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Web3人的AI世界观:砸不掉我饭碗,干不掉我工作

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AI与Web3间的微妙关系,用竞合来描述再合适不过。

图片来源@视觉中国

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文 | 陀螺财经

AI与Web3间的微妙关系,用竞合来描述再合适不过。

以资本视角看,AI的故事显然比Web3更动听也更实际,以至于ChatGPT的到来轻易将原本蜂拥而至的Web3资金转移到AI领域,资本的替代性关系清晰可见。但从市场而言,一贯以热点高歌猛进的Web3也不愿放弃机会,大举AI之名融入项目的比比皆是。Web3的外壳犹如变色龙,从元宇宙换成AI,不过是发条推特的事情。

针对于Web3的打工人,这种关系就更为复杂起来,担心机器替代工作,也担心不会机器而被替代,对机器的犹疑如潮水般来来去去,但最终在规范度欠佳的Web3中留下的,仅仅是各种荒诞不经的仿盘与伪概念,对打工人的描述反而凤毛麟角。

从宏观来看,在机器出现伊始,围绕机器与人类的存在主义危机就从未停歇,人可以制造出远比自己聪明的事物,但也会对这些事物产生恐惧,这既是人类的智慧体现,也是潜意识对非我族类的抵制本能。

而在Web3这个将人类贪婪与欲望体现得淋漓尽致的领域,这种对抗只能愈演愈烈。

Web3打工人会被AI替代吗?带着这个问题,笔者采访了4位圈内正在使用AI的打工人,在迥异的工作中,有人呈悲观看法,认为长期会替代自身工作而在转型;也有人不以为然,强调AI难以承担Web3中关于人的尔虞我诈;尽管看法略有不同,但受访者却不约而同的认为AI在与复杂人性的斗争中永远不可能处于上风。

看来,在AI都难以摸透的Web3,至少打工人,还是安全的。

“AI只能保证流程正确”

Ivan  某小型资管资产运营

在资管机构工作的Ivan,从某种程度上可以认为是高级打工人,其主要的工作内容是围绕资金的一系列工作,包括储存、增值与运营,但细分来看,与传统机构风控更为类似,即监测交易,识别交易可能带来的风险点,并有效进行干预。从他的角度,AI远不足以对其工作带来影响,因为AI难以识别人所存在的问题,以下是他的自述:

我的工作说出去是比较好听的,在机构做资产运营的工作,通过运营实现资产增值与风险把控。在这份工作之前,我在一家地方性银行做风控,就工作本质来说,两者其实没什么质的区别,差别就在于风控更多强调监测与预警,而运营还有增值的需求属性。

ChatGPT出现之后,我们老板就提过需要学习使用提高工作效率,还请过所谓的专业提问师给我们上过培训课,但由于没有做强制性要求,就我所知,大家其实用的频率并不高。但这并不是说ChatGPT不好用或者单纯抨击,而是对于我们这个行业而言,AI难以去替代人的工作。

很简单的例子,我们很多大型B端客户,转账几乎都是上百万美元的体量,使用AI批准的风险显而易见,因为AI难以洞见这些钱背后的流程与阴谋。表面上可能只是一笔钱,但背后可能是洗钱、分销、诈骗等等事件的复杂组成。这与银行其实很类似,看似很自动化的流程,但每一个节点都有银行中后台的人工力量逐项审核,几个甚至可能十几个部门在围绕这笔钱进行操作。

零售客户相对而言自动化程度会更高,偶尔出现的女巫、双花等薅羊毛操作后台的AI就可以自动识别,但也不能完全交由AI负责。就像我们去办银行卡,经常在最后一步会要求客户经理来现场核实身份,为什么?因为AI很难通过流程去检验人。AI只需要保证流程正确,但只有人才能识别出人的问题。纵观整个金融界,尽管数字化提升效率,有各种各样的繁杂的系统,人工还是主要力量,与钱相关的任何东西需要责任到人,这在历史上已经有过很多次血泪的教训。

但你说AI是不是完全没用,肯定不是,不然巨头也不会倾力去发展,以我自己为例,Paperwork不想动的时候也会使用AI,然后去润色修改。也提一句,大家觉得都可以替代的Assignment、合同之类的,也并不是那么简单就可以搞定,这都是法务、财务那一群人一句一句审定出来的模板,所以你看,人,才是最重要的。

“更重要的是AI未来能做什么”

Iris  内容媒体编辑

我在一家内容媒体从事编辑岗位,也是大家通常认为最容易被AI替代的岗位之一。总的来说,AI,例如GPT,在我们的日常工作中已经比较常见了。尤其是当下行业不景气,大家原创度日益降低的情况下,翻译、快讯抓取等工作我们都会用AI去完成,可以大幅度提升效率。

在原创方向,根据撰写稿件的内容要求,AI的作用也各不相同,对于文字处理,GPT的能力还是很强,所以基本的通稿给定大纲,他出的基本大差不离,但是由于行业属性,很多专业名词或者理解、以及适应人的阅读习惯方面,它还是存在局限性,因此需要人工进行多角度的调整。深度稿件和AI的关联性相对较弱,深度稿件更多在于个人的实地走访与调查,这是AI难以替代的,即使通过资料去喂养AI产出稿件,效果也较差。

稍低版本的GPT表现就更为差强人意。有一个同事用GPT3.5写稿,由于没有2021年之后的数据,最新数据需要同事一句句拆分喂进去让他先行学习,尝试了一整天终于出了一篇稿件,结果里面大多是正确的废话,甚至还存在胡编乱造的幻觉内容,最后要么大改,要么沦为废稿。当然,这也有我们个人提问能力不足的原因。

回到你的问题,你说AI会不会代替人工?我认为在一定程度上肯定是会的,可能它现在能做的看上去有限,大家都不以为然,但更重要的是它未来能做什么?没有人可以拥有比AI更为强大的学习能力,也没有人可以了解AI涌现的黑匣子构成,这意味着通过不断的深度学习与解析,AI会在某个阶段涌现更为智能的能力。带有重复性质的创造性工作没准会被更早代替,例如码农、编辑以及其他文化产业从业者,这类型工作具有创造性,但本质也带有易学习性与重复性,只要有文本可学习,AI一定会比人跑的更快,所以人类需要更多释放自己的想象空间。

回顾每一次技术进步,总会有岗位被替代,这是技术革命带来的工具革命,是不可逆的,卢德运动最终也只能沦为历史的注脚。目前来看,从熊市至今,公司已经裁员了40%,而编内容部人就更少,这或许也与AI有一定关系?

从我个人而言,我会尽可能去寻找工作中更为核心的部分,AI难以替代的部分,例如我会比此前更看重外出的机会与人脉的积累,不管如何,这都是AI难以接触的环节。

“法律伦理风险不可规避”

Vivian  加密律师

其实这个问题可以放大范畴,在传统领域,AI可以替代律师吗?我个人认为是不可以的,很简单的原因,法律工作是和人打交道,其中涉及到的法律伦理风险是不可规避的。

举个例子,在诉讼中,律师是有责任与义务为当事人所提供的信息负有保密责任,而这一点,很多时候不是以场外旁观者的好与坏去定义的,而是以案件当事人为中心去定义的,除非涉及到危害国家安全的行为,否则律师应当对其信息保密。AI的公共性质注定其难以做到此点,你给他的信息他甚至可随意发送给其他的询问方,这显然不符合律师职业道德。

同理在法律咨询等非诉讼层面,AI律师也会表现得更为不近人情。它难以感知到当事人真正的需求或者隐含的意思,在很多民事诉讼中,当事人拐着弯咨询,最核心的无非就是如何保障自己的利益,即使是自己已是过错方的前提下。但AI难以理解这种类型需求,你问如何合理的规避风险,他可能让你全盘托出,甚至让你去自首,所以目前AI最多能处理一些已明确知道问题、有既定答案的咨询,并且做部分非隐私的案头工作,局限性很明显。

还有一个值得注意的是,AI会出现机器幻觉,这也是法律服务工作者的大忌。前段时间有同行就踩了坑,美国的Levidow &Oberman律师事务所的律师在一起纠纷中提交由AI辅助写作的文书,结果被法官发现部分判例实际不存在,最后事务所因向法院提供虚假信息被处以5000美元罚款。虚假信息是违反律师法的行为,也是律师执业明令禁止的规则,但直到目前,AI幻觉也尚未被解决。

在Web3,上述局限性会进一步放大。Web3是一个非常混沌与瞬息万变的行业,虽然国内外近年来都在出台法律细则完善,但虚拟货币在民商事领域仍是新鲜事物,从各地法院判决实例来看,认知也并非统一。在这种新鲜概念频出的领域,用AI充当律师只会带来更加复杂的问题,例如稳定币,各个地区的监管十分迥异,在香港该领域还是真空区,但新加坡、欧洲均已出台了监管方案,你问AI难以得到针对性的回复。

此外,从事虚拟货币行业的律师,本身素养是极强的,除了对行业有深刻理解,也要具备强大的金融服务监管与证券法律能力,要充当法院与当事人之间的连接器,减少信息差与噪声,要做到这些,很不容易,所以我认为,AI可以在一定程度上协助处理案头研究等文字类工作,但要替代,远还谈不上。

“淘汰也只是一种自然的社会规律”

Leo  开发人员

其实这个问题早在几年前Alpha Go就已经出现过,后面也陆陆续续出现了很多自动编程软件,这次由于ChatGPT的表现太过惊艳,又在圈内引起了一阵恐慌。

要是这个问题放在去年之前,我是斩钉截铁说不会替代,但是如今,我可能会认为部分程序员是有被替代的风险。从AI的优势来看,目前AI已经可以应对数组/字符串、动态规划等稍有难度的技术性问题,同时在重复代码生成、文档和注释、测试等共性问题方面具备一定能力。

在我的日常工作中,我也会使用Github Copilot,我不是个例,之前GitHub做过一项调查,500名开发人员中,有92%的受访者在借助AI编码工具来完成工作和其他项目。使用AI工具不为其他,是因为切实能提高效率,我们的工作本质上其实是机器语言与人类语言的翻译,存在很多重复的具体任务,在这些任务上AI采取的链式调用表现较为优异。

但对于开发人员而言,最核心的能力是编程逻辑,最困难的节点是构建需求,而非只是简单的编程,在这个领域,AI还不具备完整的工程能力。

在实际的软件工程中,代码是根据定制化需求编写的,在这个复杂关系的内部,模块之间的作用性、技术背景与产品本身所存在的客观规律AI难以通过已学习的数据库进行发现,原因是该类数据通常是保密的,这就意味着在业务抽象、建模和架构上,AI难以与人类相提并论。此外,AI也存在代码安全、知识产权等问题。

另一方面,Web3相对于传统互联网,前端后端的架构存在去中心化差异性,最直观的是发布智能合约代码后,开发者无法简单对其进行修补和更新,而Web3更多与钱有关,具备很高的敏感性,离开人这个选项会带来很多的现实问题,在圈内也可以看到土狗项目跑路比比皆是,匿名经常让人觉得不安全。

行业里经常打趣的,没问题的时候要去中心化,一有问题还是要去找中心化机构,所以无论如何,人本身在这个过程中是非常重要的。但从程序员大行业来看,未来不会用AI或者低阶仅会使用局限性工具如CRUD的程序员,淘汰也只是一种自然的社会规律。

结语

在与机器的性能较量中,由血肉之躯构成的人类,往往处于劣势。因此不止Web3,在很多方面,机器替代人类并非无稽之谈。

但恰恰由于脆弱人性的存在,人这一群体所构成的复杂网络与其中的精神链接,机器难以涉足,而这也反哺了人类自己。

在未来,或许更重要的是,保护和珍惜自己的人性,释放自己的创造力,不要在钢筋水泥的城市森林中成为行尸走肉,最终遗憾的变成AI的养料。

*应受访者要求,上述人称均为化名,自述中部分内容也进行模糊化处理。

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  • AI和Web3的关系是复杂的,既有竞争也有合作

    回复 2023.09.12 · via iphone
  • 在Web3领域,规范度欠佳导致仿盘和伪概念层出不穷,而打工人反而凤毛麟角

    回复 2023.09.12 · via iphone
  • 资本视角下,AI的故事比Web3更动听也更实际

    回复 2023.09.12 · via android
  • 人类和机器之间的关系需要更多的研究和探索,以更好地适应和利用这种关系

    回复 2023.09.12 · via iphone

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