Web3 人的 AI 世界觀:砸不掉我飯碗,幹不掉我工作

2023-09-02 00:09:32

AI與Web3間的微妙關系,用競合來描述再合適不過。

以資本視角看,AI的故事顯然比Web3更動聽也更實際,以至於ChatGPT的到來輕易將原本蜂擁而至的Web3資金轉移到AI領域,資本的替代性關系清晰可見。但從市場而言,一貫以熱點高歌猛進的Web3也不愿放棄機會,大舉AI之名融入項目的比比皆是。Web3的外殼猶如變色龍,從元宇宙換成AI,不過是發條推特的事情。

針對於Web3的打工人,這種關系就更為復雜起來,擔心機器替代工作,也擔心不會機器而被替代,對機器的猶疑如潮水般來來去去,但最終在規範度欠佳的Web3中留下的,僅僅是各種荒誕不經的仿盤與僞概念,對打工人的描述反而鳳毛麟角。

從宏觀來看,在機器出現伊始,圍繞機器與人類的存在主義危機就從未停歇,人可以制造出遠比自己聰明的事物,但也會對這些事物產生恐懼,這既是人類的智慧體現,也是潛意識對非我族類的抵制本能。

而在Web3這個將人類貪婪 與欲望 體現得淋漓盡致的領域,這種對抗只能愈演愈烈。

Web3打工人會被AI替代嗎?帶着這個問題,筆者採訪了4位圈內正在使用AI的打工人,在迥異的工作中,有人呈悲觀看法,認為長期會替代自身工作而在轉型;也有人不以為然,強調AI難以承擔Web3中關於人的爾虞我詐;盡管看法略有不同,但受訪者卻不約而同的認為AI在與復雜人性的鬥爭中永遠不可能處於上風。

看來,在AI都難以摸透的Web3,至少打工人,還是安全的。

01

“AI只能保證流程正確”

Ivan 某小型資管資產運營

在資管機構工作的Ivan,從某種程度上可以認為是高級打工人,其主要的工作內容是圍繞資金的一系列工作,包括儲存、增值與運營,但細分來看,與傳統機構風控更為類似,即監測交易,識別交易可能帶來的風險點,並有效進行幹預。從他的角度,AI遠不足以對其工作帶來影響,因為AI難以識別人所存在的問題,以下是他的自述:

我的工作說出去是比較好聽的,在機構做資產運營的工作,通過運營實現資產增值與風險把控。在這份工作之前,我在一家地方性銀行做風控,就工作本質來說,兩者其實沒什么質的區別,差別就在於風控更多強調監測與預警,而運營還有增值的需求屬性。

ChatGPT出現之後,我們老板就提過需要學習使用提高工作效率,還請過所謂的專業提問師給我們上過培訓課,但由於沒有做強制性要求,就我所知,大家其實用的頻率並不高。 但這並不是說ChatGPT不好用或者單純抨擊,而是對於我們這個行業而言,AI難以去替代人的工作。

很簡單的例子,我們很多大型B端客戶,轉账幾乎都是上百萬美元的體量,使用AI批准的風險顯而易見,因為AI難以洞見這些錢背後的流程與陰謀。表面上可能只是一筆錢,但背後可能是洗錢、分銷、詐騙等等事件的復雜組成。這與銀行其實很類似,看似很自動化的流程,但每一個節點都有銀行中後臺的人工力量逐項審核,幾個甚至可能十幾個部門在圍繞這筆錢進行操作。

零售客戶相對而言自動化程度會更高,偶爾出現的女巫、雙花等薅羊毛操作後臺的AI就可以自動識別,但也不能完全交由AI負責。就像我們去辦銀行卡,經常在最後一步會要求客戶經理來現場核實身份,為什么? 因為AI很難通過流程去檢驗人。AI只需要保證流程正確,但只有人才能識別出人的問題。 縱觀整個金融界,盡管數字化提升效率,有各種各樣的繁雜的系統,人工還是主要力量,與錢相關的任何東西需要責任到人,這在歷史上已經有過很多次血淚的教訓。

但你說AI是不是完全沒用,肯定不是,不然巨頭也不會傾力去發展,以我自己為例,Paperwork不想動的時候也會使用AI,然後去潤色修改。也提一句,大家覺得都可以替代的Assignment、合同之類的,也並不是那么簡單就可以搞定,這都是法務、財務那一群人一句一句審定出來的模板,所以你看,人,才是最重要的。

02

“更重要的是AI未來能做什么”

Iris 內容媒體編輯

我在一家內容媒體從事編輯崗位,也是大家通常認為最容易被AI替代的崗位之一。總的來說,AI,例如GPT,在我們的日常工作中已經比較常見了。尤其是當下行業不景氣,大家原創度日益降低的情況下,翻譯、快訊抓取等工作我們都會用AI去完成,可以大幅度提升效率。

在原創方向,根據撰寫稿件的內容要求,AI的作用也各不相同,對於文字處理,GPT的能力還是很強,所以基本的通稿給定大綱,他出的基本大差不離,但是由於行業屬性,很多專業名詞或者理解、以及適應人的閱讀習慣方面,它還是存在局限性,因此需要人工進行多角度的調整。深度稿件和AI的關聯性相對較弱,深度稿件更多在於個人的實地走訪與調查,這是AI難以替代的,即使通過資料去喂養AI產出稿件,效果也較差。

稍低版本的GPT表現就更為差強人意。有一個同事用GPT3.5寫稿,由於沒有2021年之後的數據,最新數據需要同事一句句拆分喂進去讓他先行學習,嘗試了一整天終於出了一篇稿件,結果裏面大多是正確的廢話,甚至還存在胡編亂造的幻覺內容,最後要么大改,要么淪為廢稿。當然,這也有我們個人提問能力不足的原因。

回到你的問題,你說AI會不會代替人工? 我認為在一定程度上肯定是會的,可能它現在能做的看上去有限,大家都不以為然,但更重要的是它未來能做什么?沒有人可以擁有比AI更為強大的學習能力,也沒有人可以了解AI湧現的黑匣子構成,這意味着通過不斷的深度學習與解析,AI會在某個階段湧現更為智能的能力。 帶有重復性質的創造性工作沒准會被更早代替,例如碼農、編輯以及其他文化產業從業者,這類型工作具有創造性,但本質也帶有易學習性與重復性,只要有文本可學習,AI一定會比人跑的更快,所以人類需要更多釋放自己的想象空間。

回顧每一次技術進步,總會有崗位被替代,這是技術革命帶來的工具革命,是不可逆的,盧德運動最終也只能淪為歷史的注腳。 目前來看,從熊市至今,公司已經裁員了40%,而編內容部人就更少,這或許也與AI有一定關系?

從我個人而言,我會盡可能去尋找工作中更為核心的部分,AI難以替代的部分,例如我會比此前更看重外出的機會與人脈的積累,不管如何,這都是AI難以接觸的環節。

03

“法律倫理風險不可規避”

Vivian 加密律師

其實這個問題可以放大範疇,在傳統領域,AI可以替代律師嗎?我個人認為是不可以的,很簡單的原因,法律工作是和人打交道,其中涉及到的法律倫理風險是不可規避的。

舉個例子,在訴訟中,律師是有責任與義務為當事人所提供的信息負有保密責任,而這一點,很多時候不是以場外旁觀者的好與壞去定義的,而是以案件當事人為中心去定義的,除非涉及到危害國家安全的行為,否則律師應當對其信息保密。AI的公共性質注定其難以做到此點,你給他的信息他甚至可隨意發送給其他的詢問方,這顯然不符合律師職業道德。

同理在法律咨詢等非訴訟層面,AI律師也會表現得更為不近人情。它難以感知到當事人真正的需求或者隱含的意思,在很多民事訴訟中,當事人拐着彎咨詢,最核心的無非就是如何保障自己的利益,即使是自己已是過錯方的前提下。但AI難以理解這種類型需求,你問如何合理的規避風險,他可能讓你全盤托出,甚至讓你去自首,所以 目前AI最多能處理一些已明確知道問題、有既定答案的咨詢,並且做部分非隱私的案頭工作,局限性很明顯。

還有一個值得注意的是,AI會出現機器幻覺,這也是法律服務工作者的大忌。前段時間有同行就踩了坑,美國的Levidow &Oberman律師事務所的律師在一起糾紛中提交由AI輔助寫作的文書,結果被法官發現部分判例實際不存在,最後事務所因向法院提供虛假信息被處以5000美元罰款。虛假信息是違反律師法的行為,也是律師執業明令禁止的規則,但直到目前,AI幻覺也尚未被解決。

在Web3,上述局限性會進一步放大。Web3是一個非常混沌與瞬息萬變的行業,雖然國內外近年來都在出臺法律細則完善,但虛擬貨幣在民商事領域仍是新鮮事物,從各地法院判決實例來看,認知也並非統一。在這種新鮮概念頻出的領域,用AI充當律師只會帶來更加復雜的問題,例如穩定幣,各個地區的監管十分迥異,在香港該領域還是真空區,但新加坡、歐洲均已出臺了監管方案,你問AI難以得到針對性的回復。

此外,從事虛擬貨幣行業的律師,本身素養是極強的,除了對行業有深刻理解,也要具備強大的金融服務監管與證券法律能力,要充當法院與當事人之間的連接器,減少信息差與噪聲,要做到這些,很不容易,所以我認為,AI可以在一定程度上協助處理案頭研究等文字類工作,但要替代,遠還談不上。

04

“淘汰也只是一種自然的社會規律”

Leo 开發人員

其實這個問題早在幾年前Alpha Go就已經出現過,後面也陸陸續續出現了很多自動編程軟件,這次由於ChatGPT的表現太過驚豔,又在圈內引起了一陣恐慌。

要是這個問題放在去年之前,我是斬釘截鐵說不會替代,但是如今,我可能會認為部分程序員是有被替代的風險。從AI的優勢來看,目前AI已經可以應對數組/字符串、動態規劃等稍有難度的技術性問題,同時在重復代碼生成、文檔和注釋、測試等共性問題方面具備一定能力。

在我的日常工作中,我也會使用Github Copilot,我不是個例,之前GitHub做過一項調查,500名开發人員中,有92%的受訪者在借助AI編碼工具來完成工作和其他項目。使用AI工具不為其他,是因為切實能提高效率,我們的工作本質上其實是機器語言與人類語言的翻譯,存在很多重復的具體任務,在這些任務上AI採取的鏈式調用表現較為優異。

但對於开發人員而言,最核心的能力是編程邏輯,最困難的節點是構建需求,而非只是簡單的編程,在這個領域,AI還不具備完整的工程能力。

在實際的軟件工程中,代碼是根據定制化需求編寫的,在這個復雜關系的內部,模塊之間的作用性、技術背景與產品本身所存在的客觀規律AI難以通過已學習的數據庫進行發現,原因是該類數據通常是保密的,這就意味着在業務抽象、建模和架構上,AI難以與人類相提並論。此外,AI也存在代碼安全、知識產權等問題。

另一方面,Web3相對於傳統互聯網,前端後端的架構存在去中心化差異性,最直觀的是發布智能合約代碼後,开發者無法簡單對其進行修補和更新,而Web3更多與錢有關,具備很高的敏感性,離开人這個選項會帶來很多的現實問題,在圈內也可以看到土狗項目跑路比比皆是,匿名經常讓人覺得不安全。

行業裏經常打趣的, 沒問題的時候要去中心化,一有問題還是要去找中心化機構,所以無論如何,人本身在這個過程中是非常重要的。但從程序員大行業來看,未來不會用AI或者低階僅會使用局限性工具如CRUD的程序員,淘汰也只是一種自然的社會規律。

05

結語

在與機器的性能較量中,由血肉之軀構成的人類,往往處於劣勢。因此不止Web3,在很多方面,機器替代人類並非無稽之談。

但恰恰由於脆弱人性的存在,人這一群體所構成的復雜網絡與其中的精神鏈接,機器難以涉足,而這也反哺了人類自己。

在未來,或許更重要的是,保護和珍惜自己的人性,釋放自己的創造力,不要在鋼筋水泥的城市森林中成為行屍走肉,最終遺憾的變成AI的養料。

*應受訪者要求,上述人稱均為化名,自述中部分內容也進行模糊化處理。

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