春节前，哈佛大学的一篇文章引发了许多思考。
在美国哈佛大学网站上，有一篇讨论ChatGPT对写作工作的替代潜力的文章。文章内容围绕一位校聘作家和一位著名心理学教授之间的对话展开，主要传达了一个基本观点：像ChatGPT这样的人工智能大语言模型可以在查找资料和创造性检索方面帮助人们提高效率，但如果担心它会完全取代写作工作，这种担忧可能是多余的。
原因在于，人工智能无法像人类之间那样对因果关系有深刻的直觉，而它的回答经常经不起逻辑推敲，甚至与常识相悖。写作通常涉及情感表达、个人观点的阐述，以及捕捉人类复杂的生活状态。这些方面深深植根于人类意识中，大语言模型想要令其在令人信服地复制这些方面的能力上取得成功，面临巨大的挑战。
哈佛的这位心理学教授认为，人们对这项AI技术的恐惧源于对可能发生的最坏情况的假设，而忽视了现实中针对这些问题所能采取的解决办法。例如，一些国家的媒体机构和出版商已经明确要求记者和作家停止使用任何人工智能应用程序来直接撰写内容，许多高科技公司也开发出了能够检测文章是否由大语言模型生成的技术。
可以说，从2023年开始风靡全球的大语言模型，短期内似乎无法代替人类写作，最多只能作为一种检索工具，类似于WPS软件。
我们知道，在各行各业中，文字工作的主要职能包括起草文书和文件、撰写内容，以及整理或校对各类文章。这需要一个人具备出色的文笔和逻辑能力。虽然有个别网红曾大胆声称“文科专业几乎没有价值”，这种偏激的观点实际上非常不妥，一个优秀的文字工作者所需的技术和判断力，绝不逊色于机械工程师或药剂师。
那么，哈佛大学教授的观点是否能够代表文字工作者在短期内不必过于警惕或思考大语言模型及其他人工智能应用所带来的威胁呢？反之，随着人工智能大语言模型的发展，2024年是否会出现突破性进展，逐步开始取代部分文字工作呢？
何不先来听听ChatGPT的看法
为了弄清楚这个问题，我还想了解一下人工智能本身是如何看待的。我请一位海外的朋友代我使用ChatGPT尝试解答这个问题。
我问得很直接：“大语言模型（LLM）是否会取代写作工作？”
ChatGPT的回答是：“作为人工智能语言模型，我能够在生成文本和协助完成各种写作任务方面提供帮助。然而，像ChatGPT这样的模型不太可能完全取代写作者。虽然人工智能可以快速高效地生成内容，但在许多形式的写作中，人类的创造力、洞察力和主观经验仍然非常有价值。
人工智能可以成为作者的宝贵工具，提供建议、协助研究，甚至生成内容草稿。它可以节省时间并提供其他视角，但缺乏人类深厚的理解、情感和原创性，这些都源于生活经验。
写作不仅仅是撰写文字，还需要讲述故事、捕捉独特的画面，以及在情感层面与读者建立联系。这些方面往往需要人类的直觉、同理心和创造力，而人工智能当前很难完全复制这些特质。
尽管人工智能可能具备自动化完成某些重复性或公式化写作任务的能力，但在可预见的未来，人类仍将继续在创作引人入胜、发人深省和细致入微的内容方面发挥重要作用。”
ChatGPT的回答与上述哈佛大学教授的观点惊人一致，我从中得到了以下两点启示：
- 写作工作可以分为公式化写作与创意性写作。人工智能大语言模型能够通过大量文本数据训练其深度学习能力，使其理解和生成语言文本。因此，偏向于公式化的文书（例如简单的机械性文字）可以被其替代。然而，撰写完成后仍需人类审核以避免错误。而那些需具备创造性的内容，无论如何都无法由人工智能完成。以《繁花》的电视剧剧本为例，若由ChatGPT根据原作小说改编，结果肯定不尽如人意。读者若不信，可以尝试使用大语言模型模仿李白或杜甫的诗歌，结果必然会失去灵气、浪漫和情感，变得毫无生气。
- 哈佛大学教授的观点与ChatGPT的看法十分一致，这可能表明基于海量数据训练和深度学习后得到的观点是具有价值的。毕竟，生活中我们并不常有哈佛大学教授帮助我们理清思路并提供观点，而使用大语言模型却是相对方便的。这似乎再次证明了大语言模型在文字工作者方面的辅助功能是切实存在的。
因此，我认为虽然大语言模型无法完全取代写作，但确实会影响一些更偏向于公式化的写作职位。
或能被大语言模型替代的写作工作
去年在美国有一则新闻引起了广泛关注。一名长期为公司网站和产品撰写文字描述的兼职人员，被其提供服务的九家公司相继裁撤服务，理由是这些文字描述过于机械和公式化，可以由ChatGPT代劳。
在接受外媒采访时，这位职员表示，其中一家裁撤他服务的公司后来又与他重新联系，希望他能够回归，因为该公司对ChatGPT生成的内容并不满意。但其他原来的公司则没有再找他。
因此，他不得不转行，并对此感到了一些心理压力。他开始专门研究最不可能被ChatGPT取代的行业，转而进入贸易领域，同时接受空调维修和管道工的技术培训。这些工作被视为“安全岗位”。
2023年初，高盛（Goldman Sachs）的一份分析报告指出，人工智能大语言模型的出现可能严重扰乱劳动力市场，影响约3亿个工作岗位。而其中，从事公式化和机械性创作的行政和法律行业白领岗位被认为风险最大。
阅读到这里，若您正考虑进入一些机械性文字岗位，或是在从事一些偏向于公式化的文字工作，请思考一下，人工智能大语言模型的威胁是否已近在眼前。
有何应对办法？
除了像这位美国职员那样选择转行，还有没有其他办法可以避免文字工作者被取代？我查阅了一些知名大学文学教授的相关文章，总结出以下几点供各位参考：
- 总体而言，许多专家认为，人工智能对写作和文字工作者而言并非威胁，而是工具。
- 专注于发展我们的创造力和逻辑能力。人工智能能够生成文本和内容，但无法复制人类的创造力和原创性。
- 深入了解目标读者受众。了解他们想读什么样的内容、他们的痛点是什么以及喜欢使用什么语言。人工智能通常难以做到这种聚焦。
- 努力成为所在领域的专家。对自己写作的主题越了解，就越有能力撰写详细且引人入胜的高质量内容。例如，一位在银行系统工作多年的员工，在转岗从事行政文字工作时，能够更好地阐述银行产品和战略。
- 学习如何利用人工智能的写作工具，发挥自身优势。拥抱大语言模型，而非排斥，因为新兴的自动化技术可以帮助我们处理写作过程中的繁琐任务，从而腾出时间专注于创意。
- 人与人之间的沟通永远是无可取代的。培养与各种关联人的互动和交流，听取别人的意见和见解，甚至直接向文本的读者进行推荐，以获得他们对自己写作内容的认可。