大模型可能會放大一些社會維度的問題，也可能會導致新問題的產生。面對這么強大的新技術挑戰，其歷史意義及對社會的影響將是巨大而深遠的。此時此刻，我們有必要仔細識別這些風險與挑戰，找到應對之策
文｜孫天澍 李夢軍
編輯｜朱弢
過去一年，ChatGPT的出現讓人耳目一新。人們一方面為它強大的功能和未來預期的廣泛使用感到興奮，另一方面也為人工智能技術的潛在風險感到擔憂。
喜憂之間，當前趨勢更偏向接受和擁抱。一年間，以GPT技術為代表的全球大模型競賽還在不斷升級，已經開始應用到各行各業。
經歷過一段時間的沉淀，我們有必要認真探討大模型與社會相關的一系列問題。比如，該如何看待這項技術的本質，以及由此衍生的全新商業生態？如何看待AI對社會的影響、沖擊，甚至恐懼？如何在控制風險的同時，讓其成為對社會、對人類進步普惠而有益的工具？
回顧人類科技歷史，我們認為，大模型既是先進的生產力，也改變生產關系，并且還在繼續演化和突破，對全社會生產力和生產關系可能同時產生顛覆性變革。未來，它可能會成為一個能夠穿越技術壁壘的、人人可用的社會技術，如同電力、互聯網、手機一樣無所不在。它與我們的工作、生活息息相關，是強耦合關系。它可以成為每個人的超級大腦、人工智能助理，或副駕駛員，逐步替代人類的腦力勞動，讓所有人都受到影響，進而影響整個社會。
從技術本質上看，以GPT為代表的大模型已經具備了前所未有的五大獨特能力：即世界認知、開放創意、產品交互、個性陪伴和技術普惠。這意味著一種新的范式革命，模型即知識。從此，人類通過長時間的學習積累獲得的知識體系、世界認知，甚至是科學探索、開放創意類工作都可以通過這項技術唾手可得。
從社會維度看，包括人的年齡、職業、教育、信息交流、知識創造與消費、收入等方方面面都將受到不同程度的影響。大模型可能會放大一些社會維度的問題，也可能會導致新問題的產生。面對這么強大的新技術挑戰，其歷史意義及對社會的影響將是巨大而深遠的。此時此刻，我們有必要仔細識別這些風險與挑戰，找到應對之策。
大模型技術本質和商業生態
ChatGPT的出現及其展現出的強大能力，無疑宣告了強人工智能技術時代的到來，這讓所有人感到措手不及。回顧人工智能歷史，我們認為，以GPT為代表的新一代大模型具備了五個全新能力，將最終塑造和影響新一代的商業生態。
第一，世界認知。
ChatGPT之所以強大，很大一個原因在于其打破了過往簡單的數據對比與匹配方式，通過大模型預訓練的方式，把海量語料，如歷史書籍、維基百科，以及互聯網上的資源信息文本或數據，不斷地訓練、學習和模擬，最后通過人類反饋學習等方式完成了從學習到知識儲備，再到優化與個性化問答的過程。ChatGPT幾乎封裝了全世界所有的知識，完成了對人類公開知識的整合，抽象出了對這個世界的認知。
從技術角度，ChatGPT理解這個世界是怎么運作的，甚至形成了自己的邏輯推理能力，使得它能夠很好地完成通用型任務。進一步講，如果把這種通用的認知和行業垂直領域的知識做一些融合，通過微調，讓其成為行業模型，就能夠更加適應于特定行業的一些數據和任務。同時，ChatGPT的學習能力極強，可以用于探索科技前沿，發現新知識，解決人類面臨的挑戰，如氣候變化和治愈癌癥等。
第二，開放創意。
ChatGPT具有強大的智能工作能力，不僅能夠寫詩繪畫、寫代碼、寫文案，甚至能獨立完成一篇學術論文。它不僅能夠幫助搜索和整理信息，還能加以分析，并輸出多模態內容和進行開放的藝術創作（包括生成文本、圖片和視頻的混合交付等），這極大提高了人類獲取信息、生成信息和創造信息的能力。如Midjourney和Dall-E在過去一年不斷迭代，完全沒有繪畫經驗的人通過輸入自然語言提示詞，就能完成一幅想象中的作品，甚至可以做到多模態間的相互轉化，用一段描述生成圖片和視頻，等等。可想而知，這對于游戲制作、廣告創意、內容產業的插畫師、原畫師、影視制作的沖擊是巨大的。
再比如，過去沒有辦法寫好小說的普通人，在ChatGPT的加持下都有可能完整高效地表達自己，把自己的故事形成一部有意思的作品。總而言之，ChatGPT能夠“放大”人類開放創意的能力。
第三，全新的產品交互。
大模型通過基于世界認知的自然語言對話實現了新一代產品交互，有望顛覆以往的電腦、智能手機和搜索引擎成為下一代信息、商品和服務的入口，真正實現自然語言用戶界面（LUI, Language as User Interface）。過去四代信息科技的交互界面（DOS系統、Windows鼠標互動、搜索引擎打字、智能手機滑屏）都需要“人適應機器”，而大模型的交互真正做到了“機器適應人”，這個變革有劃時代的意義。
語言是人與生俱來的交流方式，人類思維中最復雜的活動過程，也是人類與其他生物的根本區別。以往所有的人工智能交互無法直接理解人類語言，而ChatGPT第一次讓算法讓機器能夠去通過自然語言來適應人的要求。ChatGPT目前已經表現出對人類復雜語言的理解能力，并且能夠聯系上下文把握關鍵意思和邏輯，進而執行各種命令、完成多種任務和反饋。
新一代產品交互有可能引起用戶需求的入口遷移，從搜索引擎和智能手機轉向大模型入口，而在完成入口之爭后，必然也會發生生態之爭。ChatGPT已經開放了API接口體系“插件Plugin”，如同手機應用商店它可以鏈接最新信息和服務，有望成為GPT平臺并建立自己的生態，從而進一步鞏固自身下一代平臺入口地位，讓更多的用戶與信息、商品、服務之間實現自由調用。
過去，瀏覽器、搜索、應用商店是互聯網行業最早形成的三大入口。而以ChatGPT為代表的生成式人工智能集信息獲取（信息支持）、智能服務（服務支持）、聊天機器人（情感支持）、創作工具（生產支持）等功能于一體。它就像一個個人助理，不僅可以通過人類自然語言直接交流，而且還能在聊天中提供完整確定的答案以回答任何提示，能夠讓用戶在其平臺上完成其最終目的，并賦能人類行動，如搜索、發現、旅行計劃、餐廳預訂、禮品購物、創作研究等等。
這種產品交互的革命、入口的變化代表著一種范式的遷移，會造就一批新的企業、新的生態，也會沖擊線下物理場景中的交互方式。
第四，個性陪伴。
ChatGPT基于Transformer的模型結構，有長期上下文記憶，結合對話機器人這一交互模式，可以衍生許多“個性陪伴”的實際應用，在教育、醫療、客服等專業服務領域會產生深遠的影響。比如ChatGPT可以陪伴孩子聊天，輔助孩子個性化學習，未來可能每個人都會有一個AI陪伴他/她長大。ChatGPT還可以化身為虛擬好友，還能定制人格，讓人們在孤獨、困惑或需要陪伴時，有一個可以傾訴的對象。與傳統的聊天機器人不同，ChatGPT具有更高的智能水平和自然語言處理能力，它可以理解人類的情感和需求，并及時作出相應的回應，或者作為朋友、導師，為人提供實用的建議和支持。這些個性陪伴能力未來在個性診療、養老看護、教育培訓、家庭機器人等領域都有很大的拓展空間。
第五，技術普惠。
ChatGPT是一個自動化的聊天機器人，用戶可以隨時隨地利用它來尋求問題的解答，無需具備任何特殊的技術知識。無門檻，意味著任何人都能夠輕松使用它來獲得所需的信息。它可以翻譯一切，不只是語言的翻譯，還可以是視頻、圖片、語音與文字之間的自由轉換，不同計算機編程語言之間的轉換，等等。
另外，它可以彌補數字鴻溝，使更多的人獲得技術平等的機會，跨越鴻溝。過去，只有通過長期的知識積累、技術培訓，懂得技術的人才能使用新產品新服務，而ChatGPT通過提供輕松訪問技術知識的途徑，尤其對那些不熟悉技術的人，可以幫助他們跨越難關。
此外，ChatGPT可能會作為一個具有公共底座性質的萬能模型快速普及，無論是農村地區、發展中國家還是現代化城市，無論是年輕人還是老年人，ChatGPT都能夠便捷地為其提供信息服務，助力他們更好地使用現代技術。這些信息服務還可能為用戶提供更好的就業機會和經濟機遇。未來，隨著技術的持續發展，大模型的普及和無門檻使用將會更加重要。
綜上所述，以ChatGPT為代表的大模型產品具備了以上五個獨特的技術能力，也會衍生出全新的商業生態。我們可以把它們看成一個能夠放大人類能力的“放大器”工具，讓其幫助我們以更高效的方式完成工作。在可預見的未來，隨著大模型的商業化落地與生態的不斷演化，模型的成本開始從邊際走向固定，大面積進入社會勞動領域是一種必然。隨著它的大規模應用，勢必會對勞動力市場、教育體系、社會經濟，甚至全球勞動分工造成顛覆性改變，對人類行動、思維乃至社會、歷史發展等產生重大且不可逆的影響。
ChatGPT的驚艷能力一方面讓人們感到興奮，另一方面也讓人們越來越擔憂。2023年3月22日，生命未來研究所（Future of Life）向全社會發布了一封《暫停大型人工智能研究》的公開信，呼吁所有人工智能實驗室立即暫停比GPT-4更強大的人工智能系統的訓練。在他們看來，當下的AI不再風險可控了。只有確定它們的影響是積極的，并且風險是可控的，才能繼續開發更強大的人工智能。很快，公開信就引發了輿論的軒然大波。
與此同時，意大利成為全球第一個因隱私考慮，禁用ChatGPT的國家。隨后，4月11日，中美兩國幾乎同時發布了關于AI政策監管的征求意見稿。就連OpenAI CEO（首席執行官）山姆·阿爾特曼（Sam Altman）也發文表示，通用人工智能可能帶來嚴重的濫用、重大事故和社會混亂的風險，希望通過制定一些原則和激勵措施來確保它的好處最大化，并控制它的潛在風險。他還于5月18日參加了美國國會聽證會，呼吁加強對人工智能的技術監管。
大家為何害怕？他們擔憂的是什么？根據我們的觀察以及對過去一些關鍵事實的梳理，可能集中在以下幾點：大模型的涌現能力，讓人們擔憂AI會失控；如何阻止虛假信息傳播？如何應對對勞動力市場的沖擊？如何保護知識產權、數據安全與隱私？如何解決技術的飛速發展可能會加劇的數字鴻溝、貧富差距等社會問題？
大模型可能帶來哪些社會影響？
前面我們根據對GPT技術的觀察以及關鍵事件的梳理，分析了大模型的獨特能力，以及大家的擔憂具體是什么。接下來，從社會學視角來探討它可能會對社會帶來怎樣的影響。需要注意的是，社會既是一個整體，也是由每一個個體組成的。因此，我們既要看到技術對整個社會的整體影響，也要看到對每一個個體可能產生的影響；既要看到對生產力的影響，也要看到對生產關系的改變。
首先，ChatGPT對社會生產力及效率的提高將是革命性的、顛覆性的。在一些常規甚至復雜的任務中，大模型可以處理得更好，可以使生活更簡單、更安全、更高效，可以用更少的人做更多的工作。這提高了人們日常生活的質量，整個社會的運營效率也提高了。這是它帶來的正面影響。
但企業在廣泛應用大模型的同時，其業務流程、工作崗位也將面臨調整和重塑。技術的提升也并不意味著每個個體都能從中獲益。“科技賦能”的另一面也存在風險，它可能剝奪許多人的某些能力。這就引出了一系列問題，未來的社會勞動分工如何變化？未入職場的年輕人的工作機會在哪里？究竟應該擁有怎樣的技能才能生存下去？等等。
接下來，我們可以從社會維度和技術維度去做具體分析。把社會維度分為職業、年齡、收入、信息知識的創造與消費，分別去對應大模型的五個獨特能力，我們會發現，其影響是深遠而多層次的。綜合來看，它不僅會影響或放大原有的社會問題，同時還有可能制造出新的社會問題。
1）大模型沖擊勞動力市場
大模型對勞動力市場的沖擊是顯而易見的，也是大家討論最多的。在我們此前發表的文章（詳見《財經》2023年第5期“ChatGPT沖擊勞動力市場”）中，我們從短期、中期、長期總結了ChatGPT對于勞動力市場的沖擊。我們認為，短期內會替代低技能任務和重復性工作；中期增強效應和創造效應會凸顯出來，既放大一些工作的價值，并創造新技能要求和新崗位。長期來看，商業模式會被重塑，技術和資本壟斷會加強，貧富差距進一步擴大。
3月中旬，OpenAI公司發布的報告也指出，在美國，大約有80%的勞動人口的工作會受到GPT的影響。報告還特別強調：教育程度越高、入行門檻越高、收入越高的工作，會面臨更大的風險。緊接著，高盛分析師Joseph Briggs和Devesh Kodnani根據數千份職業通常執行的任務數據構建了模型，計算顯示，約五分之一的工作可以由人工智能完成，在各大經濟體中，這相當于約3億個全職工作崗位。
更需要提起注意的是，技術節約勞動力的速度遠遠大于創造新就業機會的速度。這種“技術性失業”問題或許比前三次工業革命都要深刻，難以解決。過去，技術發展會使整個社會的勞動力逐漸從一個經濟部門轉向另一個經濟部門，如從農業到工業，再到服務業。目前，服務業是吸納就業人口最多的產業。但現在傳統服務行業也越來越多地出現了AI的身影。這意味著從長遠來看，AI將會對全產業部門的就業產生沖擊，服務業將不能再吸納其他部門溢出的勞動力，就連其自身的就業數量也會受到影響。勞動力似乎沒有可以再流動的其他經濟部門，大量的剩余勞動力該何去何從？僅有的工作機會勢必會加劇競爭、內卷。因此，AI對勞動力市場產生的震蕩遠比想象中的更加復雜，更加不可預測。
2）大模型對年輕人影響巨大
首先，就對年輕人（特別是即將畢業的大學生）的職業發展路徑、上升通道提出了挑戰。傳統的教育體系都在培養具有事務性或專業執行人才，而越來越多的企業開始采用AI技術進行自動化生產和管理，許多傳統職業正在被取代或改變。年輕人的未來職業該如何選擇？同時，年輕人之間的競爭可能加劇。“AI失業”的直接后果就是帶來了大量剩余勞動力，這會使得原本所剩不多的工作崗位引來更多人的競爭。同時，AI對勞動者的素質提出更高要求，掌握AI的操作、管理、運營等技術的人將獲得優先的工作機會。因此，對于年輕人來說，需要認真思考未來應該選擇什么專業？時代需要怎樣的人才？
此外，AI技術也對年輕人的學習、生活方式產生一定影響。比如，大模型可以作為AI助手，為正在學習中的年輕人提供個性化的學習工具，幫助他們更快樂地學習。有了AI這個工具，人們就能專注于創新或者成為更高級的編輯，把目光和精力聚焦在重要的事情上。在社交媒體、游戲等方面，AI可以為年輕人提供更加智能化、個性化和創新性的體驗。但如此一來，我們需要重新考慮和反思目前的教育體系，以及教育的最終目標究竟是什么？
與此同時，大模型也會帶來一些負面影響，比如可能會導致年輕人過度依賴虛擬世界、缺乏真實交往，影響他們的價值觀等問題。與ChatGPT對話能夠快速獲取知識和信息，對于任何問題，它都能給出相對清晰簡潔、觀點明確的答案，這為不愿思考的人們省去了許多時間。因此ChatGPT可能在對話中不知不覺地影響、塑造人們的價值取向——特別是價值觀正在形成中的年輕人。因此，當年輕人高度依賴大模型時，思維能力反而有可能變弱。我們該如何培養年輕人的批判性思維？
綜上所述，AI對年輕人的影響是多方面的。年輕人更需要認真思考如何在這個時代中保持自我的獨立性和價值觀，并積極應對這個不斷變化的世界。早在2017年，美國經濟研究局曾舉辦過一個關于“人工智能經濟學”的研討會，會上提到：機器搶走工作所帶來的兩大問題是，人們收入的損失和地位的損失。與后者（失去地位、成就感等）相比，前者（失去收入來源）反倒是更容易解決的問題，我們需要的不過是勞動生產力的大規模提升，以至于更多的人可以不需要工作，卻以其他的方式悠閑地分享整個社會的平均勞動果實。但是，屆時，我們將如何處理我們的時間，如何找到自己的存在感和生命的意義？也許將成為全人類最為重要的問題。對這個問題的回答，將真正決定，我們能否擁有一個更好的世界。
3）大模型可能加大貧富差距
山姆·阿爾特曼認為ChatGPT能夠幫助我們“擁有更高的生活質量”，高盛也預測該技術最終將在十年內使全球年均國內生產總值（GDP）提高7%。的確，AI技術的普及可以提高勞動生產率，提升人們的平均收入和生活水平。但是沒有經濟法則能夠確保每個人都能分享這塊增長的蛋糕。社會整體生產力的提高并不等同于全人類共同富裕，反而更可能加劇貧富差距與地域發展差異。
首先，個體就業上的差異，會直接導致社會財富收入的不均。更多掌握人工智能技術的企業或個人能夠獲得社會財富更大的分配權，從而增大社會貧富差距。有統計顯示，在AI產業快速發展的早些年，美國真實的人均國內生產總值增長了36%，但普通基層職工實際小時工資卻下降了14%，收入的增額都被20%的人所占有，而最頂級的1%更是占去了收入增額的64%。
其次，壟斷將會隨之產生。AI的技術紅利大部分會流向頭部企業。由于大模型對工作效率的提升，企業和雇主可以大量減少雇傭工作人員的數量。這不僅意味著很多人將要失業，也意味著上層資源財富向下流動的可能性減小。普通人在勞動生成過程中的議價能力不斷下降，在資源分配時往往被排除在外。除此以外，對于一些重要的信息和機會，富人可以更容易地獲取，而窮人可能無法獲取這些資源。
因此，多方面作用下，大模型可能會造成貧富差距日益拉大、階層固化的情況。而且，由于AI的數字化特征和對數據資源的依賴，使其具有天然的壟斷性質，逐步侵蝕市場競爭機制，產生出能夠支配行業的科技巨頭，造成“贏者通吃”的局面。
4）大模型的其他風險
除了上述可能的社會影響之外，還有一些技術方面的風險。首先，大模型的底層技術與數據安全存在天然矛盾。具體來說，它在數據抓取、模型訓練和用戶使用的過程中，都可能存在數據安全和侵犯個人隱私的問題，還有數據泄露的風險。比如，使用的訓練數據集是否通過合法的渠道獲取？訓練數據是否能夠安全地儲存？開發者如何管理與用戶交互產生的數據？如何防范數據泄露？等等。現有的大模型大多存在與數據相關的安全問題，如果你的個人信息被學習進它的大腦中，隱私追溯比起以前的互聯網會更加困難，而它產生的數據屬于誰，在法律上還存在空白。
其次，大模型可能是一個虛假信息的超級傳播者，它可以前所未有的速度和規模傳播虛假信息，還可能被黑客利用或攻擊造成技術擴散。OpenAI首席技術官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）就表示，ChatGPT可能會“編造事實”，可能被“危險分子”利用，這是當下基礎的大型語言模型共同面臨的挑戰，對此進行監管勢在必行。
最后，大模型可能會在以下四個方面面臨知識產權的侵權風險。如，開發人主體在使用數據時可能會侵害他人知識產權；輸出的實際上是對已有信息的整合，且并未標注資料來源；當開發者為這些產出向用戶收費時，是否已經造成了侵權？隨著多模態大模型的發布，這種侵權可能會從文本拓展到圖像、音頻和視頻領域。
如何與AI大模型共融共創
過去一年，人們喜憂參半。一方面，人工智能作為“放大器”工具可以極大地提高生產力和創造力，讓人感到興奮，另一方面人們又對AI安全性、開發方向以及人類未來發展感到擔憂。
我們認為，短期技術監管政策出臺后，可以快速解決當下的特定技術風險，如數據隱私、假新聞、技術擴散等問題。但AI大模型帶來的經濟和社會影響高度復雜，很難通過政府的技術監管和企業的技術改進單獨解決，需要政府跨領域設計經濟、財政、產權等政策的協同，以及企業創造性設計公司治理策略，共同合作長期調控，特別需要持續關注大模型對勞動力市場的沖擊、對貧富差距的擴大和知識內容領域生產和分發體系的顛覆。而大模型對年輕人職業的影響，和對下一代的教育變革更需要全社會的思考的參與。
首先，需要技術監管。
從國家政策監管角度看，自從ChatGPT掀起人工智能熱潮以來，如何監管成為世界各國備受關注的共同課題。
4月11日，中美兩國發布關于AI監管的征求意見稿之后，美國已經舉行過三次關于人工智能的公開聽證會，參加者不僅包括政府、科技巨頭、億萬富翁，還有國家安全專家和學者。
7月21日白宮宣布，美國七大AI企業已與拜登政府簽署協議，承諾采取自愿監管措施管理AI技術開發風險，協議主要內容包括：在發布AI產品前，先由獨立專家進行內外部安全測試；定期公開報告AI的能力和局限性，及其適當和不適當應用的領域；同意開發數字水印系統等強大技術機制，確保幫助用戶識別AI生成內容；優先研究AI可能帶來的社會風險，以避免偏見與歧視、保護隱私，等等。9月12日，英偉達、IBM和Adobe等八家企業簽署了第二輪協議。
在中國，7月10日，國家網信辦等部門公布了《生成式人工智能服務管理暫行辦法》（下稱“生成式AI管理辦法”），并于8月15日實施，對數據使用的合法合規、個人隱私保護、生成式人工智能生成的內容歸屬及使用問題提出了要求，同時也要求AI企業公開算法，在防歧視、模型可解釋性、反壟斷等問題上做了初步的管控。
中國對大模型的監管基本屬于“發放許可準入制度”。8月31日，百度、抖音、智譜AI、中國科學院、百川智能、商湯、MiniMax、上海人工智能實驗室等八家企業/機構的大模型，首批通過“生成式AI管理辦法”備案，正式向公眾開放服務。9月1日，國家網信辦發布了第二批深度合成服務算法備案清單，涉及110個算法，包括華為云盤古多模態大模型算法、騰訊云智能數智人算法等，這為AI應用的規范化落地提供了支撐。
這次備案被認為是在發放大模型牌照。業內人士認為，取得牌照對大模型商業化的主力——To B端、G端的產品刺激不會太大，因為這些應用本來就在強監管下，生成內容能產生的社會影響相對可控，而備案未來真正規模化產生影響的應該是To C端。
其次，需要政策協同。
隨著生成式AI的廣泛應用，未來，政府和企業還需要在應對勞動力市場的沖擊、貧富差距問題上展開更多的討論，以及跨領域合作，持續溝通配合。例如，如何引導社會正確使用人工智能，并樹立正面的技術觀與價值觀；政府、學術界、社會各界和企業可以建立跨組織的溝通平臺與協作機制，共同探討人工智能如何健康發展，以及我們應該如何打造一個與AI共融共創的普惠社會；政府積極采取措施，減緩人工智能對就業、低收入群體帶來的負面影響，縮小貧富差距。對于憑借新技術壟斷財富的群體，或許可以通過征收“資本所得稅”或“科技稅”，避免壟斷和不正當競爭，等等。
從企業層面看，OpenAI公司也提出了很多有針對性的公司治理策略。從其公司愿景來看，OpenAI一直以追求普惠的AGI（通用人工智能）為第一目標。他們制定了一些原則來確保AGI的好處最大化，并控制它的潛在風險。還建立了一系列的制度保障，比如，公司章程中，有一個條款關于協助其他組織提高安全性，而不是在后期AGI開發中與它們賽跑；在盈利分紅方面，對股東可以獲得的回報設定上限，使公司不被激勵去無限制地獲取收入；在股權架構上，用一個非營利組織來管理盈利公司，最終目標是“為人類的利益而經營”，并且可以凌駕于任何營利目標之上。其他還包括，在安全需要的情況下取消股東的股權義務，贊助世界上最全面的UBI實驗，等等。
山姆·阿爾特曼認為，民眾和政府應該充分了解人工智能的優點和不足，通過快速學習和謹慎迭代，最終實現人類與AI共同進化。
縮小貧富差距的關鍵在于保證全社會的生產力提升能夠較為合理地分配給每一個人。OpenAI正在做的全民基本收入（UBI）實驗可能不是解決貧富差距的唯一解，但也是一個值得探討的方案。阿爾特曼預計十年后，AI創造的財富可以給每個美國人每年發放13500美元。如果能有合理的無條件基本收入，貧富差距的問題能得到一定緩解。但這就會引發另一個問題，人們該如何處理多余的時間，如何找到自己的存在感和生命的意義？這也關系到年輕人的未來，特別是對教育的變革。
最后，還要教育變革。
年輕人的教育和思想問題更長遠，也更難通過即時的措施進行調整。ChatGPT的出現或許是第一次對于年輕人的教育、就業提出了嚴峻的挑戰，機器的成長速度可能比年輕人成長速度要快得多。如何利用大模型改造現有教育模式，還需要社會各界以及教育界的共同探索。這里我們也給年輕人提出個人應對的三點建議。
第一，學會從給出好答案到提出好問題。大模型時代，如何有效地同機器對話與合作變得尤為重要，而提出開放性的好問題是其中的重中之重。要與AI有效地共創，提出原創的問題才能得到創造性的回答，真正體現學術思想和原創性的部分在于學習者自身的洞察和思考。
第二，熟練掌握AI工具并且融會貫通。我們需要真正把AI工具融入教育和各種職業技能中，融入到學習內容、學習方式、工作環境中去，借助技術的力量提升教育水平，熟練掌握新一代GPT這樣的AI工具。
第三，借助AI工具自我學習，不斷迭代。借助AI工具，學生可以根據自己的基礎、需求和興趣定制學習內容，從而獲得更好的學習體驗和學習效果。未來不缺知識，但掌握如何學習的能力，學習如何學習的能力至關重要。
總的來說，我們應通過教育避免年輕人喪失思考的能力，讓人工智能成為幫助人的工具，而不是取代人的工具。面對挑戰，接受變化，抓住機遇，與新一代AI共存融合、共同創造，可能是唯一的選擇。
（孫天澍為長江商學院杰出院長講席教授，數字化轉型研究中心主任；李夢軍為長江商學院案例中心高級研究員）
