人工智能也许能帮他们做最简单的部分，但是他们工作中最糟心的部分，却依然需要自己承担。
编者按：本文来自微信公众号20社（quancaijing_20she），作者：罗立璇 王晓玲，创业邦经授权发布。
“ GPT 会不会干掉我们这个职业？不知道啊，不过可能会先干掉百度。”在听到我们的问题后，一位朋友开玩笑。
可以说，从机器出现开始，人类和机器的对抗、对于被自己造物所取代的恐惧，就一直萦绕在我们这个物种的心头。最极端的一种呈现方式，或许是《黑客帝国》，人类最终成为了自己造物的干电池，心满意足地沉浸在机器编织的美丽幻梦里。
自从 ChatGPT 问世，这样的存在主义危机或多或少地出现了所有人的心头。我们去问了几个被认为可能会被人工智能取代的职业的人来聊一聊自己的感受。
这三个职业的共同点是，社会精英。首先，他们收入远远超过大模型的运营成本，具备被取代的价值。而且，这三个领域都需要大量的专业知识，AI的无限存储和持续学习能力，看似更有用武之地。
这三位朋友相当乐观。人工智能也许能帮他们做最简单的部分，但是他们工作中最糟心的部分，却依然需要自己承担。人工智能既没有办法帮他们“背锅”，也识别不出来狡猾的人类可能会攻击的漏洞和骗局。对于他们来说，怎么驯服这项技术跃迁来为自己服务，可能才是人生的新命题。
01朱宝，北京大成（哈尔滨）律师事务所律师
人工智能到底能不能代替人类律师？前段时间就有人来问过我，我认真思索后，认为现在不能。
其实律师被 AI 取工论不是今年才有，但 open AI 连放大招，让这个可能性看似有了很大进展。
最近的消息，包括人工智能企业 DonotPay 试图推动队部的“机器人律师”出庭，以及普华永道也宣布要开展一项聊天机器人实验,加快其 4000 名律师的工作速度。
这些消息引发的关注比以往要大。但是，人工智能成为律师和成为驾驶员一样，首先得划分清楚权力和责任。因为律师这个领域，还没有任何官方研究，我就举无人驾驶的例子。
走在最前面的是德国政府，分别在 2017 年和 2018 年出台了自动驾驶法规和道德伦理标准，也是世界上首个实施此类措施的政府。
德国通过出台无人驾驶法规，允许汽车自动驾驶系统未来在特定条件下代替人类驾驶，也就是给予自动驾驶系统同驾驶人同等的法律地位。
权力有了，就需要厘清相应的责任。在自动驾驶道德伦理标准中，除了规定“必须严守交通法规”，“人类的安全必须始终优先于对动物或其他财产”，“在不可避免的事故中，不能出现歧视性判断”等等。
特别需要指出的一条是，“虽然车辆在紧急情况下可能会自动作出反应，但人类应该在更多道德模棱两可的事件中重新获得车辆的控制权”。
看到没有，责任仍然是由人类来承担，而不是让汽车去坐牢。
自从自动驾驶商用，就出现了多次因使用不当而导致交通事故的案例（图为特斯拉在高速公路上撞上货车）
我们也经常开玩笑，为什么短时间内不会有真正意义上的 AI 律师，因为出了事，AI 不能去坐牢啊。
而且，在律师的工作中，可能出现的伦理和法律风险就复杂得多了。
律师工作可以大概分为诉讼和非诉论两类。如果由 AI 来代替律师干活，我们会发现在这些具体工作中，目前的AI大模型，还很难坚守最基础的保密性原则和伦理底线。
比如，现在已经有了人工智能法律咨询，那么，如果一个人偷了东西，AI律师很可能会直接让他去自首，但是人类律师可能吗？
大家都知道，律师在工作中要为当事人保密。如果当事人自己跑去跟 GPT 咨询，也得先说明案件基本情况吧，这把自己的秘密完全交给了大模型。大模型不会帮忙你保密的，下次只要有人用类似的关键词进行搜索，他立马就把从你这里得到的各种细节，全给抖落出来。
同理，虽然大家经常认为律师的很多案头工作，如果整理文件、资料、合同等等，过于繁琐，想把我们减负。而且有些工作，AI 确实可以快捷、严谨地完成，但其实当你把资料输入大模型时，同时也就会泄密。
因为你用 AI 写任何东西，系统都获得了你的原始材料和底稿。例如，你把一家公司今年的投资计划输入进去，那也就暴露了这个公司未来的业务重点。
不过，非诉讼类工作，有很多是需要大量人工的，确实很适合 AI 来干，我相信未来一定能够解决保密问题，不过目前还不行。
那么，AI 能成为律师助手吗？
试用了各种产品后，我发现人工智能确实是科技进步带来的很好的生产工具。至于什么时候开始使用，我个人偏向保守，在应用技术发展成熟后，我也会等同行普遍开始使用至少半年后，再去用。
半年时间，足够暴露出问题。任何科技创新带来的技术进步，都一定有社科领域的代价。
我相信学习使用这些工具，不会有什么困难，半年时间足够。现在我有两个担心，第一，大规模应用后，人工智能会不会让法律领域的价值观趋向单一，不再多元化；第二，我们国家目前的大模型产品与 ChatGPT 相比，还有差距，未来如果不能很快赶上，我们可能会在律师工作方面，也落后于国外同行。
02熙宁，加密货币行业
我的工作，是纯金融类的资金、资产运营，简单来说就是帮助公司管钱，既要保证安全，也要保证增值。虽然目前是在加密货币行业，但流程其实和银行差不多。具体到日常工作，就是每天监控业务，看看那些大额交易有没有可疑的地方。
至少在目前，GPT4 还谈不上能给我的工作带来多大的效率提升。我们平时签的协议，确实都是有模板的，GPT4 可以帮忙起草文件。但是这个协议怎么设计、要签什么协议，还是需要律师、公司一起坐下来磨很长时间，起草文件只是其中很小的一部分工作量。
日常监控，其实机器是不可能替代的，因为我们现在涉及到特别大的金额交易，依然需要人去判断、去决策。
人工智能确实能够提高决策效率，但是在当下，其实我们已经拥有了很多能够帮忙提高效率的软件，比如各种报警预警系统、交易系统，但是它不能帮我们决定从哪里募集资金、打多少钱到相应的交易账户里。这是需要老板根据自己资金体量和行业定位才能作出的决策，而这些因素变动得比你想象中频繁。
很多人说我们这个行业不会被取代，是因为需要人来“背锅”。某种程度上是这样的，因为每个人对于自己服务的相应环节，都有相应的责任。
To B 和 To C 业务是两个完全不同的概念。如果对散户、小客户，我们当然可以一切都自动化，走量就可以了。但是 To B 业务的交易量太大了，客户随便转一笔就 500 万甚至上千万美元，你敢用机器自动批准吗？
所以，就算现在一切都数字化了，机构客户要在银行办业务，还是全部人对着机器，然后逐项做人工核对。你如果要转 500 万进银行，银行中后台可能有 n 个部门要围着你转，一项一项确认下去。
To C 出现的问题都是相似的，我们现在已经可以自动识别违约、薅羊毛，还有诈骗行为，AI 也许可以提高这方面的效率。但是 To B 不一样，To B 就算只出一次差错，相应金融机构要付出的代价是巨大的。
我们这个行业到现在都不敢自动化，传统金融行业在这个事情上面已经遭受了千八百次的血的教训。所有的东西虽然都有系统，但是每个流程节点上配的还是人，因为只有人才能识别其他人的骗局。
像 FTX 上次暴雷的事情，中间牵扯到这么多乱七八糟的银行，这些资金都是自动消失的吗？后面全是人工的力量。律师要判断合规、写合同、起草框架协议，机构还要写购买协议、分销协议，才能以看着似乎清白的方式把钱转到自己手里。
前全球第二大的加密货币交易所FTX暴雷，让加密货币行业岌岌可危
只要这个世界上还有人类，人工智能就很难实现最优解。我工作中每天处理的都是人的事情，人工智能解决不了信任问题。
对于我来说，比起人工智能，如果公司业务能够更加系统化、流程化，对于我工作的愉悦感可能才会有更大提升。
一个很简单的例子，加密货币行业，很多公司的交易体量和业务范围都是很大的，需要在全球范围经营，这些公司又需要用不同的资料去当地的券商和银行开设账户。
但到现在，出于安全和成本的各种原因，因为加密行业是一个人力并不那么充裕、但又过早开启全球业务的行业，很多公司都没有一个系统能够把这些资料和账号以足够安全的方式汇总到一起，只能任由它们散落在全世界。全公司没有一个人能够完全掌握这些账号，就会需要公司里的人员浪费大量时间在这些基本的 paperwork 上。
03李倩，FA（财务顾问，对接商业项目与资本）
对于我个人的工作来说，GPT4 可以替代的主要是文书工作。
一部分是商业计划书，这部分的重点是怎么把公司的信息用可视化的方式表达出来。因为如果只发出文档，很多机构和投资经历是没兴趣细看的，就需要做 PPT。但你知道的，做 PPT 女工实在是太无聊了，它需要你有个人审美、付出很多时间，只是为了大家看起来舒服一点。老手还好，一天就能做完，新手可能得花上一个礼拜。
但现在，人工智能可以根据文字生成多个不同的 PPT 方案，我们只需要挑选其中比较适合的，然后进行修改就可以了。我看 Office 马上就要接 copilot（由 GPT4 驱动）了，到时候我们可能只需要一两个小时就能完成这些任务。
不过，怎么为客户做包装、讲商业故事、挖掘他们的亮点，这些思考性的部分，肯定还是需要人类大脑来完成的。就算是 GPT4，可能也还很难实现这样的要求。
另一部分就是财务分析。GPT4 当然可以帮你制作数据图表，自动制作可视化内容。但是如果你要去做数据清洗、确认数据的真实性，依然需要人力去联想、分析和确认。
比如，一个企业的收入去年明明还能实现 80% 的增长，到今年却只有 20% 了，这个原因是什么呢？
正常的原因，AI 也许很快就进化到能够分析出来的程度，比如大环境的原因，行业竞争变剧烈，产品和服务价格没有竞争力，公司的运营数据出现了问题等等。但究竟是哪个节点出现的问题更重要，哪个问题可以马上就被改善，都需要和具体的人坐下来沟通，然后落实到纸面上。
但到了条款谈判，我觉得就很难了。谈判没有绝对的对错，比如说业绩对赌这种事情，对于投资机构来说是在保护自己的利益，而很多公司都不能接受这样的风险，因为一旦对赌失败，可能估值就会大幅缩水，创始人的股份也被拿走，甚至还有个人连带责任。AI 只能给你提供建议，到最后选择的人还是你自己。
我现在比较期待的是 GPT4 能够马上帮我做所谓的 dirtywork，就是那种很基础、很累，但是又需要一些智力的信息搜集工作。比如我现在想了解一个赛道的信息，需要谷歌、百度来回搜索，还要搜论文，一个一个找学术期刊，如果能够按我的权重要求把信息排列汇总出来，还能随时提问检索，就是我最需要的东西。
我现在的感觉是，如果一份工作的“原创性”程度不够的话，很快就会被淘汰。
比如说设计师，或者说美工，可能很快就被取代了。我正好在看 AIGC 相关的内容，如果 GPT4 能够很好地理解图片内容，那么根据用户需求把不同元素融合到一起组成新的画面，可能是一个很简单的事情。而广告行业整体的内容差异不大，这个行业已经十年没有太大的变革了，无非是个人的审美改变了，需要突出不同的元素，真正原创性的内容是不多的。
还有就是原来用的一些插件，比如 iSlide，它就是给你提供很多个模板，插图模板、框架模板，但是其实离你真正的内容优化还差得远，和人工智能相比，没有任何的思考逻辑。像这些应用，还有相应的行业，可能就会被优化掉。它有可能不是一下子就把你全部淘汰，但是一定会逐步蚕食应用场景，直到把你的生存空间全部占领。
当然，这些公司也不是傻子，一定会找接入人工智能的办法。
ChatGPT 出来以后，也会让我重新思考，以前积累下来的工作技能究竟哪些是更重要的？刚开始工作的时候可能会觉得，案头工作也有价值，就算我做的不是最核心的事情，反正我能拿到还不错的报酬，也挺开心的。
但现在发现这些工作可以被取代以后，会逼着我去做最核心的、最不容易被取代的环节。
比如在 FA 的工作里面，最重要的还是人和人之间的交流、信任感，怎么去理解人，不能太沉醉于做手头的这些对着电脑的工作。要更积极地找项目方和投资人去获得最前沿的信息，因为 1 个人再怎么厉害，也很胜过 10 个人一起去找新的信息，然后推动事情的发展。不断更新认知，可能是我们跑赢 AI 的唯一方法。
我们也在寻求新的投资机会，但是国内的公司确实和国外不一样。像 Open AI这样的组织可以专注这么多年一直做专精深的方向，可以出现颠覆性创新的机会。国内公司看的是投资利润回报多少，和怎么做应用赚钱。
我之前看制造业，工业互联网说了这么多年，很多工厂实际上依然没有完成数字化。但现在，可能就跟中国网民直接跳到移动互联网时代一样，这些工厂也会直接跳到智能化时代。
老实说，我也不认为我们这群人会被替代。我们一定会享受到智能化的便利，最先被替代的肯定不是我们，而是一些更庞大的劳动力群体，比如审核。不过，如果我们真的被取代了，去做一些体力活儿，我觉得也不错，社会一定会有新的解法。