复旦人工智能教授：未来3
今年5月1日国际劳动节当天，
第一波AI失业潮到来，
科技巨头IBM公司宣布暂停7800人的招聘，
称这些岗位的工作将由AI取代，
此前3月底，高盛集团发布报告，
预计全球将有3亿工作岗位会被生成式AI取代，
其中律师和行政人员受影响最大。
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AI生成美女图，以假乱真
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AI超现实创作：上班族在地铁里看金鱼、瓜农川普
在中文网站，因为ChatGPT和Midjourney，
也陆续出现了第一批失业的设计师和文案编辑。
未来3-5年，什么样的工作会被AI取代？
哪些行业是相对安全的？
如果想要成为AI工程师，需要什么样的能力？
以及文科生可以转AI吗？
一条采访了复旦大学人工智能专家张军平教授，
针对以上问题做了解答。
自述：张军平
编辑：刘亚萌
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张军平教授行走在复旦校园里
ChatGPT-4的出现是令人震惊的，我们做AI研究的，知道迟早会有这么个东西出来，不过没想到这么快，以及跑出来的性能这么好。
3月份以来，我朋友圈里很多人都在晒ChatGPT-4的聊天截图，非常狂热。再加上MidjourneyV5一起，大家都很担心，自己的工作会不会被AI取代？
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人机共存场景
一条编辑部经由Midjourney生成
这个担忧是合理的。
ChatGPT-4最令人惊艳的一点，是它的“涌现功能”，就是当它训练的数据量足够大的时候，这个复杂的系统，就诞生了其各组成部分所没有的属性——接近人类的“思维模式”和“智力表现”。
里面有个思维链，帮助ChatGPT-4去“链式思考”。就像我们有时候做作业，到了某个节点，做不出来，然后家长说“你再想一想”，其实也没说什么，但是这个学生就觉得我可能还有一些东西没掌握，通过慢慢想和一点点的引导，就突然把一个正确答案得出来了。
所以你在对话框里，让ChatGPT-4“再想想”，它也会再给你一个改进过的答案，大家就会觉得很惊讶。
因为AI对生产效率的提高，一个优秀的人才可以做很多工作，由一小部分人运营一个大市值公司的现象，以后可能会越来越多。你看Midjourney就是个典型，员工只有11人，但是年营收1亿美金。
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AI生成“失火”的白领工位
细看来，未来3-5年内容易被取代的工作，有两个标准：脑力工作和简单易重复。确实白领受影响比较大。
笔译和客服已经被替代得差不多了。
我自己的生活里，现在接快递电话，好多是机器人。国内科研工作者写论文要翻译成英文，以往可能要找国外的母语翻译者，以后说不定可以尝试ChatGPT-4翻译，它速度快，把领域内的专有名词限定下，应该会很不错。
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Office365里嵌入ChatGPT，能自动生成简报、表格
接下来最危险的是办公室文员、人力资源，还有做财务报表的。微软Office365已经把ChatGPT嵌入到Word、PPT和Excel里了，可以自动生成简报、PPT和表格，你以往费心学习的这些Office技能价值就下降了。
有个段子说“财务不会被AI替代，因为它不能做替罪羊”，虽然有点道理，但生产效率提高了，意味着公司对财务的人才需求压缩，你的就业空间就变小。
另外还有律师行业。我们知道律师很重要的一块工作是熟练法条和查找以往的案例，查找的过程是非常耗时间的，律所里应该专门有一部分人做这块工作。
换成AI的话，它把所有的案例都收过来，ChatGPT用对话的方式给你，速度非常快，那么以前做这部分工作的律师，就不再需要了。
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程序员们在工作
一条编辑部经由Midjourney生成
ChatGPT-4也会生成代码的，部分程序员会受到影响，尤其是前端。因为前端设计比较模块化，并没有涉及到很复杂的计算。OpenAI有个演示，就是在纸上画个草图，然后ChatGPT-4就给你跑出来了一个网页。
从公司的角度，有可能以后会更加倾向于ChatGPT写代码。因为每个人写代码的风格是不一样的，一个员工走了，新员工过来，因为不顺手，可能要重写代码。那么ChatGPT的一致性会更好，从公司的角度来说，更加有效率。
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AI生成的风格插画
受Midjourney影响的插画师、设计师，我网上看到有些人已经被裁员。你人完成一副插画可能要花2天时间，机器几分钟就出来了，效果还很好，这在迫使大家去做更具有创新性的工作。
一个有意思的现象是，一部分AI研究者自己的工作，都被AI干掉了。
据说现在美国一些大学，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别方向的教职，不再增加了。
然后我们就讨论是为什么？以往科研院校，3-5年会出些成果，细细碎碎的需要那么些人去做，但是ChatGPT-4出来之后，它把很多问题都解决了，剩下都是一些非常难啃的硬骨头，那么你是不需要那么多教职去做的，就导致一些岗位被减掉。
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制作漆器的手工艺人
首先，跟实体相关的工作，比如医生、护工、驾驶员，还有小众手工艺者，比如做古琴的、做陶瓷的艺术家，都是依赖个人经验来做的，被AI替代的概率较小。
因为一直以来AI大多在做认知相关的任务，感知这块下的功夫少，现阶段跟实体相关的都做不好，与人类相比，机械手比较初级，拧一个瓶盖还是很难的事情。
就连打扫卫生，对我们人类来说是“简单易重复”，但对机器却是一个模糊的概念，没有办法程序化或形式化。
那么对于白领工作，还有一部分比较安全，就是大数据进入不了的行业。
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《滚蛋吧，肿瘤君》剧照
我们想想ChatGPT是怎么起来的？它的数据都是Billion级的，就是10亿级以上，这就意味着这么多数据，很有可能都是不设隐私的，才能被它调用。
如果一个行业涉及到隐私，数据不能公开，不能上模型训练，那么AI就挤不进去。比如说医疗、银行、生物等领域，相对来说是安全的。
所以我的一些学生，他们就不在互联网公司找工作了，而是会去一些数据相对封闭的领域，稳定一些。
如果高中生选专业，只考虑就业前景的话，我觉得人工智能方向目前还是最好的，所谓“不入虎穴焉得虎子”。
我们有个新名词叫做AIforScience，用人工智能帮助科学发展，以后各行各业都需要AI的辅助，要由懂AI方向的人来操作，那么就会有一个非常大的人才缺口。
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AI研究员
一条编辑部经由Midjourney生成
一个好的AI研究者或工程师，需要三个基本素质：数学基础、编程能力、英文。学英文是因为要跟踪国际最前沿的技术，读文献资料，然后对编程能力的要求，要比数学高一些。
现在不像以前那样需要了解特别深的人工智能知识，如果你是计算机或其他理工科专业，转AI的话门槛并没有那么高。
首先，现在的研究大部分是模块化，深度网络都是一些模型，就像积木一样在搭。算法方面，在ArXiv上你能够快速知道最新的算法是什么样子，代码呢本身就有很多网站，比如Github上的代码是共享的。这三点，就使得你现在进入这个行业是比较容易的。
文科生也有机会转AI的，我们复旦有中文系的学生，转到我们做自然语言处理的这个组，做得还挺好的。
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机器人与女孩一起在农场工作
一条编辑部经由Midjourney生成
首先，我们确实需要追赶，不追不行，要不然就会被卡脖子。
据说GPT5已经训练完了，那我们什么时候能追上国外的？目前有两派，一派是乐观派，觉得问题不大，2-3个月能追上。另一派是悲观派，觉得需要1年至1年半。
可能你觉得1年时间不算太久，其实这里面有些麻烦的地方。
目前AI主流的发展路径是三大块：模型、算力、大数据。
乐观的地方是，模型框架前辈们都做好了，几乎是公开的，研究人员把它做大、做深就行了。
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深度学习之父GeoffreyHinton
2006年GeoffreyHinton就提出来了深度学习模型，之后有一个图像分类竞赛上采用了大规模数据集ImageNet，2012年GeoffreyHinton就带着他的学生为这个竞赛做了新的深度学习模型，一下子就令人震惊了，比上一届冠军性能提升了将近10个百分点。
这是什么概念呢？如果你是用传统机器学习方法来做，每年就提高0.3-0.4个百分点。这意味着，深度学习的方法比传统机器学习方法，加快了20年左右。所以那时候，大家都转到做深度学习模型。
但是深度学习模型，是需要强大的算力的，在特定的GPU芯片上面跑。
据说ChatGPT有1万块A100的GPU做支撑，单块A100的售价在1万美元左右，光是GPU成本就是1亿美元（约合6亿人民币），这就是为什么OpenAI不到100人的小公司，微软投资了20亿美元上去的原因之一。所以大模型，几乎只能由大公司、大机构来做。
但是我们国家，目前在算力上有瓶颈，因为2022年12月份，美国对中国禁售了A100以上的GPU。这样国内没法用A100（有替代品，但通讯模块受限），但国外还能用比A100更好的卡，这就有点麻烦了。
现在我们做研究成本很高，也是因为GPU，以往你发文章只需要时间和人力成本，但是现在一篇论文的成本说不定在10万人民币左右。
再一个就是大数据，中文语料库推不上去。
ChatGPT有10亿级以上的数据做预训练，它都是英文的，但是我们中文的每个平台，都设了一个进入的门槛，防止你大范围搜索，另外还有格式的问题，这就导致我们堆数据，没有国外那么方便。
而且ChatGPT-2之后就没有开源了，你也不知道确切的差距到底在哪里。
现在国内的AI投资很火，资本层面的驱动还是蛮重要的。而且我们复旦前段时间发布了一个Moss系统，还开源了，相对来讲还是一个比较小的模型，大家都还是在努力的。
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上海街头的机器人
一条编辑部经由Midjourney生成
从历史上来讲，人工智能不到90年，我们一般认为它的开端，是1936年的图灵机，期间一直经历涨跌的过程。
七八十年代它经历第一次寒冬，当时如果你说自己是做人工智能的，是拿不到项目的。在90年代初，又经历了第二次寒冬。
我自己是从小喜欢看科幻小说，接触AI是在1997年，当时更流行叫自己是做机器学习而非人工智能的。
我的感受是到了2012年，也就是GeoffreyHinton带着学生赢得了竞赛那一年，人工智能才真正迎来腾飞。
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2016年AlphaGo对弈韩国围棋手李世石
到了2016年AlphaGo赢了李世石，然后2017年谷歌研究出了Transformer网络，这之后才有了ChatGPT的一系列工作，还有自动驾驶、AI金融、AI医疗等各个领域都在前进。
但其实到2022年，AI行业有点往下走的趋势了，因为大家觉得该做的都做了，并没有看到很好的应用，很明显的是有些大公司的深度学习这块，已经在裁员了。但突然今年3月一下子ChatGPT-4出来了，就又把大家都拉了回来。
所以它有兴盛期，也有衰败期。我自己在这个领域待久了，对于ChatGPT-4掀起的热潮看得比较冷静一些吧。AI的研究范围是很宽泛的，很多问题很难，难以在短时间内变现，人类对智能的理解还有很长的路要走。
作为一名研究者，乐趣还是在于探索未知，你在未知里面可以找到一点点进步，那个愉悦感就很令人满足了。
原标题：《复旦人工智能教授：未来3-5年，哪些工作会被AI取代？》
阅读原文
未来哪些行业将被人工智能取代，失业的人类又将何去何从
但是...
但如果同事们都是富二代，今天马尔代夫散心，明天坐热气球上天。你很可能会觉得自己过得没那么幸福。
大多数的人，天性里就带着爱攀比的基因。你我都难免俗。
在未来，人工智能会带领我们的生活质量走上新台阶。但如果要过得「有幸福感」，还是要有高的社会影响力。
所以问题的关键就是：人工智能时代，如何依然保持职场竞争力？
如果你对这个问题感兴趣，请向下读，并且一定要认真看。
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一、你的工作，是不是顺应时代潮流而生的弄潮职位？
有个上海的小姐姐，三十岁的会计。一个月五千元的收入，不够生活花销。过得很不开心。
他的表弟，比他小四岁。在北京做程序员，年薪二十五万。几乎是她工资的四倍。
收入差距这么大，是因为她没有认真工作吗？不是，一样地付出劳动，一样的加班辛劳。
原因只是在这个时代，会计工作的社会生产力低于程序员。
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人工智能等技术的发展带来时代的进步，一方面淘汰落后生产力，一方面孕育新的工作机会。
中国有很多逐步消失的手艺人。
上了年纪的人都会对「弹棉花」有着清晰的记忆。随着一声声弦响、一片片花飞，最后把一堆棉花压成一条整整齐齐的被褥。那时候的弹棉花工匠们也都走街串巷，生意应接不暇。
而现在，我们走进商场，蚕丝被、羊毛被、大豆纤维被子...玲琅满目应接不暇的备选项。
随之而来的，是一个曾经体面的职位的消失。
有太多曾经体面的职位，随着时代发展而被淘汰。
这个问题下排名第一的回答是这样的：
问：历史上有哪些曾经社会地位很高的职业由于科技的进步被淘汰？
二、未来几十年最大的浪潮，就是人工智能
要预测人工智能的未来，就要了解它的现在。人工智能已经在帮人类更好地工作，人类越来越离不开它来处理日益膨胀的信息量。
生活在三千多年前古巴比伦时代的人类，他们一生接触的信息，相当于现代人类一天接触的信息量。
时代的进步，使人们每天要面对、处理越来越多的信息。一定会有这么一天，人类无法靠大脑应付如此海量的信息。
人工智能辅助人类的时代，就应需到来。
简而言之，人工智能是一个不断进步、没有天花板限制的虚拟大脑，它会随着人类的经验一起成功，同时也能帮助人类提供更多洞察。
说到实际应用，人工智能已经在部分领域发挥作用了。看网球的朋友，都知道女王小威廉姆斯吧？看三、人工智能会让我们失业吗？
首先，未来人类一定不会再把大多数时间用在重复、枯燥的工作上。在这一点，人工智能是可以帮我们分担的。
其次，人工智能的种类有很多，最高阶的人工智能，不仅能帮人类处理重复性较高的工作，也将具备成为人类「外脑」的角色，帮助人类在在不同领域有更好的专业表现。
现在的智能客服一点也不客服，和人工客服差得还远。但当人工智能级别的自然语言理解技术应用后，将会大大减少人工客服的工作量。
此之外，还有一些工作，也将由人工智能为人类带来更多惊喜。
比如裁判这种对公正性要求很高的工作。人工智能有更强大的分析能力，并且不会有黑幕、不受人类情绪影响。
我们普通消费者相关度高的例子，是卖商的销售提成。
上面那些工作，有了人工智能的帮助，将会更好的提升他们的专业性。除此之外，即使是那些看起来要被淘汰的职业，人工智能也不会完全取代，不必杞人忧天。
无人驾驶不会立即取代人类司机——它们在特定条件接管汽车，当路况复杂时，再把控制权交还给司机。就好比ATM也不会自动读取每一张支票，仅在字体清晰时才能读取。在这两种情况下，机器处理较大比例的工作，但是当它们不敢确定能否处理好时，人类接管是必需的。
上面举的那些例子，人工智能看起来像是我们的竞争对手——就像扫地机器人可以分担人类的体力工作，导致政清洁人员失业一样。
其实在专业领域，人工智能更多地扮演得是「助手」的角色。比如在医疗领域，IBM的Watson可以用较快的时间帮医生阅读大量病例和相关文献，来辅助病情的诊断进程。如果是全部由人来完成的话，所要耗费的而时间会更长，精力会更多。
最后是总结：
社会进步，信息量骤增，人类需要人工智能帮助其工作；
作为一个社会人，应该正视这个趋势：熟悉使用人工智能辅助的人，能占得技术进步、生产方式变更的红利，并从中分得一杯羹。而悲观抵触的人，等待他们的，只有被时代的车轮无情地碾过。返回搜狐，查看更多