《連線》雜志創(chuàng)始主編、《失控》作者Kevin Kelly（來源：Google）
鈦媒體App獲悉，11月21日上午第四范式舉行的第二屆SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會上，互聯(lián)網(wǎng)教父、《連線》（Wired）雜志創(chuàng)始主編、《失控》作者凱文凱利（Kevin Kelly，以下稱 Kevin）發(fā)表題為“人工智能的變革性力量”（The Transformative Power of AI）的線上演講。
Kevin表示，人工智能（AI）是當(dāng)下最重要的技術(shù)，它幾乎無處不在。在未來十年內(nèi)，AI 甚至可能發(fā)展出成千上萬種，人類也將會擁有幾千種 AI ，而這些 AI 有許多不同的想法和思維方式。與此同時，AI 不僅是“小寫創(chuàng)造力”，而且還看作人類的“私人助理”。
Kevin提到，程序員使用了 AI 寫代碼后，他們發(fā)現(xiàn)自己的工作效率提高了56%。而隨著新的 AI 大模型（LLM）、對話式用戶界面（CUI，Conversational User Interface）等核心的使用，未來，人們50%的工作都可能被 AI 取代，而另外50%的工作可以在AI的幫助下提高效率。
“一些不必要的工作被取締了，AI 可以幫你完成剩下的工作。”Kevin表示，無論是工作還是生活，AI 對人類來說都是“N+1”的效果。AI 不會搶走你的工作，但不會 AI，你的簡歷會缺少很亮眼的一項(xiàng)。一個人不會被 AI 取代，但可能會被一個懂AI的人取代。所以人們應(yīng)該要掌握這項(xiàng)技術(shù)。
據(jù)悉，凱文凱利（Kevin Kelly），常被稱為“KK”，是《連線》雜志（Wired Magazine）第一任主編；曾擔(dān)任《全球評論》（Whole Earth Review）主編、出版人。Kevin具有多重身份：作家、攝影家、自然資源保護(hù)論者，同時還是亞洲文化、數(shù)字文化領(lǐng)域的學(xué)者，也是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)教父。他被看作是“網(wǎng)絡(luò)文化”（Cyberculture）的發(fā)言人和觀察者，也有人稱之為“游俠”（maverick）。代表作包括：《失控》等著作。
Kevin在演講中提到，盡管 AI 技術(shù)看起來十分強(qiáng)大，但其能力是很有限的。
Kevin提到，新的 AI 在訓(xùn)練時被輸入了所有人類的成果，包括最好的和最差的，所以它得到的是平均值，是平均的智慧。因此，AI 其實(shí)只是一個普通人能做到的平均水平，所以它傾向于給到看似合理的結(jié)果，但卻不能保證是準(zhǔn)確的結(jié)果。
在Kevin看來，AI 對人類來說，可以是伙伴、隊(duì)友、教練，也可以是你的副駕、導(dǎo)游、助理、實(shí)習(xí)生等。他提到，未來受到 AI 影響的人類工作主要包括五種：遠(yuǎn)程工作、協(xié)作類工作，教育行業(yè)，制造業(yè)，大的銷售平臺等。
據(jù)悉，本次SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型峰會上，AI 上市公司第四范式（06682.HK）發(fā)布面向企業(yè)北極星指標(biāo)提供全鏈條的精選解決方案，名為“范生態(tài)”平臺，從而幫助每一個方案都能夠?qū)χ_的AI目標(biāo)收集正確的數(shù)據(jù)、建設(shè)正確的系統(tǒng)，共同服務(wù)于企業(yè)核心競爭力的提升。第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵表示，公司希望聯(lián)合更多合作伙伴，讓企業(yè)數(shù)字化的每一個執(zhí)行系統(tǒng)，都朝向企業(yè)核心競爭力的提升在努力。
“即將到來的 AI 時代，我們應(yīng)該為此做好準(zhǔn)備。盡管還沒有答案，但我們已經(jīng)身在其中。”Kevin表示。
以下是凱文凱利演講的速記整理（有一定編輯）：
大家好，我是凱文凱利（Kevin Kelly）。
在這里我想聊聊人工智能，它可以說是當(dāng)下最重要的技術(shù)了。大家可能聽過很多關(guān)于人工智能的事，因?yàn)樗鼛缀鯚o處不在。這是我見過最厲害的技術(shù)。它發(fā)展得太快了，但很多人依然不太了解它。我想跟你們分享5個關(guān)于AI很有意思的冷知識。
第一個很重要的事是，其實(shí)人工智能不止一種。它是多元的，有很多種類。在未來十年內(nèi)，甚至可能發(fā)展出成千上萬種。就像我們有幾千種應(yīng)用，幾千種app，幾千種工具，以及幾千種機(jī)器一樣。我們也會擁有幾千種人工智能。（這些AI）有許許多多不同的想法和思維方式，將被用做為我們做一些不同的事情，需要有些不同的認(rèn)知才能做到的事。所以當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄艿臅r候，其實(shí)都是在說被統(tǒng)稱為“AI”的那些技術(shù)。
這告訴我們，如果我們想去描繪這些不同的思維，就會發(fā)現(xiàn)“人類”其實(shí)也不是一個那么普遍的統(tǒng)稱了。
我喜歡把創(chuàng)造出這些人工智能的想法稱為“外星人思維”，因?yàn)樗鼈兲灰粯恿�。那些最聰明的人工智能思考的方式也與我們不同。它們擁有獨(dú)特的思維過程。這對我們來說是好事，因?yàn)樵谶@種新經(jīng)濟(jì)下，如果想要創(chuàng)新，打造自己的技術(shù)和產(chǎn)品，獨(dú)辟蹊徑是取得成功的唯一方法。所以通過這些與我們思維不同的人工智能技術(shù)，我們也可以在新經(jīng)濟(jì)中創(chuàng)造財富。
之前有人告訴我，也許你們也聽過，計(jì)算機(jī)是沒有創(chuàng)造性的，創(chuàng)造是只有人類能做的事。計(jì)算機(jī)只會服從指令，永遠(yuǎn)不會有創(chuàng)造性。這是錯的。
人工智能已經(jīng)具有創(chuàng)造性了。我將其稱之為“小寫創(chuàng)造力”。
“小寫”的意思就是，它還沒有到創(chuàng)造重大突破的地步。目前人工智能的創(chuàng)造的東西大都很日常。比如說，設(shè)計(jì)師用AI技術(shù)設(shè)計(jì)公司logo之類的。這不算是一個突破，因?yàn)椴⒉粡?fù)雜。這是比較機(jī)械的。只是一個小小的創(chuàng)新。而這種“小寫創(chuàng)造力”是人工智能非常非常擅長的。
這是人工智能生成的圖片。你會驚嘆于它細(xì)節(jié)處理上有多完美。很有創(chuàng)意，但它不是畢加索。因?yàn)椴]有到讓人耳目一新、顛覆以往創(chuàng)作的程度。它只是填補(bǔ)了我們還沒想到的點(diǎn)。所以這只是“小寫創(chuàng)造力”，很日常也很實(shí)用。但也是創(chuàng)造性的。
很多這些創(chuàng)造力其實(shí)都來自使用這些AI技術(shù)的人。他們是對人工智能提出指令提示的人。所以其實(shí)是人工智能和人合作完成了這些日常的創(chuàng)造。
我們發(fā)現(xiàn)，人工智能真正擅長的是合成，以一種你從未想過的方式結(jié)合在一起。比如，我用AI圖片技術(shù)嘗試，將西瓜和跳蛛結(jié)合在一起，就會生成一只西瓜跳蛛。奇奇怪怪，但很有創(chuàng)造性。我們很難創(chuàng)造出來。人都能做，我也能做，但費(fèi)時費(fèi)力。而人工智能可以非常非�？斓赝瓿蛇@種合成。這種合成是人工智能非常擅長完成的挑戰(zhàn)。
隨著我們更多地使用AI，合成工具也會變得越來越好用。甚至可以用在科學(xué)研究上。比如說，找出一些醫(yī)學(xué)上的想法和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的想法，你可以用 AI 來探索兩者之間的結(jié)合，這是以前做不到的，此前這些都需要專家來操作。
你會發(fā)現(xiàn)，有些時候使用 AI 的人比其他人做得更好。因?yàn)樗麄冊谶@件事上花的時間遠(yuǎn)超別人，他們成了人工智能的解讀者。他們懂人工智能，能給出正確的指示。你會發(fā)現(xiàn)，要想成為人工智能的解讀者，并且能夠與之交流，要花費(fèi)相當(dāng)多的時間。
這是沒有任何捷徑的事，你需要跟它變得親密。只有了解它的工作方式，才能最大限度地利用它。這些對人工智能發(fā)出指令的人堪稱新的藝術(shù)家。就像音樂制作人把錄音室當(dāng)作一種新的樂器一樣。
如果我們把人工智能看作是一種新的藝術(shù)工具，要想真正精通它，你就要成為能夠給它提出指令的人。而這一類的工程師正在變得越來越有價值�，F(xiàn)在已經(jīng)有公司在打廣告招聘優(yōu)秀的會使用AI 的設(shè)計(jì)師了。
我認(rèn)為，去理解我們與人工智能關(guān)系的最好方式，就是將其看作我們的“私人助理”。基本上，世界上每個人都將至少有一個“私人助理”。也許不止一個，只要你想就可以無限期地使用它。你可以問問自己，最需要“私人助理”幫你做什么？它能如何改變你的生活？擁有了1-2個全天候“私人助理”后，你最想做什么？這就是人工智能可以帶給我們的。
但重要的是要記住，AI的能力有限。它們更像是你的實(shí)習(xí)生。原因是這些新的人工智能在訓(xùn)練時，被輸入了所有人類的成果。包括最好的和最差的，所以它得到的是平均值，是平均的智慧，盡管是普通的，一般的，但是對很多事情來說已經(jīng)很夠用了。
AI 其實(shí)只是一個普通人能做到的平均水平。因此它傾向于給到看似合理的結(jié)果，但卻不能保證是準(zhǔn)確的結(jié)果。
對吧？所以它的運(yùn)作方式是，人工智能會生成普通人也能想、會做的事。但普通人往往會出錯，所以你還要核查AI的工作成果，像檢查實(shí)習(xí)生的那樣。你不能百分百的信任它。
它們生成了非常好的初稿，非常好的初步總結(jié)，內(nèi)容還行，是一個普通人能做到的。但是普通人經(jīng)常會犯錯，實(shí)習(xí)生也經(jīng)常會犯錯，你要檢查他們的工作。
從另一個角度講，人工智能其實(shí)非常擅長做整理性的事務(wù)，像實(shí)習(xí)生一樣。做總結(jié)，做要點(diǎn)，進(jìn)行匯總。我們稱之為“元工作”，監(jiān)督工作成果的工作。這非常非常重要。但實(shí)習(xí)生完成的工作你是要檢查的。你不能像是自己做的一樣完全不檢查。
程序員們在使用AI的這個技能編寫普通代碼。這對大部分的代碼來說都足夠用了，程序員們檢查起來也很容易。使用了AI寫代碼后，他們發(fā)現(xiàn)自己的工作效率提高了56%。通過對人工智能的使用，寫作者們的工作效率也提高了。
我們可以看到，人們50%的事務(wù)都可能被人工智能取代。而另外50%的工作可以在AI的幫助下提高效率。一些不必要的工作被取締了，AI可以幫你完成剩下的工作。
需要關(guān)注的是，要花費(fèi)很長時間才能熟練地使用AI。AI就跟其他事情一樣，我們要經(jīng)過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練才能很好地使用它，和使用其他工具一樣。當(dāng)然，AI相關(guān)的很多功能點(diǎn)，我們不需要刻意訓(xùn)練也能使用。但就跟其他工具一樣，AI也是越用越好用。使用的越熟練，就會越受益。
AI不會搶走你的工作，但不會AI你的簡歷會缺少很亮眼的一項(xiàng)。一個人不會被人工智能取代，但可能會被一個懂AI的人取代。所以你也要掌握這項(xiàng)技術(shù)。
不管是工作還是生活，我認(rèn)為，AI對我們來說都是“N+1”的效果。
半人馬是半人半馬的神話形象。很像我們正在做的事。與AI助手一起完成各項(xiàng)工作就像是在創(chuàng)造半人馬。在醫(yī)學(xué)界，人類的醫(yī)生是非常了不起的，或許有些醫(yī)生或許比其他人更出色。但總的來說每個醫(yī)生都很棒�？赡鼙痊F(xiàn)在的AI醫(yī)生更厲害。但是一個人類醫(yī)生+一個AI醫(yī)生的組合，會比單獨(dú)的醫(yī)生或AI技術(shù)本身更厲害。
所以，這里的“N+1”就是，醫(yī)生和AI的結(jié)合在診斷能力、理解能力和判斷問題方面，比單獨(dú)的醫(yī)生本身要更強(qiáng)一些。不僅比單獨(dú)的醫(yī)生強(qiáng)，也比單獨(dú)的AI醫(yī)生強(qiáng)。二者一起是強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。另外，就算是AI醫(yī)生也總比沒有醫(yī)生強(qiáng)。
這就是我們?yōu)槭裁匆褂萌斯ぶ悄艿膬蓚�原因。
不光是醫(yī)生，對老師來說也是一樣。一個會用人工智能的老師，比不會用的老師或者AI老師更厲害，但同樣的，AI老師總比沒有老師強(qiáng)；一個會用人工智能的程序員，比不會用的程序員或AI程序更厲害，會用 AI的律師也會更厲害；甚至?xí)萌斯ぶ悄艿目ㄜ囁緳C(jī)，也比不會用的司機(jī)或AI程序更棒。
這就是我們發(fā)展的方向。我們要實(shí)現(xiàn)很多個“N+1”。人工智能對人類來說，可以是伙伴、隊(duì)友、教練，也可以是你的副駕、導(dǎo)游、助理、實(shí)習(xí)生等等。我們與人工智能通力合作。
下面我來介紹一下人工智能的交互的變化。
人工智能并非新事物。我們今天看到的很多人工智能，已經(jīng)存在了至少五年，甚至十年。比如面部識別系統(tǒng)。人工智能的第一波浪潮，是關(guān)于識別模式和制作模式的。這個模式可以是一句話，可以是畫一只小貓，可以是任何樣子。識別模式可以是臉或者聲音。
之后是生成模式，這不是什么新技術(shù)。但在過去的一年里，出現(xiàn)了讓人們非常非常激動的新內(nèi)容。一個是LLM，大型語言模型。另一個是CUI，對話式用戶界面。讓我來具體解釋一下：
第一個，大型語言模型。
實(shí)際上，建立大型語言模型是為了發(fā)現(xiàn)人類語言的模式。事實(shí)證明，深藏在語言本身結(jié)構(gòu)中的，是我們的思維推理模式和邏輯模式。不僅是語法的模式，也不僅僅是句法的模式。而是語言中暗藏著你的邏輯模式，如果你看一下一個人說的話，就可以提取出論點(diǎn)，推理他的思路和邏輯。所以這樣小小的推理會讓LLM在一定程度上模仿人類的思維過程。它通過預(yù)測下一個詞來做到這一點(diǎn)，這個詞像是大家都會說到的詞。
所以LLM有推理能力，是今天正在發(fā)生或?qū)⒁l(fā)生的變革。如果讓你來模仿人類推理，你肯定能通過，這毋庸置疑。在很多測試中，人類通后測試就結(jié)束了。一直到最近，很多人都認(rèn)為只有人類能通過這種測試。但其實(shí)，通過這些測試并不需要太多的推理，因?yàn)楹芏鄡?nèi)容都是關(guān)于知識，以及理解知識如何運(yùn)行的。所以LLM能捕捉任何書面語言中的思維推理和邏輯模式，還是挺讓人驚喜的。
第二個是對話式交互方式。
我在接觸互聯(lián)網(wǎng)很長時間以后才意識到，早期其實(shí)有一個命令行工具，通過文本來操作編程。它是一個文本界面�；ヂ�(lián)網(wǎng)存在了這么長時間，幾年，幾十年，大家都忽視了這個工具，因?yàn)樗茈y用�；ヂ�(lián)網(wǎng)的爆炸式發(fā)展是在開始用網(wǎng)絡(luò)制作圖形用戶界面時出現(xiàn)的，在網(wǎng)頁上可以直接拖放圖片。圖形用戶界面的出現(xiàn)改變了一切，也使得互聯(lián)網(wǎng)一躍成為當(dāng)時的主流。人工智能也在經(jīng)歷同樣的發(fā)展，直到前段時間，對人們來說它還代表著編程代碼。要使用它，你必須對編程有所了解，必須知道很多關(guān)于代碼結(jié)構(gòu)的知識。
而現(xiàn)在，由大型語言模型實(shí)現(xiàn)的對話式用戶界面，已經(jīng)改變了這一點(diǎn)，你可以使用任何語言，以對話的方式，與人工智能交談。人工智能不僅能理解語言，還擁有了對話的能力，與人交談，這是一個巨大的轉(zhuǎn)變。我們可以將這個已經(jīng)應(yīng)用于人工智能的對話式用戶界面，應(yīng)用到其他任何東西上。比如可以應(yīng)用到你的車?yán)�，就可以直接跟車對話，你可以跟一個電子表格互動等。這就是對話式用戶界面基于它提取出的，人類語言的結(jié)構(gòu)和模式后所能做到的。這些都將幫助我們理解AI的商業(yè)運(yùn)作。
請記住，對于一項(xiàng)技術(shù)來說，當(dāng)你看不見它時，它就成功了。我認(rèn)為95%的人工智能技術(shù)在將來都會是這樣，因?yàn)樗鼈兓径荚诤笈_工作。人工智能在后臺所做的是預(yù)測，它讓預(yù)測的成本變得很低。在過去，持續(xù)預(yù)測非常昂貴，非常不可靠，且很難實(shí)現(xiàn)。但現(xiàn)在變得便宜了。這些大型語言模型和其他人工智能的工作，是能夠預(yù)測下一件事，下一個像素，下一個單詞或下一個數(shù)字。
所以你可以問問自己，作為一個企業(yè)，你是否能預(yù)測人們會買什么，下一季的流行色是什么，在接下來的十分鐘內(nèi)會發(fā)生什么，或者在接下來的兩個月內(nèi)會發(fā)生什么。如果你能做出這種可靠且廉價的預(yù)測，那你就掌握了人工智能技術(shù)帶來的新力量。
人工智能在經(jīng)營中的作用主要體現(xiàn)在兩方面：一個是對內(nèi)，員工會用AI技術(shù)改善工作流程；另一個是對外，客戶使用你的人工智能技術(shù)。給客戶帶來價值。
內(nèi)部和外部，過程和產(chǎn)品都使用了人工智能，但二者卻完全不同。組織內(nèi)部的人工智能是為了在流程中使用，如編寫代碼、促進(jìn)溝通，財務(wù)人員用它來制作報表、建立預(yù)算模型。這點(diǎn)最終會對我們的生活產(chǎn)生更大的影響，甚至比客戶使用的效果還大。
無論是機(jī)器人還是自動駕駛汽車，或者是零售網(wǎng)站，你都可以通過人工智能去模擬結(jié)果。這些都將改變我們的生活，但我認(rèn)為內(nèi)部流程的變化，如何變化，以及我們以何種方式工作，將變得更加重要。
過去，電力的到來徹底改變了人們對什么是公司、你在公司里的工作方式、公司的組織方式以及員工關(guān)系的看法。
我認(rèn)為AI時代也會發(fā)生這樣的改變。AI的出現(xiàn)改變了我們的生活方式，也改變了很多公司的運(yùn)作模式。
第一批工作受到人工智能影響的三類人群，可以遠(yuǎn)程的工作，非案頭的工作以及協(xié)作類的工作，基本都是重編程的公司。
第二批工作受到 AI 影響的是往往規(guī)模較孝較年輕，而且已經(jīng)在轉(zhuǎn)型，通過在編程中使用人工智能而發(fā)生了轉(zhuǎn)變，比如醫(yī)療健康是與AI適配度極高的行業(yè)，有可能發(fā)生一定變化。
第三個是教育行業(yè)；
第四個是制造業(yè)，AI被應(yīng)用到了工廠里面；
第五個是大的銷售平臺，不是零售商。
實(shí)際上，通往人工智能的路徑就像是一個階梯。在老式的業(yè)務(wù)、常規(guī)行業(yè)中，開始時沒有數(shù)字化。當(dāng)你開始對數(shù)據(jù)有需求時，這就是企業(yè)數(shù)字化邁出的一大步，接下來是數(shù)字化所有信息、數(shù)字化大家的工作。
通往人工智能的路徑就像是一個階梯。在老式的業(yè)務(wù)、常規(guī)行業(yè)中，開始時沒有數(shù)字化。當(dāng)你開始對數(shù)據(jù)有需求時，這就是企業(yè)數(shù)字化邁出的一大步，接下來是數(shù)字化所有信息、數(shù)字化大家的工作。
這對于很多行業(yè)都是大事件，而很多企業(yè)都還有很長的路要走。
這就是即將到來的，我們應(yīng)該為此做好準(zhǔn)備。盡管還沒有答案，但我們已經(jīng)身在其中。我認(rèn)為人運(yùn)用人工智能和機(jī)器人的目的，是幫助我們成為更好的人。我們正朝著這個方向邁出的第一步。
