罗志渊2024年10月13日发布:当人工智能技术发展到极致，人类的工作会变得简单吗

就像蒸汽机解放人力催生铁工业崛起、电力成为新能源带动石油化工业发展，互联网联通全球重构社会生活方式一样，生产力决定生产关系。如果真到了人工智能技术发展到极限的那一天，意味着人类已经攻克了心智难题，将会有更高阶更繁忙的工作要做。因此，人类的工作不会变得简单，那时，将催生出更多行业，社会的生活与工作节奏也将大大加快。

人工智能技术定义

人工智能技术可根据功能价值划分成分析式人工智(Analytical Artificial Intelligence)和生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence)。

分析式人工智能主要指能够在海量数据中发现模式，完成诸如垃圾或欺骗邮件识别或算法推送TikTok视频等工作。目前传媒业广泛应用的人工智能技术大多可归类于分析式人工智能。生成式人工智能可以通过人工智能的相关技术，自动化生成文本、图像、视频、音频等多类型内容。例如chatGPT、通义千问等大模型生产内容则被称为“人工智能生成内容”，即AIGC (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)。

生成式人工智能AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是人工智能1.0时代进入2.0时代的重要标志。

GAN、CLIP、Transformer、Diffusion、预训练模型、多模态技术、生成算法等技术的累积融合，催生了AIGC的爆发。算法不断迭代创新、预训练模型引发AIGC技术能力质变，多模态推动AIGC内容多边形，使得AIGC具有更通用和更强的基础能力。

AIGC作为一项通用型技术，将会和蒸汽机、电力、互联网一样变革人类社会的发展方式，对社会发展产生巨大影响。

定义你的术语，否则我们将永远无法相互理解

和蒸汽机、电力、互联网的历史历程一样，人工智能技术发展的历程是十分漫长的。距离实现“万物皆可AI”的美好愿景还有很长一段路要走。

早在1956年，约翰·麦卡锡与哈佛大学的马文·闵斯基、IBM公司的纳撒尼尔·罗切斯特，信息论的创始人克劳德·香农发起达特茅斯会议，“人工智能”概念由此诞生。这次会议的目标，是想通过10个人2个月的共同努力设计出一台具有真正智能的机器，他们声称“用不了20年，机器就能够完成人类所能做的任何工作。”然而，68年间，从基于数学逻辑的符号人工智能、从神经科学汲取灵感，试图捕捉无意义思考过程的亚符号人工智能再到如今的“深度学习”人工智能，研究者们的设想至今还没有实现。

“定义你的术语……否则我们将永远无法相互理解。”人工智能始终无法突破的关键点在于机器无法理解知识。尽管当前最先进的人工智能系统在完成某些特定的细分领域的任务上拥有比肩人类的能力，甚至超越人类，但这些系统都缺乏理解人类在语言、感知和逻辑推理上的复杂意义的能力。例如，chatGPT在模拟律师考试中，能够取得前 10% 的佳绩，但当询问chatGPT“鲁迅和周树人是同一个人吗？”它回答：“不是同一个人，鲁迅和周树人是两个不同的人。鲁迅…而周树人(1895年1月25日-1968年11月6日)也是中国著名的现代作家和翻译家，代表作品有《春蚕》、《子夜》等。”

总而言之，人工智能理解力的缺乏主要表现在以下方面：非人类式错误、难以对所学到的内容进行抽象和迁移、对常识的缺乏、面对对抗式攻击时所呈现出的脆弱性等。而人类与生俱来拥有直觉、模拟、抽象与类比、隐喻和反思等技能，这些技能是构成人类心智的核心组件。因此，只有当人类攻破人类心智的堡垒，真正的“人工智能”机器才会将人工智能技术发挥到极致。到了那时，当前80%的工作会被机器替代，但人类文明也已经进入下一个时代，那时人类的工作会更高阶更繁忙，节奏更快。返回搜狐，查看更多

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