刘 杰 郭俊华
一、以ChatGPT为代表的大型语言模型引发的变革
ChatGPT是一种基于Transformer架构的大型语言模型，由OpenAI开发。它可以自动地学习语言的结构、规则和语义，并生成具有逻辑性和连贯性的文本，包括自然语言描述、回答问题、翻译、摘要等。大型语言模型代表基于多层递归神经网络的人工智能工具，这些神经网络经过大量数据训练可以生成与人类语言逻辑非常相似的文本，甚至还能创造出更为精妙的语法和逻辑。传统语言模型被编程为使用统计技术来预测句子中的下一个单词，而 ChatGPT 使用基于转换器的模型，允许并行处理大量数据，它用事实证明大语言模型已经在很多方面迈过了某个重要的阈值，这使得整个关于模型能力的认知都需要迅速重估。只要神经网络的复杂性和训练样本的多样性超过一定规模，就会有抽象的推理结构在神经网络里突然自发涌现出来，这个过程像所有的复杂性系统一样，是非线性的。ChatGPT和其他大型语言模型的出现，标志着人工智能技术在自然语言处理领域取得了重大突破，促进了人机交互、文本生成、语音识别、自然语言理解等领域的发展，这些模型理解和生成信息的能力都实现了革命性突破。
此类语言模型大幅提升了自然语言处理的准确性和效率。传统的自然语言处理技术需要手动编写规则或使用特定领域的数据集进行训练，而大型语言模型可以通过海量的通用文本数据进行端到端的自动学习，从而获得更广泛的语言知识和应用场景，进而改变了人机交互的方式。大型语言模型可以实现更加自然、流畅、个性化的对话体验，比如智能客服、虚拟助手、聊天机器人等，在娱乐、教育、医疗、金融等领域具有广泛的应用前景，并且从正面推动了多领域交叉融合。大型语言模型可以处理不同领域、不同语言之间的文本数据，实现知识图谱、社会网络分析、情感分析等多种任务。同时，它也与计算机视觉、语音识别、推荐系统等其他人工智能领域相互结合，共同开展更加复杂和深入的研究。就目前发展的态势来看，大型语言模型的发展还面临着诸如数据隐私、知识共享、认知偏差等方面的技术挑战，还需要在技术创新和伦理规范方面不断进行探索。
二、厘清人工智能的突破性发展与劳动市场变革的关系
2023年3月，OpenAI、OpenResearch和宾夕法尼亚大学联合开展了一项大型数据模型对劳动市场带来冲击的研究。他们提出了一个概念——“Exposure”，即从事某项工作的人在使用了ChatGPT之后，是否会使其执行工作任务所需时间至少减少50%。结果显示，大约80%的美国劳动力可能因为引入ChatGPT而导致至少有10%的工作任务受到影响（即AI Exposure=10%）。薪酬越高的工作在未来受到的影响会越大，诸如数学家、量化金融分析师、网页设计师、区块链工程师、法律助理等职业，他们在引入ChatGPT后将导致至少90%的工作任务受到影响。未来大语言模型的应用推广将助推人工智能的迭代，并对劳动市场结构产生巨大影响。同时，人类和人工智能发展博弈的方式和方向，将决定这种影响的性质在社会层面上是正面的还是负面的。
（一）人工智能如何影响人类劳动市场的就业关系
人工智能可以使许多重复性、低技能或基础性工作实现自动化，包括制造业、物流和客服等领域。随着人工智能技术的发展，一些高技能的职业也可能被取代。这些变化可能会导致某些职业的需求减少，从而造成失业。同时，新技术也会创造出一些新的就业机会，但它们可能需要不同的技能和教育背景。因此，人工智能将在两个层面上带来就业结构的变化：一是一些职业或工作岗位的消失与整合；二是加速传统行业的调整或重构。
1.人工智能将推动工作岗位或工作任务的调整
人工智能将优化整合工作任务完成所需要的时间，能够自动执行许多重复性和繁琐的任务，以缩减从事这些工作岗位的人数。在大语言模型的发展与推动下，人工智能技术不断迭代，甚至可以与人类进行交互，并生成自然的语言响应。目前这种技术已经在许多领域中得到了广泛的应用，包括自然语言翻译、客户服务、社交媒体自动回复等，推动了传统工作岗位的整合。
人工智能可以帮助传统行业的从业者更高效地完成任务。数据录入是一个需要大量重复性操作的工作，人工智能可以通过处理大量的文本数据来识别、提取和归纳相关信息，并将其转换成结构化数据。在图像和音频处理方面，人工智能可以自动标记图片或者视频中的元素，同时也能够自动将音频文件转换成文字文档。例如，医生可以利用人工智能快速查找相关疾病信息，律师可以利用人工智能查找法律法规并分析案例，会计师可以利用人工智能完成数据输入和计算等任务，从而将一些原本需要设立的工作岗位或工作环节替代，减少用工成本，提高工作效率。
人工智能可以作为传统行业的辅助工具，帮助某些上下游岗位更高效、更快速地完成某项工作。在客服领域中，人工智能可以通过分析大量的客户反馈，自动响应和解决一些简单的问题，从而减少客服人员的工作量。在信息整合领域，人工智能可以分析海量的新闻信息和第三方数据，帮助执行者做出更明智的决策。例如，在制造业领域中，人工智能可以用于智能化生产、控制、质检及设备维护等方面。在农业领域中，人工智能可以帮助农民更好地了解气象预报、土壤养分和农作物种植技术等信息。
人工智能可以通过模拟人类的创造性思维和灵活应变能力来取代一些传统岗位，并为传统行业带来新的商业模式和机会。例如，在广告设计领域，人工智能可以根据客户需求，自动生成营销文本或者宣传海报。在零售业中，人工智能可以利用数据挖掘技术，分析顾客的购买行为和偏好，从而更好地对产品进行营销和定位。在新闻报道领域，人工智能可以自动生成新闻稿件，从而取代记者的部分工作量。
人工智能已经在传统行业中得到了广泛的应用，并开始逐步倒逼一些传统的行业不断精简及整合岗位设置，其带来的优势不仅包括提高工作效率和降低成本，还包括创造新的商业模式和机会。随着技术的不断发展和完善，人类与人工智能之间的交互也将变得越来越自然。
2.人工智能将加速传统行业的调整或重构
随着ChatGPT等人工智能技术的推广与应用不断扩大，传统行业也面临着巨大的变革和挑战，有些领域甚至可能会消失，主要表现为以下三个方面：
一是自动化替代人工。传统行业的一个关键特征就是需要大量的人工投入。随着人工智能技术的进一步发展，越来越多的任务可以通过自动化完成，从而减少了对人力的需求。例如，在制造业中，机器人可以替代工人进行装配和生产；在零售业中，自助结账设备可以替代销售员收银；在服务业中，自助点餐系统可以替代服务员提供点餐服务。这些自动化技术不仅可以提高效率和质量，还可以降低成本，从而增强企业的竞争力。
二是智能化取代经验。传统行业中，很多任务需要依靠人类的经验和技能来完成。随着人工智能技术在大语言模型下的不断更新迭代，这些任务可以通过自动化或半自动化完成，从而减少对人类经验和技能的依赖。例如，在医疗行业中，人工智能可以通过分析大量的医学文献和患者数据来提供诊断报告和治疗建议；在金融行业中，人工智能可以通过分析大量的市场数据和公司财务数据来提供投资建议。
三是数字化替代实体。传统行业中，很多业务需要依靠实体设施和物理资源来支撑。随着人工智能的推广应用，这些实体设施和物理资源可以被虚拟化或数字化替代，从而减少了对实体的需求。例如，在零售业中，越来越多的商家选择在线销售，不再需要实体店面；在服务业中，通过在线视频会议、远程培训等方式，可以减少场地的租赁需求。
ChatGPT等人工智能技术的发展，给传统行业带来了前所未有的变革和挑战。它们可以实现自动化替代人力、智能化取代经验、数字化替代实体，并创造新型消费模式，从而导致传统行业的调整或重构。因此，传统企业需要积极应对这些挑战，加快推动数字化转型和创新，才能在激烈的市场竞争中保持竞争优势。
当然，人工智能在当前的发展阶段仍然存在不可忽视的制约。首先，它的错误率仍然相对较高，需要人工检查和修正。其次，人工智能仍然无法做到真正意义上的理解和推理，它只能依靠大量的数据来预测和生成文本，这限制了其在某些领域中的应用。因此，人工智能技术的发展虽然淘汰了一些传统的工作岗位，但并不会完全取代人工。在未来，随着人工智能技术的进一步发展，我们需要适应这种变化，并寻找新的就业机会。另外，政府、企业等组织也需要采取相应措施，为受影响的人群提供重新培训、转岗等支持，以使其更好地适应这种变化。
（二）人类与人工智能竞争的优势
人类具有广泛的兴趣和经验，可以轻松应对不同的任务和工作环境，并且可以根据需要快速学习和进行自我调整。人类还可以从新角度思考问题，提出新的解决方案，尤其是对于那些没有明确答案或需要创造力的任务，这更加突显人类的应变能力。此外，人类擅长与他人互动及合作，在工作场所、社交环境中都能不断适应并发挥自己的优势，具体表现为：
1.拥有情感表达和共情能力。人类具有复杂的情感表达和共情能力，能够识别并适当地回应其他人的情感诉求。这种能力使得人类之间的交流更加自然和真实，有利于建立起更加紧密的信任关系。相比之下，人工智能系统缺乏情感表达和共情能力，无法像人类一样建立真正的情感联系，从而影响其信任度和可靠性。
2.拥有触觉和感知能力。人类通过触觉和感知能力来获取信息，并做出反应。这种能力使得人类能够更快速地识别危险和障碍，并采取行动来保护自己和他人。相比之下，人工智能系统通常只能依赖传感器和输入数据来感知环境和场景，无法像人类一样快速地做出反应，可能会影响其安全性和可靠性。
3.拥有创造力和想象力。人类具有创造力和想象力，能够从不同的角度思考问题，并找到新的解决方案。这种能力使得人类能够创造出更加复杂和创新的技术，从而提高其安全性和可靠性。相比之下，人工智能系统通常只能基于预定义的模型和算法进行决策和行动，无法像人类一样具有想象力和创造力。
4.拥有触类旁通的适应能力。人类具有多任务处理和学习能力，能够同时处理多个任务，并从中获取经验和知识。这种能力使得人类能够更快速地适应变化的环境和场景，提高其应对危机和风险的能力。相比之下，人工智能系统通常只能针对特定的任务进行优化和学习，无法像人类一样具有广泛的应用能力。
5.拥有理解能力和道德判断力。人类具有复杂的道德判断和决策能力，能够理解和应用道德准则，并在其行为中考虑伦理和道德因素。相比之下，人工智能系统缺乏人类的情感和价值观。
6.受法律制约和管理。当出现问题时，人类的行为可以被追责或接受法律制裁。然而，在某些情况下，人工智能系统会自行做出决策并执行任务，这可能导致难以确定责任主体和追究责任的问题。因此，确保人工智能系统的透明度和可追溯性非常重要，以确保其决策符合伦理和道德标准。
7.能够自我反思和发展。人类拥有自我反思和发展的能力，可以通过学习和积累经验来提高其道德判断及行为水平。相比之下，人工智能系统需要被设计为能够接受并从错误中学习，以提高其决策和行为的质量。然而，这要求人工智能系统本身具有某种形式的道德智能，才能真正实现自我反思和发展。
（三）人工智能的优势
由于硬件和算法的不断提升，人工智能具有更快的响应速度、更高的数据处理速度、更快的决策速度和更好的并行处理能力。人工智能几乎可以瞬间内响应给定任务。例如，在搜索引擎中，人工智能可以快速返回数百万个搜索结果，而人类可能需要花费数分钟或数小时来完成相同的工作。由于计算机硬件和算法得到大幅提升，人工智能能够以非常快的速度对大量数据进行处理和分析，包括图像、语音、文本、视频等。人工智能几乎可以在瞬间内做出决策，因为它们可以使用预定义的算法和模型来快速评估不同的选项，并选择最佳的解决方案。例如，在金融交易中，人工智能可以在几毫秒内分析市场趋势并做出交易决策，而人类可能需要花费数分钟或数小时才能进行相同的分析。人工智能可以利用并行计算的优势来加快任务执行速度。例如，在图像和视频处理中，人工智能可以使用GPU（图形处理单元）来并行处理大量数据，从而加快处理速度。
由于其算法和程序设计的优势，人工智能在与人类竞争中具有更高的精度和准确性。这使得人工智能在许多任务的执行上能够取代人类，如金融分析、医学诊断和自动驾驶等领域。人工智能可以准确执行复杂的数学计算，包括高级统计分析和预测模型等。人工智能可以利用其强大的算法和程序设计来对数据进行分析和处理，并从中提取出有效信息。人工智能可以对图像、语音和文本等进行准确的识别和分类。例如，在图像识别任务中，人工智能可以准确地识别出物体的类型、颜色和形状等特征。人工智能可以使用机器学习和深度学习等技术来建立预测模型，从而预测未来趋势。这些模型可以在准确性和可靠性方面优于人类的预测能力，因为它们可以从大量数据中学习和总结规律和趋势。与人类不同，人工智能可以不受到情绪、偏见或疲劳等因素的影响，在执行任务时始终保持一致。这意味着人工智能能够在相同的条件下始终提供相同质量的结果，并且不会受到人类的情感干扰。
由于其机器学习、深度学习和自学习技术，人工智能具有更强大的学习能力和适应性。这使其可以不断地学习和改进自己的算法和策略，提高其表现和效率，并且在不断变化的环境中保持竞争优势。人工智能可以通过机器学习技术从数据中学习和推断，自动提取出规律和模式。这些算法可以不断进行迭代，逐渐调整和改进其结果，从而获得更高的性能和准确度。深度学习是一种机器学习的分支，它可以通过构建神经网络来完成更复杂的学习任务。人工智能还可以使用自学习技术来不断完善和改进自己。
人工智能可以持续地执行任务，并可高效率、高速度和高精度地完成工作。这使其在很多领域具有竞争优势，如智能制造、运维、物流、监控、安全和自动驾驶等。由于人工智能可以全天候工作，它们可以取代一部分人力工作，节省人力成本。此外，它们还可以在预防性维护和数据分析等方面提高运维效率。
由于其具有稳定性、一致性、可控性和自我改进能力，人工智能在与人类竞争中具有可重复性的优势，可以在不同环境和条件下保持稳定性。人工智能可以在不同时间和地点执行相同的任务，并以相同的方式处理数据。这种一致性使得其在大规模生产和制造领域具有竞争优势，因为它们可以保证产品的质量和性能的稳定性。人工智能可以通过调整算法参数和模型来控制其输出结果。这种可控性使得人工智能在许多领域可以发挥作用，例如，在医学诊断和金融风险管理领域，人工智能的可控性就表现得非常优异。人工智能可以通过自学习和反馈机制来改进自己的算法和模型，从而提高其准确性，这意味着人工智能可以适应不断变化的环境。
三、探寻分析人类和人工智能共轭发展的未来路径
“共轭”一词的本意是两头牛背上的架子，轭使两头牛同步行走。共轭即为按一定的规律相配的一对。在量子力学中，物理量A和B共轭的定义为，其算符不满足对易关系，它们的一个重要特性是存在不确定关系。这与人类和人工智能发展关系的现状描绘非常吻合。如何推动人类与人工智能良性共轭发展？
从生物学角度上看，人类具备了独特的认知和智慧能力，人类的大脑结构和功能使我们能够进行高级思维活动，如语言、创造、推理和规划等。人类和人工智能之间具有很多差异性，其中最基本的差异在于本质。人类作为生物体，在生理、心理等方面都与人工智能存在巨大的差异。正是这些差异让人类具备了一些人工智能所不具备的优势。在人类进化史上，想象力的诞生被认为是个重要的节点，这意味着人类大脑的复杂程度决定性地超越了其他物种，而且语言表达的传承能力让人类的思维可以不断优化迭代。
从认知方面来看，虽然人工智能可以进行快速的数据处理和模式识别，但是人类拥有更加广泛和深入的知识结构。人类在成长过程中积累的经验、文化背景以及情感经历等，都会影响我们的思维方式，这些是人工智能无法模拟的。此外，人类的直觉和创造力也是人工智能难以取代的。我们可以通过对非结构化信息的处理和想象，做出超越已有算法的创新性决策和发明。另外，作为社交动物，人类在人际关系、谈判和领导力等方面也具备与众不同的优势。人类具有情感共鸣、社会行动协调以及价值观传承等能力，这些都是人工智能所不具备的。
当然，人工智能也有其独特的优势。人工智能可以进行高效的计算和数据分析，能够处理大规模的数据，进行快速的推断和预测。人工智能还可以在极端环境下工作，比如太空、深海或高温等条件下的探索和开发。因此，人类和人工智能之间存在着互补性优势。我们可以将人工智能的计算能力与人类的智慧结合起来，共同探索更加复杂和有挑战性的问题，让人工智能为我们提供更多的帮助和支持。而人类则可以利用自己独有的知识和创造力，引领人工智能向着更加人性化和有价值的方向发展。我们需要不断探索和发掘人类和人工智能之间的互补性优势，建立协作机制，共同推动科技的进步，通过以下方面的工作推进，让人类和人工智能之间建立起一种良性共轭发展的关系。
（一）重视教育和培训
为所有从业人员提供与人工智能技术相关的培训和学习机会，以提高他们的人工智能技能水平，包括向员工提供在线课程、面对面培训、实践项目等多种形式。此外，还可以采用内部交流分享、外部专家演讲等方式，鼓励员工分享他们在人工智能领域获得的经验和知识。同时，也要加强对公众的科技教育，提高大众对人工智能技术的了解和认知，可以通过推广普及人工智能知识的公开课、工作坊及媒体报道等方式进行宣传和引导。此外，还可以通过举办科技展览、开放日等活动，为公众提供更多了解人工智能技术并亲身体验科技力量的机会。
（二）建立合作关系
在人工智能技术的开发、应用和推广过程中，建立人类和人工智能之间的合作关系，发挥各自的优势，共同推进技术的创新和发展。明确人类和人工智能在技术开发、应用和推广过程中的具体目标和角色，避免重复劳动和资源浪费。将人类和人工智能的专业知识和技能相结合，进行人机协同设计，提高技术创新的效率和质量。建立数据共享和处理机制，使得人工智能更好地理解人类需求并做出更加科学的决策。确保人工智能的决策过程是可解释和透明的，让人类能够理解和信任人工智能的决策结果。对人工智能的行为和结果进行监督和管理，规范其行为和使用方式，确保人工智能的应用不会对人类造成潜在威胁。人工智能需要持续学习和优化，以适应不断变化的环境和需求。因此，需要建立相应的学习机制和反馈机制，实现持续的技术创新。
（三）制定道德准则
制定人工智能技术的道德准则，并贯彻执行，确保人工智能技术的合法、公平和安全应用，以避免给人类造成不利影响。加强与广泛利益相关者的沟通和互动，了解人们对人工智能技术所持的态度和建议。在制定道德准则时，应考虑到人工智能技术可能会对社会、环境、法律等方面产生的影响，并制定相应的道德原则，如公正性、透明度、隐私保护、安全性等。不断跟进人工智能技术的发展和应用，更新和完善道德准则，以适应新的社会需求和变化。同时，不断进行评估和改进，确保道德准则的有效性和可操作性。
（四）强化监管和治理
加强对人工智能技术的监管和治理，确保技术的合法、公正和安全应用。制定相关法律、规定和标准，明确对人工智能技术的监管和管理要求。同时，要及时调整和完善法律、规定和标准，以适应技术的快速发展和应用。建立健全监督机制，加强对人工智能技术的监督，以及对人工智能技术的安全防护，降低技术风险和滥用风险，对违反相关规定的行为进行惩罚，并及时公开相应信息，增强监管的公信力和透明度。建立人工智能技术的评估机制，评估技术对社会、经济、环境等方面的影响，及时发现问题并采取相应措施。加强国际合作，共同推进人工智能技术的治理和管理，形成全球范围内的监管标准和体系。鼓励企业、政府和社会各界积极参与到人工智能技术的治理和管理中来，共同推进技术的发展和应用，建立和完善相关制度和机制。
（五）推广开放源代码
支持人工智能技术的开放源代码，促进技术的共享和交流，推动技术的创新和跨越式发展。建立并支持相关社区，以便开发人员可以共享其成果，分享信息和经验，并提供技术支持。建立相关平台，使得开发人员可以分享他们的代码、算法和数据集，这有助于构建更好的人工智能系统。提供人工智能开发人员所需的教育和培训资源，包括编程语言、算法和数据科学等相关技能。确保人工智能开发人员可以合法地共享他人的代码和数据，并鼓励企业参与到开放源代码的生态系统中。为人工智能开发人员提供必要的资金支持，以便他们可以利用开放源代码进行创新研究，推动技术的进步。
总之，我们要积极促进技术的创新和发展，同时也需未雨绸缪，确保技术的安全、公正和合法应用，为人类社会带来更大的利益和福祉，实现人类与人工智能良性共轭发展。
（作者分别系云南省人民政府发展研究中心助理研究员，云南省人民政府发展研究中心高级工程师）