ChatGPT可能會消滅中產階級_HAI:AIGPT

最近看了兩篇文章，實在是讓人膽戰心驚，一個是北大國發院和智聯招聘做的ChatGPT替代就業報告，報告的結論是ChatGPT為首的大語言模型會替代大部分白領和知識型工作。

另一篇文章是數據帝陳沁在財新發表的文章，他對中國1639種職業進行了分析，發現生成式AI替代率最高的職業是翻譯，其次是保險核保人員和劇作家，這三種職業90%以上的工作內容都可以被AI替代。

其次，就是視覺傳達設計人員，裝飾美工，美術編輯，廣告設計師等與美術、作圖、視頻有關的職業，被AI替代的工作內容也超過了80%。

被替代的職業不僅有偏文科的，如今理工科領域最掙錢的程序員，也有75%的工作內容面臨被AI替代的風險，極端情況下，企業在未來可能會裁掉70%左右的程序員，只留下最精干，最有創新能力的一批人。

兩篇文章的結論都認為，本輪生成式AI對白領工作影響最大，尤其是涉及“信息處理”、“數據處理”的工作。對藍領工作和服務業影響最小，其中，包括綠化工、保潔員、按摩師、面點師等職業，幾乎不受任何影響。

QitChain主網上線時間推遲，錢包軟件進入修復階段:據官方消息，8月13日，QitChain對技術進行重要迭代，針對無效算力，將加強算力ID與區塊地址的對應關系，以此來增加各節點的有效數據。目前QitChain錢包正處于 BUG修復階段，已更新錢包中的無效數據、區塊中的無效算力以及加強錢包的加密功能，并將以強加密方式修復數據，QitChain主網上線時間將推遲，具體時間暫未公布。

據悉，QitChain是基于Web3.0有效數據存儲的分布式搜索引擎。[2021/8/13 1:53:24]

研究AI的學者們發現，越是人類后天經過艱苦學習學到的技能，越容易被AI替代，而人類天生具有的能力，AI則不容易掌握。

比如按摩師，保潔工，他們的動作過于復雜，機器難以模仿，再比如秘書、管理者等需要長期和人打交道的工作，AI也難以替代。

人的社交能力，身體的動作經過了數百萬年的演化，AI很難參透其中的秘密，而今天大部分職業，都是工業革命后才產生的，對于這些人類創造而非與生俱來的知識和技能，AI顯示出了極強的學習能力。

NA Chain測試網卡俄斯上線:據官方消息，NA（Nirvana）Chain測試網卡俄斯上線，NA（Nirvana）Chain未來測試網機器開機時間為7月5日，屆時將有200臺測試網絡服務器正式開機 ，主網預計在10月4日左右上線。

在本輪測試網中，NA（Nirvana）Chain成功測試多項創新型技術，測試功能主要包括：域名租賃、創建去中心化域名、應用批量化、自我定時任務、智能編輯（動態靜態）、NUSDSwap等。另外，NA網絡還實現了基本智能合約編程模型、軟硬件方案初步落地等。測試網最新數據顯示，在五次測試過程中，TPS表現穩定，普通電腦測試數值為：41617/秒。

據悉，NA是為應用而生，致力于解決區塊鏈應用落地難的新一代區塊鏈基礎設施，同時NA提出了嶄新的區塊鏈治理模式。[2021/6/28 0:12:00]

那些需要高成長性的職業，如今面臨AI的威脅，而這些高成長性的職業，恰恰是中產階級的基石。

Cardano創始人Charles Hoskinson：請不要再稱我為以太坊聯合創始人:Cardano創始人、IOHK CEO Charles Hoskinson在推特表示，他不希望人們稱他為以太坊聯合創始人。“你們能不能稱我為IOHK首席執行官和Cardano創始人？老實說，如果你們不停地提到E（以太坊），我就不會再接受采訪了。”

他還表示，自己只在以太坊工作了6個月，而他的很多精力都花在IOHK。此前，他最近更改了Reddit用戶名，以前使用ethereumcharles的昵稱，新昵稱是IOGCharles。（ Cryptopotato）[2020/6/15]

在很多科幻作品中，人們總是想象底層的工作最容易被機器替代，ChatGPT出現顛覆了這一認知，技術的演進和科幻作家預想的完全不一樣。直到今日，美國都無法做出一個可以代替搬運工的人形工人，但GPT已經可以做的和文員、翻譯、律師、會計、程序員一樣出色。

中產階級的覆滅，如今看來并不是幻想。這一過程在美國已經發生。

動態 | 美國空軍將使用SIMBA Chain來確保其供應鏈的安全:美國空軍選擇了智能合約初創公司SIMBA Chain提供區塊鏈，這將用于確保其供應鏈的安全。（cointelegraph）[2019/8/27]

在GPT-4推出后，OpenAI就發了一篇論文，來講述這一技術革命的影響。他們預計大語言模型普及后，會有80%的美國勞動力受到影響，他們工作的10%會被AI替代，同時有19%的勞動力50%的工作會被AI替代。

他們還發現工資越高的職業被替代的可能性越高，這個趨勢在年收入大于10萬美元之后才趨于相反。大語言模型影響的，恰恰是中間階層。

目前，已經出現兩個活生生的案例。比如數據標注員，本來是一個新職業，2022年才出現在《中國職業大典》中，主要工作內容是“標注和加工圖片、文字、語音等業務的原始數據”。

但GPT出現后，人工數據標注員迅速被替代，OpenAI的實驗，發現GPT的數據標注結果和人工標注結果相似度達到81%，基本一樣。而GPT打標的成本遠低于人工。

動態 | Change Healthcare將收購區塊鏈健康科技初創公司:據CNBC消息，北美醫藥批發商McKesson旗下的Change Healthcare公司即將收購區塊鏈健康科技初創公司PokitDok，將幫助McKesson在區塊鏈服務領域獲得一席之地。目前兩者正就收購進行談判。據悉，PokitDok擁有超過5500萬美元的風險投資。該公司最早將區塊鏈技術應用于醫療保健領域，2017年宣布與英特爾，亞馬遜以及其它公司達成協議，幫助這些公司擴展醫療保健相關服務。[2018/12/18]

GPT-4標注4萬條內容，每次標注100條，只需要400次，使用GPT-4的模型，每標注100條，僅需要0.12美元。也就是說，一共只需要耗費48美元，而人類數據標注員要完成4萬條內容的標注，需要至少1萬元，一星期。GPT只需要半小時，一杯奶茶的錢。而兩者的質量幾乎一樣，GPT可以迅速替代人工標注員。

最近，好萊塢的罷工也與AI的應用有關。這是63年以來美國編劇工會和美國演員工會首次同時罷工，規模空前，這次罷工的核心就是AI影響就業，編劇不愿意把自己的劇本“投喂”給AI，也不希望被降維到輔助AI“批改作業”的角色。演員則恐懼將被“數字人”替代，特別是群演的生存空間將被極大擠占。AI在美國已經切實地開始摧毀中產階級。

雖然已有的研究表示大語言模型還沒有沖擊到中國的就業市場，但是這更多是滯后效應，美國作為發明AI、對AI最開放、監管最少的國家，自然受到的影響最大、最快，但技術的進步下，沒有人能獨善其身，這種影響遲早也會傳導到中國，這對于中國的未來，也具有顛覆性的影響。

這周和媒體人曾航交流，他就提出了一個最壞的情境，就是生成式AI被大規模應用，它替代掉了一半以上的白領工作，卻沒有創造出多少新的工作崗位。

不要認為技術進步一定會創造新崗位，往往創造崗位和摧毀崗位的并不是一種技術，而且不同時間段表現也不一樣。

比如工業革命后，機器的迅速發展代替了大量人工，很多工人失業，工人因為找不到工作被迫砸壞機器，90年代以來人工智能（自動化）的發展也讓很多歐美工人失去了工作，讓美國藍領“一個房子兩個孩子兩條狗”的生活破滅。

歷史還表明，新技術的發展更大概率會擴大貧富差距，就美國的歷史看，確實如此。70年代美國中產階級占人口比例是70%左右，現在50%都不到了。財富高度集中于前1%。我們有理由相信，以后這種趨勢會更加嚴重。

這兩年，美國互聯網公司都開始大裁員，馬斯克將推特員工從8500人裁到1500人，馬斯克發現，即使裁掉80%的人，也絲毫不影響工作，這表明很多員工都是“冗余人口”，并不創造價值，所謂的高薪只是一種變相的腐敗。（阿里等國內大廠也開始學馬斯克）

創造出ChatGPT的OpenAI，也是個只有375人的小團隊，但該公司的市值卻高達270億美元，以前高市值一定對應大公司，所以有了“大廠”這個稱呼，但OpenAI打破了這一模式，它告訴世界小公司一樣可以創造奇跡，只需要幾個“超級個體”。

未來公司的主流很可能會變成少數“超級個體”支撐的超級公司，AI的作用就是讓強者愈強，以前一個強者可能需要十幾個普通人協助，但他現在，只需要一個ChatGPT，AI讓“超級個體”如虎添翼，一個人可以完成幾十人的工作。這種模式最后的結果只有“兩極分化”。

那時，社會很可能會變為少數精英與廣大窮人的金字塔結構，中產階級趨于消失，民主的基礎會更加弱小，社會里會存在大量無所事事的“冗余人口”，只能靠政府的救濟生存，他們醉生夢死，在娛樂中渾渾噩噩的走向生命的終點。這樣的世界，在美國已經看到了苗頭。

只要不斷將材料“投喂”被AI，AI就能不斷學會白領的技能。人們曾經引以為傲的專業知識，可能會在未來毫無用武之地，那些曾經被高薪聘請的白領也將成為新貧困階層。正如工業革命時期被淘汰的工匠階層，被全球化、自動化替代的美國藍領貴族和被市場化替代的國企下崗工人。

那么未來什么人會吃香呢？我認為會有三種人，一種是低端服務人員，他們的動作太復雜，AI無法學習。二是具備創新能力的人，這樣的人每個時代都是少數，AI也難以替代。

三就是“全才”，那種具有社交能力和管理能力的人，在機器勝任專業技能的背景下，“設定目標并讓機器達成目標”會成為主要工作內容“，它需要的是想象力和洞察力。同時“與人打交道的能力”會更加重要，情商的作用、人脈會更加明顯。

工業革命時期那種切塊式的分工會被歷史淘汰，AI將代替大量的執行層，未來將屬于那些具備“領導能力”的人，這一路徑對于善于“執行”、“模仿”，缺乏個性的東亞國家相當不利。

歷史大潮下，世界將迎來新一輪的洗牌，所有人都將經受時代的大考。對于有心人來說，現在就該“早做準備”，學會使用AI，瞄準不易被替代的職業，不要在這場技術變革中掉隊。 

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