一年时间过去后 AI究竟影响了谁的工作

　　本文来自微信公众号“三易生活”(ID:IT-3eLife)，作者:三易菌。

　　“最开始我们以为这(AI)是互联网十年不遇的机会，但是越想越觉得这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇”，上面这一段话是马化腾在腾讯2023股东大会上所讲。人工智能是2023年科技圈最大的亮点，这件事已经是毋庸置疑，但就像工业革命那样改变世界是有代价的一样，更高效、更便捷的AIGC(生成式AI)仅仅只用一年时间，就改变了许多人的职业生涯。

　　AI取代真人，从游戏美术领域打响了第一枪。此前在2022年秋季，与聊天机器人ChatGPT一同火起来的是两款AI绘画工具——Midjourney和Stable Diffusion。过去一年在微博、知乎、脉脉等社交平台上，就有不少因为游戏厂商将AI引入美术工作流程遭遇裁员的前游戏美术现身说法。

　　但就在2022年上半年，AI绘画还只是一个被嘲笑的概念，画师也毫不担心AI会抢走他们的饭碗。因此在相当长的一段时间里，画师们都认为AI绘画是AI大模型学习大量人类画作，再将海量元素打碎再拼接的结果，并曾坚定地认为AI绘画只是“尸块拼接”。

　　然而只用了仅仅不到一年时间，AI成长的速度就远超画师的想象，最新版Midjourney甚至打破了AI无法绘制准确人类手部的魔咒。同时借助不同的插件、模型、Lora，AI绘画工具已经几乎能够实现你想象的每一种画风，就连毕加索、莫奈等大师的风格都能模仿。

　　最为关键的是，AI绘画的成本极低，并不完全需求英伟达Hopper H100、Ampere A100等专为AI打造的计算卡，普通的游戏显卡就能“跑图”。即使是再高产的画师在出图效率上也是被AI降维打击，AI可以靠堆数量来解决质量问题，一款高性能显卡一天产出上千张图片完全不是问题。一位大厂游戏主美是这样评论AI绘画的，“从前需要一两周的工作量，现在只用三四天。”

　　大厂将AI引入前期设计和后期细节刻画、再辅以人工修图，中小厂商则用AI代替外包的做法更是蔚然成风。而AI介入游戏美术工作最大的提升，就是效率的增加、产能的提升，也意味着同样开发一款大型游戏从前需要百人规模的美术团队，现在可能就只要二三十人就行，人力成本大幅度被降低。AI绘画的恐怖之处就在于，它如今居然完美兼顾了降本和增效。

　　除了中低阶画师已经被AI逼得失业，文字工作者的日子也不好过。刚刚过去的2023年里，从德国《图片报》到美国最大的新闻出版商Gannett、，使用AI参与到新闻撰写已经不是什么新鲜事。既然AI已经能画图，作文自然也不在话下，毕竟ChatGPT就是以有“人味”的文字回答出圈。然而，试图用AI代替人工编辑的尝试几乎都失败了。

　　AI写出来的新闻报道缺乏关键细节、内容大量重复，使用奇怪的语言风格。盖因在监管的压力下，AI被开发者约束要说“正确的废话”，并且素材的排列组合是不可能诞生文风的。

　　从某种意义上来说，AI最擅长的是形式化的官话和套话，但这就必然会导致写出来的内容味同嚼蜡。其实这一切并不让人意外，因为文字传递的信息量要大于图片、甚于视频，这也是AI绘画、AI视频生成如火如荼，但AI在文字领域最成功的用例，还只是基于一段文字生成对应的摘要。

　　如果说AI对画师的威胁是高、对于文字创作者的威胁是低，那么它对于程序员的威胁就是中。Stable Diffusion开发商Stability AI的CEO就表示，“五年内，人类程序员将彻底消失”。

　　事实上，在过去数年间，科技行业一直在尝试代替程序员，从PC互联网时代的拖拽建站、到移动互联网时代的低代码，再到现在的AI写代码莫不如此。

　　程序员的工作其实很像翻译，只不过通常的翻译是人与人之间的互动，而程序员则是将人类的需求翻译给计算机。简单来说，程序员的工作就是把现实世界中的需求，通过计算机语言翻译成源代码(SourceCode)，再经过编译器转换成CPU能够直接处理的机器码(NativeCode)，最后再形成可执行程序，并在后续维护程序的运行。

　　在这一过程中，AI目前主要介入的部分是生成代码，其实这也是GitHub Copilot等AI编程工具的功能。可生成代码并不是程序员工作中的关键，理解需求、并实现才是，并且后续的代码维护也很重要，但目前这还都是AI无法解决的。

　　以GitHub Copilot为例，有研究人员分析了GitHub Copilot的效能后发现，随着它的加入，代码流失率(即代码写入后不久又被返工修改、删除的情况)出现了显著的上升。

　　研究人员收集了1.5亿行由GitHub Copilot生成的代码，发现GitHub Copilot更青睐直接添加代码、不鼓励复用，这就意味着AI编程工具并不鼓励代码复用，而是直接重写。问题是AI直接重写的代码质量往往堪忧，否则也不会出现代码流失率上升的情况，这就代表着开发者根本不敢将GitHub Copilot生成的代码直接应用在生产环境，必须花时间检查AI给出的代码以及修复相关BUG。

　　AI将会取代人类、导致大量失业，这其实是一个自ChatGPT走红就一直被谈论的话题。但一年时间过去了，AI确实影响到了一部分人的工作，但是对于更多人而言，暂时还只是虚惊一场。