近期，对话型机器人ChatGPT掀起全球热潮，也将生成式人工智能（AIGC）带上了新的风口。生成式人工智能已经在文本、图像、视频生成等方面取得了显著的突破，这将为未来带来怎样的变革？

在本文中，中欧国际工商学院运营管理学副教授胡可嘉剖析了AIGC的发展现状和商业应用，并讨论了它对未来的工作方式和职业选择产生的影响。

20世纪50年代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的概念被首次提出。随着近年来AI技术的发展，讨论AI是否会取代人类的话题也逐渐从科幻作品走向大众舆论。2022年底，对话型机器人ChatGPT在全球爆火出圈，带来了生成式人工智能（AIGC）的风口，也对劳动力市场产生了短期和长期的冲击。本文将探讨人工智能的商业应用和价值、对我们的工作方式和职业的影响，以及相关的伦理和安全问题。

AIGC的商业应用和思考

首先，简要介绍一下人工智能发展的三个层次：狭窄人工智能（Artificial Narrow Intelligence）、普遍人工智能（Artificial General Intelligence）和超级人工智能（Artificial Super Intelligence）。第一个层次的AI是基于明确的目标来完成任务，例如广泛使用的人脸识别技术以及像Alexa、Siri等语音助手。第二个层次的AI试图模仿人脑，例如ChatGPT，通过大量数据进行训练以预测和生成类似人类的反应。第三个层次的AI在某些方面已经超越了人类智能，例如全自动驾驶技术，我们期待它能比人类驾驶更加安全，做出更加明智的判断。

那么生成式人工智能的商业应用和价值有哪些？

人工智能生成内容可以分为四个层次，从上到下AI的参与程度逐渐加深。前两个层次主要以人为主体创作；到了第三个层次，AI的协作程度加深，例如像写作猫这样的AI写作软件，能够为作者提供思路和大纲。在最后一个层次，完全由AI根据算法产生内容，例如ChatGPT，可以根据人类的指令生成内容。

这里有几个AIGC在文本、图像、视频生成方面的实例。

1 文本生成案例——ChatGPT应用

我们团队对ChatGPT进行了许多尝试，例如内容生成、文字总结、代码辅助。同时使用植入了ChatGPT的微软新必应（Bing）协助整合网上的信息。必应的广告宣传中展示了如何利用ChatGPT将Gap官网上的财报数据整理成表格并直接输出。而新版微软Teams可以让ChatGPT自动生成会议纪要，内容可以详细到与会者的发言和任务分配。

我们预计，文字类AI应该很快会进入大规模应用阶段。最近，很多人都已将ChatGPT融入日常工作，并在此过程中学习如何优化对ChatGPT的使用。

2 图像生成案例——Midjourney

我向Midjourney提供了一系列关键词，有关画法（中国水墨画）、角度（广角），以及希望它模仿的画家类型。Midjourney随即生成了图中的四幅画作。最近，Midjourney v5已经上线，试玩过的用户纷纷惊叹其效果甚至超越了人类画家。但当大家都可以使用这样的AI绘图软件进行量产时，我们必须开始思考：接下来应该如何提高我们的艺术水平，以更好地指导AI创作，或在AI生成的初稿上进行创作提升。

图像类AI的应用相对局限在文创类和媒体类的社群，但已经开始向其他行业拓展。一些咨询从业人员表示，以前要花费大量时间为PPT寻找合适的图片，而现在只需告知Midjourney他们需要什么类型的图片，AI就能帮助生成，且不再需要考虑以往的版权问题。

当然，AI作品的知识产权问题仍然存在争议。在使用AI生成内容后，它究竟属于AI还是使用者本人？当两个人使用类似的关键词，通过相同的数据库产生非常相似的内容时，谁才是这一部分内容的创作者？最近，美国版权局发布了一项法规，规定完全由ChatGPT、Midjourney等AI自动生成的作品不受版权法保护。

3 视频生成案例——D-ID

图里的这张人物图像是Midjourney根据所提供的关键词生成的，我将其放入D-ID中作为我的虚拟人物。接下来，在D-ID中输入由ChatGPT生成的发言稿，就可以合成一个由我的虚拟人物配音发言的视频。

3D和视频类的AI技术为视频制作带来了更多可能性。例如，直播和新闻发布会等内容可以以一些新的形式呈现。但是，这种技术也带来了潜在的风险，比如使造假成本降低，且更加难以辨别真伪。未来是否会有更多假新闻和冒充者制作的视频在社交媒体上广泛传播？这不仅是用户需要担心的问题，也是需要我们的立法机关和执法人员立即开始思考的新问题。

除了前文提到的国外技术，我们还可以了解一下国内的技术。下面的中国AIGC行业图谱中，几乎涵盖了文本、音频、图像、视频生成等各个领域，包括一些跨模态生成。

AI技术带来的商业变局与机遇

以ChatGPT为例，我们来探讨AI技术所引发的商业变局。

ChatGPT的母公司Open AI，由埃隆·马斯克（Elon Musk）和硅谷创业孵化器Y Combinator的总裁萨姆·奥特曼（Sam Altman）于2015年共同创立，其初衷为研究如何利用AI造福全人类。微软于2019年加入Open AI成为合作伙伴，也为今天的商业格局埋下伏笔。2020年，ChatGPT-3模型发布，在两年内积累了一百万订阅用户。但真正的技术革命是在2022年底，ChatGPT3.5问世，以强大的能力在两个月内吸引了一亿月活用户。

随着ChatGPT的爆火，微软追加注资一百亿美元，并把ChatGPT和旗下的搜索引擎必应结合，也开始对Office软件进行智能升级。互联网巨头也纷纷开启AI赛道的竞争。2月，谷歌向人工智能初创公司Anthropic投资近四亿美元，并且基于LaMDA模型发布聊天机器人巴德（Bard）。在3月中旬，百度推出了中国版的ChatGPT——文言一心。就在那之前，OpenAI发布了备受瞩目的ChatGPT-4，其能力再度进化，还能处理带有图片的交流。

AI技术将如何影响互联网巨头的商业布局？这里结合苹果、微软、谷歌母公司Alphabet以及亚马逊这四家公司的财报稍做分析。

苹果的主营业务仍然是iPhone和一系列电子产品，其在AI领域的发力点可能在于升级其虚拟语音助手Siri。谷歌的传统优势在于搜索引擎，但现在使用微软新版必应的用户大幅增加，这将影响谷歌在搜索引擎广告收入方面的表现。谷歌在展示ChatGPT竞争对手Bard时出现了错误结果，导致隔天股价下跌超过7%，市值一夜蒸发约1056亿美元。亚马逊自身有一块大的语音识别系统搭建在其Alexa中，加上它的云计算优势，具备训练大语言模型的基础，但它是否会在这方面深入挖掘尚不确定，在股市上也未见太多反应。最大的赢家是微软，通过将ChatGPT整合到旗下产品中，微软的搜索引擎和其他应用全面升级，开启了新的蓝海时期。

随着每一次的技术变革，新的游戏规则和产业模式会被建立，也意味着可能会迎来一次新的洗牌，这既来自规则的改变，也来自商业巨头的不断腾挪。虽然上述例子都是由一些大型“玩家”主导的，但从美国和以色列市场的情况来看，有许多初创公司专注于在细分领域内创新AI模型。例如，有些公司专门从事广告业、社交媒体投放或跨境电商等领域的人工智能。所以，在重新洗牌、规则重设的过程当中，仍有很多机会留给小型企业。

最近，Open AI还公布了ChatGPT的一项新商业用法，开放其API接口，允许第三方开发者将ChatGPT融入自家的应用和服务。此外，OpenAI还发布了Whisper API，这是一个由AI驱动的语音转文本模型。这些举措也为企业带来了新的机遇，例如国内从事语音识别的企业可以直接将软件接入ChatGPT，且价格相当实惠，一百万个单词仅花费约18元人民币。

当然，在AI技术的落地应用中，我们必须考虑到它背后数据的局限性。如果我们仅基于过去的数据进行挖掘，那么我们将被限制在已经创造出来的内容中。此外，数据既会反映也会带有历史的局限性，我们应该注意不要将过去的偏见和排斥带入未来的模式当中。例如，在企业使用AI筛选简历时，如果它的历史数据始终偏向于录用来自985、211高校的学生，则会继续将其他学历的人才排除在外。这些都是我们需要认真思考的问题。

AI技术触发工作方式的转型

面对技术的升级，你的反应和应对措施是什么？你觉得它与你无关，还是觉得它会替代你，你要抵制它，还是选择拥抱它，学会如何驾驭它？

AlphaGo在战胜了世界围棋冠军之后，开始被用于训练围棋。我们做过一个非常有意思的实验，结果表明，那些接受AlphaGo训练的棋手的学习速度和技艺的提高，比那些只靠人类教练和自我探索的棋手快得多。

最近，有人在网上询问，是否可以让ChatGPT做自己的英语老师，或者帮自己的小孩提升语文作文能力。大家其实已经开始意识到，AI其实不一定是取代人，它也可以辅助我们，帮助我们更快地学习。

在一次参访中富士康CTO的一句话令我印象深刻：我们现在的转变是从替代（replacement）到增强（augmentation）。

过去的想法是，如果一个人做得不好，我们就用机器替换他。但现在采用了一种新思路：我们知道这个人有缺点，但是否可以通过算法和自动化来帮助他发现自己的弱点，用机器来提醒他这些可能是他会忽视的问题，让他去解决；这些可能是他经常出错的地方，请他认真训练和加强。

我们有必要转换思维，学会一种新的与人工智能相结合的工作方式。最近，在与ChatGPT的互动中，我的思辨能力得到了提高，同时也能够更有效地将精力集中在有价值、有产出、有导向性、有指导意义的问题上，将更多劳动性、规则性或简单重复的问题交给它来解决，也提升了工作效率。

至于ChatGPT是否产生了不可靠的内容，它的结果是否更好，这需要我们来评估。这就涉及到我们的批判性思维，它是对我们自己和下一代最为重要的训练之一。

我也积极引导研究助理、教学助理和学生去使用ChatGPT，鼓励他们学会驾驭ChatGPT。如果所有人都用ChatGPT写作业，很容易看出谁把ChatGPT训练得好。如果多份作业出现雷同的语言，那么就没有有效地让ChatGPT为你所用。

真正好的人工智能应用是人与技术共同创作的过程，提供给它的思路和内容越多，它就越能生成更加定制化的内容。即使大家都能使用ChatGPT，仍然可以判断谁的内容生成得更好。我们会衡量的不仅仅是一个人的思考能力，还有他如何与新的AI技术协作以增强自己的技能。

提升AI时代的职业竞争力

麦肯锡在2017年发表过一篇报告（参注），该报告探讨了自动化和人工智能在提高生产力、促进经济的同时，对职业更迭的影响。在这样的大环境下，提升技能非常必要，以免被AI轻易取代。

商务或金融专家，工程师等专业人士被认为处在被取代风险的中等位置。我们应该重视将自身技能向更前沿、更具创造性和掌握驾驭AI技术的方向发展。

此外，我们需要重新思考自己或下一代的职业规划，有些原来被认为是黄金职业的领域，例如同声翻译，在技术的升级下已经面临被取代的风险。例如NVIDIA的会议软件可以支持实时翻译功能，这样的技术会重塑市场的需求和我们的职业规划。甚至在下一代的智能发展方面，我们也需要考虑这些趋势。例如，注重培养孩子的创造力和思辨力，让孩子接触编程和计算机语言，了解相关技术的逻辑和构建方式，保持前沿的视野。

最后，介绍一项LinkedIn网站的实用服务——“领英经济图谱”(Linkedin Economic Graph)。该工具利用在LinkedIn平台上统计的数据，包括用户的职业路径、人力资源市场的需求等，从数据的角度解锁职业价值，并提供在转行或升职时所需的不同技能。例如，当我们从数据科学家（Data Scientist）转变为数据科学经理（Director Data Scientist）时，该工具将告诉我们哪些技能已经掌握，哪些技能需要补充学习。

此外，该工具还提供了热度指数（popularity index），帮助我们判断某一职位的市场需求程度。例如，数据科学经理的热度指数为6.6，数据顾问仅为1.8。而人工智能专家的热度指数达到了满分。通过这些数据，我们可以直观地规划职业发展。

在过去的15年甚至100年的历史中，职业的更迭一直是一种常态。因此，面对人工智能技术的崛起，我们无须惊慌失措，因为人类在历史旅途中总是在风雨中前行。我们创造出机器，机器也在一定程度上替代了人类，但我们又反过来掌控机器，进而创造出新的职业和技能。这个过程背后的动机，是为了让我们的生活变得更加美好。

最近，有一个新的工作发布出来，该工作需要训练类似ChatGPT的普遍人工智能。尽管我们无法像AI一样在脑中存储庞大的数据，但如果我们能成为驾驭这项工具的专家，我们就已经在职业发展的起跑线上处于领先地位。因此，我们不妨用更开放的态度看待自己的职业，积极地更新知识和技能，更好地使用人工智能来迭代自己，持续领跑职业生涯。

教授简介

胡可嘉博士是中欧国际工商学院运营管理学副教授。在加入中欧之前，她曾任范德堡大学欧文商学院Brownlee O. Currey Jr.院长教职研究员和运营管理学助理教授。

胡教授擅长于从数据中解锁商业价值。她的主要研究方向包括服务运营、人工智能和商业分析。她曾与欧莱雅、万豪国际、戴尔、阿里巴巴和范德堡大学医学中心等工业伙伴合作。她的诸多研究成果发表在《制造与服务运营管理》、《生产与运营管理》、《应用能源》和《能源政策》等顶尖学术期刊上。

注：麦肯锡公司2017年的报告《Jobs lost, jobs gained: what the future of work will mean for jobs, skills, and wages》，原文见https://www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/jobs-lost-jobs-gained-what-the-future-of-work-will-mean-for-jobs-skills-and-wages#part%202

本文作者系中欧国际工商学院运营管理学副教授胡可嘉，写作助理郝迎旭对本文亦有贡献。

编辑 | 潜彬思

责编 | 岳顶军

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