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2022年末，OpenAI带来了爆款的聊天机器人ChatGPT。通过实测，它不仅能够与人类进行正常对话，还具备较高的AIGC能力，能够按照用户要求，撰写相对复杂的文档（而非格式化的自然灾害快报、体育比赛过程介绍等）。因此，一些学生用它撰写论文，一些科技公司试图让它写代码，以实现“降本增效”。
ChatGPT作为爆款AI应用，并不是凭空诞生的，而是立足于数十年AI发展基础之上。
从既往路径来看，人类最先被AI替代的领域具备以下三大特征。第一是简单规则性，例如在文档撰写中，AI被优先应用于类似做“填空题”的自然灾害快报，以及“流水账”式的体育比赛过程介绍。第二是应用经济性，近年来AI能力快速提升的重要原因是单位算力成本直线下降，而此前在部分工厂中，人工生产的经济性远高于智能机器。第三是技术实现性，例如在外卖配送中，规则是简单的，但却没有终端能够有效支持上下楼、大小路行驶等场景，因此只能依靠人工完成此类任务。
ChatGPT让我们看到，技术又“蚕食”了人类的一块地盘，这对于指望在工作岗位上“躺平”直到退休的人而言，是“降维打击”。
一方面，大规模预训练模型让AI迈向复杂规则。人类的思维模式和行为模式是由所谓的“规则”决定的，这些“规则”虽然数量庞大，但也不是无穷大。大规模预训练模型所构建的千亿、万亿级别“参数”，实际上就是所谓的“规则”，它让AI所掌握的“规则”数不断接近人类。
另一方面，经济性增强让AI迈向商用正循环。在供给侧，算力设施和数据的不断丰富、单位成本的几何级下降，让AI成为“有本之木”，由此，ChatGPT所应用的预训练模型参数从2019年的15亿个增长到目前的1750亿个，预训练使用的数据量从40GB增长到45TB；在需求侧，ChatGPT等AI应用开始摆脱早期“差一口气”的状态，个人和企业都愿意为之付费。
面对ChatGPT等AI应用的“降维打击”，中低端脑力劳动者受到的影响，比体力劳动者更大。从技术与人的竞争来看，体力劳动者的竞争对象是终端、机械，当前尚无切实有效的替代方案；中低端脑力劳动者的竞争对象是“有迹可循”的规则，而利用现有的知识（如互联网上的素材），依托某些成熟的框架（如规划）撰写文章，这正是ChatGPT等AI应用所擅长的领域；高端脑力劳动者主要从事“无规则”的创新，这是AI目前尚难以渗透的领域。
首先，ChatGPT等AI应用将促进高质量要素数量提升。因为先进数字技术对社会经济的赋能，让传统要素的质量提升；同时，为了应对新技术所带来的生存压力，劳动者本身也需要提升自身的能力，保持生存竞争性。
其次，AI应用将促进高质量要素迁移。从目前发展态势上看，发达城市中IT、金融、媒体等知识密集型行业将深受影响，从业人员超高的薪酬福利待遇，使得经营者有动力采用先进技术取代人工，从而让高质量要素能够在行业间、地域间实现迁移。
最后，对AI应用伦理的探讨将被提上日程。一是AI不能妨碍人类持续发展，例如在教育方面，ChatGPT不应被用于学生的考试、论文撰写等领域；二是AI必须向善，例如训练它所使用的数据集，不能含有违背公序良俗的内容；三是AI始终是辅助人类发展，而不是统治或控制人类的。