數(shù)字員工：飯碗的終結(jié)者，還是飯碗的創(chuàng)造者？

很多同學(xué)可能并未察覺，我們接的電話來電中相當(dāng)?shù)谋壤呀?jīng)變成了數(shù)字人。它們惟妙惟肖，如果不是經(jīng)常聽的人在相對簡單的對話情境中，根本聽不出來語音合成的聲音和真人聲音的差異。

(資料圖片)

這種數(shù)字員工的前奏自從2010年以來其實一直在響起，只不過不夠激烈和密集，始終局限在幾個有限的領(lǐng)域，比如外呼促銷、客服等。此前核心瓶頸是“智能不夠”，所以只能處理相對狹小領(lǐng)域里的單一任務(wù)。ChatGPT等大模型則改變了這種底層約束。雖然成功的數(shù)字員工產(chǎn)品還沒出來，但這是注定發(fā)生的事實，就像互聯(lián)網(wǎng)只要開始普及，搜索就必然會出現(xiàn)一樣。從這個角度看2023年，是數(shù)字員工的元年。

數(shù)字員工洶涌而來

人工智能發(fā)展這些年商業(yè)上不成功，但各個技術(shù)點上實在有了很大進步，包括各類識別算法、語音合成算法等。而這些技術(shù)的組合正好為數(shù)字員工的誕生準(zhǔn)備了充足的條件。

我們拿一個招聘的數(shù)字員工做例子，看下到底需要哪些技術(shù)：

在最簡單的場景，她需要能夠圍繞著自己的招聘主題進行宣講，并能夠回答候選人關(guān)切的問題。說到這個大家會馬上想到現(xiàn)在的大模型。是的，基于現(xiàn)在的通用大模型能夠比較好地完成這一基礎(chǔ)工作。這打破了過去不同方向要分別定制，并且應(yīng)對變化成本過高的約束。當(dāng)前是招聘場景越簡單，比如工廠的工人，那這種數(shù)字員工越勝任，招聘對象越復(fù)雜，它越不靈。

再遞進一步，招聘的時候如果不是文字溝通，那還需要什么？

這就和過去做的智能音箱有點像，數(shù)字員工需要聽得清，說得出來。聽得清這事，在智能音箱等產(chǎn)品的推動下，即使是遠場也能達到95%以上的精度，而TTS更是已經(jīng)進展到只要錄幾句就能模擬出你的聲音。完全沒有技術(shù)障礙，并且成本可控。

再逼真一些，還需要什么？

還需要你的數(shù)字員工在表情、手勢、體態(tài)上和真人一樣。這個在這幾年的努力下成本已經(jīng)從幾十萬降到幾萬或者一萬。

在這個時間點，這種數(shù)字員工能力還是有限度的，不管是智能還是表達方式。

如果硬要分個級別，估計在工廠這類崗位表現(xiàn)會超過人類，在軟件工程師這類崗位上有可能打平，在招高管的時候就還不行。

可這沒關(guān)系，絲毫不會影響數(shù)字員工洶涌而來的趨勢。

這就像一旦286出現(xiàn)，PC浪潮就會很快席卷而來，一旦窄帶出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)就會蓬勃發(fā)展一樣。數(shù)據(jù)的連通性會增強，比如更知道招聘對象是誰；智能會增強，大模型肯定還會進階；技術(shù)會變得更便宜，比如一個數(shù)字員工的成本會進一步下降。所有關(guān)聯(lián)的技術(shù)，所有對應(yīng)的產(chǎn)品在幾個迭代周期后，就會變得像微信一樣好用。

商業(yè)閉環(huán)

如果要下個定義，數(shù)字員工和過去說的數(shù)字人的核心差別是什么？

數(shù)字人是一種簡單的人形表示，對應(yīng)局部功能；數(shù)字員工要在指定區(qū)域完整解決場景問題。

過去的人工智能產(chǎn)品核心的問題就是只承擔(dān)局部功能，解決局部問題。

比如閘機、智慧電梯等，從人和場景的角度看，它們是一個個半拉子產(chǎn)品，只能干一個小點的功能。所以在各種場景下它們解決的是“更好”，但其實增加成本。這就好比帶了人臉的閘機和保安，智能助理和App等都是這種情況。哪怕在最簡單的場景下，它們的價值創(chuàng)造也不完整。

經(jīng)常會提到的價值創(chuàng)造，這個詞要和場景關(guān)聯(lián)，然后再對應(yīng)到具體產(chǎn)品，不應(yīng)該對應(yīng)具體某個具體技術(shù)。價值創(chuàng)造是個整體性問題，從整體性視角很容易看到過往十年AI產(chǎn)品的各種問題，從技術(shù)角度則看不到。

過去就客服等寥寥幾個場景能實現(xiàn)一點全場景的價值創(chuàng)造，外呼都還不太行。

核心瓶頸就是上面說的智能供給不足。

為什么全場景創(chuàng)造價值很關(guān)鍵？

因為價值創(chuàng)造在場景上完整了，商業(yè)模式會非常簡單直接。否則對客戶和用戶就很雞肋，有了更好沒有也行，當(dāng)然購買意愿就不強。

假如雇傭一個人15萬，雇傭一個數(shù)字員工1.5萬，如果從場景上看這兩者百分百等價，那從人效的角度看，所有的企業(yè)都會雇傭數(shù)字員工。

現(xiàn)在不雇傭只是因為產(chǎn)品不夠好，不夠完整。

如果能搞定，這個產(chǎn)業(yè)空間，比IDC等估計的要大得多。

并且一旦搞定，這注定會成為一種和互聯(lián)網(wǎng)一樣的巨大浪潮。人效有2倍差異的時候，沒人能忽略它。

從這個角度看，數(shù)字員工確實會打碎許多現(xiàn)有的飯碗。

現(xiàn)有的飯碗底層越是依賴于簡單的邏輯和概念組合，越是很快會被打碎。這一點在之前OpenAI論文中有提，此處不展開。

需要補充的是，我們過去因為人的智能不夠而分工，把干一個產(chǎn)品分解成產(chǎn)品經(jīng)理，設(shè)計、架構(gòu)師，程序員，測試等。那現(xiàn)在因為智能供給的充沛而回卷，其實合情合理。如果回到程序員的上古時代，這個行當(dāng)早期很多產(chǎn)品還真是一個人干的。所以上面的所謂的消滅，其實也是一種回滾。

人的位置在哪兒？

在給出答案前，我們來看幾個例子。

一個是Linux。Linux早期是個什么運作模式呢？最開始就這哥們一個人干，結(jié)果干來干去，干不動了，他就開源。參與開源的人，每個人把自己的變更通過郵件發(fā)給他，他負(fù)責(zé)合并到正式版本的Linux里。Linux對應(yīng)這個產(chǎn)品的核心，但把工作量大的部分分出去了。后來這模式被Git等工具放大了，但本質(zhì)上還是這套邏輯。

假如AI大模型變厲害了，會發(fā)生什么？

這個社區(qū)會圍繞這個Linux這個核心回卷。比如兩千人的社區(qū)，最外圍的會先被大模型取代掉。然后一圈一圈往中心折疊。但即使到最后Linux這角色是不能取代的，因為Linux解決的不單是編程問題，大模型的工具屬性回答不了到底要成什么樣，應(yīng)該為現(xiàn)在考慮多少，為將來考慮多少這類問題。

（這么個漲法，Linux內(nèi)核社區(qū)也未必扛得?。?/p>

我們再看個例子，羅永浩老師。論利潤，所有創(chuàng)業(yè)的AI公司十年時間賺的錢，可能還不如羅老師創(chuàng)業(yè)失敗帶貨這幾年一個人賺得多。那為什么可以這樣？

我們可以講沒有短視頻平臺就沒有羅老師的“真還傳”。

短視頻平臺就像一塊肥沃的地，羅老師在上面發(fā)揮了自己的才華，種出了自己的糧食。

那短視頻平臺是什么呢？

它是一組算法的集合。雖然我們不管哪個算法叫人工智能，但推薦算法這些和AI底層是有很多共通之處的。所以羅老師的“真還傳”是一個把人的才華嫁接到硅基智能之上，并取得巨大成功的案例。

據(jù)此回溯，我們可以發(fā)現(xiàn)過去互聯(lián)網(wǎng)崛起的過程中，不單有羅老師的帶貨，還有各種其他主播，起點上還有網(wǎng)文作家，網(wǎng)紅店等的成功。

這是什么概念和人工智能又有什么關(guān)系呢？

AI算法會讓過去的平臺具有更強大的力量，借助于AI平臺，小團隊可以實現(xiàn)指定場景下的直接價值創(chuàng)造。比如個性化的生產(chǎn)在過去是不太可能的，但當(dāng)大量數(shù)字人崛起之后，理論上講不管是純虛的服務(wù)還是真正的生產(chǎn)，都可以做到每個人一個設(shè)計師，一條生產(chǎn)線。

我們的就業(yè)形式在因此而發(fā)生變化。

在互聯(lián)網(wǎng)興起前，很多時候我們想到就業(yè)就會想到工人，農(nóng)民，干部等。

現(xiàn)在播主，網(wǎng)文作家，滴滴司機，外賣小哥，網(wǎng)紅店主每一個都是單獨的經(jīng)濟單位。他們對某一個平臺形成單向依賴，但橫向的分工配合被弱化很多。

在這種模式下，沒有平臺就沒有就業(yè)。

有趣的是，這也是一個循環(huán)。

在上古我們還和猩猩差不多的時候，其實每個個體都是一個獨立的經(jīng)濟單位，在農(nóng)業(yè)文明的時候，被弱化了一點，但基本農(nóng)民還是自給自足，就是對地球有依賴。

大工業(yè)時代就不是了，人和生產(chǎn)資料發(fā)生了巨大分離。但現(xiàn)在往回走，核心是平臺扮演了地球的角色。

差異是地球是不收錢的，但平臺和個體之間牽涉利益分割?！捌脚_”的模式是未來，但必須處理好這種利益分配。

從這個角度看，數(shù)字員工就不是飯碗的破壞者，而是創(chuàng)造者。他們站在了每個人腳下，讓每個人都可以形成自己的經(jīng)濟閉環(huán)，讓每個人有機會發(fā)揮你自己屬于人的那部分特色。

如果沒有短視頻平臺，很多知名的主播現(xiàn)在會在干什么呢？

硅基和碳基的邊界

哪些會由數(shù)字員工在平臺里面做，哪些會由人在作為一個個分散個體，在平臺外面做呢？

回答這個問題要看清硅基智能和碳基智能的能力邊界。

在過去分工體系下創(chuàng)建的各種崗位，核心依賴的正是記憶、對邏輯和概念的處置。

這部分實在不靈，人根本沒可能和數(shù)字員工進行比較。數(shù)字員工越發(fā)展，這種分工體系越會回卷。場景和產(chǎn)品應(yīng)該還在，但它背后對應(yīng)的人員會削減。

但數(shù)字員工站到每個人的腳下后，每個人都迎來一個獨立創(chuàng)造價值的機會，這部分會依賴于碳基智能的優(yōu)勢，比如創(chuàng)造力、活性、共情價值等。碳的活性和硅的穩(wěn)定性在這里要做結(jié)合。

最終結(jié)果可以用一個形象的指標(biāo)來形容：

蘇聯(lián)老大帝國的SKU一共不過2萬種，電商平臺的SKU已經(jīng)超過4000萬。如果是上面這種情形那SKU可能再翻100倍。之前總說SKU是數(shù)目小于人的數(shù)目，在未來則可能徹底反過來。一個SKU只服務(wù)于極少的人，甚至一個人，但還有利潤空間。因為基礎(chǔ)成本被縮減了。

這是一種新式的多點多維的經(jīng)濟循環(huán)。

這種循環(huán)下，需求和供給是對等的，且是多樣化的。每個人既是生產(chǎn)者也是消費者，人們的全面物質(zhì)文化需求可以更好地被滿足。

我們有時候可能會困惑：為什么生產(chǎn)力高度發(fā)展，我們每個人的物質(zhì)文化需求也沒被滿足，但經(jīng)濟卻出問題？核心可能就是循環(huán)的通路和循環(huán)的形式問題。這是我為什么說市場和凱恩斯主義的統(tǒng)一，可能在于一個新的概念“科技道權(quán)”的一個原因。

總結(jié)

假如一群螞蟻在一只大象的耳朵上生活，這螞蟻有智慧根據(jù)大象的習(xí)性基于大數(shù)據(jù)統(tǒng)計，分析出了非常嚴(yán)密的公式，可以根據(jù)各種變動信號預(yù)測耳朵大象會怎么擺。現(xiàn)在地球氣候變了，大象就一路往北。這樣一來固然可以修正模型，讓預(yù)測模型看著能解釋過去，但骨子里是不可能準(zhǔn)了。因為原點出了根本變化。

我們總是面對兩類問題，一類問題是連續(xù)性的，一類則是基礎(chǔ)要素變了。基礎(chǔ)要素變的情形就導(dǎo)致原點類問題，而原點類問題需要褪去細節(jié)，回到原點。

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