每經編輯：張錦河
近日，博鰲亞洲論壇2023年年會舉行，人工智慧等變革性技術的興起引起了與會嘉賓的熱烈討論。
3月29日，百度集團執行副總裁、百度智能雲事業群總裁沈抖在出席博鰲亞洲論壇時表示，沈抖認為，生成式AI會帶來一個規模非常大的新職業，未來50%以上的人要去做「指令師」，一波職業的消失一定會催生另外一波新職業。
科大訊飛高級副總裁29日稱，未來在家裡有家庭教師機器人、AI家庭醫生。
北京大學新結構經濟學研究院院長林毅夫29日表示，一些崗位確實會減少，但我們沒有必要擔心，會有更多的時間來享受生活。也許以後我們一周只需要工作一天，一天工作5小時。
沈抖：生成式AI催生新職業，超50%的人要去做「指令師」
生成式AI是否會給很多職業和行業帶來風險？「每一次科技革命都有這樣的擔心。當時汽車出來的時候，馬夫說以後不用我幹了」，沈抖說，「但是你學會開汽車不就行了。」
沈抖認為，生成式AI會帶來一個規模非常大的新職業，未來50%以上的人要去做「指令師」。
以前一個人做PPT要做半天。未來是「指令師」告訴生成式AI，PPT要講什麼事情，用什麼背景和什麼風格。這會指引生成式AI快速生成一個滿足需求的PPT。
圖片來源：百度
沈抖說，將來大部分人的工作不是真正上一線操作，而是要指揮AI怎麼去做。所以一波職業的消失一定會催生另外一波新職業。
沈抖：未來工作模式是一個人管一堆機器人
在博鰲論壇上，主持人問道：關於chatGPT、文心一言這種內容生成式AI未來對產業經濟帶來什麼樣的變革？
沈抖稱，我覺得是兩方面，一是生產效率會大幅度提升。第二是從用戶體驗會大幅度提升。
至於生產效率，我們每天生產過程當中在幹什麼？無非是人與人打交道、人與機器打交道，很多時候使人產生的思想、發生的指令，其他人執行，或者是設備執行，深成式AI因為大的言理解能力和比較強的思維鏈的能力，實際上可以把人的意圖拆解分成指令在系統裡面執行。所以將來很有可能一個聰明的人管著一堆機器人，這些機器人執行它的指令，重塑了整個生產線，這種可能性隨著多模融合的深層次AI會變成可能。這個又一次革新，因為我們資訊時代以後開始用滑鼠、鍵盤，那個時候已經是巨大進步了。人生見到兩次重大突破，第一次是圖形界面和深層AI，後來到移動時代的時候我們有觸屏，又一次大革命，這次更徹底解決了人的交互，而是完全自主對打，整個交互更加直接和高效。
從生產到生活交互都發生變化的話，這個毫無疑問會改變方方面面。實際上這一股力量已經開始了。微軟用chatGPT把所有的產品線改變，百度也要基於我們的文心一言全部改一遍，過去三四個月不到半年的時間美國圍繞這樣一個東西，圍繞它來做。用它來生成PPT，還有生成合同以及行程機票，這個是有想像空間，這個是一次更大的技術變革，真正的想像空間留下更有創意的人去想。
林毅夫：以後或一周只需要工作一天
「一些崗位確實會減少，但我們沒有必要擔心，會有更多的時間來享受生活。」北京大學新結構經濟學研究院院長林毅夫29日提到，比如在工業化最開始的時候，幾乎所有人一周都需要工作7天，如今已經縮短到了5天，之前每天需要工作12小時，如今可以每天工作8小時。他樂觀地說，「也許以後我們一周只需要工作一天，一天工作5小時，所以我們要擁抱這樣的機會。」
圖片來源：博鰲亞洲論壇
科大訊飛高級副總裁：未來在家裡有家庭教師機器人、AI家庭醫生
科大訊飛高級副總裁杜蘭29日談到，人工智慧在新一輪的發展以後給我們帶來了很多不同的變化。比如說移動網際網路時代，我們創造了很多基於連接、好玩、新奇的探索給大家帶來生活上非常大的想像空間。我們可以躺在床上叫外賣，欣賞各種各樣的場景。實際上人工智慧時代，我們還是要去解決人類生產生活的剛性需求問題，這個是非常有價值的。而這個是來源於技術的突破。
在這個場景上其實我們的AI+應用就會做很多點，比如說AI+教育、AI+醫療、AI+城市建設+養老，AI+工業、AI+農業等等。未來更加看重產業網際網路的發展，它才是未來，我們的技術一定要用在AI+工業、AI+農業上，會給我們帶來更好的想像空間。
不僅僅是因為別人說科大訊飛在做什麼的，因為我們把機器像人一樣能聽會說，能說會思考。未來在家裡就有家庭教師的機器人，一道題不會做的時候會告訴你怎麼解決，你的題做完以後告訴你的知識薄弱點在哪裡？給你推送題目讓你解決問題。未來養老越來越多人關注，越來越多的人群怎麼解決服務的問題，我想家庭醫生一定會有AI的家庭醫生誕生，這個是真正能夠解決問題的。今天我們已經可以做到我們的AI機器在背後為我們醫生輔助診斷了。加上chatGPT4和我們自己大模型未來的能力，實際上可以讓巡醫問診更加自如，我們C端每個人手上有人工智慧的醫生和人工智慧的助手來幫到大家，未來的場景會非常多。工業領域，給我們帶來各種各樣面臨存儲以及物流產業的分配上都會有很多新的變化，包括農業，也是一樣，所以未來我們希望這個技術真正能夠去解決一些生產剛性需求的問題。給我們帶來更好的價值。
每日經濟新聞綜合自證券時報、百度、博鰲亞洲論壇
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