盡管在大多情況下，AI的出現(xiàn)往往會(huì)與失業(yè)一詞相關(guān)聯(lián)。但隨著它的不斷普及，一個(gè)新的工種也正在從中孕育而生。

如我們所親歷和見證的那樣，當(dāng)下，隨著生成式AI在寫作、設(shè)計(jì)、開發(fā)與辦公流程中迅速普及，盡管它的初衷是進(jìn)一步提升效率，但隨之而來的也包括：AI以極高速度生成內(nèi)容的同時(shí)，也在制造大量無法直接使用的低質(zhì)量產(chǎn)出。

這種劇本在工作場(chǎng)景中會(huì)格外明顯。如此前的一份報(bào)告指出，全球范圍內(nèi)，盡管企業(yè)在生成式AI的投入規(guī)模已達(dá)300億至400億美元，但其中95%的組織未從中獲得可量化回報(bào)。原因并不復(fù)雜：AI無法持久記憶反饋，也難以適應(yīng)具體業(yè)務(wù)流程，更無法像人類一樣從長期情境中學(xué)習(xí)?；蛘邠Q句話說就是，它能生成的，往往只是“看起來像內(nèi)容”的東西。

為了描述這類“似是而非”的產(chǎn)物，在海外，“AI slop”這個(gè)詞語正在變得越來越常見。它指代的不是某個(gè)特定問題，而是一整類生成式AI常見的低質(zhì)量輸出——空洞的文字、失真且失準(zhǔn)的圖像、或者充滿漏洞的代碼等等等等。

自然而然的，在職場(chǎng)環(huán)境中，這種低質(zhì)量內(nèi)容已形成新的負(fù)擔(dān)。斯坦福社會(huì)媒體實(shí)驗(yàn)室和BetterUp Labs的調(diào)研顯示，超過四成白領(lǐng)在一個(gè)月內(nèi)收到過AI生成的“工作爛活”（work slop）——每次處理平均需要耗時(shí)兩小時(shí)。如果在擁有萬人規(guī)模的組織中累積，其造成的生產(chǎn)力損失可達(dá)數(shù)百萬美元。

與此相對(duì)應(yīng)的是，在自由職業(yè)者市場(chǎng)中，這類低質(zhì)量內(nèi)容的影響會(huì)顯得更加具體。許多設(shè)計(jì)師、寫作者與程序員都在經(jīng)歷同一種變化：過去擔(dān)心會(huì)被AI取代，如今卻在用更多時(shí)間為AI干活。有寫作人士反饋稱，其如今有一半以上的工作，是把客戶交來的AI文章重新寫回“人類語言”。這些文章段落齊整，但語氣生硬、邏輯松散，缺乏應(yīng)有的事實(shí)支撐···

此外，基于這種模式，一些初創(chuàng)公司已經(jīng)開始嘗試以極低成本批量制作由大模型自動(dòng)生成的內(nèi)容產(chǎn)品——比如播客節(jié)目，主持人是虛構(gòu)的“專家”和“KOL”，整期內(nèi)容自動(dòng)腳本化生產(chǎn)，只需一兩美元便能完成。對(duì)于這些團(tuán)隊(duì)而言，只要有幾十個(gè)訂閱者就能實(shí)現(xiàn)收支平衡。

再把目光轉(zhuǎn)到更大的層面上。有報(bào)告預(yù)估，隨著ChatGPT的上線（22年末），全網(wǎng)范圍內(nèi)AI文章的數(shù)量已從當(dāng)時(shí)的近10%增長至如今的超50%（截至今年5月份時(shí)為52%）。而這意味著，互聯(lián)網(wǎng)上已有超半數(shù)的文章都是AI的“作品”（而且其中絕大部分可能都是來自于同一家，你知道我想說的是誰）。

于此，不難預(yù)想到，這其中將會(huì)有多少AI slop。但隨之而來的，也不難發(fā)現(xiàn)，隨著這類內(nèi)容的愈發(fā)常見，對(duì)于平臺(tái)與企業(yè)而言，清理、校對(duì)、篩選的工作需求也將被隨之推高。自然，與之對(duì)應(yīng)的“賽博清理工”也將成為一個(gè)越來越常見的身影——當(dāng)然，這里的前提是，AI內(nèi)容暫時(shí)還不能被AI“修正”。

所以，再回到開頭所談到的那個(gè)問題：AI會(huì)帶來怎樣的失業(yè)？我想，在這個(gè)問題背后，它想提醒我們的不只是“人類是否會(huì)被取代”，而也會(huì)在于，“什么才是人類的價(jià)值”。

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Landing AI是由動(dòng)點(diǎn)科技策劃的一檔聚焦人工智能領(lǐng)域的專題報(bào)道欄目。通過對(duì)AI落地前景以及幕后故事的發(fā)掘，我們將在這一專題中深入淺出地探討關(guān)于AI新浪潮下的一切可能。

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