最近，ChatGPT已经成为了火爆全网的话题。ChatGPT是由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型，用户只需要在对话框里输入问题，就可以获得答案。据最新数据显示，在ChatGPT推出仅两个月后，它的月活用户已经突破了1亿，注册用户之多导致服务器一度爆满。

ChatGPT会带来颠覆性的突破吗？会有人因此而失业吗？人工智能替代人力资本的终极条件，是真正能够实现自主的创新和决策。目前人们在某种程度上高估了ChatGPT的直接影响，它对现有商业和经济活动中的创新和决策流程，或许并没有想象中的替代性。

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技术爆炸的“燃点”

“人类仅用了几十个地球年，他们就进入了信息时代……从宇宙的时间尺度上看，这根本不是什么发展，是爆炸！技术飞跃的可能性是埋藏在每个文明内部的炸药，如果有内部或外部因素点燃了它，轰一下就炸开了！”

——《三体：黑暗森林》

自当代信息技术诞生和发展的半个世纪以来，人类已经经历了数次重大的技术跨越和突破式创新，从芯片到个人电脑，从互联网技术到智能手机，但ChatGPT在2023年的火速出圈，速度之快、范围之广可以说是空前的。如果《三体》小说中所描述的“技术爆炸”有可能存在，那么ChatGPT的横空出世，似乎就是这样一个“内部因素”，无疑让世界感觉到：我们可能正在接近技术爆炸的“燃点”。

然而，从严格意义上讲，ChatGPT并不能算是真正意义上的技术突破，而是更类似于一次前沿技术的成功呈现和表达。其背后的人工智能技术，在计算机诞生伊始就开始被想象和探索，在21世纪最初的10年，开始真正酝酿并出现了突破性的发展。ChatGPT背后，其实是当代人工智能技术并不广为人知却波澜壮阔的发展历程。

令人意外的是，能够串联起人工智能技术突破的历史和ChatGPT故事的关键人物，是埃隆·马斯克。2010年，特斯拉刚刚研发了Model S，还在继续生产纯电动跑车Roadster，并将生产和销售扩大到了英国，推出了专门的右行驶版本。

不知是否出于巧合，此后不久，马斯克在英国以天使投资人的身份，投资了一家看上去不甚靠谱的人工智能初创公司——其仅有的一页网页上没有产品，没有商业计划，只有创始团队的联系方式，而其主要的创始人，仅仅是一个刚刚毕业且没有计算机背景的神经医学博士。2014年，在马斯克的撮合下，这家名为DeepMind的初创企业被谷歌收购，并在两年后推出了以4:1的成绩打败世界顶级围棋选手李世石的人工智能算法AlphaGo。马斯克之后颇为自豪地说，AlphaGo的压倒性胜利是跨时代的——赛前人们普遍预测，人工智能距离顶级围棋选手至少还有10年的距离。

实际上，AlphaGo诞生的背后，是此前十几年间人工智能算力、算法和数据的不断积累和飞速发展。这其中，有英伟达、AMD对于算力芯片的不断创新和突破，也有李飞飞等计算机科学家对于人工智能训练数据的大量投入，还有亚马逊众包平台上成千上万远程工人标注海量图像数据的努力，才使得深度神经网络和强化学习等当代人工智能的技术得以实现并快速迭代演化，并在短时间内迅速超越了人类的极限水平（注①）。而马斯克除了将人工智能在视觉识别领域的突破运用到特斯拉自动驾驶技术上，更多扮演的也许是一个眼光卓越且深谋远虑的天使投资人和宣传者的角色，在某种程度上催化了世人对这些技术突破的关注与了解。

2018年，基于AlphaGo的AlphaFold开始应用在蛋白质结构解析领域——解析蛋白质结构对于药物发现等领域都有基础性意义。在其后的四年，AlphaFold及其后的AlphaFold 2完成了98.5%的人类蛋白质结构、100万个物种的2.14亿个蛋白质结构预测（注②）。这样的速度和规模无疑是惊人的，因为在之前的五十年中，生物学家用实验的方法仅解析出17%的人类蛋白质结构，且使用的冷冻电镜成本十分高昂。参与解析工作的James Wang曾在推特上透露，AlphaFold的解析成本，大概是一辆丰田凯美瑞的价钱。

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“颠覆”的本质

在很大程度上，ChatGPT对于知识密集型行业的影响，更多将是源于其对生产力效率的极大提升和技能要求的改变。这与AlphaFold在蛋白质解析领域的颠覆性影响并无二致。高效的人工智能算法作为生产力工具，不会替代人类的智慧，而是会释放人类的潜能，让知识工作者从烦琐冗余的细节处理中解脱出来，聚焦于更高层次的知识创造和战略决策。

诚然，在这样的过程中，算法的效率使一部分基础性的技能变得不再重要，这对知识工作者能力的培养和技术的适应力都提出了更高的要求。

对于金融分析师，行研报告中不能再如ChatGPT一样堆砌“一本正经的废话”，这让旗帜鲜明的投研观点和趋势分析变得更加重要。而对于人文学科高等教育，浮于表面、可以轻易搜寻到的事实型知识也不能再是教学的重点，对于知识的串联、分析和逻辑能力的锻炼，将越发成为课堂传授的重点。

ChatGPT以及人工智能技术的整体发展，也将颠覆企业和个人现有的传统竞争优势。ChatGPT所展示出的强大的编程和宣传文案写作能力，可能使得某些特定行业中的企业在竞争中重新站在了同一起跑线上。

一方面，在数字化过程中积累的技术能力，或者是在市场宣传中积累的沟通能力，一旦被ChatGPT超越，很可能不再适用。另一方面，当所有企业都同样借助人工智能将技术能力提高到相同的程度，也意味着企业的数字化基础，或者产品的市场宣传，如果仅仅依赖于人工智能，就会具有极大的相似性和趋同性，因为所有人都可以用相同的程序输入相同的生成命令。那么人工智能带来的效率提高，也并不能成为竞争优势。这迫使企业另辟蹊径，通过独特能力转换和能力提升适应新的技术环境，而这些能够产生独特竞争优势的能力和知识的积累，至少是在ChatGPT这样的通用预训练语言模型之外的。

人工智能“颠覆”的本质，是对人类自身能力和知识的超越。从这个角度讲，人工智能的影响，与以往变革性技术出现带来的经济和竞争的重构，本质上是相通的。在这样颠覆、适应、发展的循环中，新的经济和商业生态得以不断进化创新，创造更多的价值。

因此，对于ChatGPT和人工智能的发展，持欢迎和开放的心态，积极探寻适应和应用之道，或许比对于劳动力被替代的担心和忧虑来的更为有效。真正强大的人工智能，是能够极大地激发和释放个人潜力、企业创新乃至人类文明发展的。试想有一天，人工智能真的能够达成贾维斯的能力帮助钢铁侠拯救世界，实现《星际穿越》中塔斯的工作协助探寻宇宙，这无疑对我们的社会和文明都是极大的贡献，也是技术应该努力的方向。

然而，现在的人工智能，距离这样的愿景，似乎还有很长的路要走。

在写作这篇文章的时候，我试图验证ChatGPT是不是真的能搜寻整合到我在文中提到的信息。然而，在我输入“熊彼得对于创造性破坏有怎样的论述？”后，ChatGPT首先就卡壳在了熊彼得名字的翻译上（他只能识别熊彼特，但这样的译名差异对于谷歌搜索引擎的信息搜索易如反掌）。在被问到“马斯克对于人工智能的贡献是什么”时，ChatGPT也没有提及马斯克对于DeepMind的投资，而这在搜索引擎和投资数据库中，都是能够轻易查询到的信息。从这个角度来说，生成式人工智能相对于传统的信息技术，甚至还有相当的差距需要追赶。

而对ChatGPT未来发展更为深层的隐忧，来自技术路径的选择。毕竟，基于海量数据和暴力运算的技术逻辑，听上去并不是那么“智能”，依靠数据和算力“大力出奇迹”的训练模式，真的是“人工智能”的未来吗？

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研究的合作者

身处可能被ChatGPT颠覆的教育行业，不可避免会在研究和教学内外思考与人工智能的关系。

作为学者，我希望ChatGPT能够成为研究的合作者，进行知识共创。然而，目前ChatGPT的能力似乎还没有达到这样的水平。对于研究中特别强调的学术贡献和理论基础，目前ChatGPT的逻辑深度和广度，更是无从在商学、社会科学激烈的学术竞争甚至内卷中真正有所建树。

作为教师，ChatGPT的确对我们的教学内容和教学方法提出了挑战和颠覆。作为创业创新方向的教授，我会考虑主动要求学生用ChatGPT这样的技术生成他们的小组项目文本——有了这样的辅助技术，学生更多的需要去思考的，不再仅是创业过程中的文案表达和沟通，而是如何识别人工智能无法识别的机会，如何建立人工智能无法建立的联系，去识别和实现独特的创意和商业机会，获得竞争优势。ChatGPT对于教育，不应该是作弊的手段，而应是激发调动创造力的催化剂。毕竟，我们每个人独特的视角和认知，是建立联系和发现问题的基础，也是世界知识创造和智慧积累的根本所在。