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ChatGPT可能會消滅中產階級_馬斯克

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最近看了兩篇文章,實在是讓人膽戰心驚,一個是北大國發院和智聯招聘做的ChatGPT替代就業報告,報告的結論是ChatGPT為首的大語言模型會替代大部分白領和知識型工作。

另一篇文章是數據帝陳沁在財新發表的文章,他對中國1639種職業進行了分析,發現生成式AI替代率最高的職業是翻譯,其次是保險核保人員和劇作家,這三種職業90%以上的工作內容都可以被AI替代。

其次,就是視覺傳達設計人員,裝飾美工,美術編輯,廣告設計師等與美術、作圖、視頻有關的職業,被AI替代的工作內容也超過了80%。

被替代的職業不僅有偏文科的,如今理工科領域最掙錢的程序員,也有75%的工作內容面臨被AI替代的風險,極端情況下,企業在未來可能會裁掉70%左右的程序員,只留下最精干,最有創新能力的一批人。

ChainInfo推出Ethsta 為ETH 2.0質押提供數據服務:金色財經消息,以區塊鏈交易為核心的數據服務平臺ChainInfo正式推出新產品Ethsta.com,為ETH2.0 Staking提供數據服務。現在可以使用以下功能:

1. 展示 ETH2.0 質押概覽;

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4. 從挖掘的地址數據生成可下載的表格;

5. 在 ethresear.ch 上提交了開源代碼。

據官方介紹,ChainInfo是一個以區塊鏈交易為核心的數據服務平臺。通過對鏈上數據的挖掘、跟蹤、分析,為用戶提供大額交易監控、交易所資產分析等多種數據服務。(Ambcrypto)[2022/4/25 14:48:18]

兩篇文章的結論都認為,本輪生成式AI對白領工作影響最大,尤其是涉及“信息處理”、“數據處理”的工作。對藍領工作和服務業影響最小,其中,包括綠化工、保潔員、按摩師、面點師等職業,幾乎不受任何影響。

Winchain首期節點預選工作結束,鎖倉及收益代幣將全部釋放:據Winchain官方最新消息,首期節點預選工作已全部結束,將從9月23日起,在15個工作日內,完成鎖倉及相應收益代幣的發放。據悉,Winchain于2019年4月12日在非洲烏干達首都坎帕拉發行首張區塊鏈彩票,截止目前已實現彩票的鏈上存證,用戶量及銷售量均呈平緩上升趨勢。同時,正在部署贊比亞地區的區塊鏈彩票業務,并開始進行合約開獎測試。不久將開啟下一期節點競選,從節點預選招募的創世節點中,挑選合適節點用于贊比亞區塊鏈彩票平臺的鏈上測試。[2020/9/23]

研究AI的學者們發現,越是人類后天經過艱苦學習學到的技能,越容易被AI替代,而人類天生具有的能力,AI則不容易掌握。

比如按摩師,保潔工,他們的動作過于復雜,機器難以模仿,再比如秘書、管理者等需要長期和人打交道的工作,AI也難以替代。

人的社交能力,身體的動作經過了數百萬年的演化,AI很難參透其中的秘密,而今天大部分職業,都是工業革命后才產生的,對于這些人類創造而非與生俱來的知識和技能,AI顯示出了極強的學習能力。

動態 | 百度推出用于分布式應用部署的“Xuperchain”區塊鏈測試版:1月21日消息,中國互聯網公司百度(BaiduInc.)今天宣布,為其“Xuperchain”開放式分布式分類賬區塊鏈項目推出了公開測試版。根據該公司的網站,Xuperchain區塊鏈網絡已經執行了超過4.5億筆交易,目前托管了近350萬用戶。該網絡還在跟蹤大約350個TPS,它高于Etalum公共網絡,可以維持15個TPS。(山東信息網)[2020/1/21]

那些需要高成長性的職業,如今面臨AI的威脅,而這些高成長性的職業,恰恰是中產階級的基石。

在很多科幻作品中,人們總是想象底層的工作最容易被機器替代,ChatGPT出現顛覆了這一認知,技術的演進和科幻作家預想的完全不一樣。直到今日,美國都無法做出一個可以代替搬運工的人形工人,但GPT已經可以做的和文員、翻譯、律師、會計、程序員一樣出色。

動態 | Loom Network為市值前百ERC20代幣添加PlasmaChain支持:據Sludgefeed消息,近期,Loom Network宣布為市值前百ERC20代幣添加了PlasmaChain支持,其中包括USDC、TUSD、DAI、PAX、GUSD和EURS六種穩定幣。另外,Loom Network在本周早些時候宣布為PlasmaChain上的DApp添加BNB作為支付選項。[2019/3/17]

中產階級的覆滅,如今看來并不是幻想。這一過程在美國已經發生。

在GPT-4推出后,OpenAI就發了一篇論文,來講述這一技術革命的影響。他們預計大語言模型普及后,會有80%的美國勞動力受到影響,他們工作的10%會被AI替代,同時有19%的勞動力50%的工作會被AI替代。

他們還發現工資越高的職業被替代的可能性越高,這個趨勢在年收入大于10萬美元之后才趨于相反。大語言模型影響的,恰恰是中間階層。

VeChain基金會宣布與INPI ASIA合作 將納米技術與數字識別結合:VeChain基金會通過官方Twitter宣布,已經與INPI ASIA展開合作關系,將納米技術與數字識別相結合,提高平臺整體能力。INPI ASIA是一家通過納米技術、光子技術、安全數字技術相結合,創造新型數字識別解決方案的公司。VEN全球現價3.95美元,24小時漲幅4.79%。[2018/4/23]

目前,已經出現兩個活生生的案例。比如數據標注員,本來是一個新職業,2022年才出現在《中國職業大典》中,主要工作內容是“標注和加工圖片、文字、語音等業務的原始數據”。

但GPT出現后,人工數據標注員迅速被替代,OpenAI的實驗,發現GPT的數據標注結果和人工標注結果相似度達到81%,基本一樣。而GPT打標的成本遠低于人工。

GPT-4標注4萬條內容,每次標注100條,只需要400次,使用GPT-4的模型,每標注100條,僅需要0.12美元。也就是說,一共只需要耗費48美元,而人類數據標注員要完成4萬條內容的標注,需要至少1萬元,一星期。GPT只需要半小時,一杯奶茶的錢。而兩者的質量幾乎一樣,GPT可以迅速替代人工標注員。

最近,好萊塢的罷工也與AI的應用有關。這是63年以來美國編劇工會和美國演員工會首次同時罷工,規模空前,這次罷工的核心就是AI影響就業,編劇不愿意把自己的劇本“投喂”給AI,也不希望被降維到輔助AI“批改作業”的角色。演員則恐懼將被“數字人”替代,特別是群演的生存空間將被極大擠占。AI在美國已經切實地開始摧毀中產階級。

雖然已有的研究表示大語言模型還沒有沖擊到中國的就業市場,但是這更多是滯后效應,美國作為發明AI、對AI最開放、監管最少的國家,自然受到的影響最大、最快,但技術的進步下,沒有人能獨善其身,這種影響遲早也會傳導到中國,這對于中國的未來,也具有顛覆性的影響。

這周和媒體人曾航交流,他就提出了一個最壞的情境,就是生成式AI被大規模應用,它替代掉了一半以上的白領工作,卻沒有創造出多少新的工作崗位。

不要認為技術進步一定會創造新崗位,往往創造崗位和摧毀崗位的并不是一種技術,而且不同時間段表現也不一樣。

比如工業革命后,機器的迅速發展代替了大量人工,很多工人失業,工人因為找不到工作被迫砸壞機器,90年代以來人工智能的發展也讓很多歐美工人失去了工作,讓美國藍領“一個房子兩個孩子兩條狗”的生活破滅。

歷史還表明,新技術的發展更大概率會擴大貧富差距,就美國的歷史看,確實如此。70年代美國中產階級占人口比例是70%左右,現在50%都不到了。財富高度集中于前1%。我們有理由相信,以后這種趨勢會更加嚴重。

這兩年,美國互聯網公司都開始大裁員,馬斯克將推特員工從8500人裁到1500人,馬斯克發現,即使裁掉80%的人,也絲毫不影響工作,這表明很多員工都是“冗余人口”,并不創造價值,所謂的高薪只是一種變相的腐敗。

創造出ChatGPT的OpenAI,也是個只有375人的小團隊,但該公司的市值卻高達270億美元,以前高市值一定對應大公司,所以有了“大廠”這個稱呼,但OpenAI打破了這一模式,它告訴世界小公司一樣可以創造奇跡,只需要幾個“超級個體”。

未來公司的主流很可能會變成少數“超級個體”支撐的超級公司,AI的作用就是讓強者愈強,以前一個強者可能需要十幾個普通人協助,但他現在,只需要一個ChatGPT,AI讓“超級個體”如虎添翼,一個人可以完成幾十人的工作。這種模式最后的結果只有“兩極分化”。

那時,社會很可能會變為少數精英與廣大窮人的金字塔結構,中產階級趨于消失,民主的基礎會更加弱小,社會里會存在大量無所事事的“冗余人口”,只能靠政府的救濟生存,他們醉生夢死,在娛樂中渾渾噩噩的走向生命的終點。這樣的世界,在美國已經看到了苗頭。

只要不斷將材料“投喂”被AI,AI就能不斷學會白領的技能。人們曾經引以為傲的專業知識,可能會在未來毫無用武之地,那些曾經被高薪聘請的白領也將成為新貧困階層。正如工業革命時期被淘汰的工匠階層,被全球化、自動化替代的美國藍領貴族和被市場化替代的國企下崗工人。

那么未來什么人會吃香呢?我認為會有三種人,一種是低端服務人員,他們的動作太復雜,AI無法學習。二是具備創新能力的人,這樣的人每個時代都是少數,AI也難以替代。

三就是“全才”,那種具有社交能力和管理能力的人,在機器勝任專業技能的背景下,“設定目標并讓機器達成目標”會成為主要工作內容“,它需要的是想象力和洞察力。同時“與人打交道的能力”會更加重要,情商的作用、人脈會更加明顯。

工業革命時期那種切塊式的分工會被歷史淘汰,AI將代替大量的執行層,未來將屬于那些具備“領導能力”的人,這一路徑對于善于“執行”、“模仿”,缺乏個性的東亞國家相當不利。

歷史大潮下,世界將迎來新一輪的洗牌,所有人都將經受時代的大考。對于有心人來說,現在就該“早做準備”,學會使用AI,瞄準不易被替代的職業,不要在這場技術變革中掉隊。

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