近日，財通證券李躍博團隊在其公眾號發布了一篇由ChatGPT撰寫、Deepl翻譯的實驗性報告，名為《提高外在美，增強內在自信——醫療美容革命》，瞬時引發熱議。與ChatGPT合作撰寫該報告的分析師之一劉洋更是直接提到，ChatGPT肯定會替代人工，也將ChatGPT對於人類替代的爭議掀至高潮。
除了券商分析師，在人們的討論中，記者、程序員、律師等都是可能被ChatGPT取代的潛在對象。基於此，我們也與不同行業從業者聊了聊，試圖判斷，在他們眼裡，ChatGPT究竟是洪水猛獸還是得力助手。
模型截圖
易方資本創辦人及投資總監王華：ChatGPT的處理能力，What≈How＞Why
翻譯、總結等工作是自然語言處理（NLP）的強項，從我們的使用經歷中也能直觀感受到，ChatGPT對不同類型問題的處理成熟度是不同的，可以總結為對「是什麼」這類問題的回答成熟度約等於「怎樣做」，他們都優於對「為什麼」這類問題的回答，即What≈How＞Why，在因果關係的推理中，尤其是從果推因方面，ChatGPT的弱點是顯而易見的。
如果用人腦做類比的話，ChatGPT的思維模式更像是右腦做主導，在邏輯性上欠缺，但在關聯性上表現出了很強的優勢。不過這種關聯性並不是一種因果的關聯，而是水平層面的關聯，有點類似於半導體中的GPU。相對來說，CPU更像是左腦，要把前因後果搞清楚的完美主義，而類似於右腦的GPU，其寬容度更廣，因此比較容易接受精準度不夠的東西，但關聯的範圍就會變得很大。整體來看，ChatGPT的相關性內容處理要比因果關係、歸納推理的處理更遊刃有餘。
易方資本分析員王逸研：替代分析員的概率比替代基金經理大很多
從賣方的角度講，一些類似於券商分析師的角色被替代的風險會大很多。如果你讓ChatGPT寫一篇關於半導體產業的研報，那麼它很快就會回應給你一個大致的框架，比如國內與國外的差距在哪、國內企業比較成功的案例是什麼、相關產業的政策等，這些與賣方分析師所寫的很多研報框架都是類似的。如果機構願意僱傭這些ChatGPT的模型，那麼這類崗位在未來很可能就會大幅減少。
但ChatGPT取代基金經理的概率可能就要小很多。基金經理需要更多的主觀判斷，需要融合不同類型的資訊作出決策，這些都是ChatGPT的弱點。而且基金經理的工作並不只是簡單的下單，更多時候需要積極地與不同的客戶溝通自己的投資思路，因此一些高凈值的投資者更傾向於投資的其實是基金經理本身，這也是基金經理更難被取代的原因所在。
某新聞媒體評論員：記者需要的不是以不變應萬變
ChatGPT作為更先進的語言模型，可以成為記者工作的一個輔助，但並不能代替記者這份工作。新聞事件總是瞬息萬變的，對於新聞真相的挖掘，對新聞當事人的具體採訪、對新聞價值的判斷，都需要記者充分發揮其自身潛質隨機應變，而不是以不變應萬變。
而在新聞評論或者說是觀點輸出上，ChatGPT就顯得有些保守有餘、創新不足了。一方面，它很難針對某一熱點事件提出讓人眼前一亮的觀點，另一方面，即便我們給了它一個主題，它也很難會圍繞這一主題展開充分而詳實的論述，更何況有些時候，人工智慧對於文字的理解通常不會「拐彎」，比如它似乎很難理解什麼叫做「讓子彈再飛一會兒」。
瑞萊智慧高級產品經理張旭東：ChatGPT是「舉一千反一」，而人類是「舉一反三」
ChatGPT「能力」非常全面，基本各領域問題都能答上來。但這其實是「舉一千反一」的過程，有些像基於龐大的文本庫，凝練了多領域問題的很多數據做相互校驗，然後挑了一些基礎性的內容回答出來。
ChatGPT雖然比之前的模型能力有了非常大的提升，但與人類舉一反三的能力還相差較遠，沒有辦法通過聚合人類的現有知識推導出一些新的知識，所以我們感覺ChatGPT更多還是在一些場景作為輔助工作去提效，這樣的演算法技術距離取代人類還過於遙遠。事實上我認為ChatGPT會更像自動駕駛領域的L2輔助駕駛需要人機協同，而不是像L5完全自動駕駛一樣取代我們的工作。
某智能家電企業軟體工程師：我知道它會回答什麼，也就覺得僅此而已
簡單試了試之後，我發現ChatGPT能回答的問題都是網上可以搜到答案的問題，我知道它會回答什麼，因此也就覺得僅此而已。當人們遇到一個新奇的東西時總是會升起很強的好奇心理，可當你熟悉他所有的能力後就會發現不過如此。
目前我們只是發現了它的優點，但這個優點具備的商業價值還在醞釀中，一方面是因為模型的能耗可能相當驚人，另一方面是因為缺點也同樣存在。比如有些問題可能也會是「一本正經地胡說八道」，如果你不知道正確的答案很可能會被它「以假亂真」，整體來看就像是百科類型的工具，可以當做「字典」去使用。
至於是人類經驗的累計增長速度和科技進步的速度誰會更勝一籌，其實並不用考慮。機器的經驗是建立在人的經驗上的，人學會才能教機器訓練，目前人工智慧的本質還是統計學，除非有質的突破，否則結局只能是更接近於人，而不會超越人。
北京卓緯律師事務所合伙人、律師孫志峰：衝擊最大的是諮詢類業務
法律被譽為數字時代下最後的手工產業之一。ChatGPT從目前能從大陸合法獲取的材料來看，確實對法律實務工作會造成較大的衝擊，具體分為幾個層面：
衝擊最大的是諮詢類業務，針對某項法律諮詢，ChatGPT可以毫不費力地生成結論和依據，也可以生成普適性的初步法律文書，彌補了律師在記憶容量、學習廣度和回復效率等方面的不足。雖然律師經驗仍然無法被人工智慧完全替換或獲取，但人工智慧的採集和整理信息確實可以解決相當部分的諮詢需求。
不過，法律從業者的職能不會被人工智慧完全取代，特別是訴訟、需要經驗積累才能完成的非訴項目、與商業高度融合的法律合規及風險防控，而律師在經驗、專業、溝通及判斷能力上要遠強於人工智慧，其觀點也更易於被同是人類的裁判者或審查機構工作人員所接受。
上海易居房地產研究院研究總監嚴躍進：對傳統房地產行業研究員挑戰很大
ChatGPT對於傳統房地產行業研究的從業者具有很大的挑戰。通常我們在做政策分析的時候，都會在結尾談到對房地產市場的影響。如果ChatGPT能夠準確地識別出關鍵詞並進行判斷，比如出現限購知道是收緊，出現限購取消能夠識別放鬆的話，那麼就能夠在一定程度上取代分析師的角色。
而房地產專家在評論市場的時候，接收到的信息越多，對於問題的判斷就會越全面，這一點與ChatGPT的邏輯是類似的，但ChatGPT所能接收到的信息量已經完全超出正常人的水平。不過如果房地產行業波動的情況較強，那麼人工智慧的掌握能力就會相對較弱，因為人工智慧要基於非常穩定的數據才能夠進行信息的分析，從這一點上看，人工智慧也要得到國家以及產業經濟層面的重視。
但思考人工智慧的作用，並不一定要從替代的角度出發。反過來講，人工智慧也能夠在信息匯總方面減少人們的精力支出，幫助研究人員更好地總結出行業的規律，雖然有挑戰，但應該以更加積極樂觀的心態去面對人工智慧的發展。
北京社科院研究員王鵬：人與人的溝通中，創造性的情感溝通很重要
在學術領域，ChatGPT可能替代一些類似於資料整合、分析、回答學生問題的簡單工作，像是助教一樣的角色，對學生而言也可能幫助學生完成一些比較簡單的論文習作等。
但這其實是一個與考核難度、論文命題人以及審閱人經驗相關的問題。命題人在布置作業的時候就要有側重，盡量避免一些簡單的問題。而學生如果想要提交一些具有深度的論文，還是要有更深的創造性在裡面的，這正是ChatGPT無法勝任的部分。
事實上，對教師這個行業而言，如果想要更深入地教學，比如針對學生不同的實際情況，進行更細緻的解答，則是真人所更擅長的內容。人工智慧可以更加精準高效地回答問題，但從目前的發展程度來說，個性化的方面還面臨著很大的不足。而且，人與人的溝通中，創造性的情感溝通是很重要的一個元素，從這些情況來看，ChatGPT都無法完全替代教師這個行業。
北京商報記者 楊月涵
