年初，麦肯锡开启史上最大规模的一轮裁员。科幻作家Ted Chiang（姜楠）开始担心，人工智能会不会取代麦肯锡，成为“资本的顺从的行刑者（capital’s willing executioners）”。
财富100强（Fortune 100）中有90家是麦肯锡的客户。当麦肯锡来到镇上（When McKinsey Comes toTown，2022年出版），野蛮的成本削减变成了“优化”，残酷的裁员方案变成了“调整规模”。
人工智能也正快速渗透进各行各业。人们一边为其提升工作效率而兴奋，一边又担心它最终会让自己失业。在互联网时代，人们收入的中位数就没跑赢平均数的增长速度。IBM已经这么做了。它宣布暂停招聘人工智能可以胜任的职位，计划用人工智能取代近7800个岗位。
很多研究将风险指向知识工作者，他们这次暴露程度更高。知识工作者如何看待这一轮生成式人工智能给行业带来的冲击，企业内部正在发生什么，从业者又该如何应对？
在上周末的AIGC创建者大会，未尽研究作为联合主办方，邀请了蓝色宇宙上海业务负责人王蕴、大成上海办公室合伙人戴建民和璇米科技创始合伙人李大维，分别就文化创意、专业服务与技术领域，分享了他们的观察与分析。
与其旁观，与其批判，不如拥抱
冲击已经到来。此前，蓝色光标因使用AIGC而停用了所有供应商的传言刷屏。王蕴证实了消息属实，因为公司上下已将“全方位拥抱AIGC”，定义为2023年的业务重心。
蓝色光标很早之前就将自己定位为营销科技公司，五年来，先后推出了“妙笔”、“生花”、“销博特”等如今称为AIGC的智能工具。它们主要用于生成slogan、文案或框架方案。去年底，ChatGPT问世，公司就提出了“AI的平方”的新战略，即All in AI。
在蓝色光标，这并非一句口号。从内部管理看，公司有小组AI作业，没有完成，会影响绩效。从对外业务看，AIGC也已经开始辅助项目前期任务，比如检索信息、图文生成、提案创意等，以往高投入、低产出的“工具人”得到解放，可以将精力放在附加价值更高的工作上。
内容营销服务商的商业模式，主要有两种。第一种是跑时间赚信息差，每出现一项新的技术，都要更早更快地学习掌握，再整合已有的内容、技术和资源，向客户提供满足其业务场景的解决方案。第二种是传统的，现在已经是红海，比如做视频投放，实际拼的是效率和价值，要比客户更懂垂直领域的工具，更有效地训练细分模型。
法律等专业服务领域同样如此。在戴建民看来，每天都有大量法律文本产生，还有太多的法条来不及学习。AIGC 可用于生成法院判例、法律文书等多类信息的摘要，帮助律师和法律研究人员快速访问需要的信息，提高效率。
欧美已经不少同行拥抱人工智能。Ironclad利用ChatGPT来生成红线版（redlined versions）合同；DocketAlarm在用户鼠标悬停于案卷时生成文本摘要；Allen &Overy向公司的3500名律师推出了Harvey对话机器人，用于文件创建、法律研究、跨领域见解的生成。戴建民试用了国内的几款工具，认为由于训练数据不足，生成的回答并不理想。
李大维也承认AIGC在流程上帮助程序员节约了时间。以往，大家都是从网上拷贝代码，“没有谷歌（搜索引擎）不会写程序”；现在，搜索这一步也省了，交给AIGC。不是程序员真的不会写这段代码，而是它太重复太无聊，正好别人又已经写过无数次。
AI只会淘汰不会使用AI的人
对商业友好，不一定对所有从业者都友好。甚至已经有人预言，人工智能将创造更多的失业，全民将会享有基本收入（UBI）。这算得上他们眼里的快乐结局。
蓝色光标目前的作法是激励使用AI的人。该公司内部晋升机制将AIGC的使用能力作为考核指标之一。此外，公司内部举办相关大赛，激励员工，奖金池丰厚。公司面向所有员工表示，AI不会淘汰人，AI只会淘汰不会使用AI的人。
律所也不能排除裁员的可能，但还不是现在。人工智能尚无法生成与人类专家相提并论的内容。原本基础的检索工作，主要由律师助理完成，现在人工智能协助他们，但仍然需要他们人工介入，仔细审查和编辑，以确保其准确性和合法性；等积累了充分的经验后，合格的助理可以升任律师。
程序员也需要比人工智能更懂代码，才能更好地利用它来“偷懒”。李大维称，程序员被裁，首先是这家公司被这个行业裁了，而不是这个员工被这家公司裁了。IBM裁员7800人，更多的是IBM缺乏创新，跌落神坛。如果产业还在发展，从业者的队伍仍然会持续壮大，而不是萎缩。
版权风险，律师的新业务
知识工作者对AIGC的另一重担忧来自知识产权的风险。训练大模型需要输入的数据，以及应用大模型输出的内容，目前都存在版权争议。近期，美国好莱坞的编剧们大罢工，诉求之一就是不得拿自己的作品来训练AI。
王蕴认为目前知识产权问题在文化创意领域影响可控。因为AIGC还难以生成可以直接交付客户的内容。在实际业务流程中，以Midjourney为例，它生成的内容，相当于前期提案，是交付客户的概念图的辅助性工具；此外，Midjourney输出图像的格式不满足实际工作需求，定稿还需要重新制作。
目前，已有AIGC的设计工具着手解决这个问题。在训练Firefly时，Adobe小心挑选了数据来源，主要包括Adobe自有版权的图片、具有公开授权的图片和版权过期的图片。
戴建民认为版权问题可以通过法律途径解决。未来，监管会不断调整政策，要求大模型披露相应的数据来源，提升透明度和算法公平。
有风险，就会有对风险的定价。研判产出的内容是否侵权，或者诉讼AIGC的版权边界，反倒成了律所新的业务增长点。
正如比尔盖茨所说，“人工智能的时代才刚刚开始”。我们对人工智能对商业、就业与社会经济秩序的冲击的讨论也才刚刚开始。有些答案，只能在拥抱新技术的创新实践中找到。
附：“AIGC与知识工作者”论坛现场视频
嘉宾介绍（从左至右）：
周健工，未尽研究创始人
王蕴，蓝色宇宙上海业务负责人
戴建民，大成上海办公室合伙人
李大维，璇米科技创始合伙人
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