些原则性的话语而已。并不能真正对解决技术问题起到任何帮助。比如，有软件工程师问ChatGPT如何解决蓝屏死机问题，ChatGPT给的回答是：你要先抓log，根据log分析问题的原因，然后解决。这是一句非常正确的话，但是也是废话。

要进一步解决软件技术问题，需要根据具体情况去分析，而这个时候即使是把具体的log文件给到ChatGPT，估计它也给不出具体的建议。虽然有时候它能写代码，但是具体的问题，并不是只有一个代码就能解决的。因为即便它能识别代码，实际上针对特定的产品，要考虑的东西还会更多，如果工程师自己把相关信息都考虑到了再投喂给它，那时间不知道要浪费多少了。

而对于项目经理来说，要处理的事情也很复杂，还涉及到整个团队成员的沟通。所以项目经理在被调研如何用ChatGPT为自己服务的时候，提出的需求是能帮助自己处理一些团队成员咨询的流程性的问题，也就是充当一个项目助理的作用。因为所有项目成员只要有问题就第一时间想到问项目经理。甚至对于公司内流程制度相关的问题也会问，这就可能占用项目经理大量的时间。这种问题如果能被ChatGPT接手过去，其实也能减轻些负担。但是后来公司再仔细一想，这不就是需要做个方便查询的管理手册吗？ChatGPT似乎真的帮不上项目经理什么忙。

比如，项目有了问题，需要协调一些成员去解决，这个过程可能涉及到问题本身的评估，成员的选择以及计划的安排，这些对于一个项目经理来说可能很快就可以搞定，但是如果把所有信息都输入给ChatGPT，它可能也给不出答案。因为它还需要用项目管理、公司制度流程等方面的所有信息再加上项目经验信息进行训练才行。而项目情况本身就变化很快，ChatGPT是无法给出什么答案的。更何况，即使是要训练，要投喂信息，还涉及到公司本身一些信息的保密问题，公司一般是不允许拿这些信息去公开出去的，那就连训练人工智能的机会都没了。

2024年2月14日，哔哩哔哩的博主“AI疯人院”发布了一条将近4分钟的用AI制作的动画短片，在Sora问世后火了一波，被很多人带节奏认为“震惊网友”，但是实际点开看了就知道，这是一段带有明显动画、玄幻色彩的类似游戏画面的视频。据博主自己称，自己用ChatGPT分析原著文字，让AI帮自己规划一些分镜方案，再用AI绘画软件把想要的画面画出来，然后再用软件让画面动起来，总共用时一周，而全人工制作，需要半年。

我们先看下博主自己说的这几步：分析文字、规划风景方案、软件绘画、软件生产动画，至少经历了四步。而冯先生本人，相当于把这四步串起来的关键角色，其他几步都是由人工智能软件完成了。我们且不说他所声称的完全用人工要不要用半年（或许是一个人完全完成所有步骤要半年），公正地说，确实AI软件的介入加快了创作的速度。

但是别忘了，一件动画作品发布之后，还有个最主要的评判标准，就是动画质量以及美感。那么这个动画的质量如何呢？有网友表示“看久了审美疲劳”、“AI的东西有种独特的丑感，丑的人头疼眼睛疼”、“没觉得好看”。而这不短片之所以火了一阵，还是借着Sora的热点，让人想一窥AI制作的作品而已。看过之后，Just so so。

有人或许会说，新发布的Sora能文字直接生成连续视频，不需要以上那些步骤。如果真的能对视频创作起到很大推动作用，那么我们倒真的乐观其成，因为这样确实可以节省很多视频制作的成本。但是到现在为止，OpenAI也只是发布了几条Sora生成的视频，并没有更多作品出来。

我们假定已经发布的没有经过打磨，没有人工修改，等后续它开放使用之后，确实是一个更好的给视频创作带来便利的软件。但是想必只会有更多的视频创作者使用它，到底会有多少人被替代，还不一定。因为，要生成什么视频，生成之后怎么发布等其他环节，似乎只靠Sora还是不行。

图灵奖得住Lecun甚至认为，Sora这种大模型生成的视频不仅浪费很多资源，而且没有实际意义，因为它并没有真正理解世界，仅仅通过输入的文字来生成看似合理的像素，这种方式理解不了世界的运作原理。或许这是“同行是冤家”式的批评，但即使是Lecun自己的V-JEPA模型可以理解并模拟世界运行原理，还是如上所述，视频的生成也只是其中一步，还是要完成其他环节的工作。

以上两个例子我们可以看出，在生产方面，当前的人工智能所涉及到的领域，除了机器人能够真的介入到物质产品的生产，其他几个经常被热炒的领域无论是语言识别还是图像识别这两个大类，都还是偏重在精神产品方面。其本质上是对信息的处理，是对相关信息处理方式和效率的追求，因为计算机底层的硬件只认识0和1，那么所有这些复杂的信息都需要转换成0和1才能被硬件所识别处理，人工智能一定程度上其实也可以说是计算机科学的一个分支。

当前“算力”这个词之所以经常被挂在嘴边，就是由于人工智能的发展离不开硬件的支持，各家比拼的已经达到千亿级别参数的大模型的训练，需要更多芯片的支撑，GPU又是最适合承担这种工作的芯片，这也是为什么在人工智能淘金热中英伟达这个“卖铲子”的厂商这两年被疯狂追捧的原因。

人类确实需要充实自己的精神世界，但是另一个物质世界才是基础，对物质世界的改造才是衡量人类文明发展的更重要的标准。如果一个社会上的人都生活贫困，精神富足，似乎也很难说这是先进的文明。

那么在实际生活方面，人工智能是否也替代了人的工作呢？

我们仍然用身边的例子来讨论。人的日常生活无非衣食住行，这几方面其实都有需要人自己付出劳动才能处理的任务，简单来说几条，比如洗衣服、做饭、打扫卫生、出行。总体说来，如果能在这些方面把人解放出来，那人工智能就是真的有大作用。洗衣服其实一直有洗衣机，而且现在大都是全自动洗衣机，洗衣服这个相对繁重的劳动确实被洗衣机大部分接手了，但是人的需求是：干净的衣服。那么要把衣服变得干净可穿其实不仅仅是洗衣机洗衣服这一步，还需要把衣服放进洗衣机、洗完后把衣服拿出来晾晒两步动作，至少这两步还没有机器人来完成。

做饭机器人、送餐机器人倒也都有了，目前即使在饭店里也没有多少使用的，应该是出于使用方便性以及成本的考虑，这些机器人还并不能达到要求。家居生活有许多家务要做，打扫卫生虽然有拖地机器人，但是用过的都知道，虽然拖地机器人可以做到自动拖地，而且自动化程度相比其他电器来说还更高些，但是除了地面，还有更多清洁类的家务不是机器人可以完成的，仍然需要人来完成。这也是在现代智能家电越来越多的情况下，家政、保姆这类岗位的需求一直旺盛的原因。

出行方面，智能汽车也是大众关注的热点领域，经过特斯拉、华为等企业的努力，确实把汽车的智能驾驶水平提升到了L3的水平，也就是有条件的智能驾驶，驾驶员在动态驾驶任务结束后用户以适当的方式执行接管，说人话就是驾驶员可以在行车中适当进行非驾驶的行为。

也确实有多个汽车品牌宣称自己的产品达到L3水平，但是实际驾驶过程中，车主似乎自己都会慎重考虑能够适用L3驾驶的路段。无论如何，智能驾驶无疑也是人工智能的重大进步，但是要达到更高级别的自动驾驶，L5级别的自动驾驶，也就是人从甲地到乙地完全由智能汽车自动完成，还是有很长的路要走。

比如，目前无人驾驶汽车的“视觉能力”还无法达到人的高度，其中就可能需要人工智能的图像识别这个领域做非常大的变革才行。人脑对通过眼睛观察到的外界图像的识别会快速地去除冗余信息，也就是“抓住重点”。而机器视觉则是通过红外摄像、雷达甚至高清摄像来获取外界信息，然后交给处理器通过大模型进行分析处理。原则上当然是图像越清楚识别越准确，这就对智能系统的配置提出了更高要求，而且还要对识别系统进行“培训”，让它知道路是路，灯是灯，但是实际的路况则是复杂的，所以更高级别的智能驾驶虽然十分值得期待，但是其面临的难题也是短期内难以解决的。

综合以上所谈到的生产和生活两方面，我们可以看出，当前喧嚣的人工智能领域似乎在精神（数据）产品方面发展较快，而在物质（实体）产品方面发展比较缓慢。所以在Sora出来之后，网上有段子就说人工智能搞错了方向，本来以为人工智能机器人去洗碗拖地，去做一些又脏又累的活，人去写诗创作，现在反而是要人做完脏活累活之后，拖着疲惫的身心去看人工智能创作的文字和视频？

这也从侧面说明了在改造现实世界方面，人工智能的确发展比较慢，而未来人工智能是不是要像现在这也一窝蜂地去搞精神产品，真的也是值得人们尤其是政府思考的大问题。就如前几年AlphaGo一样，下棋打败人类顶尖棋手后又怎样呢？AlphaGo 2018年退役，然后公司持续赔钱，真的应了马云说的那句话So TM what？或许它最大的贡献是给人类留下了一种深度学习的模型算法。

那么究竟要不要担心快速发展的人工智能对人类岗位的替代呢？完全没必要。当然也更不要对网上那些每隔一段就热炒一阵的热点带节奏。

有人打趣说，AI不会敬酒，所以老子永远不担心被替代。

即使真的有机器人会敬酒，那么试想老板会和机器人建立更好的沟通和人际关系吗？如果一个老板开个公司面对一堆机器人下属，貌似老板自己都会感觉不怎么踏实吧？即便是无人化的生产车间，总还是需要维护、维修机器人的人，未来相当长的时间内绝对做不到完全自动。

人工智能的发展确实真的也替代了部分简单的、程序化高的那些工种，但是之前做这种岗位的人，本身也可能并不喜欢这种岗位，能通过机器人自动化来实现岗位的迁移未尝不是好事，物质生产领域仍然有大量的不得不由人去做的危险性岗位巴不得尽早由机器人替代。而在人工智能发展较快的精神产品领域，我们似乎也没看到多少真的由于文字视频能够智能生成了而造成了大量的做此类工作的人失业，反而由于这种智能生成类工具的出现，吸引了更多原本不具备创作能力的人加入进来了，人工智能起到的作用反不是替代，而是吸引和促进。

从更宏大的角度来看，人工智能也好，更先进的什么技术也好，也只是人类改造世界的工具，工具越强大，人类改造世界的能力越强大。人类改造世界需要同时匹配物质、能源和信息三种东西，而且目前我们的短板很明显在于物质和能源，人工智能偏重于信息技术方面的拓展而没有与之匹配的对于物质和能源的掌控水平，所以导致了现实中产生了过多的虚拟数据产品。而这，也是对人类资源的一种浪费。

按照前苏联天文学家卡尔达谢夫对文明的分类，我们还远远达不到一级文明的标准，即还不能掌握我们所在的地球上的所有能量（随心所欲地改变气侯，开发海洋，控制地震）。而一级文明之上还有二级文明，即能控制整个恒星（太阳系）的全部资源和能量，三级文明则控制若干个恒星系和星系团，这种场面大约目前我们只能在科幻世界中能够感受到。

从这方面来讲，人类社会目前的技术发展并不是太快，而是太慢了。那这个标准套一下，目前人类没人任何技术能够拿得出手，而用人工智能去写诗、画画、生成视频，不就是纯粹的娱乐么？

哲人康德有云：“人是目的，不是手段” ，技术的发展必须以人类为中心，技术的发展应该有助于人类社会的发展。面对新技术，最好的做法就是顺应趋势，做出改变并与之共舞。

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