“ ChatGPT 通過了谷歌面試 。”

　　“ ChatGPT 參加了美國 SAT 考試，成績中等。”

　　“ ChatGPT 獨立創作了一個偵探小說。”

　　這兩天， ChatGPT 大火，即便我們對 AI 的幻想早已麻木，但隨著一個個這樣的新聞成為頭條，還是不免感到焦慮，似乎不做點什么，我們就會成為時代的棄兒。

　　不夸張地說，它的出現，已經把網友分成了兩個陣營，一個是存活派，一個是取代派。

　　美國媒體 Business Insider 甚至已經整理出一份“ 死亡筆記 ”，宣稱程序員、金融分析師、律師與記者會最先受到沖擊。

　　我們身邊各行各業的人，是怎么看待 ChatGPT 的？有些行業，真的進入死亡倒計時了嗎？作為普通人的我們，能做點什么？

　　今天咱就拉個圓桌會，把他們都請來聊聊看法。

      學生

　　在教育圈，ChatGPT 身上最火的一個標簽就是「 代寫論文 」。

　　但一名計算機學院的大四學生小波奇（化名）說，他身邊沒有這樣的情況，“ 我們會用它來翻譯論文、提煉參考資料的信息或者寫個摘要之類的，輔助一下自己，但沒有人直接用它寫 ” 。

　　一來是因為 ChatGPT 不靠譜，時不時出現一些小問題，不能盲目輕信；二來畢業論文也是檢驗自己學習成果的一個過程，沒必要為了省事欺騙自己。

　　其實，雖然用 ChatGPT 寫論文的確存在操作空間，但像斯坦福大學等已經在嚴查了，斯坦福團隊推出了 DetectGPT ，用來判斷文本是否由機器生成，以此嚴查、打擊學生利用 AI 舞弊。

　　小波奇表示，他最常使用 ChatGPT 的場景是寫作業和查 bug，“ 大學不是所有東西都有標準解答，就算有答案，細節沒明白也沒人一直講給你聽 ”。

　　每次代碼運行錯誤時，ChatGPT 都會迅速幫他找出問題所在。

　　最關鍵的是，如果沒有明白，還可以要求它進一步講解。

　　這段時間由于臨近畢業，小波奇還在用它準備面試。

　　方便之處在于，它能迅速幫忙搭建起思路框架，小波奇再基于此進行潤色。

　　ChatGPT 在他的校園生涯中也的確搞過 “ 破壞 ” 。

　　去年期末有場開卷考，試卷以開放題和論述題為主，出的題目類似于“ 請根據你所掌握的物聯網知識，設計一個生活產品，具有創新性。描述你設計的產品的主要功能、所采用的網絡架構、具體使用的傳感器。并闡述你設計的產品的創新點在哪里。”

　　老師認為這種題目沒有標準答案，給學生電腦也沒用，只有通過自己思考來完成，結果直接被 ChatGPT 給降維打擊了（ 盡管是開卷考，但仍不推薦效仿 ）。

　　對于他來說，ChatGPT 不是作弊器，更多時候是一位回復超快，邏輯清晰還特別耐心的超級老師。

　　“ 每次用完我都想說句謝謝 ”。

      程序員

　　趙純想是一位獨立開發者，在他最新的 App 「 轉山 」里，你可以看到一個有趣的特別鳴謝：ChatGPT

　　作為一位寫過 iOS APP 開發教程的老開發，他大量使用 ChatGPT 助攻開發的原因不是不會做，而是為了提高效率。

　　有次，他要寫一個 swift 函數，用于返回一個 Ullmage 的視覺主色。

　　如果自己去做，技術上雖沒難度，但操作很繁瑣：要動腦子想代碼思路，要查圖片主色的定義的資料，要通過搜索引擎查有沒有相關顏色框架，還要考慮要不要引入這個框架。

　　于是他選擇交給 ChatGPT ，“ 3 秒就做完了 ”。

　　自此之后，臟活累活他都會交給 ChatGPT 干，自己則騰出時間更多地來考慮創意層的事，成功解放了一部分生產力。

　　ChatGPT 也給他搞出過不少紕漏，比如曾經漏掉了一個排序描述符，導致運行程序一直崩潰，好在整體沒有大問題，他添加了一行代碼進去就解決了。

　　在他看來 ChatGPT 并非百分百值得信任的對象，“ ChatGPT 最擅長不懂裝懂。算法原因，它只關心這個答案看起來像不像個滿意的答案，它沒有智慧和事實判斷的能力 ”。

　　程序員們對 ChatGPT 的疑慮不僅在它的代碼會有紕漏。

　　另一位程序員程博表示：“ 它完成你需求的前提是，你能精準用機械語言表達自己的需求，如果你提問方式不對，或者不夠精準，都不一定能拿到自己想要的結果”。

　　最為關鍵的是，它無法完成復雜業務，只能解決一個個具體的問題。

　　像「 做出一個時間管理 APP 」，這種太籠統話 AI 是聽不懂的，需要人類層層分解，最后給他類似 “ 寫一個 AE 特效表達式，實現 0-2000 的數字滾動 ” 這樣具體任務，它才能 “ 聽懂 ” 并且寫出代碼。

　　在他們看來，目前的 ChatGPT 絕對無法替代人類。

　　編劇

　　如今，Chatgpt 已經可以用《 老友記 》主角口吻創作劇本對白，甚至獨立創作一個簡短的偵探小說了。

　　但他能搶走編劇們的飯碗嗎？

　　不亂是一位從業十幾年的資深編劇，曾參與過《 春風十里,不如你 》的劇本創作，在他看來，在中國，這個行業現階段是不太可能被 Chatgpt 撼動的。

　　關于編劇行業被 AI 替代的話題，其實幾年前就被討論過一次了。

　　不亂記得當時有個大廠的負責人跑出來說：我們要開除所有人工編劇，全面引入人工智能，結果他在論壇里被噴了一通，最終失敗離場。

　　在他看來，編劇還不算一個文字創作行業，更像是一個命題作文，制片方給出要求，編劇按照歷史背景、方向、風格、體量和節奏創作故事大綱和分級大綱，劇本的 70% 就已經完成了。

　　比起創作，了解制片方的需求才是關鍵，在這一點上，AI 是很難代替人工的。

　　當然，不亂也認同，Chatgpt 也許可以承擔大量基礎工作（ 比如給每個路人甲生成一個人物小傳 ）。

　　但他也覺得，和提倡集體創作的美劇相比，和編劇中心制的韓劇相比，國產影視們普遍缺少健全的編劇制度，編劇在制作中權重很低。

　　不亂說在《狂飆》里，編劇的名字都要排在字幕的五十多位出現 ▼

　　雖然 AI 可能代替這部分工作，但節省下來這點成本微乎其微，還比不上給主演們多避點稅。

　　當然，不亂覺得，Chatgpt 也有可能最終迭代到一個超人的境界，甚至產生主觀人格。

　　如果真的有這么一天，他覺得，人類的情感和經歷所創造出的不可名狀的共鳴，會是職業最大的護城河，人類的情緒，終歸會拯救他的飯碗。

     律師

　　那么 ChatGPT 這玩意，又會不會取代律師呢？

　　畢竟它的數據庫里，沒準兒能包含全世界所有法律法規，甚至是所有民事、刑事糾紛案例。

　　只要快速檢索相關詞條，再根據實際情況總結歸納，最后應該就能給出一份完美的合同、協議方案了吧？

　　為了搞清楚這件事，差評君又找來了兩位律師朋友，阿飛律師和馮律師。

　　開始，阿飛律師先是出了兩個簡單的題目，讓我拿去試試 ChatGPT，分別是：

　　給出所有基本信息后，擬定一份借貸合同，結果如下。

　　以及一份公司員工的股權激勵計劃，讓 ChatGPT 自己擬定入股條件、及觸發退股條件。

　　算了會兒之后，ChatGPT 給出了它的回答。

　　看完后，阿飛律師的評價是：別說，還整挺好，該有的都有了。

　　于是，一瞧這個 ChatGPT 有點上路，另一位馮律師便給它上了億點強度，問了一個咱都看不太懂的問題。

　　其實說白了，就是假定一個較為復雜且特殊的情況，再讓它給出一份合規的稅務方案。

　　而這次的 ChatGPT 想了半天，最后只給出了一段沒啥參考價值的標準式“ 官方回答 ”，顯然是超綱了。

　　也就是說，對于現有的模板框架合同，ChatGPT 直接能從庫里掏出一個給你。

　　但一旦涉及到“ 對現有模式以外的探索 ”，它就拉了胯了。

　　相當于音樂里的套和弦，能隨便套一首《 學貓叫 》出來，但要是想整一首《 娘子 》，那 CPU 燒了都夠嗆。

　　除此以外，針對不同案件，每份訴訟方面的文件也都有不小的差別。

　　例如答辯狀、證據清單、質證意見等文件，都需要根據海量的證據來編寫。這些證據往往復雜多變，還每次都不一樣，基本很難梳理出一個通用邏輯，去讓 AI 識別。

　　所以，將其當做一個類似于 Alpha（ 律師專用效率軟件 ）的工具來使用，充當一個律師助理或文秘的角色，努努力或許還有戲。

　　用馮律師的話說，就是：“ 律師是法律在人與人之間的橋梁，而這里面的人，才是關鍵 ”。

　　別的不說，至少在律師這一行中，總是能出現人類自己都無法預測的事，更不用提機器了。

　　如果跳脫不出這一層，那 AI 再強，最多只能是橋梁下的橋墩子。

　　翻譯

　　ChatGPT 概念火起來后，現在被唱衰最多的，恐怕就是翻譯行業。因為人工智能不限語種，不怕專業詞匯，甚至不需要休息，并能保證語義基本準確。

　　所以，現在網上便有了大量的“ 勸人學翻譯，天打雷劈 ”觀點，感覺 AI 取代翻譯工作者的結局，已經注定。

　　但差評君了解的兩個翻譯從業者，現在對這事并沒啥焦慮的。

　　因為 AI 翻譯軟件（ Trados、languange x 等 ）推出多年，始終被當做提高效率的工具，之所以沒能取代人工，就是差在最后的校對環節，而這恰恰又是最重要的。

　　當然，或許這也和兩人的翻譯類型有關。

　　他們一位是在日本 SEGA 負責日譯中的達君，另一位則是老朋友，國內本地化發行商輕語的 R 君，均來自游戲行業。

　　在進行游戲漢化的過程中，常會涉及到不少文學化、口語化的處理，這都需要一定的文學素養，并熟悉兩個國家不同的文化特點。翻譯只是最低標準，更多的是二次創造。

　　比如，在游戲《 極樂迪斯科 》中，輕語翻譯人員就把小混混夾克上印的“ Pissf****t ”字樣，翻譯成了“ 弱水三千只取一尿飲 ”，把“ Fuck the World ”翻譯成“ 花花世界我一人干翻 ”，顯然 ChatGPT 還辦不到。

　　R 君說，他們曾漢化過一款外國人做的“ 狄仁杰推理 ”游戲。拿到游戲時，漢化人員需要根據語意，把里面的 i 換成朕、微臣，把 thank you 換成謝主隆恩等等，這種不同文化導致的主語差異，類似的還有更多。

　　再舉個簡單的例子，像達君在日譯中時，“ 我 ”字，就分為老人的我，和小孩的我。這類事單看可能影響不大，但創作劇情是有特殊性的，AI 也不一定分得清，放到游戲劇情里，玩家看到之后就很容易出戲了。

　　不過話雖如此，達君也表示，現在的 ChatGPT 翻譯尷尬、過于書面化，是因為沒有足夠訓練樣本，以后再研究研究，說不定真能比肩人類。

　　那時候，翻譯人員的工作到底還保不保得住，就要看人類能不能在文學創造性上戰勝 AI 了。

　　未來的事暫且不提，就目前的情況來看，整個翻譯行業確實僧多粥少，入行需謹慎。

　　只不過，最大威脅并不是 AI，而是瘋狂內卷的同行。

　　金融從業者

　　在 J.P. 摩根工作過的“ 蛋黃 ”認為，對于金融行業，Chatgpt 會是一個顛覆性的存在，未來完全有機會代替從業 1-3 年的行業新人。

　　根據他以往參與過的投資項目，要對一家企業進行全方位的評估，首先需要一個團隊，對企業進行 1-3 個月的材料收集和分析，預判這家公司未來幾年的運營能力，資金情況，營收能力，創新能力等。但有 ChatGPT 的參與將節省大量的人力成本。

　　比如特許金融分析師（ CFA2 級 ）必考的 DCF 現金流折現估算法，就需要大量的計算和分析。

　　但 Chatgpt 可以很高效地給予使用者一個整體的框架和邏輯，完成程度非常高，如果能給予它相應的數據，那么它將快速準確的完成相關估算。

　　包括會計行業，對于會計行業來說，避無可避的就是企業的“ 三表 ”，“ 蛋黃 ”也進行了實驗，Chatgpt 同樣給出了一個現金流量表的例子：

　　還有審計，對于行業內的初級從業者，主要就是對于公司的賬目中不同的科目進行測算和復核（ 刷底稿 ），如果會計事務所將 ChatGPT 接入自己的系統，讓他學習自家的底稿格式等信息，那么它完全可以代替新人完成這些工作，而審計項目負責人（ IC ）只需要最后判斷和微調就足夠了。

　　“ 蛋黃 ”覺得，如果像 J.P. 摩根這樣的公司愿意為 Chatgpt 投入資金成本，從 OpenAI 這樣的人工智能公司購買企業版，給予 ChatGPT 等人工智能本地數據庫的權限，并加以訓練，大量的基礎工作將會被 Chatgpt 取代。

　　但是，“ 蛋黃 ”也并不認為基礎工作被取代，就一定意味著大規模的失業，只不過在未來，金融行業的入場券除了基本的專業知識外，計算機技能同樣會成為重要標準之一。

　　同時 ChatGPT 也無法替代金融行業的高端從業者（ 有足夠從業經驗的人 ）。

　　ChatGPT 的熱潮，似乎讓全社會都發起了高燒，但在和幾個行業的從業者交流之后，我們似乎可以冷靜一些。

　　一方面，無論是哪個行業，都沒有外界看上去那么簡單，往往凝結著無數從業者的集體智慧和規則，在短期內，ChatGPT 更可能作為一種工具存在。

　　另一方面，如果仔細回想過去，我們也曾急于為很多行業宣判死刑，但正如 ChatGPT在回答里所說的那樣：

　　人類，總會發揮其獨特的優勢，使自己不可替代。

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