生成式AI會搶走你的飯碗嗎？

孟佳麗

3月的一個工作日，在廣告公司做營銷策劃的唐希第一次使用ChatGPT，彼時她正為給客戶的方案發(fā)愁。在對話框里，她嘗試性地輸入了指令：請寫一個關(guān)于某某客戶的廣告營銷競標(biāo)方案。不到兩秒鐘，對話的另一端就給出了一個非常詳細(xì)的方案架構(gòu)。

“完了，我要失業(yè)了。”這是唐希的第一感受。ChatGPT的方案寫得非常完善，跟唐希平時思考的幾個切入點(diǎn)十分相似，甚至還有補(bǔ)充，那一刻，她覺得自己要被取代了。

和唐希的感受類似，自從2022年11月30日ChatGPT發(fā)布以來，許多人對生成式AI所帶來的沖擊感到焦慮，擔(dān)心自己的工作被取代。的確，與人類相比，生成式AI可以更高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)，能更快速準(zhǔn)確地回答復(fù)雜問題，同時，具備很強(qiáng)的自學(xué)能力。

從傳媒到游戲，從教育到咨詢，從廣告到建筑，從金融到法律……生成式AI似乎正在重塑職場。

然而，隨著人類對生成式AI的了解越深，探索越積極，大家漸漸發(fā)現(xiàn)，過了最初的驚艷期，生成式AI離替代人類的工作仍然有很大一段距離。

唐希在和ChatGPT交手過幾次之后發(fā)現(xiàn)，它列舉的方案要點(diǎn)從大方向來講沒有問題，但缺少側(cè)重點(diǎn)和針對性，如果想要獲得更細(xì)致的方案，唐希需要不斷根據(jù)自己對客戶的理解調(diào)試輸入的關(guān)鍵詞或關(guān)鍵句（prompt），這并不比讓她直接做方案來得輕松。

用ChatGPT自己的話來說：“作為AI語言模型，我旨在協(xié)助完成設(shè)計自然語言處理的任務(wù)，比如回答問題、生成文本和分析語言數(shù)據(jù)。從這個意義上來說，我可能會取代涉及這些任務(wù)的工作的某些方面。然而，工作的其他方面仍然需要人類技能，比如創(chuàng)造力、同理心和批判性思維，我無法復(fù)制。因此，我更多地將自己視為協(xié)助人類工作者的工具，而非取代他們。”

可以看到的是，隨著ChatGPT、Notion AI、Copilot、Midjourney這些生成式AI產(chǎn)品逐漸融入職場，它們成了一種選擇、一項(xiàng)工具。

如何更好地利用生成式AI提升工作效率，在未來一段時間內(nèi)是多數(shù)職場人不得不思考的議題。《未來簡史》的作者尤瓦爾·赫拉利說過，“人工智能固然很好，但人類必須控制它。也正因?yàn)槲覀兠媾R著使用新技術(shù)的不同選項(xiàng)，就更應(yīng)該理解現(xiàn)在的狀況，主動作出決定，而不要等著被決定。”

過去，我們認(rèn)為只有體力勞動或是一些重復(fù)性事務(wù)會被機(jī)器替代，但如今生成式AI的出現(xiàn)，已經(jīng)能在一定程度上勝任人類的某些創(chuàng)造性工作—那些我們一度認(rèn)為只有人類才能完成的。

具體來講，Midjourney已經(jīng)能根據(jù)提示詞生成完成度較高的畫作；ChatGPT可以寫出與真人寫作相似的文章，并在諸多知識領(lǐng)域給出清晰且詳盡的回答……3月17日OpenAI發(fā)布的一項(xiàng)與賓夕法尼亞大學(xué)合作的調(diào)研結(jié)果顯示，ChatGPT以及基于其底層技術(shù)構(gòu)建的未來軟件工具可能影響美國約19%的工作崗位中至少50%的任務(wù)。

插畫師西喬在加拿大從事數(shù)字圖像創(chuàng)作，她是AI藝術(shù)樣式參考庫lib.KALOS.art的創(chuàng)始人。作為較早一批體驗(yàn)生成式AI的人，她覺得生成式AI給她所在的領(lǐng)域帶來了顛覆性的改變，重新定義了她的整個創(chuàng)作流程和方式。

過去，西喬的創(chuàng)作過程可以分為三大部分：草圖繪制、完稿和交付前修改，其中，完稿的部分要占掉她60%到70%的時間。而現(xiàn)在，在生成式AI的輔助下，她只需把開源模型部署到電腦上，將草圖“喂”給它，就可以大大縮短完稿時間。

生成式AI的進(jìn)步是驚人的。“以前大家認(rèn)為在四格漫畫中，想保持每一格人物的長相、衣著一致，AI是做不到的，但現(xiàn)在針對這些人物我先畫上幾批，然后給模型‘喂’個幾張到幾十張圖，輸出的結(jié)果就有可能保持一致性，當(dāng)然‘喂’的圖越多效果越好。”西喬說。

不過，在享受AI給工作帶來的便捷性的同時，西喬也感受到了危機(jī)，“有時候我會有種虛無感，AI生成領(lǐng)域的技術(shù)迭代太快，一個月不看就會落后很多。盡管我在努力學(xué)習(xí)和擁抱新技術(shù)，未來依然充滿變數(shù)。”

如果說最早生成式AI的影響還停留在設(shè)計領(lǐng)域，那么，憑借強(qiáng)大的語義理解能力，ChatGPT帶來的改變輻射到了幾乎所有與文本創(chuàng)作相關(guān)的工作，成為生產(chǎn)力工具。

注：統(tǒng)計時間為2022年2月至2023年1月。數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)

對于經(jīng)常要輸出策劃方案的營銷人而言，ChatGPT的產(chǎn)出效率無人能敵，它的全面性也常常給唐希這樣的營銷人帶來新的思路。過去，唐希在策劃一個方案時容易陷入習(xí)慣性思維，但使用ChatGPT輔助方案寫作時，她發(fā)現(xiàn)ChatGPT經(jīng)常能給她一些預(yù)想之外的點(diǎn)子，所以現(xiàn)在她在構(gòu)思方案時，常會“聽聽ChatGPT的意見”。

生成式AI使得一些崗位的技能門檻降低了，過去的必備技能不再那么重要，有了人工智能的幫助，半技術(shù)或無技術(shù)人員也可以完成相應(yīng)工作。

以金融行業(yè)為例，3月15日，OpenAI發(fā)布多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型GPT-4，摩根士丹利率先接入，稱其財富管理部門將使用GPT-4獲取、處理和整合內(nèi)容。

此前，摩根士丹利維護(hù)著一個包含數(shù)十萬頁涵蓋投資策略、市場研究和評論以及分析師洞見的信息庫，顧問需要瀏覽大量信息才能找到特定問題的答案。接入GPT-4意味著，哪怕是一個新手顧問，都可以在短時間內(nèi)找到想要的答案，“這就像當(dāng)你和客戶打電話時我們的首席戰(zhàn)略官就坐在你旁邊。”摩根士丹利數(shù)據(jù)與創(chuàng)新主管McMillan表示。

ChatGPT對教育領(lǐng)域的從業(yè)者同樣有意義。王珂是加拿大某高校的一名課程助教，日常工作是每周給學(xué)生出題。王珂是個科技迷，很早之前，他就玩過Siri、小冰這些AI聊天機(jī)器人，11月ChatGPT剛一發(fā)布，他立刻注冊了。

ChatGPT帶給王珂完全不同的體驗(yàn)，“以前的AI更多像是關(guān)鍵詞檢索，如果你輸入‘為什么某件事不會這樣發(fā)展’，它往往會回答這件事這樣發(fā)展的原因，但ChatGPT能很好地理解否定或更深的語義。”

沒有ChatGPT以前，王珂出一次作業(yè)題要花一個小時，但現(xiàn)在只需要十幾分鐘，這包括他為了防止學(xué)生使用ChatGPT寫作業(yè)而將題目人為調(diào)整到ChatGPT無法回答的程度所花的額外時間，否則出題時間還可以再縮短。

“做助教和做科研不同，本質(zhì)上這份工作就是為了賺生活費(fèi)，只要教授覺得題目OK就行，機(jī)器出題是很好的方式，既保證了題目的隨機(jī)性，也提高了效率，效果還很好。”ChatGPT成了王珂日常工作的重要工具。不過這是否也意味著，未來某一天，再也不需要人類助教來給學(xué)生出題？

人工智能稀釋人類工作的現(xiàn)狀的確令人焦慮，但這并不等于“宣判死刑”。

對于“會不會被替代”這個問題，在傳媒行業(yè)工作的王安琪并不擔(dān)心。她與ChatGPT的協(xié)作經(jīng)歷更像是場失敗的華爾茲：本想努力靠近，卻發(fā)現(xiàn)配合艱難。

為了看看ChatGP T能在多大程度上輔助自己的工作，王安琪讓它幫自己寫一個采訪提綱。很快，它交出了答卷。

乍一看王安琪有些震驚—不管完成度還是提問的角度，這些內(nèi)容與她在實(shí)際操作中會思考的方向基本一致。不過再仔細(xì)一看，就能發(fā)現(xiàn)ChatGPT列出的每個問題之間并沒有緊密的邏輯聯(lián)系，她需要花很多時間修改。“我覺得ChatGPT可能更適合新手記者，比如當(dāng)他完全不知道怎么寫一份采訪提綱，或是對某個領(lǐng)域很陌生，借助ChatGPT可以獲得一些靈感。但如果你是個老手，或是時間比較緊迫，向它尋求幫助反而有點(diǎn)浪費(fèi)時間。”

即使多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型的推出使自然語言處理等技術(shù)得到飛速發(fā)展，現(xiàn)在的模型仍然沒有判斷力。由于ChatGPT的語料主要來自互聯(lián)網(wǎng)，它無法判斷這些語料的質(zhì)量，因此互聯(lián)網(wǎng)上絕大部分人是什么想法，它生成的可能就是類似的想法，對于專業(yè)人士來說，這些內(nèi)容沒有太大價值。

萬興科技的招聘負(fù)責(zé)人孟德明發(fā)現(xiàn)，當(dāng)自己使用ChatGPT做一些涉及組織心理學(xué)、個體心理學(xué)的檢索時，很難判定ChatGP T提供的內(nèi)容是否有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)依據(jù)，“用它做一些通用事務(wù)沒有問題，但在專業(yè)細(xì)分領(lǐng)域里，它會受到數(shù)據(jù)庫和算法的限制。”

王珂也感嘆，ChatGPT出題很快，形式多樣，但提問的內(nèi)容有些空泛，對特定領(lǐng)域的問題不夠敏感，需要很細(xì)節(jié)的關(guān)鍵詞調(diào)教。

高頻次使用生成式A I 輔助創(chuàng)作的西喬承認(rèn)，如果想讓A I生成的內(nèi)容都符合自己的要求，是一件耗費(fèi)精力的事。Midjourney、ChatGPT這些閉源的商業(yè)服務(wù)用起來方便省事，但可控性以及生成結(jié)果的多樣性較弱，使用者能定制化生產(chǎn)的內(nèi)容較少。

另一方面，數(shù)據(jù)安全問題也是不少職場人擔(dān)心的，畢竟，OpenAI官網(wǎng)公布的隱私政策沒有提及歐盟《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》這類法規(guī)，在“使用數(shù)據(jù)”條款里，OpenAI承認(rèn)會收集用戶使用服務(wù)時輸入的數(shù)據(jù)，但未對數(shù)據(jù)的用途作進(jìn)一步說明。微軟CTO辦公室的一名高級工程師曾提醒員工，不要將敏感數(shù)據(jù)發(fā)送給OpenAI終端，因?yàn)镺penAI可能會將其用于未來模型的訓(xùn)練。

注：以2018年第一季度為參照點(diǎn)（基數(shù)），此后至2022年，以各季度人工智能、互聯(lián)網(wǎng)新發(fā)職位數(shù)與2018年第一季度新發(fā)職位數(shù)相除。 數(shù)據(jù)來源：獵聘大數(shù)據(jù)

林錦是一位交通數(shù)據(jù)分析師，坐標(biāo)華盛頓，主要工作是分析高速交通流量并撰寫報告。她每天都會打開ChatGPT，但只是用它改一改報告中的語法錯誤。“GPT3.5時代的ChatGPT無法實(shí)時更新，沒法得到最新的交通路況數(shù)據(jù)；此外，公司要處理的數(shù)據(jù)需保密，只能給公司內(nèi)部使用，不可以上傳，所以我們沒有用ChatGPT做分析的可能。公司也從來沒有提過這件事。”

在北京一所研究院工作的呂天逸也表達(dá)了相似的顧慮。自2月注冊賬號以來，呂天逸幾乎每周都會打開ChatGP T和它玩梗閑聊，甚至用它寫了自己的黨支書述職報告。但涉及到工作中的政策類報告寫作，盡管公司沒有明文規(guī)定，但她不敢將可能涉密的信息上傳—即便她知道ChatGPT能幫自己節(jié)省近一半的寫作時間。

根據(jù)《一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例》第17條，個人有權(quán)要求刪除其個人數(shù)據(jù)，即“被遺忘權(quán)”或“刪除權(quán)”，“被遺忘權(quán)”在信息不準(zhǔn)確或具有誤導(dǎo)性的情況下尤為重要，但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以“忘記”用于訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)？個人又是否有權(quán)利要求公司從模型中完全刪除數(shù)據(jù)？刪除某些敏感數(shù)據(jù)是否意味著公司需要重新訓(xùn)練花費(fèi)高昂的模型？目前，對于此類模型調(diào)用服務(wù)是否適用“合理使用”條款，這些問題仍存在爭議。

除此以外，尚未解決的版權(quán)問題也是ChatGP T的阿喀琉斯之踵。目前生成式A I的立法普遍滯后，并且現(xiàn)有的相關(guān)版權(quán)法律也存在模糊、不可適用的空間。比如依照中國《著作權(quán)法》的相關(guān)解釋，一個作品的作者要么屬于自然人，要么屬于法人或非法人組織，但AI不屬于這幾類任何一種。根據(jù)現(xiàn)行法律解釋，使用AI創(chuàng)作作品的人、AI程序的開發(fā)人員以及所在公司或組織能否被認(rèn)為是作者，也是懸而未決的問題。

去年11月，新西蘭、英國制定了賦予AI藝術(shù)生成器開發(fā)人員版權(quán)的法律。其中，英國的版權(quán)法規(guī)定，生成文學(xué)作品、舞蹈、音樂或視覺藝術(shù)的AI程序開發(fā)人員是合法創(chuàng)作者和版權(quán)所有者。

在今年3月16日美國政府發(fā)布的聯(lián)邦公告中，美國版權(quán)局規(guī)定：AI自動生成的作品將不受版權(quán)法保護(hù)。作者在申請視覺、文本作品的版權(quán)時，需明確指出哪部分由A I機(jī)器人完成、哪部分由人類完成，如果機(jī)器人完成的部分超出最大限制，將不應(yīng)該放在作品中申請版權(quán)。

即時設(shè)計聯(lián)合創(chuàng)始人周凝告訴《第一財經(jīng)》雜志，即使一些平臺主張版權(quán)歸自己所有，這種宣稱也未必合法。但同樣，如果AI生成的圖片與某些人類作品極為相似，那么把它用于商業(yè)用途不一定沒有侵權(quán)風(fēng)險。“這是一片爭議地帶，各方起訴都有勝訴概率。”

人工智能尚存在局限性，但技術(shù)的進(jìn)步將不可避免地導(dǎo)致某些崗位的人員稀釋或消失，同時，新的工作崗位將會產(chǎn)生。伴隨生成式A I的火爆，與模型訓(xùn)練相關(guān)的提示詞工程師（Prompt Engineer）成為時下的熱門崗 位。

Prompt，直譯為“提示”或“驅(qū)使”，在機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理中，它通常以文本的形式被輸入到訓(xùn)練好的模型中，使其執(zhí)行任務(wù)、輸出內(nèi)容。比如讓ChatGPT用海明威的口吻創(chuàng)作科幻小說，或是讓Midjourney畫一只藍(lán)色雀鳥，這都是在輸入提示詞。提示詞越精準(zhǔn)，AI生成的內(nèi)容就越完善。找到恰當(dāng)?shù)奶崾驹~，引導(dǎo)AI根據(jù)自己的要求生成內(nèi)容，就是提示詞工程師的關(guān)鍵任務(wù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家Riley Googside與美國人工智能公司Scale AI最先開了這個頭。本來，Googside只是一名業(yè)務(wù)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，但在GPT-3發(fā)布之后，他發(fā)現(xiàn)自己可以通過不斷引導(dǎo)使GP T-3生成事實(shí)準(zhǔn)確的文本。

比如當(dāng)他詢問GPT-3“哪支球隊(duì)在賈斯汀·比伯出生的那年贏得了超級碗”，GPT-3給了錯誤的回答，但當(dāng)他讓GPT-3逐個回答“綠灣包裝工隊(duì)在哪一年贏過超級碗”“賈斯汀·比伯出生在哪一年”“這一年哪支隊(duì)伍贏了超級碗”時，GPT-3給了他正確的答案。

通過熟練玩轉(zhuǎn)ChatGP T的提示詞，Googside收到Scale AI的正式offer，并成為全網(wǎng)第一個提示詞工程師。隨后，美國另一家人工智能初創(chuàng)公司Anthropic也發(fā)布了一則招聘啟事，尋找具有AI/ML、數(shù)據(jù)科學(xué)和自然語言處理、醫(yī)療保健研究與運(yùn)營等經(jīng)驗(yàn)的提示詞工程師。英國一家律師事務(wù)所Mishcon de Reya也發(fā)布了GP T法律提示詞工程師的招聘需求，通過開發(fā)提示語或評估和改進(jìn)現(xiàn)有的提示語以確保其有效，以此來幫助律師更好地使用AI。

針對這個新興職位，OpenAICEOSamAltman在Twitter上發(fā)文，他將為“聊天機(jī)器人編寫好的提示詞”稱作“一項(xiàng)非常高杠桿的技能”。據(jù)《華盛頓郵報》報道，提示詞工程師這一職位的年薪達(dá)33.5萬美元。在GitHub上，一份關(guān)于成為提示詞工程師的指南如今有1.43萬個star。

不過，在同樣使用提示詞訓(xùn)練模型的西喬看來，隨著模型的更新?lián)Q代，無論是圖像生成還是文本生成，提示詞工程師會變得越來越不重要，模型的進(jìn)化會彌補(bǔ)提示詞的不足，換言之，即使輸入一個沒那么準(zhǔn)確的提示詞，也能獲得不錯的生成結(jié)果。

“在圖片生成領(lǐng)域，以前對模型的控制主要采用提供一段文字或一張初始圖片，模型根據(jù)文字或圖片生成結(jié)果，但現(xiàn)在有了ControlNet、Fine-Tune這些新的控制方法，你可以通過條件引導(dǎo)來更準(zhǔn)確地控制生成結(jié)果，或者給模型做針對性的小成本定制，模型越變越成熟，人控制它的方式也從提供單純的文本Prompt變得更多樣。”西喬解釋 道。

Meta首席人工智能科學(xué)家Yann LeCun曾預(yù)判，提示技術(shù)的存在只能表明大型語言模型對自然語言的理解還不夠充分，大型語言模型需要提示詞只是一個臨時態(tài)，隨著大型語言模型技術(shù)的革新，提示詞工程師就會失去存在的價值。

實(shí)際上，大型語言模型從未停止優(yōu)化提示技術(shù)。今年2月28日，專為大型語言模型、大型模型和LMOps設(shè)計的提示詞優(yōu)化器PromptPerfect發(fā)布，該優(yōu)化器可以在10秒內(nèi)自動優(yōu)化用戶輸入給ChatGPT、DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney的提示詞。自發(fā)布以來，已有1.68萬名用戶使用，優(yōu)化了4.32萬個提示詞。

Stable Diffusion的技術(shù)產(chǎn)品總監(jiān)鄭屹州認(rèn)為，提示技術(shù)應(yīng)該作為一項(xiàng)技能，而不該成為一個崗位。公司招聘提示詞工程師時，需要的往往是懂一定的AI技術(shù)，并擅長與AI交互的人。英國律所Mishcon首席戰(zhàn)略官Nick West在接受采訪時提到，“GPT-3和其他生成式AI模型將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，我們希望確保在如何使用該技術(shù)方面引入更多專業(yè)人士，以便站在使用這些工具的最前沿。”

生成式AI會催生哪些新崗位暫時還有待觀察，不過人工智能人才需求倒是因?yàn)檫@波浪潮高漲起來。根據(jù)獵聘統(tǒng)計，人工智能新發(fā)職位在2020年之后處于總體上升的態(tài)勢—2022年第四季度的職位數(shù)是2018年第一季度的2.74倍。

CGL深圳前沿科技組合伙人梁弘進(jìn)做了7年技術(shù)領(lǐng)域獵頭，他的主要任務(wù)就是幫助公司從海外高校或大型技術(shù)公司挖人。據(jù)梁弘進(jìn)觀察，2022年上半年是人工智能領(lǐng)域的人才需求洼地，但因?yàn)镃hatGPT驗(yàn)證了大型語言模型的可行性，現(xiàn)在算法、AI平臺架構(gòu)領(lǐng)域的中高端人才已經(jīng)供不應(yīng)求。“曾經(jīng)在2020年，頂級的AI科學(xué)家很難找到合適的機(jī)會，他們薪資太高了，但現(xiàn)在這些人很搶手，我每周都會接觸兩三個。”

據(jù)梁弘進(jìn)介紹，目前的人才需求并不是針對基于模型做開發(fā)的那群人，而是針對那些懂模型原理、能從底層重新設(shè)計一個模型出來的人，以及懂得如何在GPU上寫低功耗跑算法、幫助平臺落地的人。“他們直接就能跟公司CEO聊，多高站位都行，哪怕要求在海外建團(tuán)隊(duì)也無所謂。”目前，人才市場對于一個頂級模型團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，總包加股票年薪可以開到500萬到1000萬元出頭。即使是一個小團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人，如果能讓公司跟上生成式AI的潮流，也能拿300多萬元。

據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)統(tǒng)計，近一年算法工程師新發(fā)職位占比7.26%，招聘平均年薪達(dá)到46.4萬元。此外，智能網(wǎng)聯(lián)工程師、圖像算法、機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等職能的排名也在提升，招聘平均年薪都超過39萬元。

計算機(jī)算法是人工智能的核心基礎(chǔ)，算法工程師也成為公司之間爭搶的對象。由于市場總量少，想要招到這批稀缺人才并不容易。

“應(yīng)屆生也可以，因?yàn)檫@批人太缺了。”對于孟德明所在的布局生成式AI的萬興科技而言，目前圖文與視頻方向的算法工程師是熱招崗位，以外，生成式AI相關(guān)的產(chǎn)品經(jīng)理也很需要。在孟德明的計劃里，今年整體招聘上應(yīng)該還會有15%左右的凈增，現(xiàn)在還有較多空缺。

機(jī)器的能力如此驚人，當(dāng)人工智能抵達(dá)技術(shù)奇點(diǎn)，我們似乎很難找到一處可以借力自己經(jīng)驗(yàn)生活的“高地”。目前，重復(fù)性高且門檻較低的工作，比如通用的音樂配樂、簡單的卡通頭像定制、初級營銷文案寫作，這些崗位看起來隨時可能被替代。

不過，過去幾年中，層出不窮的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理或視覺圖像識別技術(shù)突破又恰恰證明了人類可以在自己的強(qiáng)項(xiàng)上加倍投入，變得比機(jī)器更強(qiáng)。人工智能專家喬安娜·布萊森（Joanna J.Bryson）就曾堅稱，人工智能只是“另外一種人工制品”，人類從能人時期就開始使用工具，人工智能僅僅是一種最新的工具而已。

孟德明認(rèn)為，新一代量子計算機(jī)出現(xiàn)之前，ChatGPT更多是一個生產(chǎn)力工具，它不會徹底顛覆我們的工作。他鼓勵公司員工分享使用體驗(yàn)，也會定期組織教學(xué)。“ChatGPT已經(jīng)有基礎(chǔ)的寫代碼和寫文章的能力，能在一定程度上幫助我們提升工作效率。作為職場人，我們要習(xí)慣擁抱一個新的工具，就像Excel可以替代算盤，與其抱著算盤不放，不如讓更好用的工具幫你發(fā)揮更大的價 值。”

OpenAI在最新發(fā)表的研究里提到，GPT對人際交往、手工操作、安全監(jiān)管等相關(guān)的職業(yè)影響較少，但對語言（作家、編輯、律師、翻譯）、數(shù)據(jù)（分析師、會計、統(tǒng)計師）、創(chuàng)意（設(shè)計師、藝術(shù)家、音樂家）等行業(yè)的影響是顯著的，不過這種影響并不一定意味著就業(yè)機(jī)會或工資水平會下降，更有可能是導(dǎo)致職業(yè)結(jié)構(gòu)、工作內(nèi)容、技能需求等方面發(fā)生變化。

“人機(jī)共生”是必然的趨勢。當(dāng)機(jī)器可以快速搞定大量重復(fù)性工作時，現(xiàn)代人的核心價值將更深刻地體現(xiàn)在提出需求和做出決策上。AI的輔助讓人類得以把時間花在更高階的工作 上。

3月17日，微軟宣布將GPT-4全面接入Office，取名Microsoft 365 Copilot，新產(chǎn)品將幫助用戶更快更巧妙地用好辦公軟件，同時，通過接入郵件、聯(lián)系人、在線會議、日歷、工作群聊等信息數(shù)據(jù)，成為用戶工作時的智能助手。此外，Google也宣布將生成式AI集成到Gmail郵箱和Google Docs中。

微軟CEO薩蒂亞·納德拉在發(fā)布會上表示，今天我們進(jìn)入人機(jī)交互的新時代，將重新發(fā)明生產(chǎn) 力。

你準(zhǔn)備好了嗎？