似乎在一夜之间
，
周围不少朋友都在讨论一款名为ChatGPT的人工智能聊天程序
。
有人用它即兴创作诗歌
，
有人试图用它设计小说大纲
，
还有程序员用它解决工作问题……根据多家媒体引述的调查结果
，
89%的美国大学生在用ChatGPT写作业——这个数据恐怕是言过其实了
，
但至少说明该程序在解答问题方面具有显著优势
。


人工智能聊天程序并不新鲜
。
比如
，
不少网络平台使用的人工智能客服
。
不过
，
很多人工智能客服带给人的感受实在一言难尽
，
机械重复的话术、“礼貌”而毫无信息增量的反馈等
，
都让人“想摔手机”
。
ChatGPT诞生及其给人留下的“惊艳”印象
，
未必是因为它使用了多具有突破性的技术
，
而是它搜集了更多的素材
，
因此能够更加“聪明”地回答用户的提问
。


对此
，
一些行业的从业者不乏“本领焦虑”
。
有人让ChatGPT写一篇时评
，
它洋洋洒洒写了几百字
，
用户评价称“虽然不算特别出彩
，
但也中规中矩”
。
有自媒体运营者试图让ChatGPT分析某国产车品牌能否打败国外竞品
，
结果程序输出了一篇有观点和简要论述的分析短文
。
对于一些大学课程的作业
，
ChatGPT也能“应对自如”
。
它的出现让人不得不承认
：
人工智能不仅能够回答“客观题”
，
还可以有模有样地回答一些“主观题”了
。


但是
，
大可不必就此认定ChatGPT是某些行业的“终结者”
。
目前
，
机器对于各类问题的理解
，
并非真正的“理解”
，
而是基于海量素材的整理归纳
。
例如
，
有人用杜撰的学术概念“镜像等离子规范场”提问
，
结果发现人工智能不懂装懂地卖弄“学识”
。
而在回答一些社会问题时
，
尽管人工智能输出了看似结构完整的文章
，
但不少答案依然“驴唇不对马嘴”
，
或者充满了“正确而无用的废话”
。


对于重复性的、记忆性的问题
，
人工智能确实越来越得心应手了
。
之所以大学生很快“爱上”这款程序
，
是因为大学里不少作业并不真正考查学生的创新能力
，
只要重复教科书中的现成理论
，
再加上一点网络上能搜到的案例即可
。


人工智能看似“聪明”
，
实则只是无意识的表现
。
比如
，
比起创作一篇小说或写一篇原创散文
，
人工智能更容易成为一个“诗人”
，
这是因为诗歌在形式上更加抽象
，
也更容易通过组合不同词语实现模仿；还有人喜欢用人工智能作画
，
敲几个关键词
，
就能输出一幅基本功扎实的画作
，
但实话说
，
这些画充其量只是替代了某些“艺术工厂”的流水线式生产
。


当然
，
这并不意味着人工智能对创造性工作来说一无是处
。
人工智能学者王咏刚就认为
：
“无论是AI对话、AI写文章还是AI作画
，
大规模预训练模型固有的非确定性、发散性、天马行空的特点
，
恰好可以成为激发人类灵感的好帮手
。
”人的灵感并非从天而降的
，
很多时候正是“站在巨人的肩膀上”
，
而人工智能背后的庞大数据库
，
可以扮演“巨人”角色
，
让创造者站得更高、看得更远
。


人工智能技术的进步
，
其更重要的意义在于
：
让人从重复性的脑力劳动中解放出来
，
聚焦于真正的创造
。
一些大学课后作业可以用人工智能完成
，
给大学老师提出的问题是
：
以后布置的作业是不是要更有新意？能用机器完成的作业
，
一定不是好作业
。
年度总结、月报、周报中的套话
，
可以轻松交给人工智能完成
，
这也说明一些占据员工大量时间精力的工作只是重复性消耗
。


换言之
，
未来检验一项工作是否真正有意义、有实效的标准
，
就是要看其能不能被人工智能轻易取代
。
有人认为
，
人工智能迟早能够替代人类现有的大部分文字工作
。
如果这一判断最终成为现实
，
那恰恰说明很多文字工作并非思想的创新
，
而仅仅是材料的堆砌
。


随着素材的积累
，
比ChatGPT更“聪明”、更“全能”的聊天程序
，
一定会在不久的将来诞生
。
对此
，
人们与其焦虑“机器取代人工”
，
不如敞开胸怀
，
欢迎技术进步给工作与生活带来的改变
。
指挥机器的是人
，
不是机器本身
，
而要让机器的“大脑”更好地服务于人
，
也离不开人的主观感受与创新创造
。
人类腾出更多精力
，
聚焦于思想与观念的创新
，
机器当好“秘书”
，
在科学与文化领域一定会取得更深远的突破
。


王钟的

来源
：
中国青年报