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当我听说人工智能能够写出体面的代码时，我不得不承认，我的脊背有些发凉。每天似乎都有新的职业受到人工智能的威胁。SEO 博客作者都在提心吊胆。艺术家们则惊恐地看着用户涌向 Midjourney 的 Discord 服务器。现在还有这个。
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Chat GPT 的截图
我一直主张技术不会消除工作，而是增加工作。是的，文字处理器使打字员变得过时。在此之前，汽车使马车司机变得过时。但尽管技术快速涌入，工作岗位——好工作、有趣的工作、引人入胜的工作——的整体数量还是在增加。
数据与我的直觉一致。世界经济论坛估计到 2025 年技术将增加 1200 万个工作岗位。经济历史学家詹姆斯·贝森建议过去两个世纪工资的部分上涨得益于生产的增长，而这又归功于自动化和技术的发展。
但这是我第一次面对自己被取代的可能性。ChatGPT 可以写代码。
这是否意味着人工智能最终会取代我们？
我相信这不仅不太可能，而且是不可能的，这要归功于人工智能的训练方式。有些技能（例如这些数据科学技能）无论技术多么先进，人工智能都无法取代。
人工智能永远不会有创造力。人工智能永远不会有创新性。人工智能永远无法进行推理、思考或争论。
目前，它只是一个非常有能力的模仿者。人工智能可以模式匹配，并且做得非常好。但它无法完成那些使人类工人和人脑如此宝贵的事情。
为什么会这样？考虑一下人工智能生成图像的过程作为例子。Midjourney 已经在来自网络各个部分的数百万张图像上进行了训练。每张图像都有一些关联的文字。一个笑容灿烂的女性图像会被描述为“笑容灿烂的女性”。一件拉斐尔风格的艺术作品会被描述为名字、风格和画作内容。
当你要求 Midjourney 生成一幅笑容灿烂的女性拉斐尔风格的画作时，它会将所有的训练数据放入一个搅拌机中，然后输出一个综合结果。这并不具有创新性或创造性。人工智能并没有“思考”或“推理”来创建那个图像。它只是使用模式识别来跟随你的提示。
由 Midjourney 创建的图像 | 提示：笑容灿烂的女性，拉斐尔风格，画作
Nick Cave 对 ChatGPT 用他的风格创作的歌曲感到厌恶。在解释原因时，他理解到 ChatGPT 所做的是“模仿，或者复制，或者模仿的拼贴”。这正是写好歌曲所不具备的。然后他解释了它是什么：“这是一种自我谋杀的行为，它摧毁了一个人过去所努力创造的一切。正是那些危险的、令人心跳骤停的离经叛道，才将艺术家推向超越他们所认知的自我的极限。”在这方面，我认为 Nick Cave 解释了人类与人工智能之间的区别。我理解的意思是，我们应该区分生成和创造。所有人工智能做的只是生成，而人类则有创造的能力。
看来 ChatGPT 同意 Nick 的观点！我让它写一篇关于人工智能是否会被用来取代软件工程师的博客文章。它可以吸收成千上万篇关于这个主题的博客文章，并输出最接近的内容。它并没有考虑你的问题，也没有思考如何最佳回应。它只是使用训练数据来完成你的提示。
ChatGPT 说得最好：
来自 ChatGPT 的图像
这意味着，按照目前的使用和训练方式，人工智能永远无法真正生成独特的艺术作品。它永远无法产生原创思想或分享独特且个人化的经历。它也不能成为一名软件工程师。
它能做的只是消费和反复输出。
这也是为什么人工智能有时会犯错，比如给人手添加过多的手指，或者在博客文章中提供错误的信息/虚假的报告。它不能知道什么是对的，什么是错的，只能知道它所消费的内容。
尽管如此，我确实发现 AI 当前的应用场景令人印象深刻且有价值。除了编写 Python 代码生成五个随机数字之外，AI 还能做更多的事情。大多数这些技能都属于“让我的工作更有趣且少些枯燥”的范畴。
例如，我们雇用的博客作者常常花费大量时间优化博客帖子以便于搜索引擎。（我们这样做是为了帮助感兴趣的读者更容易找到我们的博客帖子。）这可能有点枯燥。我们的作者喜欢专注于使博客帖子有趣、信息丰富和有趣。确保博客帖子具有优化的关键词数量以便于读者发现，则少了一些乐趣。
AI 也已经用于拼写检查。例如，Grammarly 使用 相同的模式匹配能力来确保你写的内容符合它所学的规范。
你也可以用 AI 来进行研究。它在整合和传达信息方面非常有效，因为它已经扫描了比任何人一生中能阅读的文本还要多的内容。例如，ChatGPT 可以向我解释相机是如何工作的，飞机是如何飞行的，甚至是量子力学。
最后，软件工程师和数据科学家可能依赖 AI 来调试他们编写的代码。我们都使用过 StackOverflow。可以把 AI 看作是一个阅读过所有问题和答案的 StackOverflow 助手，能够将发现汇总成一个简单的回答。
事实是，如果 AI 能够取代你的工作，这意味着你原本做的工作相当琐碎。AI 的当前版本应该能让你腾出时间做更多令人兴奋、智力密集或基于技能的工作。
有一个领域，AI 不仅可以自动化你工作流程中的基本步骤，还能使人类的工作变得更好。那就是医疗领域。
AI 可以处理大量数据并发现模式，因此在帮助医疗专业人员做出诊断方面特别出色。尽管大多数临床医生仍然更喜欢与患者交谈以全面了解症状，但 AI 助手可以监测血压并将症状与潜在疾病进行匹配。
医疗领域的 AI 仍然有些争议，自从 IBM 购买了可以击败《危险边缘》竞赛者的“Watson” AI 并试图用它来诊断患者之后。最终，这款 AI 在处理复杂的患者档案时遇到了麻烦，无法做出可靠的诊断。但随着 AI 在处理复杂和多样的信息源方面变得越来越出色，以及临床医生越来越习惯依赖 AI 来解释医学扫描和症状，这将是 AI 能够发挥作用并挽救生命的一个领域。
当我开始与 AI 技术互动时，我很快就克服了我的震惊。我使用得越多，越能清楚地看出作为一个拥有大脑的人，我的工作是 AI 无法替代的。AI 永远无法像我一样解决问题，也无法像我一样讲述个人经历。
在我看来，AI 并不是为了取代我们而来的。它是为了帮助我们。如果它能取代你，那么你应该尽快在简历中添加一些额外的技能。
内特·罗西迪 是一位数据科学家，专注于产品战略。他也是一名兼职教授，教授分析学，并且是 StrataScratch 的创始人，该平台帮助数据科学家通过顶级公司提供的真实面试问题来准备面试。你可以在 Twitter: StrataScratch 或 LinkedIn 上与他联系。