chatGPT会不会成为新一代的操作系统?为什么?

无论是否是炒作，过去几个月里，人工智能淘金热已经开始，许多人开始挖掘 ChatGPT 等生成式人工智能模型中的商业机会。应用程序开发者、风险投资支持的初创公司和一些世界上最大的公司都在努力寻找机会，一切都拜 OpenAI 在 2022 年 11 月发布的这个文本生成聊天机器人所赐。

"我们能用 ChatGPT 做什么？我们怎么才能靠这个赚钱？"在世界各地的办公室里，类似的声音此起彼伏。

不过，尽管企业和高管看到了一个明显的淘金机会，但这项技术对工人和整体经济可能产生的影响却远不那么明显。尽管存在各式各样的局限性，但 ChatGPT 和其他最近发布的生成式人工智能模型可以让许多任务自动化，而这些任务以前被认为是需要人类的创造力和推理的领域，包括写作、绘图、总结和分析数据。这让经济学家们无法确定它会对就业机会和整体生产率造成什么影响。

尽管过去十年来，人工智能和其他数字工具取得了惊人的进步，但它们在刺激经济增长方面不尽人意。虽然其中不乏一些投资者和企业家已经变得非常富有，但大多数人并没有受益，甚至因为自动化而丢了工作。

（来源：STEPHANIE ARNETT/MITTR）

生产率增长是国家变得更富裕和更繁荣的原因，自 2005 年以来，美国和大多数发达经济体的生产率增长一直低迷（英国是一个特殊的例子）。原因是经济这块蛋糕没有多少增长，导致了许多人的工资停滞不前。

当时生产率的增长主要局限于一些少数行业比如信息服务，以及美国的一些城市――比如圣何塞、旧金山、西雅图和波士顿。

ChatGPT 会让美国和其他许多国家本就令人不安的财富不均状况变得更糟吗？或者，它能有所帮助吗？它真的能实现生产率的提升吗？

OpenAI 发布的 ChatGPT 和 DALL-E 2，一个可以生成文字，一个可以生成图像，它们都使用经过大量数据训练的大型语言模型。同样的情况也适用于竞争对手，比如 Anthropic 公司的 Claude 和谷歌的 Bard。这些所谓的基础模型，比如 ChatGPT 背后的 GPT-3.5，谷歌 Bard 背后的 LaMDA，近年来发展十分迅猛。

它们不断地变得愈发强大：使用更多的训练数据，参数的数量也就是模型中被调整的变量也在急剧增加。2023 年 3 月早些时候，OpenAI 发布最新的语言模型 GPT-4。虽然 OpenAI 没有透露它到底有多大，但我们可以猜一下。更早之前的 GPT-3 大约有 1750 亿个参数，是 GPT-2 的 100 倍左右。

真正改变了一切的是 2022 年年底发布的 ChatGPT。它非常容易使用，而且能够快速创建与人类水平相似的文本，包括食谱、健身计划和计算机代码。对于普通人来说，比如企业家和商人，易上手的聊天模型不再是抽象和深奥的东西，它仅靠实用性就超过了以往那些学术界和科技公司曾经所做的成果展示，证明了人工智能革命的真正潜力。

风险投资家和其他投资者正在向基于生成式人工智能的公司投入数十亿美元，而由大型语言模式驱动的应用程序和服务与日俱增。

据报道，微软已经在 OpenAI 及其 ChatGPT 上投资了 100 亿美元，希望这项技术能为其鲜有人问津的必应搜索引擎带来"第二春"，并且为其 Office 产品带来新的功能。2023 年 3 月初，Salesforce 公司表示将在其广受欢迎的 Slack 产品中推出一款 ChatGPT 应用程序；与此同时，该公司宣布了一笔 2.5 亿美元的基金，以用于投资生成式人工智能初创公司。从可口可乐到通用公司，许多知名公司都在尝试 ChatGPT。

与此同时，谷歌宣布将在 Gmail、Docs 和其他一些广泛使用的产品中，使用其新的生成式人工智能工具 Bard。

不过，我们目前还没看到杀手级应用程序。经济学家们说，随着企业争先恐后地寻找使用这项技术的方法，如何从新一代人工智能中获得最大利益，已经成为了一扇难得的机会窗口。

"我们在现在这个时间点讨论它，是因为你可以接触到这项技术。不需要任何编程技巧，你也可以使用它。很多人开始想象这将如何影响他们的工作流程和就业前景，"旧金山 Partnership on AI 组织的人工智能、劳动力和经济研究负责人卡蒂亚・克林诺瓦（Katya Klinova）说。

"问题是谁会从中受益？谁又会被留下？"克林诺瓦说，她正在撰写一份报告，概述生成式人工智能的潜在就业影响，并且为使用它来增加"共享繁荣"提供建议。

乐观的观点是：它将成为是许多人手中的强大工具，提高他们的能力和专业知识，同时促进整体经济发展。悲观的观点是：公司只会用它来摧毁曾经看起来像是非自动化的工作，摧毁那些需要创造性技能和逻辑推理的高薪工作；一些高科技公司和科技精英将变得更富有，但这对整体经济增长没有什么帮助。

帮助技术水平最低的人

ChatGPT 对工作的影响并不仅仅是一个理论问题。

在最近的分析中，OpenAI 研究团队联合美国宾夕法尼亚大学团队发现像 GPT 这样的大型语言模型可能会对 80% 的美国劳动力产生影响。

他们进一步估计，包括 GPT-4 和其他类似的软件工具在内的人工智能模型，将严重影响 19% 的工作，这些工作中至少有 50% 的任务"被人工智能软件所涵盖"。他们认为，与我们在早期自动化浪潮中所看到的相反的是，高收入的工作受到的影响最大。一些最风险最大的职业包括作家、网页和数字设计师、金融定量分析师以及区块链工程师。

麻省理工学院劳工经济学家大卫・奥托（Da【【微信】】）说："毫无疑问，生成式人工智能将被广泛使用，它不仅仅是一个新鲜事物。律师事务所已经在使用它了，这只是一个例子。它可以让许多任务变得自动化。"他花了数年时间记录先进的数字技术是如何摧毁许多曾经高薪的制造业和日常文书工作的。但他表示，ChatGPT 和其他生成式人工智能的例子已经改变了游戏。

以前，人工智能已经将一些办公室工作自动化，但仅限于那些机械式的任务，他们可以很容易地被程序替代。可是现在，人工智能可以执行我们曾认为的有创造性的任务，比如写作和制作图片。他说："对于任何关注它的人来说，很明显生成式人工智能为许多我们认为不容易自动化的任务打开了自动化的大门。"

最令人担心的事情不是 ChatGPT 将导致大规模失业，奥托指出美国有很多工作种类，很多公司将用这种新形式的自动化取代相对高薪的白领工作，当有少数玩转这项新技术的人享受红利时，更多的人将被迫去薪水更少的行业就业。在这种情况下，精通该技术的人和公司可以很快通过人工智能工具变得更有效率，以至于他们主导了其所在的工作场所和行业。而那些技能匮乏、对新技术不敏锐的人将被甩在后面。但他也看到了一个更积极的可能结果：生成式人工智能可以帮助许多人习得新技能，从而与那些拥有更多教育和专业知识的人竞争。

关于 ChatGPT 如何影响生产力的第一个科学研究表明，这样的结果是可能会发生的。

麻省理工学院的两名经济学研究生沙克・诺伊（Shakked Noy）和惠特尼・张（Whitney Zhang）进行了一项实验，让数百名受过大学教育的专业人士在市场营销和人力资源等领域工作。他们要求一半的人在日常工作中使用 ChatGPT，而其他人则不这样做。结果发现 ChatGPT 提高了整体生产率（这并不太奇怪），但一个更有趣的结果是：技术最差和最好的员工从人工智能工具中受益最多，这其实缩小了员工之间的绩效差距。换句话说，糟糕的作家会变得好得多，好的作家只是变得效率更高一些。

用经济学的行话来说，这些初步研究结果表明，ChatGPT 和其他生成式人工智能，可能会"补益（upskill）"那些难以找到工作的人。奥托说，有许多经验丰富的人在过去几十年里没有发挥他们的全部潜力。如果生成式人工智能可以作为一种实用工具，以扩大他们的专业知识，并在医疗保健或教育等有着大量工作岗位需求的领域，为他们提供专业技能，那么它就可以振兴我们的劳动力。对于在哪种场景下应用它，我们需要更深思熟虑的思考：即我们希望如何利用这项技术。"我不认同的一个想法是：因为这项技术正在影响全世界，所以我们必须适应它。其实它正处于被创造的过程中，所以它可以以多种方式被使用和开发，"他说，"参与到它的设计过程是非常重要的。"

简单地说，我们正处在一个关键时刻：要么是技能水平较低的人，将越来越有能力从事现在需要高技能水平的工作；要么是最有才华的高水平技术工作者，将从根本上扩大他们比其他人所拥有的优势。我们得到的结果，在很大程度上取决于雇主如何使用像 ChatGPT 这样的工具，但更有希望的选择或许已经触手可及了。

超越人类

然而，我们也拥有悲观的理由。2022 年春天，在《图灵陷阱：类似人类的承诺和危险》一书中，斯坦福大学经济学家埃里克・布林约夫松（Erik Brynjolfsson）警告说，人工智能创造者过于痴迷于模仿人类智能，而不是使用这种技术来让人们完成新任务并扩展他们的能力。他认为对类人能力的追求，导致机器和技术仅被用于取代人类和压低人类工资，着加剧了财富和收入的不平等。他写道，这是财富日益集中的"最大解释"。一年后，我们看到 ChatGPT 的输出内容非常类似人类的产出。他说："就像我警告过的那样：这激发了相关话题的讨论，尤其是关于如何使用新技术给人们提供新的能力，而不是简单地取代人类。"

尽管布林约夫松担心人工智能开发者会无视这些话题，继续提升模型对人类的模仿能力，但他在人工智能方面是一个技术乐观主义者。两年前，他预测，人工智能和其他数字技术将导致生产率的繁荣，而如今他仍然看好新的人工智能模型所带来的影响。他的乐观情绪主要来自于这样的信念，即企业可以通过使用 ChatGPT 等生成式人工智能来扩大产品范围，提高员工的生产力。"这是一个很好的创意工具。它能帮助你做新奇的事情，而不仅仅是用更低廉的成本做同样的事情。"他说，"只要公司和开发者能够抛开用其取代人类的心态，这是非常重要的。"他预测，十年内生成式人工智能将为美国增加数万亿美元的经济增长。"我们的经济基本上是靠知识工作者和信息工作者，很难想象哪一种类型的信息工作者不会受到其影响。"他说。

生产力什么时候才能提高，这是一个经济游戏。也许我们只需要保持耐心。

1987 年，麻省理工学院经济学家罗伯特・索罗（Robert Merton Solow）因解释创新如何推动经济增长而获得诺贝尔奖。他说了一句名言："我们到处都看得见计算机，就是在生产率统计方面却看不见它。"

直到后来，在 20 世纪 90 年代中后期，这些影响――尤其是来自半导体领域的进步――才开始出现在生产率数据中，因为企业知道了如何利用越来越便宜的计算能力和日益强大的软件。

人工智能也会发生同样的事情吗？加拿大多伦多大学的经济学家阿维・戈德法布（A【【微信】】）认为，这取决于我们能否像早期计算机时代那样，利用最新的技术来改变企业。他说，到目前为止，公司只是稍微地利用人工智能："它将提高效率――它可能会逐步提高生产率――但最终，净收益将会很小。因为你只是把事情稍微做的好一点点。但是这项技术不仅能实现这一点，它还可以让我们创造新的流程，为客户创造价值。"至于生成式人工智能何时会激发这种局面，我们仍不确定。他说："一旦我们弄清楚优秀的写作能力能让行业如何改变行事方式，或者对 DALL-E 而言优秀的平面设计能力如何改变行事方式，我们就将经历巨大的生产率提升。但如果你问这会出现在下周、明年或十年后吗？我不知道。"

权力斗争

当美国弗吉尼亚大学经济学家安东・科里内克（【【淘密令】】）体验新一代大型语言模型（如 ChatGPT）之时，他做的事情和很多人类似：他开始肆意体验，看看它们如何帮助他的工作。他在 2023 年 2 月份的一篇论文中仔细地记录了它们的表现，并指出它们在 25 个"应用场景"下的效果，从头脑风暴和编辑文本（非常有用），到编程（在一些帮助下很好）再到做数学题（不是很好）。ChatGPT 错误地解释了经济学中最基本的原则之一，他说："它的表现很差劲。"但这其他的亮眼表现足以弥补它。"我可以告诉你，作为一名认知工作者，这让我更有效率，"他说，"毫无疑问，当我使用语言模型时，我会更有效率。"当 GPT-4 问世时，他用同样的 25 个问题上测试了它的性能，其表现要好得多。编造东西的情况更少，在数学上的表现也更好。他指出，由于 ChatGPT 和其他人工智能机器人将认知类工作变得自动化，而不需要在设备和基础设施上进行过多投资，因此经济生产力的提高可能比过去的技术革命要快得多。他说："我认为，到 2023 年年底，我们就可能会看到生产力得到更大的提升。"更重要的是，他认为从长远来看，人工智能模型能够让他自己这样的研究人员变得更有效率，因此更有可能推动技术进步。

这种大型语言模型的潜力已经出现在物理学的研究中。贝伦德・斯密特（Berend Smit）在瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL 管理着一个化学工程实验室，他是一名使用机器学习来发现新材料的专家。2022 年，在他的一个研究生凯文・迈克・贾布隆卡（Ke【【微信】】）使用 GPT-3 展示了一些有趣的结果后，贾布隆卡被证明 GPT-3 对其进行的复杂机器学习研究是无用的。

"它完全失败了，"斯密特开玩笑说。

结果是，在用几个相关的例子进行了几分钟的微调后，该模型的表现堪比专门为化学开发的高级机器学习工具，它可以回答有关化合物的溶解度或其反应性等基本问题。简单地给它一个化合物的名称，它就可以根据结构预测各种性质。

就像在其他工作领域一样，大型语言模型可以帮助扩展非专家的专业知识和能力。这样来看，贾布隆卡目前是一位对复杂的机器学习工具知之甚少的化学家。他说，而大型语言模型就像检索一样简单，"它可以把机器学习带给广大的化学家。"

这些令人印象深刻的结果表明，人工智能在广泛的创造性工作中是多么强大，包括在科学发现中它们是多么容易令人震惊。

但这也指出了一些基本问题。随着生成式人工智能对经济和就业的潜在影响变得愈发迫在眉睫，谁将定义这些工具的设计和部署方式呢？谁将控制这项惊人技术的未来？

英国剑桥大学的经济学家黛安・科伊尔（Diane Coyle）说，其中一个担忧是大型语言模型有可能会被统治数字世界的科技巨头所主导。她指出，在 OpenAI 拿出 ChatGPT 之后，谷歌和 Meta 也在短时间内公布了自己的大型语言模型，训练这些模型所需的巨大计算成本为任何想要竞争的人创造了进入障碍。她说，人们担心的是这些公司都有类似的"广告驱动的商业模式"。她承认没有比较简单的解决办法，但她说一种可能性是模仿欧洲核子研究中心设立一个公共资助的生成式人工智能国际研究组织，并让其拥有运行模型所需的巨大计算能力和进一步发展该技术的科学专业知识。科伊尔说，在大型科技公司之外的努力，将"给模型的创造者在制作它们时所面临的激励带来一些多样性。"她说，虽然目前还不确定哪些公共政策有助于确保大型语言模式是最符合公众利益的，但越来越清楚的是，我们使用这项技术的方法不能只留给少数占主导地位的公司去定义。

历史为我们提供了大量的例子，即政府资助的研究机构在开发能为人类社会带来广泛繁荣的技术方面有多么重要。早在欧洲核子研究中心发明万维网之前，20 世纪 60 年代末的另一项公共资助的努力曾催生了互联网，当时是由美国国防部支持的阿帕网（ARPANET），其曾开创了多台计算机相互通信的方法。

在《权力与进步：我们关于技术与繁荣的 1000 年斗争》一书中，麻省理工学院的经济学家达伦・阿塞莫格鲁（Daron Acemoglu）和西蒙・约翰逊（Simon Johnson）提供了一个引人注目的回顾，即技术进步的历史及其创造广泛繁荣的混合记录。他们的观点是，应该刻意引导技术进步去带来更广泛的好处，而不是仅仅让精英变得更富有。

从第二次世界大战后到 20 世纪 70 年代初的几十年里，美国经济经历了快速的技术变革；大多数工人的工资都在上升，而收入不平等急剧下降。阿塞莫格鲁和约翰逊说，原因是技术进步被用来创造新的任务和工作机会，而社会和政治压力有助于确保工人与雇主比现在更平等地分享福利。

相比之下，他们写道最近几十年来，"美国中西部的工业中心地带"迅速采用制造机器人，但这只是摧毁了就业机会，导致了"长期的地区衰退"。

这本书将于 2023 年 5 月出版，对于理解当今人工智能的快速进步会带来什么、以及这些技术突破的使用方式将如何影响我们所有人的未来尤其相关。在最近的一次采访中，阿塞莫格鲁说，当 GPT-3 首次发布时，他们正在写这本书。他还半开玩笑地补充说："我们预见到了 ChatGPT。"他坚持认为，人工智能的创造者"正朝着错误的方向前进"。他表示，人工智能背后的整个架构"都处于自动化的模式下"。"但生成式人工智能或一般人工智能没有什么内在因素去推动我们朝着这个方向发展，这只不过是 OpenAI、微软以及风险投资界人士的商业模式和愿景。"

如果你相信我们可以引导一项技术的发展轨迹，那么一个明显的问题是：谁是"我们"？这就是阿塞莫格鲁和约翰逊最前瞻的思考。他们写道："社会及其有权有势的‘看门人’，应当停止被科技亿万富翁和他们的议程所吸引……人们不需要成为人工智能专家，就能对这些技术形成的进步方向和社会的未来拥有发言权。"

ChatGPT 的创造者和参与将其推向市场的商业人士，尤其是 OpenAI 的 CEO 山姆・奥特曼（Sam Altman），为公众提供了新的人工智能"刺激"，值得赞誉。它的潜力巨大，但在关于我们希望技术走向哪里，以及应该如何使用它的问题上，这并不意味着我们必须接受他们的愿景和愿望。

根据 OpenAI 的叙述，AI 最终的目标是通用人工智能，如果一切顺利这将带来巨大的经济财富和富足。奥特曼最近详细地讲述了这一愿景，为他长期倡导全民基本收入理念提供了更多的理由。对一些人来说，这听起来很诱人：没有工作，也能拿到钱！

但令人不安的是这个故事背后的假设――即人工智能正走上一条不可避免的、抹杀工作的道路，而我们大多数人只是被裹挟其中。这个想法，几乎否定了生成式人工智能帮助高技术水平人才进一步释放其才华的可能性，也进一步无视了由此可能带来的创造力和生产力的繁荣。很少有人讨论，如何利用该技术去提升人们的能力和专业知识，从而促进更广泛的繁荣。

正如阿塞莫格鲁和约翰逊所写："我们正走向更大的不平等，这不是不可避免的，但却在‘谁在社会上拥有权力、谁能决定技术走向’上做出了错误选择。事实上，全民基本收入完全贴合商业和科技精英的愿景，即他们是开明的、有才华的人，应该慷慨地资助其余的人。"他俩提出了多种实现"更平衡的技术组合"的工具，从税收改革和其他可能鼓励创建更有利于工人的人工智能政策，到有望让学界摆脱大型科技公司对计算机科研和商学院研究的资金资助的改革。

但是，经济学家们承认，这样的改革是"一项艰巨的任务"，而想从社会层面推动技术变革是"很遥远的"。

好消息是，我们可以决定如何选择使用 ChatGPT 和其他大型语言模型。随着无数基于这项技术的应用程序被推向市场，企业用户和个人用户将有机会选择他们利用它的方式。公司可以决定是使用 ChatGPT 赋予人们更多的能力、还是简单粗暴地通过裁员来削减成本。

另一个积极的进展是：生成式人工智能的开源项目正在积蓄能量，这可能会打破大型科技公司对这些模型的控制。值得注意的是，2022 年有一千多名国际研究人员合作开发了一种名为 Bloom 的大型语言模型，该模型可以创建法语、西班牙语和阿拉伯语等语言的文本。如果科伊尔和其他人是对的，增加对人工智能研究的公共资金可能有助于改变未来突破的进程。

斯坦福大学的布林约夫松不认为自己能对结果保持乐观。不过，如今他对这项技术的热情仍然不减。他说："如果我们朝着正确的方向使用这项技术，我们可以开启有史以来最好的十年之一，但这并不是一件容易的事。"

支持：Ren

原文：

https://www.technologyreview.com/2023/03/25/【【QQ微信】】/【【微信】】e-economy-decide-what-looks-like/

排版：罗以

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ai会成为第一批失业的人吗 ai人工智能会导致失业吗

ai会成为第一批失业的人吗,ai会成为第一批失业的人嘛

原标题：AI真的快让我失业了，它们的应用速度远比想象中快

AI真的快让我失业了，它们的应用速度远比想象中快

与AI相关消息，一个接着一个。头天你还是一如既往地睡着了，次日起床后，会被AI新新闻“炸弹”吓得心惊胆战。

ChatGPT作为AI语言模型的代表，以Midjourney为代表的AI绘画产品，让全世界看到AI的效率和技能。它们应用速度比预想的要快得多，快了将近一个月,ChatGPT开放API（应用编程接口），升级出的GPT-4,微软在搜索引擎Bing,Office全家桶中都有运用。在这之后，我们可以通过百度地图查询相关城市的地理位置。最近的一项发展是在3月24日,ChatGPT在一定程度上取消了无法连接到网络上的约束，用户已能够检索到实时信息。

世界极速改变，打工人们最为担心的问题就是AI是否会使我失去工作？

一个清晰的真相就在我们面前，有些公司已开始用AI来取代某些工作。人工智能的出现，让很多人感到意外，但也给许多传统行业带来新活力。央视财经在2月就报道，美国《财富》杂志网站报道，某就业服务平台对1000家企业的调查结果表明，接近50%的公司说，ChatGPT已投入使用；30%的公司说他们有计划地利用它。这些数据说明，人工智能技术已被越来越多的企业应用到日常生产运营当中。而且，在已采用ChatGPT的公司里,48%已允许它取代雇员。可见，它已成为企业人力资源外包过程中不可缺少的一环，越来越受到人们的关注。ChatGPT具体负责：客服，代码编写等、招聘信息的写作、文案与内容创作、会议记录及文件摘要，等等。

现在看来,ChatGPT所做的事情已经被企业广泛接受。55%对“优秀”作了评估,34%表示“非常好”。48%接受采访的公司表示，自从有了这个人工智能聊天程序之后，公司节约成本5万美元以上。此外，还有一些公司表示，他们对使用该系统感到满意，但也有少数人表示不满意。11%说，省下10多万美元。

近日，深燃与几位在职场中受AI影响的职场人畅谈自己的遭遇。

其中不乏游戏行业的从业人员，有人在搞UI,去年就下岗了，今年的求职，有的企业引进AI制作原画、UI,招兵买马的机会变得越来越少，所以选择改行，从事销售工作；有的是自由插画师，从接单画一幅1500元的图，降到为AI修图的时候，一张才挣了200元。

有人的团队已将AI融入了原画师的日常事务之中，她害怕下一步将被列入绩效考核，并且为此焦虑不安，跟朋友们一起吃着饭，都商量着以后改行还要干什么；还有一些人觉得自己不适合去当全职画家，因为自己对技术没有兴趣。有的担任公司负责人，透过AI绘画，队伍已被简化，预计今年将减少50%，但是与此同时，人们发现,AI绘画还对企业的前途构成威胁，甲方可以自行使用AI绘画，使订单越来越少；有的人觉得人工智能技术发展迅猛，公司应该积极应对，因为人工智能对企业管理产生巨大影响，而不是像过去那样只看到短期效益。但也有人持乐观的观点，首先要学会把握AI,以为AI会淘汰那些不使用和不赞成使用的。

潮水不可阻挡，变革正开始于那些一开始就抱着改变的产业或者企业。在这样一个时代，企业如何才能保持活力？如何获得新世界船票？如何让自己的企业在激烈的竞争中脱颖而出？这已成为许多人必须考虑的事情。

下面谈谈他们的经历。

去年下岗了,

今年求职的时候，我发现AI也许又要把我丢了

叁叁|原深圳游戏从业者,25岁

去年底我那个时候的游戏公司由于表现，也有末位淘汰规定，裁掉100多人。当时的老板让我去做一个游戏项目，我很不情愿，说我没有能力和时间去完成这项任务，所以我只能放弃这个工作。我进入游戏行业还不到两年时间，就开始做UI了,也许企业也在考虑性价比之类的原因吧，所以我失业。

年后回到深圳，我踏上了求职之路。游戏圈对去年的事情也是了如指掌，有的公司就直截了当地跟我说“我们以前有300人，去年裁了100多,UI以前有20个，现在6个。我们要缩减成本，你要的工资我们给不了。”

我已经找到一份3个月的工作了，早期只听到人们苦口婆心的诉说没有钱，后来，忽然有个人告诉我，公司推出AI制作原画与UI，招之将至。

我问，不少游戏公司纷纷推出AI，目前应用最迅速的是原画与UI的结合。其实，这也是一种趋势，很多游戏开发的过程中都会用到这个技术。游戏前期开发时，需要制作几张草图，以前都是设计师每周拿出两三套计划，然后讨论和评价。现在的设计人员可以通过人工智能来实现这个过程，只需要输入几个参数，就可以得到非常优秀的作品，而且效率很高。拥有AI的人只需要把图片喂进去，将所需要的结果与要素合成，其在一小时之内可以输出许多风格的草图，接着是制作人，策划、美术则能从中挑选出最能满足你创意的作品，然后交由设计师进行改进。

客观地讲，这事有利也有弊。对于游戏开发者来说，他们最担心的问题就是开发出来的游戏质量太低，而现在，我们看到了很多优秀的原创游戏都是由专业团队完成的。为某些独立游戏制作人，还是初创公司，培育新人代价太大，而游戏行业也是波诡云谲，一场比赛孵化得太久了，问世之日能否盈利，亦未必。我有很多同事，都在上我家公司实习过。他们现在使用的AI并不昂贵，游戏行业自身对于美术也有较大需求，我上一家公司的美术几乎占到了职工总数的2/3。这和我在《星际争霸》里面看到的一样。我认识的那个面试官还告诉了我，他们的AI能顶6.5个人。如此算来,AI在目前游戏行业中可谓性价比之高。

还有人认为AI终有一天会因输出内容同质化而退出游戏行业，不过，起码在事业上，留给我的日子，应该是比我更久了。“我对自己的工作状态很满意。”面试的人还告诉了我，若AI大范围使用，也许在岁末会出现一波裁员的浪潮。

认识到你不只会因公司营收的问题而裁掉你，也有被AI替代后的趋势，我决定首先从这一行走出去。因为我是学艺术的，所以我想去做一些有创意的事。现供职于某外贸公司从事销售工作，与游戏没有关系，更是与美术毫不相干。因为我觉得我的工作是做游戏，所以要去做游戏，但是做游戏也不一定能赚钱。尽管并没有打算继续这样下去，就现在缓冲吧，不过，现在的心情还是很好。

去年下岗时，很多和我一起离职的都是35岁的员工，而到销售行业后，超过35岁的老销售占据了一半。他们大多来自农村，没有学历，没有技术经验。之前搞UI的时候，我比较喜欢用螺丝钉的方式，听从需要，机械地呈现内容，作品更多表现为消耗式作品，一个萝卜一个坑，离开那个公司似乎一无所有。后来我发现，原来我还可以把自己的产品做成定制化。如今，我在工作上多了一份自主权，亲自挖掘顾客，作品采用叠加式结构，资源、人脉，尽在你的手中。

目前我也正在报考该校，有缘，希望能再次重返校园，也并非是想更好地找到一份工作，就是要把自己的流程收拾得井井有条。对游戏的热爱是与生俱来的，所以我一直坚持每天都要玩一个小时左右，这让我感觉自己很快乐。对于比赛，我也有一种执念，不过现在可以先放手了，一切都随缘吧。

从为自己绘制图片，到为AI修图,

收费由原来的1500元降至200元

龟龟|广州自由插画师,30岁

本人目前担任自由插画师5年，主要工作内容是游戏美术外包服务。

本人技术居于业内中层地位，可以混吃混喝。我现在的工作就是做美宣类的项目，我自己没有太多精力去考虑这些问题，因为我觉得这是个很好的机会。以制作Q版游戏美宣为主，收费在3000元-7000元/张，此外还可以为一些著名的IP制作图库，收费约两三万元。在我公司有一个小团队，主要负责美宣类业务，比如《王者荣耀》，《英雄联盟》等，每天都要接到很多任务，工作量很大。我的人都比较懒惰，每个月接两单美宣都不接电话，一方面，资金充裕，另一方面，时间又是有限的。

2月以来，相继出现甲方使用AI绘图的情况。我们是一家公司，是一个团队。合作一年多来某企业，首先，请大家制作60幅游戏的内部插画，价格为每张1500元。后来他们又把这些图片发给我们，要求我们提供更高的质量和更好的服务。经过我的两次绘制，公司里面跑通了AI绘图，最初的要求，从画师全手绘到自己公司使用AI出图，那就让我们对AI图中不合理之处进行一下修正吧，价格也从1500元/张改为300元/张，由于还需要和中介分成，终于到了我的手里，每张都是200元。

对AI图进行修图起初相当难以接受，但是又想尝试一下可以修到怎样的地步。事后觉得非常不值得做，若纯粹是自己作画，一幅画能在一周内完成，赚1500元，目前，即便情况好点，为AI绘制图修还需要两天，同时也要听从甲方要求进行修改，这样才能挣200块，觉得毫无意义。

就目前而言，笔者在游戏美宣这块接单数量近乎腰斩，必须要到别的类目的画图，所得也尽可能补上。

去年下半年AI绘画火遍大江南北，那时候我们很多美术从业人员，就是讨厌AI出照片，画面逻辑不够严密，生拼硬凑，很违和谐，能够特定见到某一位画师、某着作的身影。所以，在我们看来，这是一个技术上的问题，而不是艺术上的问题。我们都认为AI目前只能达到这样的水平，或不足为畏，不会当真的。但在去年12月下旬以前，在AI不断深入研究的今天，一些AI绘图软件，特别适合二次元，已很出色。现在，我们很多画家都在使用这些软件。当下广大中层画师，不能与AI出图质量相提并论，由于AI完全被精品作品所哺育。现在的情况是，即使在高端领域，也有很多优秀的团队，他们的产品还可以达到很高的水平。以AI跑龙套的工作，胜过70%画师。

当前，许多企业都已对内设立了AI测试专业组，正在研究如何使用AI可以做得更快、更出色。

AI能够实现这一目标对于资本而言，这样大大节省了人力和物力。现在的游戏设计，一般都会有几个团队合作完成。之前出过一套轻量游戏美术七八个，大概要一个月，费用高达数十万。目前使用AI,大概最多1个星期即可完成，马上就省吃俭用。

AI技术的诞生受到影响的范围远不只游戏行业，一切与美术有关的产业将受到影响。就是看看有关企业反应速度是否迅速。电商海报和报刊书籍，以降低成本，还不断加入AI绘图队伍。

AI的发展是以天计而非每月。我们在使用计算机的过程中，已经习惯了“秒”,但现在却发现它正在变成一个“快钱”时代。无论是美术从业者，也是文字工作者、程序员也不错，这十多年学的知识，都极速贬值了。

由于AI的出现，逼得我不得不重新安排自己今后的事业走向，尽管没找到准确点位，但是，与学习和使用AI,ChatGPT是分不开的,完成部分工程。

之前一直希望能创作出属于自己的漫画来，但是用工作之余，却进展缓慢，细节方面亦不够饱满。由于有了AI,能够使我在这一技术的帮助下充实和落地项目。今后总方向，是寻找使你的思想和技术结合在一起的方法，而非盲目反抗，抵制无济于事。

团队将AI融入了原画师的日常事务中,

怕后续列入绩效考核

兜兜|前画师，广州大厂人,29岁

我大学毕业后一直从事原画师工作，现已从业7年，以为自己是凭借专业能力在这个行业立足的。

去年10月前后，我开始试用AI绘画工具――Midjourney,那时候只是感觉还蛮好玩，能给作品带来启示，但是，不管是效果，还是纹理，不能与更有实力的画师相提并论，我用了半个多月，不会继续下去了。

在这个春节假期过后恢复生产，周围的许多人都开始试用Stable Diffusion,我还有主动学习，然而，经历却与去年相似。

一直到2月一款基于Stable Diffusion的插件ControlNet的出现，针对文生图的作用，介绍一种新型控制方式，可附加控制角色特定姿态，景深等、线稿上色等等都可以更加稳定地控制画面。大约在3月初，我们就开始用了，全组用起来感觉，行业变革呼之欲出。

在我的印象中，使用这个AI绘画软件，在常态下，它可以代替一位高级原画师，许多刚入行的基层员工，技术相对较好，也许会直接替代。

然而，根据实际情况也许很难如此简单粗暴地进行测量。

就拿我们小组来说吧，因为游戏行业已经走过2018年版号寒冬,2020年开始疫情影响，如今AI技术也发生了变化，可谓遇到了“三连击”。在这样一个特殊时期里，游戏行业面临着非常大的压力。这些年产业低迷，裁员，末位淘汰的现象经常发生，仍在工作的每一个人，几乎都要背负大量的个人工作量。

AI绘画软件，尽管目前的功能很强，但是，并不是拿着图形就可以使用的，晚期常常要进行大量的调整，仍然要花不大力气。

加之因为本人在大厂工作，团队规模相对较大，不如小厂的灵活性大，技术变革的冲击，也许更慢。在领导方面,AI绘画到底能提效到什么程度呢，起了多大作用，目前实际上仍处于静观其变，毕竟，我们只用了还不到1个月的时间。

我想也许随着应用的不断深入，公司将在今后6个月至一年内将对AI绘画工具的应用纳入绩效考核体系。

在近期这波AI技术变革的浪潮下，原画师可谓首当其冲，同行友人的态度是统一的，以为谁也不能保证，与AI相比，他总是具有独特的优势，淘汰的可能性非常大。不少朋友为此焦虑不安，吃饭时大家都在议论将来转行还有什么事情要做。

今年3月份刚开始觉得AI绘画能力有了很大的提高，觉得有些突兀，不过，与此同时，笔者也进行了观察，不只是我们这个行业会受到AI的影响,GPT-4上市，还会给客服带来影响、律师和其他许多职业带来的威胁让人思绪万千，我便感到一丝从容。

AI绘画使我精简了队伍，提高了工作效率,

却又危及着企业的前途

知荔文化创始人Canna郑楚佳

23岁→深圳Web3产业从业人员

我公司以NFT领域IP开发为主，拥有50余人一流211美院设计队伍。

通常中型项目约需2周。早期是定义IP定的概念与原型，布置3-5名设计师进行原型创作，需要一周的时间。后需细化角色细节，最后，利用我公司万张PFP混搭技术对其进行了进一步的研究和开发，最后的步骤可能会同时使用到十多位设计师同时介入PFP延展的过程。

若介绍AI绘画，早期我们规划IP概念时，可以使用AI作画，对IP的原型进行了一些尝试性定稿，本来一个星期的任务大概2天就可以搞定了，甚至有可能为顾客提供大量的案例可选。这个过程中，会有一个很重要的环节，就是先让客户来画，然后再去修改。随后的创造只要在那原型之上进行修改即可，一个星期几乎可以搞定了，基本可以提高效率50%-60%。

我们现在使用AI绘画，今年我大约减少了20%会员，预计未来一年将减少50%，由于AI绘画的使用后，一个人可以抵3-5个人，对原型设计师的要求亦较低。现在的问题是，如果你要把一个产品研发出来的话，就必须让每个员工都参与进来。我公司一位服装设计顾客，原有30多个开发团队，前一段时间裁掉了剩下的十个，并要求留下来的人在一两个周内学会AI绘画，不然还得不断裁人。

AI绘画尽管它似乎使雇员失去了工作，让上司提高工作效率赚更多的钱，可事实上，也正因为如此，我公司订单量亦不断下降。这些年来，我们每年意向订单约七八百万元，预计今年将减少30%-40%。

由于许多顾客不必找到我们制作原型，也许是自己拿AI绘画来完成的吧，我们削减了一大批早期制作原型的订货，很多客户目前都会在IP上直接找到我们，进行PFP以及3D模型延展，好在，我们的技术现在也算竞争激烈，还由于这一部分要很多人帮助，要进行调整，其中就有我们IP万张延展技术加上3D批量混搭渲染，这一部分同样是当前AI所无法代替的。

现在在我看来,AI有好有坏。身为主理人，的确可以减少很多费用和节省时间但，订单量大减，甚至于将来如果AI具备我们后面部分的能力，我也许根本没下单。

笔者认为,AI绘画对于最初从事游戏原型设计的相关从业人员来说，应该会产生很大的冲击。因为在过去，我们是用技术来进行游戏原型设计，而现在我们要用艺术来做这个事情，这是一次革命。将来也许有糟糕的局面，是AI绘画造成了产业断层。因为现在大家都在说要用新技术来代替传统手绘的方式，但实际上这种替代是没有办法实现的。由于业界对低水平设计师的要求越来越低,AI也能胜任，但成熟的设计师，在早期是要经过很多练稿的，若产业不用，新人是不能进的，也长不大。

AI要“投喂”很多原稿,若不是大批新人的蜂拥而至，人们不会创造它，也许存在创新不足，灵感枯竭的问题、缺乏发散性，人们就会丧失原来的创造性，整个产业的发展速度也将放缓。

当前面对AI绘画，还积极地进行了商业化方面的一些探索尝试，我们成立了“AI探索者联盟”的小组，征集更多有兴趣AI绘画的设计师，共同对这一技术进行交流与讨论，测试使用AI绘画来产生差异，希望未来会出现一种新型商业模式。或许将来或许一家三人工作室，能够做传统公司几十人团队才能做的事。

设计师能够做到的，只有主动拥抱AI绘画，作些有创意的画，尽量使用AI绘画，给你或你的企业创造价值。此外，由于某些填充之类的任务也可交由AI来完成,后期从业者应关注的方向在于创意思路，而不在于技法。

取而代之的？

AI将淘汰那些不使用和不反对者

知荔文化创始人Canna郑楚佳

辰臣|北京，产品视觉设计师,31岁

本人主要承担某互联网科技公司产品视觉设计工作。我在这家公司从事视觉设计已经三年了，从最初的一个人做创意，发展成为现在团队中包括我在内都是由几个年轻人组成的小组。3月初，我开始接触AI工具，那时，同行们还开始议论新技术给设计行业带来了多少影响，是否会对工作构成威胁。

大致结论如下：在很短的时间内不能取代设计师，但它将取代重复性工作，甚至使大多数人失去工作。

初试啼声，我想我也许会被替代，由于出得快，成色尚可，但用了几次，感到，现有技术仍需不断迭代。所以在使用的过程中，我一直都是谨慎的。与人们比起来，其所设计的东西还是非常基本的，加之本人属比较理性之辈，遇事首先会使自己心平气和，所以当人们惶惶不可终日之时，也不会太着急。

尽管AI能一次出许多计划，但是除了速度之外，我现在还没研究出AI的价值，与其说AI真的可以全面替代某个工种，倒是每个人都想检验一下，到底可以达到什么水平。

笔者认为，将来AI将淘汰部分人群，不过就是不会用AI。例如，摄影师如今不得不会用点PS工具，不会用的将退出历史舞台。所以我建议现在很多摄影人都应该去了解一些新技术，比如人工智能技术。以后也许用AI工具这个也写在每个人的履历上，因此我认为那些不使用或企图对抗AI开发的人是焦虑不安的。

AI能取代一部分任务，也就是说，提效，所以其对于多数企业而言，更多的是降本增效，象设计师那样制作一幅图片要花很长的时间,AI每天都能出来不少。当然，这里面有一些原因，比如，人工智能技术本身就是一项高科技。但是AI代替人类这句话，也未免有些言过其实。我的企业也未明确提出要求每一个员工学习或者运用AI绘画，但要求与作品相结合，试用之。

我现在还没允许AI插手我的事务，我一直认为机器是不可能革新的，它可以穿过已有样品、对数据进行学习，进行预测，人脑所创造的工作是有生命力和前途的，唯有创新，才能成为成长之本，而人才，正是所有创新之源。返回搜狐，查看更多

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