似乎在一夜之間，周圍不少朋友都在討論一款名為ChatGPT的人工智能聊天程序。有人用它即興創作詩歌，有人試圖用它設計小說大綱，還有程序員用它解決工作問題……根據多家媒體引述的調查結果，89%的美國大學生在用ChatGPT寫作業——這個數據恐怕是言過其實了，但至少說明該程序在解答問題方面具有顯著優勢。

　　人工智能聊天程序並不新鮮。比如，不少網絡平台使用的人工智能客服。不過，很多人工智能客服帶給人的感受實在一言難盡，機械重復的話術、“禮貌”而毫無信息增量的反饋等，都讓人“想摔手機”。ChatGPT誕生及其給人留下的“驚艷”印象，未必是因為它使用了多具有突破性的技術，而是它搜集了更多的素材，因此能夠更加“聰明”地回答用戶的提問。

　　對此，一些行業的從業者不乏“本領焦慮”。有人讓ChatGPT寫一篇時評，它洋洋洒洒寫了幾百字，用戶評價稱“雖然不算特別出彩，但也中規中矩”。有自媒體運營者試圖讓ChatGPT分析某國產車品牌能否打敗國外競品，結果程序輸出了一篇有觀點和簡要論述的分析短文。對於一些大學課程的作業，ChatGPT也能“應對自如”。它的出現讓人不得不承認：人工智能不僅能夠回答“客觀題”，還可以有模有樣地回答一些“主觀題”了。

　　但是，大可不必就此認定ChatGPT是某些行業的“終結者”。目前，機器對於各類問題的理解，並非真正的“理解”，而是基於海量素材的整理歸納。例如，有人用杜撰的學術概念“鏡像等離子規范場”提問，結果發現人工智能不懂裝懂地賣弄“學識”。而在回答一些社會問題時，盡管人工智能輸出了看似結構完整的文章，但不少答案依然“驢唇不對馬嘴”，或者充滿了“正確而無用的廢話”。

　　對於重復性的、記憶性的問題，人工智能確實越來越得心應手了。之所以大學生很快“愛上”這款程序，是因為大學裡不少作業並不真正考查學生的創新能力，隻要重復教科書中的現成理論，再加上一點網絡上能搜到的案例即可。

　　人工智能看似“聰明”，實則只是無意識的表現。比如，比起創作一篇小說或寫一篇原創散文，人工智能更容易成為一個“詩人”，這是因為詩歌在形式上更加抽象，也更容易通過組合不同詞語實現模仿﹔還有人喜歡用人工智能作畫，敲幾個關鍵詞，就能輸出一幅基本功扎實的畫作，但實話說，這些畫充其量只是替代了某些“藝術工廠”的流水線式生產。

　　當然，這並不意味著人工智能對創造性工作來說一無是處。人工智能學者王詠剛就認為：“無論是AI對話、AI寫文章還是AI作畫，大規模預訓練模型固有的非確定性、發散性、天馬行空的特點，恰好可以成為激發人類靈感的好幫手。”人的靈感並非從天而降的，很多時候正是“站在巨人的肩膀上”，而人工智能背后的龐大數據庫，可以扮演“巨人”角色，讓創造者站得更高、看得更遠。

　　人工智能技術的進步，其更重要的意義在於：讓人從重復性的腦力勞動中解放出來，聚焦於真正的創造。一些大學課后作業可以用人工智能完成，給大學老師提出的問題是：以后布置的作業是不是要更有新意？能用機器完成的作業，一定不是好作業。年度總結、月報、周報中的套話，可以輕鬆交給人工智能完成，這也說明一些佔據員工大量時間精力的工作只是重復性消耗。

　　換言之，未來檢驗一項工作是否真正有意義、有實效的標准，就是要看其能不能被人工智能輕易取代。有人認為，人工智能遲早能夠替代人類現有的大部分文字工作。如果這一判斷最終成為現實，那恰恰說明很多文字工作並非思想的創新，而僅僅是材料的堆砌。

　　隨著素材的積累，比ChatGPT更“聰明”、更“全能”的聊天程序，一定會在不久的將來誕生。對此，人們與其焦慮“機器取代人工”，不如敞開胸懷，歡迎技術進步給工作與生活帶來的改變。指揮機器的是人，不是機器本身，而要讓機器的“大腦”更好地服務於人，也離不開人的主觀感受與創新創造。人類騰出更多精力，聚焦於思想與觀念的創新，機器當好“秘書”，在科學與文化領域一定會取得更深遠的突破。

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