在瞬息萬變的一年中,ChatGPT和Sora這對王炸相繼出場。

我們徘徊在AI變革的十字路口,不自覺地陷入一場薛定諤式的沉思:

AI似乎能替代我,又似乎不能替代我。

如果看不清未來,不妨看看過去。

畢竟早在19世紀的工業革命,我們的先輩們也曾在變革的浪潮中摸爬滾打。

那時的人們,面對着蒸汽機與內燃機的問世,也無法想象:

這組改變了能源輸出方式的組合,竟推動了無數汽車的誕生,帶動了無數道路、橋樑與隧道的建設,繼而推動了城市化的飛速發展,更徹底重塑了城市空間的佈局。

在每一次技術革命的前期,我們都難以預見這些技術最終會帶來的深遠影響。

但隨着時間的推移,它們將逐漸改變我們的生活和工作方式,最終編織出一幅人類新文明的宏偉藍圖。

01、汽車工業的變革

在美國20世紀30年代的大蕭條時期,喜劇大師卓別林自編自導自演了一部經典的無聲電影——《摩登時代》,諷刺了工業革命時期機械化生產對人類精神生活的異化。

卓別林飾演的主角查理,日復一日地重複着擰緊六角螺帽的單調工作,最終精神崩潰,不得不在精神病院裏尋找片刻的安寧。

這不僅是工業革命時期無數流水線生產工人的真實寫照,也是那個時代的一個重要轉折點——

人類歷史上首次實現了大規模的工業化生產。

城市的面貌經歷了一場翻天覆地的變化。

城市交通的主力軍,從馬車轉變成了汽車。

曾經,人們依賴馬車出行,速度慢,走不遠,馬蹄聲和鈴鐺聲交織出城市的節拍。馬車伕是當時很流行的職業,此外還有不少人專職負責飼養馬匹、安裝和維護馬蹄鐵。

隨後,汽車逐漸取代馬車,引擎的轟鳴聲拉開了一個新時代的序幕。人們的通勤時間縮短,長距離旅行更加便捷,城市的邊界被不斷拓展,社會經濟的發展速度隨之加快。社會上出現了衆多新興職業,比如汽車設計師、汽車司機和汽車維修工等。

要知道,蒸汽機和內燃機的問世,爲汽車的誕生奠定了基礎,但這僅僅是個開始。

要讓汽車真正成爲改變世界的驅動力,關鍵在於如何大規模生產,讓價格變得親民。

當汽車不再是少數人的專屬,走進尋常百姓家,才能成爲推動社會經濟轉型的強大引擎。

一個里程碑式的事件,是亨利·福特引入的流水線生產方式。

在1913年,福特汽車公司在美國底特律的工廠建立了第一條流水線。

這是一場關於生產關係的變革——

將汽車製造過程分解爲一系列簡單的、重複的任務,每個工人只需專注於完成一項特定的工序,從而實現了生產流程的標準化和自動化。

生產效率顯著提高,汽車產量實現了質的飛躍。

福特把一輛汽車所有的工序分成了7882種,一輛汽車的裝配時間從原先12小時減少至90分鐘。到了1927年,流水線每24秒就能組裝一部汽車。

汽車從奢侈品變成了普通家庭的標配。

福特T型車的售價從1908年的850美元降至1924年的290美元,這一價格的大幅下降,使汽車迅速成爲社會普及的交通工具。

汽車的普及,深遠地影響了社會經濟的方方面面。

因爲有了汽車,人們在城市間移動的效率提升了,城市化進程加快了;

因爲有了汽車,石油和汽油的需求激增,推動了石油輸出國的經濟崛起;

因爲有了汽車,全球範圍內大規模建設基礎設施,包括道路、橋樑、隧道和高速公路等;

因爲有了汽車,創造了大量的就業機會,勞動力結構向新的產業轉移;

因爲有了汽車,城市規劃開始考慮汽車交通的需求,出現了停車場、加油站等設施,也出現了交通信號燈、交通規則和交通管理機構等高效管理體系。

回顧汽車工業革命歷史,我們清晰地看到:

汽車工業革命需要有「大規模生產」作爲催化劑,才能在生產模式上實現根本性突破。

那麼,AI時代的我們是否也在見證着一場相似的變革?

02、AI行業的變革

儘管AI的“產出物”不以物質形態呈現,但萬事萬物的生產過程本身就有其普遍的規律性。

所謂生產,就是從原材料到成品的轉化藝術。

汽車工業是實體的創造,AI行業是虛擬的構建,兩者的生產邏輯卻如出一轍:

汽車工業投入了鋼鐵、橡膠、玻璃等原材料,在工廠的精密設備中,遵循流水線作業的生產標準,轉化爲實體的汽車;

AI行業投入了海量數據作爲原材料,在雲計算平臺的支撐下,遵循大模型和算法的內容標準,孕育出知識和信息。

AI大模型的橫空出世,以前所未有的規模和效率,實現了內容生產的自動化。

不正如汽車工業引入流水線生產模式,預示着一場效率革命的爆發嗎?

ChatGPT,以前所未有的流暢度,極大縮短了人機交互的障礙;

Sora,在文生視頻方面展現出驚人的效率,不僅有利於內容創作,還極大地縮短了從概念到視覺呈現的時間,使得理解和模擬現實世界變得更加迅速和直觀。

曾經的汽車工業革命,重塑了人類與物理世界的距離和速度;

如今的AI革命,重塑我們與信息的關係。

而生成式AI中的“提示詞”(prompts),相當於爲AI提供了一個起點或方向,告訴AI如何開始生成內容或執行任務。這類似於汽車工業革命時代的“設計藍圖”或“生產指令”。

所謂設計藍圖,是工程師用來規劃和指導汽車製造過程的詳細圖紙,它包含了汽車的尺寸、結構、組件佈局等所有必要的信息;而生產指令則是工人在生產線上遵循的步驟,確保每個部件按照正確的順序和方式被組裝在一起。

我們也將通過提示詞,給出AI自動化執行的明確指令。以前的自動化發生在工廠中,現在的自動化可隨時發生在日常生活中。

接下來AI的課題是:繼續降本增效。

近日,媒體爆料OpenAI CEO山姆·奧特曼(Sam Altman)計劃募資最高7萬億美元。

畢竟訓練大模型是一門很考驗財力的藝術——

據《金融時報》早前報道,光是訓練GPT-4,OpenAI就使用了約2.5萬個A100 GPU,而GPT-5還需要高達5萬個H100。英偉達的H100,售價高達2.5萬~3萬美元。不僅售價高昂,H100還長期處於供不應求的狀態,交付時間非常長。

這些成本,毫無意外,最終會分攤到每位用戶的身上。

然而,就像汽車工業的流水線生產,會倒逼零部件的標準化和通用化;

AI大模型的出現,相信也會推動芯片製造商給出更經濟高效的解決方案。

03、突破需求的瓶頸

從馬車到汽車的轉變,不僅是因爲工業技術水平醞釀到位了,更是因爲人口激增和城市化進程中對高效運輸的迫切呼喚。

蒸汽機和內燃機的問世,不僅標誌着傳統能源方式的落幕,更是人類對照明、取暖、烹飪等基本生活需求激增的必然選擇。

同樣,AI行業的變革,也是源於現實需求的強烈驅動。

在自然科學的前沿,尤其是數據密集型的學科,如天文學、生物學、物理學等,隨着實驗和觀測技術的進步,產生的數據量急劇增加,數據的規模和複雜性超出了傳統數據處理方法的能力。

如果繼續被傳統數據處理方法“卡脖子”,人類該如何繼續探索科學世界的星辰大海?

在社會經濟的演進中,我們正站在一個關鍵的十字路口,面臨着「知識生產效率」的極限挑戰。

19世紀的工業革命,我們完成了一場「物質生產方式」的躍遷;

21世紀的AI革命,我們也將經歷一場「文化生產方式」的升級。

這不僅是技術的革新,更是對人類認知邊界的拓展。

或許AI就像三體世界中神祕的“智子”,正以前所未有的速度和深度,重塑我們對宇宙萬物的理解。

【寫在最後】

汽車工業革命,就像擴展了人類的“手和腳”,讓人類無需再把時間浪費在漫長的遷徙中;

AI變革,就像增強了人類的“大腦”,讓人類無需再把時間浪費在寫報告、做表格、做PPT、畫圖、剪視頻、寫基礎代碼上。

每一次技術變革,社會資源都會重新洗牌。

人才與金錢都往更新興的領域聚集,總有傳統技能被淘汰,總有新型技能會崛起。

當代白領,何嘗不是當年的馬車伕?

當白領階層的重複性勞動已經無益於社會經濟生產進步時,也許是時候做出改變了。

技術變革是一項紅利,永遠會惠及更廣泛的人羣,但也只會把大部分利益分配給最前方的人。

於個人如是,於國家亦然。

本文來自微信公衆號“叄言梁語”(ID:Whispering22),作者:VinkyLiang,36氪經授權發佈。

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