ChatGPT们冲击的首先是普通人 8张可视化图表背后的逻辑
很多人将配备人工智能助理，从而让他们更快、更高效地完成工作——尽管这不太可能意味着上班时间就会减少，而更有可能意味着生产率的提高，GDP 的更大增长。
现有企业很可能将面临另一次清算，初创企业未来也许还可以创造出更多的价值。
早期互联网的目的是把离线信息转化为在线信息，互联网就为了聚合所有的人类知识然后再进行索引的。
所以谷歌是第一个时代的主要受益者，在线搜索索引部分被它占住了——这能够说是有史以来最伟大的商业模式。
技术的最新应用——强大的人工智能模型现在处理人类的独特任务也能表现得比人更好了。
这张图表里面的实线展示的是AI在图像分类和阅读理解方面相对于人类基准（虚线）的表现：
上周的一篇文章也展示了类似的可视化（来自Visual Capitalist）：
很有讽刺意味的一点是，人类一直在训练人工智能，结果直到某一天，会让人类在机器面前变得过时。
当然了，这种观点有点夸张——实际上，把人类（人物）自动化并不一定是坏事。
很多任务都是死记硬背、吃力不讨好的那种，自动化这些任务可以让人类腾出时间来处理更复杂、更有价值的工作。
盖洛普的一项新调查发现，现在有 22% 的美国员工担心AI会取代他们，而 2021 年这一比例为 15%。
没有大学学位的员工对AI的恐惧维持在 20% 左右，而拥有大学学位的员工对AI的恐惧有所上升，两年内从 8% 大幅度的增加到 20%。
今年夏天，华纳音乐集团签订了第一份人工智能表演合约，这位由计算机生成的演出者叫做 Noonoouri。
Noonoouri 在 Instagram 上拥有 40.5 万粉丝，被称为“有史以来第一位全数字化的流行歌星”。
当然，Noonoouri是更广泛的自动化的一个例外，尽管是个迷人的例外。
据高盛研究（Goldman Sachs Research）估计，生成式AI会导致 3 亿个全职工作岗位面临自动化，当前的工作岗位当中有三分之二已经实现了某些特定的程度的自动化。
以下是高盛预计受影响最大的行业的可视化图表，行政办公工作、法律工作、建筑与工程首当其冲。
比方说前两类：初创企业Xembly 可以为每个人提供自动化的行政助理，帮助安排会议，总结通话，而 Harvey 为律师提供服务，帮助进行合同分析、尽职调查、处理诉讼和监管合规事宜。
（人工智能进入法律等高能力领域能够在一定程度上帮助解释上面盖洛普民意调查的结果：受过大学教育的人焦虑感激增。）
如果你从事的是行政或法律工作，你有大约 40% 的机率被人工智能取代掉。
最近的一项调查发现，73% 的 Z 一代表示他们把熟练工种看作是一种职业，这个比率仅次于医学的77%；47 % 对从事熟练工种感兴趣。
其中一个潜在原因是：74% 的人表示他们相信熟练工种不会被人工智能取代。
今年春天我的另一篇文章曾经更深入地讨论过自动化，指出太阳底下并无新鲜事。摘自那篇文章：
“灯夫”也一样——灯夫平均每天要步行 10 英里，在黄昏前点亮灯，在黎明时熄灭。
“灯夫”也一样——灯夫平均每天要步行 10 英里，在黄昏前点亮灯，在黎明时熄灭。
我们会看到现在我们甚至还想不出来的工作的出现[“提示工程师（Prompt Engineer）”似乎就是一个较早出现的有利可图的例子]。
30 年前，谁会想到网络安全分析师、数据库管理员或机器学习工程师等职位的出现？
更不用说社会化媒体经理、SEO 顾问或 Discord 社区经理这样的了。
我们会看到现在我们甚至还想不出来的工作的出现[“提示工程师（Prompt Engineer）”似乎就是一个较早出现的有利可图的例子]。
30 年前，谁会想到网络安全分析师、数据库管理员或机器学习工程师等职位的出现？
更不用说社会化媒体经理、SEO 顾问或 Discord 社区经理这样的了。
“百科全书推销员”以及“黄页送货员”都是真实的工作；现在，这些工作大部分已经消失，但仍有 15 万人替谷歌工作，“整合全球信息，供大众使用，让人人受益”。
类似地，“旅行社”也大多被Expedia 以及 Airbnb 等网站淘汰
而胶卷冲洗（Film Developer）先是被数码相机干掉，后来又被手机的兴起杀死。
想想看行政助理都干些什么：日程安排；研究公司的办公空间；为公司聚餐寻找一个好的私人餐厅。
几年之内，如果你发现聊天机器人能够更快（更经济）地完成这些任务应该不足为奇：
“我想在曼哈顿下城找个办公空间，请提供10个选项，条件是从 10 月 1 日开始就可用地，能容纳我们 15人左右的团队规模，每月费用应该低于 1.5 万美元。”
“我想在曼哈顿下城找个办公空间，请提供10个选项，条件是从 10 月 1 日开始就可用地，能容纳我们 15人左右的团队规模，每月费用应该低于 1.5 万美元。”
行政助理的工作会出现演变，变得更像办公室主任，角色会转变成需要人类参与的，更复杂的任务。
工程师的助理（比如GitHub Copilot）会帮助她更好更快地编写代码。
其他工作可能很快就会被各种“垂直人工智能”解决方案完全取代，这些能够说是垂直 SaaS 的下一代版本。
我预计首先实现自动化的工作将是工资较低且重要性较低的工作（也就是需要评估一下一个错误的代价有多大？）。
我的预测也可能是错的；考虑到可以为公司腾出更多的钱，也许更高薪的职位会首先被淘汰。
不管怎样，像“医生”这样的角色很可能会被归入“助理”这类，人类有意义的参与可能会永远存在。到底有多少病人的就诊可以被人工智能取代呢？
毕竟，一项研究之后发现，ChatGPT 在提供医疗建议方面要优于真实的生活当中的医生，而另一项研究则发现，人工智能的“临床态度”比人类医生更好。
很多公司的成立都是为了开发人工智能的基础设施和AI应用，但我发现为我们制订解决方案，从而快速提高劳动力技能，好抵消和AI相关的大规模失业的公司却要少得多。
投入到帮助员工再培训的资源只占GDP的0.1%，不到 30 年前的一半，这在某种程度上预示着我们必须依靠私营部门快速提出解决方案。
接下来的两部分将简要介绍人工智能取代人类可能会怎么样影响技术领域两个最具吸引力的商业模式。
用最简单的话来说，经典的双边市场可将（买卖）双方连接起来，提供产品或服务。
通常，其中一方或双方都是人，比方说 Airbnb，连接的是客人和房东，或者 Uber， 连接的是乘客和司机。
美国上市的十大交易市场企业（市值超过 100 亿美元）没有一个属于服务业（你可以说 Uber 就算，但也就只有这一个而已）；非上市的十大交易市场公司也没有一个。
“在亚马逊上你只需点击一下就能买个灯泡回来，但要想雇个电工过来仍然像 100 年前一样困难。”
“在亚马逊上你只需点击一下就能买个灯泡回来，但要想雇个电工过来仍然像 100 年前一样困难。”
任何人，只要试过在 Thumbtack 上雇水管工、在 TaskRabbit 上雇家具组装工或在 Handy 上雇房屋清洁工的人，应该都明白这一点：
37 条消息之后，你还在努力确定开价低于100美元，周四可以来完成这项工作的人。
人工智能将首先通过帮助加快匹配过程来重塑市场；经过这 37 条消息（乘以数百万客户）训练的大语言模型将十分擅长快速给出最好的服务提供商。
很多服务很容易会受到自动化的影响：辅导，网页设计，翻译，动画片，网站创建等。
今天，我可能会在 Fiverr 上寻找一位logo设计师来为 Daybreak 制作一个新标志。
如果市场给我匹配一个可以廉价且高效地完成这项工作的人工智能的话会怎样呢？
近年来的生产力软件给人一种老掉牙的感觉——像 Slack 和 Notion 这样的全面产品，或者像 Figma（设计）和 Gong（销售）这样的品类赢家就这么多。
正如Seth Rosenberg在一篇关于产品主导型人工智能的好文章中所指出那样，多年来微软的Excel 主导了电子表格市场。然后谷歌推出了一款同种类型的产品——Google Sheets，虽然比不上Excel，但它抓住了最重要的一个功能：实时协作。
Figma 在设计上做了类似的事情，打了既有企业和初创企业一个措手不及。
PowerPoint 有一些漂亮的新技巧，但人工智能还远没有站在前沿和中心。
在后来的一张幻灯片上，我又要求提供一些关于人工智能为何将改变生产力软件的要点：
但人工智能优先的思维——也就是围绕现在可能的、新的杀手级功能构建一整个产品体验——给既有企业制造出创新者的困境，也为初创企业创造了机会。
老师不应该用（不可靠的）软件来评估学生的论文是否用了人工智能，而应该重新思考她的教学方式：
或许她能安排学生用 ChatGPT 来写一篇论文——这是他们在现实世界当中能拥有的一种工具！
很多人将配备人工智能助理，从而让他们更快、更高效地完成工作——尽管这不太可能意味着上班时间就会减少，而更有可能意味着生产率的提高，GDP 的更大增长。
（请记住，1930 年的时候，约翰·梅纳德·凯恩斯就曾预测，由于创新，到 2030 年时我们每周将只需要工作 15 小时。唉！）
过去10年，交易市场和专业消费者 SaaS 这两种商业模式为初创企业的价值创造提供了很大动力——让它们迭代成人工智能优先能不能带来同等的动力？
现有企业很可能将面临另一次清算，初创企业未来也许还可以创造出更多的价值。
TA甚至能帮你升职加薪 ChatGPT在工作中的7种用途返回搜狐，查看更加多