一个公式算出AI会不会取代你

　　

　　AI会不会替代内容创作者？

　　上周四，商业媒体人刘飞在“新榜和ta的朋友”视频号系列直播中从产品视角分享了一些观察，“头号AI玩家”视频号也进行了同步直播。

　　先来认识一下刘飞。他目前正在和“文化有限”播客的主播超哥一起做品牌“三五杯茶”，他负责产品。一方面他长期保持内容输出，在公众号“刘言飞语”分享互联网相关的产品和行业观察，还有两个播客账号——“三五环”和“半拿铁”，都是关于商业或者科技的内容。

　　在做产品经理之前，他曾在阿里和滴滴任职高级产品专家，出版了两本书：《从点子到产品》和《产品思维》。

　　

　　另一方面，他还有一个身份是哈工大的计算机硕士，研究的就是NLP方向，所以这次AI内容爆发之后，他感觉非常兴奋，因为跟自己当时学习的内容和一些项目串联起来了。

　　因此，刘飞从产品和内容的视角出发，结合自身对AI技术的理解，分享了AI与内容创作者之间到底有什么样的关系。他聊到了目前对AI的常见误解、AI取代人工的关键因素，以及作为内容创作者的反思和自省。

　　以下整理自刘飞在直播中的分享自述，内容经嘉宾本人确认。???

　　PS. 欢迎关注“新榜和ta的朋友”视频号，查看直播回放，预约AIGC系列直播。

　　常见误解一：

　　AI只是泡沫，不用关心

　　首先要提到一个很常见的误解，就是“AI只是泡沫，不用关心”。

　　这也是当任何一个领域方向的任何一个话题火了之后，我们经常能看到的一种说法。因为刚开始火的时候大家都很兴奋，都愿意关注，但是AI这一次确实有点太火了，感觉所有人都在聊，而且一聊就说它又要改变世界了，又要改变每一个行业了，很容易让大家联想到之前的Web3，或者是再联想到之前的互联网+，AI是不是真的像大家说的那样神奇？

　　很多人质疑说AI目前只是泡沫，GPT也没有那么神乎其神，大家不用担心，现在可能都是资本、一些互联网创业者吹出来的概念。

　　但实际上，我觉得这确实是一个误解， AI整个行业里面你可以说它存在泡沫，但是AI本身它不只是泡沫。

　　接下来我们看一些例子。

　　

　　比如像这张图，是我用Midjourney最新的版本V5.1画的，你能感知到这幅图里的细节已经刻画得非常细致了，很像是一个摄影作品。之前很多人说AI画手完全不行，你看图中她的手也相对比较准确了，还有之前很多AI画的人物，总会给人感觉有所谓的AI感，但是你会发现现在这个AI感也在慢慢消除。

　　我们再看这张图，比较有视觉冲击力，大家可能觉得不像是一个AI靠拼凑能生成的，至少在两个月之前，我们都想象不到AI能把光影画得这么好。

　　

　　还有这几个不同的场景，比如我可以用AI做手机壁纸；做工业设计的基本原型、概念设计，拿它去做3D建模，甚至未来能够在工厂直接生产；海报设计它也能非常好地完成。

　　

　　我觉得哪怕你不是一个设计工作者，不是很了解设计行业，你也能一眼都看出来，这些生成的结果已经到了基本可用的地步。

　　之前网上流传的一张图很有意思，过去的公司对比现在的公司。

　　

　　左边Discord是国外类似微信群的一个社交工具，右边Midjourney是现在非常主流的一个AI绘图工具，它搭建在Discord上，你跟频道里的机器人对话，就是在画图。

　　Midjourney成立至今，差不多一年左右时间，一直都是借用Discord的产品，目前有600多人在维护，融资5亿美金，现在年营收已经突破1亿美金了，但员工数我们从最新的官网看只有十几个人，就把这个公司搭起来了。

　　所以这是一个AI在某些领域能真正落地的案例，并不是泡沫。Midjourney本身并不是拿AI作为噱头、仅供娱乐的一种玩具，实际上它能解决非常多具体的场景。

　　我之前听朋友说某一个公司是做游戏的，老板确实已经在要求设计团队的AI参与的比例不低于50%，后来他们也成功用Midjourney做到了。游戏里的很多平面设计不需要复杂交互，可以用AI批量一次性生成，比如说头像框、宝箱样式。

　　再比如说有博主分享用Midjourney帮模特换衣服，你可以把不同的衣服放到AI模特身上，这意味着电商行业可能也会有非常大的变化。

　　虽然Midjourney不是专为具体的场景设计的，它还会存在一些缺陷，可能画的衣服不准确，但现在已经有了一些垂直领域的产品在解决这个问题了。AI能批量、快速、低成本地生成非常多的模特图，这是它最有优势的地方。

　　

　　在平面设计上，AI已经能快速落地，其他的内容其实也都在产生涟漪，可能大家会慢慢感知到这样的变化。

　　比如说在职场方面，我们可以直接使用ChatGPT去写各种文案材料，只用自然语言的交流就可以让AI帮你完成文字相关的很多工作。最近微软发布的office全家桶的Copilot，被称为助理或副驾驶，这些AI功能可以快速地帮我们完成一些辅助工作，同时，国内钉钉、飞书也都发布了自己的AI产品。

　　

　　那么现在的AI和过去的AI到底有哪些核心的区别？

　　行业普遍认为这一次AI令人吃惊的地方在于，它已经有了相对基本的推理能力，会对某些行业产生意想不到的影响。像美国的报税体系很复杂，要找律师报税，但现在AI就可以帮你处理这些数据了。

　　其次是整理能力。比如AI可以帮助内容创作者结构化地梳理信息，快速提供答案。

　　我认为以GPT为代表的大语言模型最有价值的不是知道很多知识，而是基于推理和整理的能力，它可以用理解自然语言去寻找、处理对应的信息。未来很可能我们跟App之间的交互，会从UI交互设计页面，变成NLP自然语言交互。

　　常见误解二：

　　AI无所不能，要干掉人类了

　　第二个常见的误解就是，AI是不是无所不能的？AI是不是要干掉人类？现在的AI怎么这么像一个真人，越来越接近科幻片里有自我意识的存在了？

　　目前的大语言模型，是学习大量的语料训练出来的，不光是ChatGPT，包括AI绘图的模型，它并不是通过自我学习去认知这个世界的，而是通过大量现存的人类创作的内容。

　　所以大语言模型就像一个熟读全世界所有图书馆材料的3岁儿童，脑海里有很多基本的知识，聊起来头头是道，但它其实从来没看过天空，并不像训练小孩一样在跟世界的真实交互中学习成长，它只是试图从海量知识中抽象和总结出来一些东西。

　　从这个基础原理来看，AI还有很多事情做不到。

　　1. AI还做不到精确捕捉需求

　　了解AI的朋友都知道有个概念叫prompt，指输入AI的关键词、描述词。目前AI还很难精确地去转化需求。比如我想画一个很酷的橙色猫头鹰过生日，这句描述AI不能完全理解，它画出了橙色猫头鹰，但很难抽象地理解“酷”，所以我要转化成很多描述词，告诉AI我到底想要什么元素。

　　

　　prompt engineer就是做这个需求转化的自然语言工程师，他的核心价值一是让AI理解人的需求，二是根据输出，判断是否达到标准，继而继续迭代。我觉得这跟古典产品经理很像，所做的事情都是发掘需求，持续迭代。

　　2. AI还没有真正的逻辑

　　语言模型是基于统计而不是规则的，所以它会在某些方面有缺陷，比如无法准确完成比较复杂的逻辑运算，无法获取现实世界的真实情况，只能参考语料。

　　这会导致AI对很多事情的理解和推演可能会出现问题，但是也带来了新的机会，就像刚才说的在需求转化上存在限制，那么垂直领域搭载的小模型就有机会了。

　　

　　大家普遍相信未来会有各种各样垂直领域的AI产品，包括面向创作者的，不同平台可能都会有自己AI工具来帮助用户创作。其中不仅是语料不同，可能还会有大量不同的规则、功能、交互，这些都是未来可能会发生变化的。

　　3. AI还做不到与真实世界的交互

　　这会带来很现实的问题，可能也挺有意思的问题。AI没有肉身，没法替代人要做的一些事情，比如第一个问题，AI没法开会，但开会是现在绝大多数业务的核心步骤，你要在开会的时候去理解、协同方各方需求，要察言观色，AI只能完成相对确定性的任务，目前做不到这种沟通协作。

　　第二个问题也是大家开玩笑说的，AI目前没办法背锅，没法为决策和结果负责。

　　第三个问题，AI没法观察，不能与他人共情，或识别抽象的问题等等。

　　所以AI并不是无所不能、无所不知的，同时也并不是泡沫，但是AI肯定会洗盘很多行业的生态，这些行业不是说未来都交给AI去做了，或者全是机器人，而是AI一定会让这些行业的生态发生剧烈的变化。

　　AI是否会代替你，

　　最重要的是成本

　　接下来我们来思考一个问题，也是今天我们最主要的一个话题——AI会不会替代你？

　　不管你是内容创作者还是其他的职业，AI会不会替代你，最重要的一个因素是什么？我认为是成本。AI当然可以做得很好，但是如果说AI做得好的前提是要花更多的钱，或者说效率反而更低，最后AI取代人工也并不一定成立。

　　我简单拆了三种情况，分别预示着三种不同的结果，你可以就自己所在的行业领域，对应看看属于哪一种情况。

　　

　　第一种情况是比较乐观的，使用AI替代工作的时候会发现这部分的成本是偏高的，再加上迁移成本之后，它会大于全是人工完成的成本，那就不会有老板去选择这么做。这部分从业者相对比较安全的。

　　第二种情况是AI替代一部分，因为加上迁移成本后，总体成本是小于全人力的成本，这就说明有一部分工作可能慢慢就会被AI替代。一部分人可能会失业，一部分人可能会调整转变自己的工作方式。

　　第三种情况是最悲观的，AI可以替代全部人力或者整个工作流。这个行业可能会面临比较大规模的洗牌，出现较大的人员波动，这是比较危险的。

　　看这个公式你可能会感觉很抽象，是不是大家对于成本的认知不同的话，可能会有一些不同的结论？我觉得不是，其实这就是一个能算出来的账，都是非常具体的数学的账。

　　拿AI绘图来举例，比如原来要绘制一个头像框的原画，假设画师需要两小时画好，已经算比较快了，画师的月薪是15000，那么公司承担的成本可能是2万，画师的这两个小时算下来成本是250元左右。

　　如果AI介入可能会怎么样？

　　Midjourney生成一张图片费用大概是5毛钱，加上反复调试，直到生成满意的效果，可能费用要加到10元左右。同样我们需要一个画师去训练调试，或者后期做些简单的处理，月薪相同，但画师就不需要两小时了，10分钟就能得到一张可用的图了。这样计算下来，你会发现AI介入后成本只要30元左右。

　　那么同样的情况，如果发生什么，AI不会替代画师呢？

　　其实是Midjourney在精细度上还不够，导致画师还需要再用photoshop去润色的成本太高了，每张画需要1.92个小时，加上迁移成本，还不如全用人力去完成。

　　OpenAI官方对各种职业会不会受AI影响也有一个研究报告，这个测算可能有主观的成分，不是那么准确，但也尽可能做到了量化，大家感兴趣的话可以去了解一下。

　　

　　我们直接说它的结论：

　　一是80%的人会受影响，20%左右的人会大受影响，大受影响就是有50%以上的工作有被替代的风险。

　　二是AI可能并不是最先代替蓝领，而是白领，那些受过良好教育的、有丰富工作经验的、高薪的职业反而容易受影响。

　　三是相对容易被替代的职业，看的是大模型跟职业的接触或替代的重合部分多不多，比如数学家因为数学计算的确定性非常强，所以相对危险。

　　内容创作者的反思和自省

　　作为内容创作者，我们大量的工作是建立在内容上的。而内容的确是最容易受AI影响的，原则上都是AI可以生成的。我们可以思考这几个关键问题：

　　我的工作流里，哪些是AI可以做的?

　　这些AI可以做的，真正的成本是多少? 跟过去相比呢?

　　我的工作流里，哪些是潜在AI可以做的?

　　同样，回答第2个问题：成本? 跟过去相比?

　　

　　这当中有三个核心的要素：

　　一是AI的可替代性，有独创观点和综述类的文章、有人设和机器配音的账号、出镜和不出镜的账号等等，这些可替代性是不同的；

　　二是AI的替代成本，技术、人员、设备等成本最好是量化的才能比较来看；

　　三是AI的潜在能力，比如AI绘画对手指的处理未来肯定会进一步完善，ChatGPT实时获取信息的能力也将会通过与搜索引擎结合而实现，我们要预判哪些事情是AI潜在能解决的。

　　以上就是我分享的主要内容，最后再给几个建议，多关注跟自己有关的AI信息，多尝试自己领域的新产品，把AI当作生产力工具来用，时刻要有成本意识。