技術迭代帶來的成本優勢（技術效應從現象級到觀念級）

2023-09-19 04:03:37

前言：

技術產生於現象，以技術引發的效應是現象級效應，現象級效應的積累最終達到一種本質級的效果，體現為一種工藝的變革，一種生活行為習慣的改變。本質級的效果是觀念形成的必要條件。

從日常最常見的衣食住行上，離我們最近的一次有規模性的技術效應來自智慧型手機、GPS、二維碼技術、移動通信4G&5G。其帶來的效果是從實體店的量體裁衣到網際網路的團購貨比三家，從起早的趕市挑菜做菜到外賣預製菜點購的足不出戶，從實地的奔走看房到VR的全景親臨式體驗，從計程車的滿街尋客到各種平臺的順風車快車訂單的「絡繹不絕」。如果說便利只是現象級效應產生的一種開端，而本質級的效果可以為這項技術進行定性，除了人的行為效應也包括其間以舊技術為依託的行業形式淘汰以及新的行業形式的形成。移動網際網路改變世界的言辭雖略顯誇大，但不妨礙以技術效應變革的行業內以及行業外的觀念革新，所需正視的是在一種社會博弈（個體觀念與全員共識）中，不認可一種技術效應引發的全員觀念的轉變，首先是落伍的，而就在這當口移動網際網路的時代已經過去。

最近火出天際的ChatGPT，以其強大的智能互動功能正在律師圈，高校，企業顧問，搜尋引擎，社交軟體等行業上產生著重大的影響。從技術上，算法模型 大數據給養 深度學習在人工智慧的界內不算模式突破，收集反饋數據-訓練模型-PPO（優化智能體行為策略）強化學習的原理性工作步驟也不存在創新進展，甚至Open AI公司在去年年末發布這款產品的時候都未曾預見可以產生這種規模性的現象級效應。ChatGPT的強大之處始終要歸結到處理數據的性能上面，其基座模型能力，語言參數模型，大量高質量的真實數據以及穩定的深度學習算法，這些基礎性的前期奠定這次ChatGPT成功的關鍵，而使之脫穎而出的性能在於對數據質量和數據泛化性的把控，源自其母公司在這方面的獨到專長。看看ChatGPT近期的斐然戰績（該數據源來自頭條文章）：

1、通過了沃頓商學院MBA考試；

2、通過了美國醫師執業資格的考試，這個考試即使學霸也需要通過四年的醫學學習加上2年的臨床學習才可能夠通過；

3、通過Google Level 3 工程師面試（ 年薪 $183K ）

當然ChatGPT除了以上強大的功能，在人文學科類依然有其淺薄之處，甚至有測試人員發現其在數學方面有明顯的「智力」不足，在帶有情感因素的問題項更會出現一本正經的胡說八道的情況。ChatGPT甚至人工智慧能不能取代一些崗位，取決於這個崗位是不是只是一個功能性的崗位，如果是，那只是時間問題，如果不是，那麼維持人工智慧人造屬性判斷。誠然，如大神所言我們不能高估一項技術的近期，更不能低估一項技術的長遠發展。而人工智慧技術是不是一把「雙刃劍」，首先，僅在語言上摳沒有意義。在運用上，其展現形式依然局限於在各領域下的優異文本創作呈現，往下如何基於這種文本創作實施展開一系列行動成了關鍵。不利的一個訊息，正在書寫這篇文章之前，已經有一些不端之人在運用在不法之事之上。