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首先，直接問大家一個問題：你們怕不怕手里的工作被AI取代？
要說不怕，我真不信，說實話，我以前也怕。AI效率那么高，又不會出錯，還不吃不喝只耗電費，不用休假……比人好搞定太多，也比人有用太多了。前段時間已經(jīng)出了AI寫新聞的消息，萬一有一天AI就能寫好所有文章了，我豈不是分分鐘要失業(yè)？
但事實倒也沒有那么嚴重，當(dāng)我閱讀了數(shù)篇AI的文學(xué)作品和查閱了很多相關(guān)原理的資料后我意識到暫時還沒有太多擔(dān)心的必要，現(xiàn)在的AI就像一個個嚴重偏科的小孩，在某些方面極其擅長，但在某些方面又相當(dāng)弱智，有些能力則是完全沒有。
而毫無疑問的是，現(xiàn)今的AI或許各有強項，但他們都會在一項共同的點上完敗于人類：創(chuàng)造力。
其實關(guān)于AI完成了作畫/作曲/寫作之類的新聞一直層出不窮，但這些新聞其實少有將AI的作品完全展示出來的，原因很簡單：它們大多數(shù)都太慘不忍睹了。
我們就拿其中出現(xiàn)次數(shù)最多的“寫作”來說（前面還提到AI可以寫新聞了的說），這些新聞其實都刻意淡化了兩個事實：
1：所有的AI作品的完成都或多或少得到了人類的指點（不是幫助）
2：人給的指點越少，AI的最終作品就越慘不忍睹。
AI的特性決定了現(xiàn)在的寫作只能是照貓畫虎。甚至就連已經(jīng)擊敗李世石的AlphaGo，也有很多人懷疑它到底有沒有理解圍棋?？粗鼈儗懗鰜淼奈恼拢踔敛粫腥藨岩伤鼈兝聿焕斫庾约簩懗鰜淼奈恼?，因為在這件事上，答案太明顯了。在現(xiàn)在這個階段我們可以斷定，AI的創(chuàng)造力幾乎為0。
我在之前的一篇文章里提到過一個觀點：AI就是數(shù)學(xué)。這句話恰如其分的概括了目前AI（包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等等等一系列AI）的工作流程：評估計算能力內(nèi)涉及到的所有的可能性，為這些可能性打分，然后選取分數(shù)最高的那一個，（如果這個算法有學(xué)習(xí)能力）再增加結(jié)果更好的可能性在將來的計算中的權(quán)重。想要讓AI有一個相對好的表現(xiàn)，這其中的核心就是：算法需要經(jīng)過大量的訓(xùn)練、試錯，才能逐漸成型。
在我收集到的所有AI寫出的作品中，來自日本的這篇《計算機寫小說的那一天》應(yīng)該算是水平最高的了：它還通過了日本一個文學(xué)獎的作品初審，評委都沒看出來這作品是AI寫出來的。但是，我覺得這篇文章不算數(shù)，為什么呢，看原新聞中的這段：
《計算機寫小說的那一天》這部小說背后的科學(xué)家，是日本公立函館未來大學(xué)教授松原仁教授團隊，依照他們的解釋，寫作的過程大致是這樣：人類首先想清楚小說的基本架構(gòu)，并給計算機輸入人物設(shè)定、內(nèi)容大綱等人為的元素。之后計算機依據(jù)這些“素材組織”語言，寫出小說。
人已經(jīng)把寫出一篇小說需要的所有零件準備好了，就等AI把它們拼起來，這也算是AI寫的小說？
我們來看看幾篇AI自主創(chuàng)作的成果：
喔，原來根本沒有。
大概是被那些聳人聽聞的標題嚇到了，再加上之前說到的，新聞本身的刻意弱化。讓很多人都沒有注意到，所有類似的新聞下都有這樣的段落：人們對AI的算法進行了xxxx次的瘋狂訓(xùn)練，然后給出了xx和xxx的條件，于是AI根據(jù)這些條件創(chuàng)作出了xxxx文章。
我不知道大家是怎么想，反正我是真不覺得這叫創(chuàng)作。什么是創(chuàng)作？我覺得是一種無中生有的過程，從0到1，創(chuàng)造出世界上（至少是作者的世界里）本來不存在的東西。而且還要保證其質(zhì)量。而AI現(xiàn)在能做的，不過是從1到N而已。你給AI再多次的訓(xùn)練，它也只不過是更改一個個值對應(yīng)的函數(shù)和概率，卻理解不了這些值背后的含義，更不用說從海量信息中挑選出有價值的信息來作為新作品的題材了。
好吧，我們來看一些AI半自主創(chuàng)作的成果：
這是唯一的一條路了。
這是唯一的一條路了。
這下，該輪到她眨眼睛。
很難說。
是時候繼續(xù)前進了。
他又得再重來一次。
他們看著對方。
他們都轉(zhuǎn)過身來，望向身后。
他們都轉(zhuǎn)過身來，注視著他。
他們都轉(zhuǎn)過身來，大步離去。
……
我很好。
你說得對。
“很好?！?/p>
你說得對。
沒事，很好。
“沒事，很好?！?/p>
對，就在這里。
不，不是現(xiàn)在。
“不，不是現(xiàn)在?！?/p>
“現(xiàn)在和我說說話吧?！?/p>
現(xiàn)在，請和我說說話吧。
我現(xiàn)在要和你說說話。
“我現(xiàn)在要和你說說話?！?/p>
“你現(xiàn)在得和我說說話?！?/p>
“但是，你現(xiàn)在得和我說說話。”
全文點擊鏈接
咳咳，這部分選自谷歌的一個AI寫的“懸疑微小說”。其中每一段的第一句和最后一句話（那些加粗的）還是谷歌的研究人員給出的，而AI則要根據(jù)這些話引申出上下文，實際上在信息這么少的情況下寫作對創(chuàng)造力還是有要求的，因此這篇文章姑且能算是AI自主完成的。AI在寫這篇文章之前已經(jīng)經(jīng)過了一萬兩千本電子書的訓(xùn)練，然而個人認為它并沒能成功吸取這些訓(xùn)練材料里的精華。這種新派意識流的寫作手法已經(jīng)讓我徹底蒙圈了。
不慌，我們再找一篇，我覺得我的水平實在翻譯不好這種神作，大家直接看看英文原文吧，沒有什么特別難的詞匯的，原文鏈接（第一頁是空白的）。
還有一篇同一個AI創(chuàng)作的歌詞
這些是在一個AI經(jīng)過了大量電影劇本的洗禮之后在幾個提示條件下創(chuàng)作的電影劇本和歌詞。還是熟悉的配方、熟悉的味道對不對？
大家一定發(fā)現(xiàn)了，不管在哪篇文章里，AI都使用了大量的結(jié)構(gòu)極其相似的語句。雖然谷歌和各大公司從未公布過他們AI的寫作原理，但這明顯的特征讓我對它們的原理有了一個大致的猜測：這些詞匯和短句恐怕都是在各大小說里出現(xiàn)的高頻詞匯，這讓它們在AI的“創(chuàng)作”中有了很高的權(quán)重，而因為出現(xiàn)次數(shù)太多，它們都有分別出現(xiàn)在一篇文章中的各個部分，這讓AI誤以為它們本身就代表了故事結(jié)構(gòu)的對應(yīng)的部分，雖然它們只不過是一些本身沒有什么用處的短語而已。于是，在“創(chuàng)作”中，AI挑選了它認為很不錯的這些詞語，安放在故事的各個位置組成了一個“完整”的故事結(jié)構(gòu)，至于題材？不要離人類給出的提示太遠就好啦。最好是含有關(guān)鍵詞的短語和句子。第一篇“懸疑微小說”簡直把這一點發(fā)揮到了極致。
而這次最終的“創(chuàng)作”，對于AI來說可能也沒有什么意義，它把文章寫出來并不是因為它想寫，而是因為這是算法運行的必然結(jié)果。而這次“創(chuàng)作”，可能對AI來說不過是另一次學(xué)習(xí)。因此它會繼續(xù)選出大量相似的句子，來作為試錯、進一步學(xué)習(xí)的一部分。
說到這里，大家應(yīng)該都懂了。想知道你的工作會不會被AI取代，有一個很簡單的標準：你的工作有幾分創(chuàng)造力，幾分公式化？
如果在工作中，你常常感覺到自己只是在重復(fù)同樣的事，甚至想做出創(chuàng)新也無從下手，那么我想你應(yīng)該立刻警醒了。無論AI發(fā)展的速度如何，需要隨機應(yīng)變的內(nèi)容成分很低的、重復(fù)性強的工作崗位一定會是第一批被AI取代的。說實話很多重復(fù)性工作甚至不需要真正的AI（無論強弱），一個復(fù)雜一點的包含足夠多If else的C語言程序都能取而代之。而相信長期做著這些工作的人也會感到乏味，因此如果你真的從工作中感覺到了強烈的乏味，不要猶豫了，立即開始尋找新的出路吧。誰也說不準AI的下一次突破會出現(xiàn)在什么時候，萬一——我是說萬一，那一天真的到來而你除了手頭上的工作沒有任何能拿出手的技能，無疑是一件非?？膳碌氖隆?/p>
第二批被取代的，應(yīng)該是工作形式和目的相對固定，但內(nèi)容需要大量隨機應(yīng)變的職位。舉個比較典型的例子：銷售。銷售的工作內(nèi)容，說起來無非就是跟各式客戶接觸，盡可能在交易中為自己的公司爭取最大的利益。但在這樣簡單的一個目的下，實現(xiàn)目標的方式卻是千變?nèi)f化的，另一個例子是語言的翻譯。如果AI進化到了能取代這樣的工作的程度，或許距離強AI已經(jīng)不遠了。
創(chuàng)造力是人類的最后一道堡壘。當(dāng)強AI真正出現(xiàn)，這道堡壘宣告被攻破，也就意味著從此AI已經(jīng)可以做到人類能做到的所有事情，或早或晚，這一天是一定會到來的。這之后最好的結(jié)果，也不過是人類和AI享有近似相等的社會地位和競爭機會罷了（如果人類不對自身做出一些改造，有充足理由相信人類是一定競爭不過AI的。），不過這也只是一種美好的愿望，那之后的世界到底會是怎么樣，只有強AI真正出現(xiàn)之后才能知道了。
AI是一個大趨勢，或許總有一天我們會被全部淘汰，但我們雖然無法逆勢而行，至少可以改變我們自己，讓我們被歷史的長河沖走前能多站那么一會。
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