对话从业者丨我们会被ChatGPT取代吗？说“套话”的专家危急了，基金经理安全了

近日，财通证券李跃博团队在其公众号发布了一篇由ChatGPT撰写、Deepl翻译的实验性报告，名为《提高外在美，增强内在自信——医疗美容革命》，瞬时引发热议。与ChatGPT协作撰写该报告的分析师之一刘洋更是直接提到，ChatGPT肯定会替代人工，也将ChatGPT对于人类替代的争议掀至高潮。

除了券商分析师，在人们的讨论中，记者、程序员、律师等都是可能被ChatGPT取代的潜在对象。基于此，我们也与不同行业从业者聊了聊，试图推断，在他们眼里，ChatGPT究竟是洪水猛兽还是得力助手。

模型截图

易方资本创办人及投资总监王华：ChatGPT的处理能力，What≈How＞Why

翻译、总结等工作是自然语言处理（NLP）的强项，从我们的使用经历中也能直看感受到，ChatGPT对不同类型问题的处理成熟度是不同的，可以总结为对“是什么”这类问题的回答成熟度约等于“怎样做”，他们都优于对“为什么”这类问题的回答，即What≈How＞Why，在因果关系的推理中，特别是从果推因方面，ChatGPT的弱点是显而易见的。

假如用人脑做类比的话，ChatGPT的思维模式更像是右脑做主导，在逻辑性上欠缺，但在关联性上表现出了很强的优势。不过这种关联性并不是一种因果的关联，而是水平层面的关联，有点类似于半导体中的GPU。相对来说，CPU更像是左脑，要把前因后果搞清楚的完美主义，而类似于右脑的GPU，其宽容度更广，因此比较轻易接受精准度不够的东西，但关联的领域就会变得很大。整体来看，ChatGPT的相关性内容处理要比因果关系、回纳推理的处理更游刃有余。

易方资本分析员王逸研：替代分析员的概率比替代基金经理大很多

从卖方的角度讲，一些类似于券商分析师的角色被替代的风险会大很多。假如你让ChatGPT写一篇关于半导体产业的研报，那么它很快就会回应给你一个大致的框架，比如国内与国外的差距在哪、国内企业比较成功的案例是什么、相关产业的政策等，这些与卖方分析师所写的很多研报框架都是类似的。假如机构情愿雇佣这些ChatGPT的模型，那么这类岗位在未来很可能就会大幅减少。

但ChatGPT取代基金经理的概率可能就要小很多。基金经理需要更多的主看推断，需要合成不同类型的资讯作出决策，这些都是ChatGPT的弱点。而且基金经理的工作并不只是简单的下单，更多时候需要积极地与不同的客户沟通自己的投资构思，因此一些高净值的投资者更倾向于投资的其实是基金经理本身，这也是基金经理更难被取代的原因所在。

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某新闻媒体评论员：记者需要的不是以不变应万变

ChatGPT作为更先进的语言模型，可以成为记者工作的一个辅助，但并不能代替记者这份工作。新闻事件总是瞬息万变的，对于新闻真相的挖掘，对新闻当事人的具体摘访、对新闻价值的推断，都需要记者足够发扬其自身潜质随机应变，而不是以不变应万变。

而在新闻评论或者说是看点输出上，ChatGPT就显得有些保守有余、创新不足了。一方面，它很难针对某一热点事件提出让人眼前一亮的看点，另一方面，即便我们给了它一个主题，它也很难会围绕这一主题展开足够而详实的论述，更何况有些时候，人工智能对于文字的理解通常不会“拐弯”，比如它似乎很难理解什么喊做“让子弹再飞一会儿”。

瑞莱聪明高级产品经理张旭东：ChatGPT是“举一千反一”，而人类是“举一反三”

ChatGPT“能力”非常全面，基本各领域问题都能答上来。但这其实是“举一千反一”的过程，有些像基于浩大的文本库，凝练了多领域问题的很多数据做相互校验，然后挑了一些基础性的内容回答出来。

ChatGPT虽然比之前的模型能力有了非常大的提升，但与人类举一反三的能力还相差较远，没有方法通过聚合人类的现有知识推导出一些新的知识，所以我们感觉ChatGPT更多还是在一些场景作为辅助工作往提效，这样的算法技术距离取代人类还过于远远。事实上我认为ChatGPT会更像自动驾驶领域的L2辅助驾驶需要人机协同，而不是像L5完全自动驾驶一样取代我们的工作。

某智能家电企业软件工程师：我知道它会回答什么，也就觉得仅此而已

简单试了试之后，我发现ChatGPT能回答的问题都是网上可以搜到答案的问题，我知道它会回答什么，因此也就觉得仅此而已。当人们碰到一个新奇的东西时总是会升起很强的好奇心理，可当你熟悉他所有的能力后就会发现不过如此。

目前我们只是发现了它的优点，但这个优点具备的商业价值还在酝酿中，一方面是因为模型的能耗可能相当惊人，另一方面是因为缺点也同样存在。比如有些问题可能也会是“一本正经地胡说八道”，假如你不知道正确的答案很可能会被它“以假乱真”，整体来看就像是百科类型的工具，可以当做“字典”往使用。

至于是人类体会的累计增长速度和科技进取的速度谁会更胜一筹，其实并不用考虑。机器的体会是建立在人的体会上的，人学会才能教机器练习，目前人工智能的本质还是统计学，除非有质的突破，否则结局只能是更接近于人，而不会超越人。

北京卓纬律师事务所合伙人、律师孙志峰：冲击最大的是咨询类业务

法律被誉为数字时代下最后的手工产业之一。ChatGPT从目前能从大陆合法获取的素材来看，确实对法律实务工作会造成较大的冲击，具体分为几个层面：

冲击最大的是咨询类业务，针对某项法律咨询，ChatGPT可以毫不费力地生成结论和依据，也可以生成普适性的初步法律文书，弥补了律师在记忆容量、学习广度和回复效率等方面的不足。虽然律师体会仍然无法被人工智能完全替换或获取，但人工智能的摘集和整理信息确实可以解决相当部分的咨询需求。

不过，法律从业者的职能不会被人工智能完全取代，特殊是诉讼、需要体会积存才能完成的非诉项目、与商业高度合成的法律合规及风险防控，而律师在体会、专业、沟通及推断能力上要远强于人工智能，其看点也更易于被同是人类的裁判者或审查机构工作人员所接受。

上海易居房地产研究院研究总监严跃进：对传统房地产行业研究员挑战很大

ChatGPT对于传统房地产行业研究的从业者具有很大的挑战。通常我们在做政策分析的时候，都会在结尾谈到对房地产市场的影响。假如ChatGPT能够正确地识别出要害词并进行推断，比如出现限购知道是收紧，出现限购取缔能够识别放松的话，那么就能够在一定程度上取代分析师的角色。

而房地产专家在评论市场的时候，接收到的信息越多，对于问题的推断就会越全面，这一点与ChatGPT的逻辑是类似的，但ChatGPT所能接收到的信息量已经完全超出正常人的水平。不过假如房地产行业波动的情状较强，那么人工智能的把握能力就会相对较弱，因为人工智能要基于非常稳定的数据才能够进行信息的分析，从这一点上看，人工智能也要得到国家以及产业经济层面的重视。

但探求人工智能的作用，并不一定要从替代的角度出发。反过来讲，人工智能也能够在信息汇总方面减少人们的精力支出，扶助研究人员更好地总结出行业的法则，虽然有挑战，但应该以更加积极乐看的心态往面对人工智能的发展。

北京社科院研究员王鹏：人与人的沟通中，发明性的情感沟通很重要

在学术领域，ChatGPT可能替代一些类似于资料整合、分析、回答学生问题的简单工作，像是助教一样的角色，对学生而言也可能扶助学生完成一些比较简单的论文习作等。

但这其实是一个与考核难度、论文命题人以及审阅人体会相关的问题。命题人在布置作业的时候就要有侧重，尽量避免一些简单的问题。而学生假如想要提交一些具有深度的论文，还是要有更深的发明性在里面的，这正是ChatGPT无法胜任的部分。

事实上，对教师这个行业而言，假如想要更深进地教学，比如针对学生不同的实际情状，进行更细致的解答，则是真人所更擅长的内容。人工智能可以更加精准高效地回答问题，但从目前的发展程度来说，个性化的方面还面临着很大的不足。而且，人与人的沟通中，发明性的情感沟通是很重要的一个元素，从这些情状来看，ChatGPT都无法完全替代教师这个行业。

北京商报记者 杨月涵