四川
10月12日，美国《时代》周刊说得直接，中美两个AI大国的对话和博弈，恐怕要决定数字时代的人类命运了。
未来全球 AI 竞争，只会由中国和美国长期主导。
这不是靠技术或资本，而是靠规模和语言。
谢宇说，AI 是技术不是科学发现，技术有两个特点：会累积，也会共享。用的人越多，进步越快，摊到每个人头上的成本越低，这就是他说的 "规模因子"。
不可忽视的便是人才规模。
做大模型不需要几个天才，而是一大批顶尖科学家和工程师。人口越多，越容易凑齐这支队伍。数年前，中国本科毕业生 400 万，美国是 200 万，我们是人家两倍，理工科比例更高。
美国公司靠全球市场，ChatGPT 上线两个月用户破 1 亿，中国有 14 亿国内市场，日本、德国这些小国根本比不了，国内用户少，研发成本摊不薄，很难持续迭代。
当然还有用户规模，用户多还能滚雪球，也就是强者愈强的马太效应。用户用惯了就懒得换，每次对话还能帮模型变聪明。美国靠先发优势滚起全球用户雪球，但中国有张王牌，老百姓更愿意用 AI。
国际调研机构 GlobeScan 数据显示，83% 的中国民众认为 AI 好处大于风险，美国只有 48%，中国 AI 普及速度可能更快。
有人问印度人口第一，会不会成第三极？很难。
所以规模决定能不能入场，语言决定能走多远，只有中美占全了。
不过在谢宇看来，中美各有优势也各有软肋。
美国的王牌是颠覆式创新和高端芯片，从 Transformer 架构到 ChatGPT，AI 史上关键的从 0 到 1 大多在美国，高端芯片也占上风。中国的王牌是政府支持和完整供应链，深圳的机器人团队带图纸，一小时就能找齐整条供应链。
眼下的比分是2023 年中美最强模型还有不小差距，但到今年 3 月只差 2.7%，追赶速度很快。
不过近期美国私人 AI 投资达 2859 亿美元，是中国 124 亿美元的 23 倍多，当然这里没算中国的政府引导资金，但至少说明 AI 竞争不是砸钱越多就越领先，人才、算法、芯片、数据、供应链、市场规模都很重要。
所以谢宇判断，这会是一场长期的激烈竞争。
且AI还会重塑每个人的生活。谢宇提出 "可替代性原则"：越容易被人替代的工作，越容易被 AI 替代。标准化的活正是 AI 最擅长的。
顶层人群不容易被替代，一来任务杂，AI 只能接走具体任务，接不走全部工作，再者是直接面对客户，客户愿意为真人付溢价。
最后成果和名字绑在一起，比如实验室用负责人命名，分不开。底层体力活和面对面服务的低收入者冲击也不大，AI 暂时没手脚，人们还是更愿意找真人。
更扎心的是，AI 还会拆掉成长的梯子。比如律师助理、研究助理这些入门岗位，本来是普通人往上爬的台阶，AI 拿走这些岗位后，老一辈退休后，很难有人接班，这就是 "去职业化"。就像照相机出现后，画家的学徒制消失了，想当画家只能自己掏钱花时间，很多人只能当业余爱好。
会计、医生、律师未来也可能走上这条路，成长的台阶要自己搭，搭得起的往往是有钱有资源的家庭，人与人的差距就这样被拉开了。
而人类将进入后知识社会，知识不再值钱。
为啥不值钱？因为写下来的知识，AI 都能学会。斯坦福的研究显示，依赖编码知识的岗位，也就是靠课本就能学会的，受冲击最大，而依赖隐性知识，也就是靠实践、师傅带的经验，老员工就业反而在增长。
普通大学老师也可能被去职业化，你读一万本书也比不过一个 AI 模型，知识本身不再稀缺。
但名校反而会更值钱，因为名校卖的不只是知识，而是培养创造新知识的人，训练软技能，还给学生圈子和身份。知识不值钱了，什么会升值？谢宇给出答案：人际关系、个人身份、软技能，包括会不会用 AI，也就是 AI 商。
消费也会变，当 AI 把产品服务质量拉平，人们会更在意谁来提供，而不是东西本身。成功不再是满足物质需求，而是满足心理需求，也就是情绪价值。
不过每个时代家庭传优势的方式不一样：农业时代传土地，工业时代传资本和手艺，知识时代传资本和教育，后知识社会则传资本和软技能，比如创造力、判断力、社会关系能力。
但资本一直都在，只是换了形态，AI 时代是 AI 技术所有权。普通人家每换一个时代，都要重搭梯子，上一代的梯子，下一代未必能用得上。
AI 重新洗牌的时代已经开始，普通人最怕的不是牌不好，而是牌局换了，还在按老规矩出牌。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
