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　　人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。从ChatGPT的惊艳亮相到Sora视频模型的震撼发布，关于“AI是否会取代人类工作”的讨论从未如此热烈。在众多担忧中，一个核心问题尤为突出：哪些职业将首当其冲？

　　亚洲图书奖得主、新锐科技史学者张笑宇在他的新书《AI文明史·前史》中给出了一个论断：一切以智力服务为核心的行业。

　　他指出，关于 AI 替代智人大脑的效应，我想我们不必抱有任何幻想。这不是那种既带来生产力解放，又带来普遍福利增长的技术进步。过去的技术革命取代劳动力，智人大脑可以用智力创造来弥补。今天的 AI 技术直接挑战的是这个星球上原本能够产生最高水平智能的智人大脑，这是直接竞争关系，智人大脑没有办法进行弥补。

　　那么，哪些以智力服务为核心的行业将最先感受到这股寒流？它们又将被如何重塑？

　　既然 AI 的基本数学原理是极大地降低了量产智能的成本，那么与智能相关的脑力服务业，当然就是受这项技术影响最大的领域。在这类行业中，哪个行业的供应链最长、最复杂、人工成本最高，就最容易被AI颠覆，比如，其从业人员被AI大幅取代。

　　2024 年，微软的全球员工总数大概是 22 万人，阿里巴巴则接近 20 万人，谷歌 18 万人，字节跳动 12 万人，腾讯 10 万人，脸书约 7 万人。这些大型互联网公司内部体系复杂、分工细致，前端、中台、后台、开发、产品、运营、美工……不一而足。

　　在我们每天使用的应用程序内，任何一个图标和按钮的变动，都可能要经过无数次会议上的激烈辩论后，才能获得批准。此外，可能还有无数的上游供应商或外包团队参与其中。因此，看起来简简单单的一个应用程序或者一个网页，背后的供应链条复杂程度，可能不亚于制造最先进的火箭、光刻机或者豪华跑车。对这些项目和产品的管理，难度可能也不亚于一国政府对其产业政策或社会政策的管理。

　　对于当下的互联网行业，我个人一直有个“暴论”：现在的软件业处在手工业时代。有这个行业工作经验的朋友都知道，虽然现在有各种开源平台或者代码编写辅助工具，但整体而言，程序员就是个手工岗：代码要手敲，程序错误要仔细查，一个个复现，这就是为什么你永远有加不完的班。

　　然而，有了 AI 后，它能够自动帮你写代码，而且它的功能还有可能通过重塑工作流而得到优化。这就像是你有了无数的小精灵，它们都能帮你写代码。这种情况可以类比为，当你有了蒸汽机时，你就像是有了无数永不疲倦的牲畜来帮你带动磨坊或风箱，这当然就是蒸汽机革命。

　　我们可以想象，这轮工业革命会对软件业造成很大冲击，就像当年蒸汽机驱动的纺织机对纺织行业的工人造成很大冲击一样。届时我们会被这样的现象震撼：许多受过良好教育、拥有体面薪资的程序员也有可能失业，他们也可能成为高扬阶级斗争论的一员，将理解卢德运动中的那些工人之所以破坏机器并不是因为目光短浅、守旧落后，而是因为利益实实在在受到了损害，痛苦是真切发生的。

　　再次强调，这不是什么科幻小说，这是当下正在发生的事。很多从业者已经用“编程能力的民主化”来形容这次变革。AI编程一旦能够形成产业，就势必会大大改变这个行业的基本结构和生态。谷歌前 CEO 埃里克·施密特在提到 AI 生产力时很直白地说：想象一下，这个星球上的每个人都能有一个自己的程序员，做自己想做的事。

　　当然，这是说给普通人听的。但或许这句话还有另外一层意思，它是说给老板听的：想象一下，你现在可以有无数个所要求薪资是你现在员工的 1/1 000 的程序员，做你想做的事。诚然，AI 不会马上取代所有程序员，甚至不会取代其中最有天赋、最有经验的程序员。

　　因为现在的 AI 才刚刚开始，还没有经历过思维链的完整训练，没有成为 AGI。就像我们举过的例子一样，哪怕一个新员工的头脑像亚里士多德一样聪明，但由于不熟悉工作流程，他创造的价值不能跟一个老员工相比。

　　但 AI 已经可以在辅助编程方面大大减少现有程序员的工作量，使得他们一天可以完成过去一周的工作。因此，对这个行业的大多数人，我想说的是，不必抱有幻想，残酷的前景已经来临。评估一下，你有什么不可替代的地方，或者你有什么优势让你的老板留下你，而不是用 AI 换掉你？

　　除了编程革命之外，AI 有可能改变的另外一个脑力劳动领域，就是内容生产。

　　我这里说的内容生产是广义的，它既包括文字，也包括图像、音乐和视频。内容生产几乎涵盖大部分娱乐业：电影、电视剧、歌曲乃至电子游戏……不一而足。这些产业的市值也许比不上互联网巨头，但在脑力劳动领域，这也涵盖了资金最密集、供应链最复杂、单位劳动力价值最高的行业。

　　在拍摄之前，编剧创作剧本，美学设计师为角色设计服装、发型和道具，化妆师、发型师、服装设计师要把角色打造成他们应该呈现的样子，武器和盔甲可能要从无到有地硬生生创造出来，布景师需要想象海底世界或者外太空的街道、酒吧、广场或公寓可能长什么样子……

　　拍摄时，可能同时有几个摄制组分别拍摄不同的镜头，每一个主摄影背后可能有各种副手、爆破师、特效师、道具师、场工，还要有人管他们的吃喝拉撒……

　　拍摄完成后，制片团队可能要投入大量成本进行后期制作，增加特效和背景音乐……

　　如果是历史剧或者幻想剧，还可能有历史学家或者语言学家加入团队，为剧中角色想象出精灵语或者多斯拉克语这类现实中不存在的语言……更别提还可能有其他服务人员围绕在这群人身边进行服务。因此，像《复仇者联盟4》这样的特效大片的总预算高达 3.56 亿美元，如今并不稀奇。

　　2024 年大卖的《黑神话：悟空》，背后是百人规模的团队历经 5~7 年的开发。如今它的销售收入已经超过 10 亿美元，这等于说，团队里的每个人平均创造了千万美元的价值。

　　但是，如果要算上所有外景、音乐、模型和动画创作，那么这个项目至少涉及数千人，而且他们几乎个个都是业内高手。

　　比如，很多玩家为游戏中展现出的美轮美奂的东方建筑艺术所征服，而这背后是他们团队的专业人士前往各个名胜古迹使用 3D技术扫描取景的结果。

　　然而，《黑神话：悟空》还只是摸到了顶级 3A 游戏的制作门槛。像《GTA5》这个级别的游戏，开发时间比《黑神线 年，那时它的成本就已接近 3 亿美元，销售收入截至 2024 年达到了 90 多亿美元，其难度门槛丝毫不输给顶级特效大片。

　　本质上，电影首先是画面呈现的艺术。电子游戏经过多年发展，也正在朝这个方向演进。

　　而大语言模型出乎意料地在这个方面展现出了优势：它现在也可以以极低成本量产专业美术设计师级别的作品。虽然它的创造力尚不及人类，但胜在门槛低，成本也低。例如，我用 Stable Diffusion（一款文生图软件）画一幅梵高风格的插画，只用了几十秒钟。当然，用 AI 做过图的朋友都知道，有时它生成的图片不符合你的需求，你得反复尝试。AI社区将这种行为戏称为“炼丹”。但哪怕我要重复 100 次才能炼出一颗完美的丹药，我也只需要 2 个小时，效率依然远高于人类美术设计师。

　　大语言模型这类由语言生成延伸到图片、音乐和视频生成方面的能力，在业内被称为“多模态”。简单来说，就是对于我们在内容行业看到的所有素材—人物、场景、道具、音乐……它

　　都能够自动生成。从 2020 年到现在，这个领域也已经更新换代了好几波。2024 年最夺人眼球的多模态模型当数 Flux，已经有人用它让达·芬奇创作的“蒙娜丽莎”活了起来，向大家展示AI 如今的能力。

　　埃里克·施密特说，AI 会给这个星球上的每个人创造一个程序员，其实，AI 还可以给这个星球上的每个人创造一个导演。编程能力可以民主化，生产影视剧和电子游戏的能力也可以民主化。每个独立开发者有可能成为“超级个体”，每个内容创作者也有可能成为“超级个体”。想象一下，你现在有机会把你儿时脑海中的全部梦想都拍成电影，放在 TikTok（抖音国际版）上传播给全世界，这个世界会变成什么样子？有多少奇瑰的想象力会得到发掘？有多少不为人知的神奇故事会被讲述？

　　想象一下，如果 AI 能够大幅降低内容生产的成本，利用 AI生成某个虚拟演员进行演出的成本不断降低，演员这个行当中的绝大部分人就会被淘汰。布景成本和特效成本也会大幅降低，很多场景可以依赖文字生图来解决，只要控制一致性就可以。最后，想象力变成稀缺资源，影视行业也许会围绕编剧或主创团队重组。

　　到那个时候，我们才会迎来真正的元宇宙时代：每个有想象力的人都可以书写自己的神话，供人们在其中徜徉。

　　今天的社交平台已经充斥着大量虚假信息，某个“网红”上传几张虚假的图片，配上文字和音频，就可以编造一段无中生有的经历，吸引流量，从中谋利。据称，Flux一经推出，就马上有人敏锐地捕捉到，这是在社交平台上变现的绝妙机会。他们用Flux生成与真人几无二致的照片，九游体育量产数千名 AI 社交“网红”，吸引流量，然后把这些账号卖给商家并获利。

　　仔细想想，这样的前景真是让人不寒而栗：有人天生讷于言辞，但有人天生就善于编织谎言。如果每个人都可以拥有一个导演，那么很明显后者相对于前者会获得无与伦比的巨大优势。到那时，我们在社交平台上的每一次点击，都有可能看到一个全然伪造出来的故事—照片、图像和声音全都可能是假的，每个人都生活在牢笼之中，被信息茧房紧紧包裹而不自知。

　　这些行业的平均收入看似很高，但其中有很多基础岗位其实并不需要太高的专业技能。很多初级从业者只是完成很简单的任务，比如查找资料、列举法条、查询数据、制作报表等。我相信，AI 很快会冲击这些行业。

　　北京大学法学院教授强世功曾说他们有“共同的知识、共同的语言、共同的思维、共同的理想”。翻译成白话，意思是说法律从业者（包括法律学者、法官、律师及其他行业相关人士）学的不仅是一门学问，而且是一种不一样的语言和思维方式，并且这种语言和思维方式的背后是有理想的（法治）。这种语言和思维方式会渗透到其职业生活中，其天职就是将人类的日常生活翻译为法律语言，在法律系统中做出处理（如判决），以此反过来影响人们的日常生活。

　　法律从业者如是，金融机构和咨询公司亦如是。广义上，这些智力服务型活动的共同特征都在于，它们代表的不仅是一门学问，而且是一种独特的语言和思维方式。它们会把现实生活翻译成它们的独特语言（如盈利模型、商业模式、财务报表……），然后再反过来影响现实。

　　这些行业的从业者或许不多，但对我们的经济活动有举足轻重的影响。截至 2024 年，高盛是全球排名第一的投行，它拥有 45 000 名员工，管理的资产超过 2.8 万亿美元，收入超过 462 亿美元，平均每名员工管理的资产超过 6 222万美元，创造了 102 万美元的年收入。所以，这些行业的劳动者是很值钱的—这倒不一定是因为他们有多优秀，而是因为他们离钱或者政治权力足够近。

　　然而，从经济学的角度看，一个行业的劳动力足够贵，恰恰是这个行业的从业者很容易被技术替代的理由。诚然，这些行业中前 1% 的顶尖人才从事的也是创造型工作，他们的人脉关系网络、行业洞察和职业经验都是很难替代的，但他们也需要那99% 的辅助人才帮他们完成很多事。一名咨询公司的高级研究员需要一批实习生来搜集资料、整理数据、写报告，最后才能生成他需要的幻灯片，甚至只是这个幻灯片中的某个表格；一名投资经理撰写报告，或者一名律师起草法律诉讼文书，道理也类似。

　　然而，这些都可能很快被大语言模型取代，因为从原理上讲，大语言模型就极其善于模仿某种语言风格乃至背后的思维方式来创作内容。

　　当然，这方面的应用探索还处在极早期。2024 年上半年，《福布斯》杂志采访了两家律师事务所，一家是总部位于纽约的谢尔曼·思特灵律师事务所，一家是总部位于硅谷的威尔逊律师事务所。这两家律所与投资界和科技界的合作颇多，因此它们也是最早应用大语言模型（2022 年就开始）的律所之二。谢尔曼·思特灵律师事务所的人工智能指导委员会主席和创新集团负责人戴维·韦克林估计，他本人应用大语言模型系统大概每周可以节省2 个小时，而如果使用他们自己开发的 ContractMatrix（一种由AI 驱动的合同谈判工作流程），每周就可节省 5~10 小时。

　　威尔逊律师事务所的首席创新官戴维·王则表示，大语言模型可以推动 30%~40% 的流程实现自动化，从而提高生产率。不过，专注于这些领域的垂直型大模型以及相关的初创 AI公司能否找到好的商业机会？这个问题还很难说。一方面，头部公司的大语言模型性能在快速提升，初创公司因为财力和算力的匮乏，正在被拉开差距；另一方面，像法律、金融和咨询行业的公司，它们的大量数据涉及用户隐私和行业机密，因此不愿公之于众。

　　但仅以公司内部数据为语料库进行训练，数据量又明显不足。如此看来，也许这些垂直行业的 AI 应用要等到 AI 出现比较大的突破时，才会迅速铺开。

　　不过，如果未来 5~10 年我听到大量的律师、金融分析师或咨询公司研究员因为 AI 而失业，那我倒一点儿也不会感到奇怪。

　　在AI的冲击下，那些工作流程高度标准化、依赖基础信息处理、缺乏独特创造力和深度人际互动的智力服务岗位，风险最高。

　　然而，当下的实情却是，算法治理正在无比高效地把人变成机器，甚至这些人参与劳动所产生的数据，都变成了把他们自己机器化（非人化）的一种助推力。