「ChatGPT 焦慮症」蔓延，但最怕的不是被 AI 取代

ChatGPT 氣勢洶洶發展到現在，大家應該看過不少 AI 將取而代之人類的新聞。當全球畫家、作家、模特兒都受衝擊，新恐懼也開始蔓延：AI 焦慮症。

和工作一起失去的，是成就感

《紐約時報》最近報導使用 AI 的 35 個真實案例，大致分為三類：

• 生活類（10）：速寫聲明、代寫婚禮致辭、商業信件、排序歷史圖片、整理電腦桌面、安排花園種植方案、制定社畜鍛鍊計畫、規劃無麩質食譜、就診過程整理成臨床筆記、照喜好設定音樂軟體播放清單
• 職業類（14）：學語言、糾正語法、找同義詞、模擬辯論、定大綱、寫功課、玩押韻等文字遊戲、從學生角度回饋考題、從讀者角度評論小說、做某運動教案、查詢和摘要論文、快速閱讀學術文章、幫軟體工程師修 bug、辨識植物疾病
• 創意類（11）：寫 Excel 公式、寫雞尾酒手冊、設計太空船零件、製作每分鐘寫一首詩的 AI 時鐘、讓編碼小白寫出 Python 程式、1 分鐘內做小遊戲、設計更複雜的 3D 遊戲、做數獨類益智遊戲、構建新蛋白質、模仿某種畫風、設定遊戲世界觀

大家應能感覺到各種 AI 不只 ChatGPT 開始滲透工作、生活和娛樂。歷史上人類還未遇過白領首當其衝的自動化浪潮，這場前所未有的 AI 革命，讓人重新思考與工作的關係。

幾年前的有趣研究是白領和藍領看重工作哪方面。白領更重視是否有趣、成就感如何，以及成果是否被別人賞識，藍領更重視工資、工作條件和同僚關係。結論當然可能有偏頗，但「有用與否」對勞工來說，確實是重要的自我評價指標，不只經濟面滿足，也代表社會地位和他人尊重。

然而現在這些榮譽都屬於 AI，它能畫畫、寫作、寫程式，完成人類自豪的創造性與技術性工作。AI 雖不完美，也會胡說八道，但有時候「完成」比完美重要，AI 完成任務這方面不可否認很有效率，這點讓人深受打擊。被 AI 掀起的焦慮也能理解。除了直接搶飯碗，AI 對人類自尊心和價值感都產生負面影響，讓人重新思考「用處」在哪。

與焦慮一起來的，還有對未知的恐懼。吾生也有涯，而知也無涯，但還看不到 AI 的終點在哪裡。AI 就是尖端研究也無法參透的黑箱，當大型語言模型接受更多計算能力和資料訓練，可能表現出建立者未設計的意外能力或行為，這類現象稱為「湧現」（Emergent），就像 GPT-4 有一定推理能力。

但知道焦慮來源後，有可能緩解嗎？

BBC 報導，現在人工智慧焦慮症蔓延，但也可能只是誇大。一方面我們要更意識到人的獨特性，就像有些工作需要與生俱來特質，如建立關係、創造力和情商。另一方面要向前看，與其焦慮，不如花更多時間理解 AI，不被自己的想像嚇到。

工業革命就掉進陷阱過

ChatGPT 誕生後，人類更喜歡從歷史找答案，希望用以往社會改革過程驅除現在的迷惘。Carl Benedikt Frey《技術陷阱：從工業革命到 AI 時代，技術創新下的資本、勞動力與權力》或許能解惑，本書主要觀點之一是技術進步本質是創造性毀滅。

長期看來，新技術讓所有人受益，最貧困的家庭也能保有一定生活水準，但短期部分勞動者將被時代拋棄，失業或收入減少，陷入「技術陷阱」。歷史沙礫落在人身上便成山，時間長河的短期就是某人的一生。

還有一個有趣觀點，將省力技術分為兩種：賦能技術和取代技術。賦能技術幫人高效率完成任務，或創造全新工作，取代技術則讓工作和技能變多餘。兩種技術並非涇渭分明，可能相互轉化或重疊。

舉例第一次工業革命時期英國，企業利潤突飛猛進，工人工資卻停滯不前，收入差距急劇擴大，陷入「恩格斯停頓」，但 1843~1887 年，也就是工業革命幾十年後，勞工總收入多了一倍。

Benedikt 認為，因機械化初期機器較簡單，人工轉成操作機器，工資並不會上漲，甚至廉價童工也能取代成人，導致工人整體收入降低。但後期工廠出現更複雜的機器，工人需要懂更多技術，技術改革從取代性變成賦能性，技術工人議價能力提高，勞工整體收入也提高了。

樂觀說，剛開始的 AI 革命可能更偏向使能技術，而不是取代技術。因 AI 還不完美，暫時也不需要完美，只是為某些工作流程節省時間，門檻依然在，並不是傻瓜操作就符合理想。就像請 AI 幫忙寫稿，它無法直接產生驚世之作，但可幫忙補充大綱和修改草稿，也可當第一個讀者寫篇讀後心得讓人參考。

但「賦能技術」足以取代部分工作，但也別急著灰心，焦慮的不只一般人。中國奇績創壇創辦人兼 CEO 陸奇最近演講，說跟不上大模型的發展速度，「just too much」。陸奇算是中國現在對 AI 最有發言權的人之一，曾任職 IBM、雅虎、微軟、百度，與 OpenAI 首席執行長 Sam Altman 是朋友。

但他也不斷思考未來可能的方向。每人都是模型組合，如果人類模型能力 AI 大模型都有，或大模型逐步學會，唯一有價值的就是人類還有多少新見解。下個時代典型的職業，應是創業者和科學家。有趣的基本假設是碼農成本降低，但碼農需求會大量增加，碼農不必太擔心，因世界需要軟體，軟體永遠能解決問題，當軟體更便宜，買的人就會多。

這和工業革命某點重疊。《技術陷阱》也說以 1890 年技術生產 1929 年鋼鐵量，所需工人是 125 萬而非 40 萬，但鋼鐵需求量穩步上升，看似多餘的 80 萬工人，也很少因鋼鐵業機械化失業。總之，每行都有結構性影響、系統性重組，但仍有機會。人類能做的是學習如何與技術共處，將 AI 視為資源工具而不是威脅。

找到工作新價值感

當有人因 AI 愁雲慘霧，也有人堅信「長板理論」：AI 不會取代人，而是擴展人最有價值的東西。

當多數工作都可用 AI 取代，人類成就感從何而來？這時或許需再「校準」。最近 Smalltalk 開發者、知名工程師 Kent Beck 在 Twitter 感嘆：

我一直不願嘗試 ChatGPT，今天我克服不情願，也明白我為何不想試了。我 90% 技能價值降到 0 美元，剩下 10% 的槓桿增加千倍。我需要重新校準。

留言區大部分人都在問 10% 是什麼。

以 Kent Beck 的經驗，軟體開發需要很多技能，從解決問題和批判性思考，到程式設計和調整。AI 讓技能價值順序改變，寫完程式、修復 bug 等都可讓 ChatGPT 代勞或加速，故他 90% 技能貶值。

這認知讓 Kent Beck 十分沮喪。但深思熟慮後，他決定調整技能樹，好好開發剩下 10%。藉助 ChatGPT 等 AI 工具，Kent Beck 可自動執行日常任務，精力集中在更需要專業知識和創造力的領域。

ChatGPT 很適合在腦力激盪時列出許多備案、分析和理解複雜程式庫等。其次，Kent Beck 自認有 ChatGPT 無法取代的部分：創造力、專業知識和批判性思考。 最成功的軟體開發案，應由人類創造力和專業知識結合，並使用 ChatGPT 等工具驅動。

從 Kent Beck 的例子，其他人大概也能有些啟發。陸奇建議創業者：認清現實，果斷行動。如果這次改革對所在產業有結構性影響，逆水行舟，不進則退。馬斯克也說過類似的話：「熵不在你這邊」。

幾年前 AI 席捲圍棋界，打敗最優秀的職業棋士，人類歷史大概無法窮盡的遊戲，AI 能精確計算，挑戰人類的尊嚴和智慧。輸給 AlphaGo 的歐洲圍棋冠軍樊麾後來選擇加入 DeepMind，擔任 AlphaGo「教練」一段時間。既然下不贏 AI，那就讓 AI 下更好吧。人機大戰五年後的 2022 年，柯潔也說這幾年他變了很多。「當時我以挑戰者心態面對 AI，現在我也跟 AI 下棋，但是以學習者角度。」

人類無需打敗 AI，也能找到屬於人類的位置。不過現代傳播理論的奠基者馬歇爾·麥克盧漢說「用後照鏡看現在，倒著走向未來」，人類永遠都是用「過去」的標準認識「現在」。且行且看，面對不可名狀之物，至少不要因焦慮原地踏步。

（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：shutterstock）