《连线》创始主编Kevin Kelly：未来人类50%的工作任务或被AI取代，人们应掌握该技术

《连线》杂志创始主编、《失控》作者Kevin Kelly

钛媒体App获悉，11月21日上午第四范式举行的第二届SHIFT数字化转型峰会上，互联网教父、《连线》杂志创始主编、《失控》作者凯文·凯利发表题为“人工智能的变革性力量”的线上演讲。

Kevin表示，人工智能是当下最重要的技术，它几乎无处不在。在未来十年内，AI 甚至可能发展出成千上万种，人类也将会拥有几千种 AI ，而这些 AI 有许多不同的想法和思维方式。与此同时，AI 不仅是“小写创造力”，而且还看作人类的“私人助理”。

Kevin提到，程序员使用了 AI 写代码后，他们发现自己的工作效率提高了56%。而随着新的 AI 大模型、对话式用户界面等核心的使用，未来，人们50%的工作都可能被 AI 取代，而另外50%的工作可以在AI的帮助下提高效率。

“一些不必要的工作被取缔了，AI 可以帮你完成剩下的工作。”Kevin表示，无论是工作还是生活，AI 对人类来说都是“N+1”的效果。AI 不会抢走你的工作，但不会 AI，你的简历会缺少很亮眼的一项。一个人不会被 AI 取代，但可能会被一个懂AI的人取代。所以人们应该要掌握这项技术。

据悉，凯文·凯利，常被称为“KK”，是《连线》杂志第一任主编；曾担任《全球评论》主编、出版人。Kevin具有多重身份：作家、摄影家、自然资源保护论者，同时还是亚洲文化、数字文化领域的学者，也是互联网行业教父。他被看作是“网络文化”的发言人和观察者，也有人称之为“游侠”。代表作包括：《失控》等著作。

Kevin在演讲中提到，尽管 AI 技术看起来十分强大，但其能力是很有限的。

Kevin提到，新的 AI 在训练时被输入了所有人类的成果，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 其实只是一个普通人能做到的平均水平，所以它倾向于给到看似合理的结果，但却不能保证是准确的结果。

在Kevin看来，AI 对人类来说，可以是伙伴、队友、教练，也可以是你的副驾、导游、助理、实习生等。他提到，未来受到 AI 影响的人类工作主要包括五种：远程工作、协作类工作，教育行业，制造业，大的销售平台等。

据悉，本次SHIFT数字化转型峰会上，AI 上市公司第四范式发布面向企业北极星指标提供全链条的精选解决方案，名为“范生态”平台，从而帮助每一个方案都能够对着正确的AI目标收集正确的数据、建设正确的系统，共同服务于企业核心竞争力的提升。第四范式创始人兼CEO戴文渊表示，公司希望联合更多合作伙伴，让企业数字化的每一个执行系统，都朝向企业核心竞争力的提升在努力。

“即将到来的 AI 时代，我们应该为此做好准备。尽管还没有答案，但我们已经身在其中。”Kevin表示。

以下是凯文·凯利演讲的速记整理：

大家好，我是凯文·凯利。

在这里我想聊聊人工智能，它可以说是当下最重要的技术了。大家可能听过很多关于人工智能的事，因为它几乎无处不在。这是我见过最厉害的技术。它发展得太快了，但很多人依然不太了解它。我想跟你们分享5个关于AI很有意思的冷知识。

第一个很重要的事是，其实人工智能不止一种。它是多元的，有很多种类。在未来十年内，甚至可能发展出成千上万种。就像我们有几千种应用，几千种app，几千种工具，以及几千种机器一样。我们也会拥有几千种人工智能。有许许多多不同的想法和思维方式，将被用做为我们做一些不同的事情，需要有些不同的认知才能做到的事。所以当我们谈论人工智能的时候，其实都是在说被统称为“AI”的那些技术。

这告诉我们，如果我们想去描绘这些不同的思维，就会发现“人类”其实也不是一个那么普遍的统称了。

我喜欢把创造出这些人工智能的想法称为“外星人思维”，因为它们太不一样了。那些最聪明的人工智能思考的方式也与我们不同。它们拥有独特的思维过程。这对我们来说是好事，因为在这种新经济下，如果想要创新，打造自己的技术和产品，独辟蹊径是取得成功的唯一方法。所以通过这些与我们思维不同的人工智能技术，我们也可以在新经济中创造财富。

之前有人告诉我，也许你们也听过，计算机是没有创造性的，创造是只有人类能做的事。计算机只会服从指令，永远不会有创造性。这是错的。

人工智能已经具有创造性了。我将其称之为“小写创造力”。

“小写”的意思就是，它还没有到创造重大突破的地步。目前人工智能的创造的东西大都很日常。比如说，设计师用AI技术设计公司logo之类的。这不算是一个突破，因为并不复杂。这是比较机械的。只是一个小小的创新。而这种“小写创造力”是人工智能非常非常擅长的。

这是人工智能生成的图片。你会惊叹于它细节处理上有多完美。很有创意，但它不是毕加索。因为并没有到让人耳目一新、颠覆以往创作的程度。它只是填补了我们还没想到的点。所以这只是“小写创造力”，很日常也很实用。但也是创造性的。

很多这些创造力其实都来自使用这些AI技术的人。他们是对人工智能提出指令提示的人。所以其实是人工智能和人合作完成了这些日常的创造。

我们发现，人工智能真正擅长的是合成，以一种你从未想过的方式结合在一起。比如，我用AI图片技术尝试，将西瓜和跳蛛结合在一起，就会生成一只西瓜跳蛛。奇奇怪怪，但很有创造性。我们很难创造出来。人都能做，我也能做，但费时费力。而人工智能可以非常非常快地完成这种合成。这种合成是人工智能非常擅长完成的挑战。

随着我们更多地使用AI，合成工具也会变得越来越好用。甚至可以用在科学研究上。比如说，找出一些医学上的想法和计算机领域的想法，你可以用 AI 来探索两者之间的结合，这是以前做不到的，此前这些都需要专家来操作。

你会发现，有些时候使用 AI 的人比其他人做得更好。因为他们在这件事上花的时间远超别人，他们成了人工智能的解读者。他们懂人工智能，能给出正确的指示。你会发现，要想成为人工智能的解读者，并且能够与之交流，要花费相当多的时间。

这是没有任何捷径的事，你需要跟它变得亲密。只有了解它的工作方式，才能最大限度地利用它。这些对人工智能发出指令的人堪称新的艺术家。就像音乐制作人把录音室当作一种新的乐器一样。

如果我们把人工智能看作是一种新的艺术工具，要想真正精通它，你就要成为能够给它提出指令的人。而这一类的工程师正在变得越来越有价值。现在已经有公司在打广告招聘优秀的会使用AI 的设计师了。

我认为，去理解我们与人工智能关系的最好方式，就是将其看作我们的“私人助理”。基本上，世界上每个人都将至少有一个“私人助理”。也许不止一个，只要你想就可以无限期地使用它。你可以问问自己，最需要“私人助理”帮你做什么？它能如何改变你的生活？拥有了1-2个全天候“私人助理”后，你最想做什么？这就是人工智能可以带给我们的。

但重要的是要记住，AI的能力有限。它们更像是你的实习生。原因是这些新的人工智能在训练时，被输入了所有人类的成果。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，尽管是普通的，一般的，但是对很多事情来说已经很够用了。

AI 其实只是一个普通人能做到的平均水平。因此它倾向于给到看似合理的结果，但却不能保证是准确的结果。

对吧？所以它的运作方式是，人工智能会生成普通人也能想、会做的事。但普通人往往会出错，所以你还要核查AI的工作成果，像检查实习生的那样。你不能百分百的信任它。

它们生成了非常好的初稿，非常好的初步总结，内容还行，是一个普通人能做到的。但是普通人经常会犯错，实习生也经常会犯错，你要检查他们的工作。

从另一个角度讲，人工智能其实非常擅长做整理性的事务，像实习生一样。做总结，做要点，进行汇总。我们称之为“元工作”，监督工作成果的工作。这非常非常重要。但实习生完成的工作你是要检查的。你不能像是自己做的一样完全不检查。

程序员们在使用AI的这个技能编写普通代码。这对大部分的代码来说都足够用了，程序员们检查起来也很容易。使用了AI写代码后，他们发现自己的工作效率提高了56%。通过对人工智能的使用，写作者们的工作效率也提高了。

我们可以看到，人们50%的事务都可能被人工智能取代。而另外50%的工作可以在AI的帮助下提高效率。一些不必要的工作被取缔了，AI可以帮你完成剩下的工作。

需要关注的是，要花费很长时间才能熟练地使用AI。AI就跟其他事情一样，我们要经过学习和训练才能很好地使用它，和使用其他工具一样。当然，AI相关的很多功能点，我们不需要刻意训练也能使用。但就跟其他工具一样，AI也是越用越好用。使用的越熟练，就会越受益。

AI不会抢走你的工作，但不会AI你的简历会缺少很亮眼的一项。一个人不会被人工智能取代，但可能会被一个懂AI的人取代。所以你也要掌握这项技术。

不管是工作还是生活，我认为，AI对我们来说都是“N+1”的效果。

半人马是半人半马的神话形象。很像我们正在做的事。与AI助手一起完成各项工作就像是在创造半人马。在医学界，人类的医生是非常了不起的，或许有些医生或许比其他人更出色。但总的来说每个医生都很棒。可能比现在的AI医生更厉害。但是一个人类医生+一个AI医生的组合，会比单独的医生或AI技术本身更厉害。

所以，这里的“N+1”就是，医生和AI的结合在诊断能力、理解能力和判断问题方面，比单独的医生本身要更强一些。不仅比单独的医生强，也比单独的AI医生强。二者一起是强强联合。另外，就算是AI医生也总比没有医生强。

这就是我们为什么要使用人工智能的两个原因。

不光是医生，对老师来说也是一样。一个会用人工智能的老师，比不会用的老师或者AI老师更厉害，但同样的，AI老师总比没有老师强；一个会用人工智能的程序员，比不会用的程序员或AI程序更厉害，会用 AI的律师也会更厉害；甚至会用人工智能的卡车司机，也比不会用的司机或AI程序更棒。

这就是我们发展的方向。我们要实现很多个“N+1”。人工智能对人类来说，可以是伙伴、队友、教练，也可以是你的副驾、导游、助理、实习生等等。我们与人工智能通力合作。

下面我来介绍一下人工智能的交互的变化。

人工智能并非新事物。我们今天看到的很多人工智能，已经存在了至少五年，甚至十年。比如面部识别系统。人工智能的第一波浪潮，是关于识别模式和制作模式的。这个模式可以是一句话，可以是画一只小猫，可以是任何样子。识别模式可以是脸或者声音。

之后是生成模式，这不是什么新技术。但在过去的一年里，出现了让人们非常非常激动的新内容。一个是LLM，大型语言模型。另一个是CUI，对话式用户界面。让我来具体解释一下：

第一个，大型语言模型。

实际上，建立大型语言模型是为了发现人类语言的模式。事实证明，深藏在语言本身结构中的，是我们的思维推理模式和逻辑模式。不仅是语法的模式，也不仅仅是句法的模式。而是语言中暗藏着你的逻辑模式，如果你看一下一个人说的话，就可以提取出论点，推理他的思路和逻辑。所以这样小小的推理会让LLM在一定程度上模仿人类的思维过程。它通过预测下一个词来做到这一点，这个词像是大家都会说到的词。

所以LLM有推理能力，是今天正在发生或将要发生的变革。如果让你来模仿人类推理，你肯定能通过，这毋庸置疑。在很多测试中，人类通后测试就结束了。一直到最近，很多人都认为只有人类能通过这种测试。但其实，通过这些测试并不需要太多的推理，因为很多内容都是关于知识，以及理解知识如何运行的。所以LLM能捕捉任何书面语言中的思维推理和逻辑模式，还是挺让人惊喜的。

第二个是对话式交互方式。

我在接触互联网很长时间以后才意识到，早期其实有一个命令行工具，通过文本来操作编程。它是一个文本界面。互联网存在了这么长时间，几年，几十年，大家都忽视了这个工具，因为它很难用。互联网的爆炸式发展是在开始用网络制作图形用户界面时出现的，在网页上可以直接拖放图片。图形用户界面的出现改变了一切，也使得互联网一跃成为当时的主流。人工智能也在经历同样的发展，直到前段时间，对人们来说它还代表着编程代码。要使用它，你必须对编程有所了解，必须知道很多关于代码结构的知识。

而现在，由大型语言模型实现的对话式用户界面，已经改变了这一点，你可以使用任何语言，以对话的方式，与人工智能交谈。人工智能不仅能理解语言，还拥有了对话的能力，与人交谈，这是一个巨大的转变。我们可以将这个已经应用于人工智能的对话式用户界面，应用到其他任何东西上。比如可以应用到你的车里，就可以直接跟车对话，你可以跟一个电子表格互动等。这就是对话式用户界面基于它提取出的，人类语言的结构和模式后所能做到的。这些都将帮助我们理解AI的商业运作。

请记住，对于一项技术来说，当你看不见它时，它就成功了。我认为95%的人工智能技术在将来都会是这样，因为它们基本都在后台工作。人工智能在后台所做的是预测，它让预测的成本变得很低。在过去，持续预测非常昂贵，非常不可靠，且很难实现。但现在变得便宜了。这些大型语言模型和其他人工智能的工作，是能够预测下一件事，下一个像素，下一个单词或下一个数字。

所以你可以问问自己，作为一个企业，你是否能预测人们会买什么，下一季的流行色是什么，在接下来的十分钟内会发生什么，或者在接下来的两个月内会发生什么。如果你能做出这种可靠且廉价的预测，那你就掌握了人工智能技术带来的新力量。

人工智能在经营中的作用主要体现在两方面：一个是对内，员工会用AI技术改善工作流程；另一个是对外，客户使用你的人工智能技术。给客户带来价值。

内部和外部，过程和产品都使用了人工智能，但二者却完全不同。组织内部的人工智能是为了在流程中使用，如编写代码、促进沟通，财务人员用它来制作报表、建立预算模型。这点最终会对我们的生活产生更大的影响，甚至比客户使用的效果还大。

无论是机器人还是自动驾驶汽车，或者是零售网站，你都可以通过人工智能去模拟结果。这些都将改变我们的生活，但我认为内部流程的变化，如何变化，以及我们以何种方式工作，将变得更加重要。

过去，电力的到来彻底改变了人们对什么是公司、你在公司里的工作方式、公司的组织方式以及员工关系的看法。

我认为AI时代也会发生这样的改变。AI的出现改变了我们的生活方式，也改变了很多公司的运作模式。

第一批工作受到人工智能影响的三类人群，可以远程的工作，非案头的工作以及协作类的工作，基本都是重编程的公司。

第二批工作受到 AI 影响的是往往规模较小、较年轻，而且已经在转型，通过在编程中使用人工智能而发生了转变，比如医疗健康是与AI适配度极高的行业，有可能发生一定变化。

第三个是教育行业；

第四个是制造业，AI被应用到了工厂里面；

第五个是大的销售平台，不是零售商。

实际上，通往人工智能的路径就像是一个阶梯。在老式的业务、常规行业中，开始时没有数字化。当你开始对数据有需求时，这就是企业数字化迈出的一大步，接下来是数字化所有信息、数字化大家的工作。

通往人工智能的路径就像是一个阶梯。在老式的业务、常规行业中，开始时没有数字化。当你开始对数据有需求时，这就是企业数字化迈出的一大步，接下来是数字化所有信息、数字化大家的工作。

这对于很多行业都是大事件，而很多企业都还有很长的路要走。

这就是即将到来的，我们应该为此做好准备。尽管还没有答案，但我们已经身在其中。我认为人运用人工智能和机器人的目的，是帮助我们成为更好的人。我们正朝着这个方向迈出的第一步。

感谢关注。