人工智能通常被認為能夠勝任簡單且重復的工作，這些工作更需要體力、耐心，更有風險，比如制造業(yè)生產(chǎn)崗位、物流或者客戶服務工作。但人工智能專家表示，大型語言模型（LLM）的最新進展表明，白領和專業(yè)工作也會受到影響。弄清楚人工智能和人類如何在工作場所共存，將成為2023年及以后的一個關鍵話題。

數(shù)據(jù)科學工具提供商Anaconda的首席執(zhí)行官Peter Wang表示：“大型語言模型和人工智能技術的一些創(chuàng)新將改變傳統(tǒng)的白領企業(yè)和白領職業(yè)。這將創(chuàng)造真正有趣的社會和文化動態(tài)，這些動態(tài)將在本十年的剩余時間內(nèi)基本穩(wěn)定下來，并將影響到2030年代?！?/p>

大型語言模型，如GPT-3和BERT，已經(jīng)在對話式人工智能領域取得了進展。公司已經(jīng)用人工智能取代或增強了呼叫中心的工作人員，這些人工智能能夠理解鍵入或口頭請求，并提供有幫助的信息。這種技術也有能力取代信息工作者。

對于那些基本上是案頭工作的人說，他們每天都在做同樣的事情，他們不必考慮太多——你最好小心，因為這項工作很可能會自動取消。在接下來的五年里，數(shù)據(jù)層出不窮，它們會直接相互連接，然后你就沒有理由每天打卡了。

ChatGPT是近期最吸引人們注意力的最新人工智能工具。OpenAI于11月30日向公眾發(fā)布了GPT-3模型的這個新界面，很快就吸引了100多萬用戶。這項服務展示了對問題做出詳細答復的非凡能力。除了生成書面內(nèi)容，它還顯示了編碼的能力。

人工智能研究人員兼AI公司Three Third的首席執(zhí)行官Jonas Kubilius認為，Stable Diffusion、GPT-3和GitHub Copilot等人工智能模型正在演變?yōu)槟軌蛱幚砦谋尽D像、音頻和其他多任務輸入的多模態(tài)模型。最終，這些模式產(chǎn)生的內(nèi)容將被轉(zhuǎn)化為一種商業(yè)模式，為開發(fā)者和內(nèi)容創(chuàng)作者帶來利潤。

他說：“我們將開始看到，從使用人工智能進行靜態(tài)任務（如分類）轉(zhuǎn)向語言模型驅(qū)動的交互式工作流，以幫助人們更高效地執(zhí)行任務?！?/p>

然而，這些模型也有潛在的邪惡用途。安全研究人員警告說，ChatGPT將單詞和腳本代碼串在一起的能力也可能使其適合用作黑客工具。Check Point Research發(fā)布了一份報告，詳細介紹了OpenAI的最新發(fā)明如何被網(wǎng)絡犯罪分子用來實施魚叉式網(wǎng)絡釣魚攻擊。

Check Point Research寫道：“LLM和AI在網(wǎng)絡世界中不斷擴大的角色充滿了機遇，但也伴隨著風險。復雜的攻擊過程也可以自動化，使用LLM API生成其他惡意軟件組件?！?/p>

AI開發(fā)人員通常使用API訪問預訓練的模型，例如GPT3。然而，大型語言模型背后的大部分技術都是開源的，允許開發(fā)人員自己使用。數(shù)據(jù)科學工具提供商H2O.AI的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Sri Ambati表示，更多的數(shù)據(jù)、開放的人工智能工具和更好的教育相結合，正在降低利用人工智能的障礙。

Ambati說：“這確實是我們客戶的最大障礙。并非所有客戶都有頂尖的數(shù)據(jù)科學家在不斷學習。構建這些模型的一切不再局限于讓偉大的數(shù)據(jù)科學家了解每天都會出現(xiàn)的所有深度學習框架。因此，更多人可以開始以非常簡單的低代碼、無代碼方式構建這些模型。”

Hayley Sutherland是國際數(shù)據(jù)中心（IDC）的研究經(jīng)理，負責跟蹤對話式人工智能工具和技術的市場。她表示，許多人對對話式人工系統(tǒng)的性能感到驚訝。在過去的幾年中，企業(yè)確實看到了對話式人工智能的投資回報……

用人工智能取代所有人類是不可行的。公司現(xiàn)在正在努力弄清楚人工智能在哪里工作得最好，人類在哪里工作的最好。

她說：“利用人工智能的最佳方式可能是了解如何利用人工智能來增強人類的工作能力。這是一個我們真正看到的平衡，尤其是在去年，當他們與所謂的大辭職斗爭時?！?/p>

隨著2023年經(jīng)濟衰退迫在眉睫，由于新冠肺炎相關的經(jīng)濟中斷，勞動力參與率仍在下降，以及通貨膨脹導致的工資上漲壓力，企業(yè)將比以往任何時候都更有動力推動AI在企業(yè)中的發(fā)展?？萍脊鞠Ｍ麘闷髽I(yè)探索這些邊界，創(chuàng)造新的商機。

從明年開始，我們將看到數(shù)量驚人的大量不精確的用例，這些用例在過去不容易自動化，突然變得更容易自動化。更多的用例將由這些AI系統(tǒng)處理。

目前為止，大多數(shù)人不太看好人工智能取代創(chuàng)造性工作者的能力，雖然確實看到了人工智能將工作中枯燥、重復的部分通過自動化來解放創(chuàng)造性工作者的潛力。這可能有助于刺激更多創(chuàng)意內(nèi)容的產(chǎn)生，以新的有趣方式吸引觀眾。

未來我們要進入的是一個奇怪的世界，很多工作可能會被取代，不僅藍領工作和勞動被智能機器人取代，而且包含很多傳統(tǒng)白領被人工智能系統(tǒng)取代。