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當(dāng)你和他人談?wù)撊斯ぶ悄艿臐摿r(shí),幾乎每個(gè)人都會(huì)提出同樣的問(wèn)題:害怕被取代。對(duì)于大多數(shù)人來(lái)說(shuō),這表現(xiàn)為一種可怕的確定性,即人工智能最終會(huì)淘汰掉人們的技能。而對(duì)那些真正從事人工智能工作的人來(lái)說(shuō),它通常表現(xiàn)為一種內(nèi)疚感 -- 對(duì)創(chuàng)造出使他們的同伴失去工作的機(jī)器感到內(nèi)疚,對(duì)想象中的未來(lái)只有他們被有償雇用感到內(nèi)疚。
最近幾個(gè)月,隨著生成式人工智能的投資和創(chuàng)新的爆炸性增長(zhǎng),這些不安的感覺(jué)更加強(qiáng)烈。機(jī)器學(xué)習(xí)中相對(duì)較新的創(chuàng)新,即擴(kuò)散模型(diffusion models),使文本到圖像的生成變得成熟。像 Midjourney 和 Stable Diffusion 這樣的人工智能藝術(shù)應(yīng)用浪潮已經(jīng)引起了巨大的轟動(dòng),Stability AI已經(jīng)籌集了 1.01 億美元。與此同時(shí),使用人工智能生成書(shū)面內(nèi)容的公司Jasper籌集了 1.25 億美元。在一個(gè)大部分科技行業(yè)似乎都陷入低谷的時(shí)代,人工智能正在經(jīng)歷一個(gè)黃金時(shí)代。而這讓很多人感到擔(dān)憂。
直截了當(dāng)?shù)卣f(shuō),我們認(rèn)為這種恐懼和內(nèi)疚,可能大多是沒(méi)有必要的。當(dāng)然,沒(méi)有人真的知道答案,但我們認(rèn)為人工智能更有可能補(bǔ)充和增強(qiáng)人們的能力,而不是使人們陷入貧困或?qū)⑺麄兣艛D到福利名單上。這并不意味著我們是盲目的樂(lè)觀主義者;我們意識(shí)到這種樂(lè)觀的觀點(diǎn)很難讓人接受,即使我們的愿景實(shí)現(xiàn)了,也肯定會(huì)有一些人吃虧。我們迄今所看到的生成式人工智能的工作方式表明,它將在很大程度上像過(guò)去創(chuàng)新浪潮中提高生產(chǎn)率、節(jié)省勞動(dòng)力的工具一樣。
AI 不會(huì)取代工作,它取代的是任務(wù)
如果人工智能造成普通民眾的大規(guī)模失業(yè),這將是歷史上第一次有技術(shù)做到這一點(diǎn)。工業(yè)機(jī)械、計(jì)算機(jī)控制的機(jī)床、軟件應(yīng)用和工業(yè)機(jī)器人都引起了關(guān)于人類(lèi)被淘汰的恐慌,而這種情況從未發(fā)生;幾乎所有想要工作的人都仍然工作著。正如 Noah 所寫(xiě)的,最近的一波證據(jù)顯示,采用工業(yè)機(jī)器人和一般的自動(dòng)化技術(shù)與公司和行業(yè)層面的就業(yè)增加有關(guān)。
當(dāng)然,這并不是說(shuō)它不可能發(fā)生 -- 有時(shí)技術(shù)會(huì)做出全新的、前所未有的事情,就像工業(yè)革命突然讓人類(lèi)第一次擺脫馬爾薩斯式的貧困。但重要的是要意識(shí)到為什么過(guò)去的創(chuàng)新沒(méi)有導(dǎo)致當(dāng)時(shí)人們所擔(dān)心的那種大規(guī)模淘汰。
原因是,這些技術(shù)沒(méi)有完全取代人,而只是取代了他們所做的一些工作。如果像 Noah 的祖先一樣,你在 17 世紀(jì)是一名金屬工人,你的工作有很大一部分是使用手工工具將金屬敲打成特定形狀。兩個(gè)世紀(jì)后,在機(jī)器工具出現(xiàn)后,金屬工人將大部分時(shí)間用于指揮機(jī)器進(jìn)行敲打工作。這是一種不同的工作,但你可以用機(jī)器敲打更多的金屬。
經(jīng)濟(jì)學(xué)家早就意識(shí)到,重要的是不要在工作層面上看勞動(dòng)力市場(chǎng),而是在工作中的任務(wù)層面上看。在他們 2018 年的優(yōu)秀著作《Prediction Machines》中,Ajay Agrawal、Joshua Gans 和 Avi Goldfarb 談到了預(yù)測(cè)性人工智能的前景 -- 那種能自動(dòng)完成谷歌搜索的人工智能。他們提出的可能性是,這種技術(shù)將只是讓白領(lǐng)們更有效地完成他們的工作,類(lèi)似于機(jī)器工具對(duì)藍(lán)領(lǐng)們的作用。
Daron Acemoglu 和 Pascual Restrepo 有一個(gè)相關(guān)的數(shù)學(xué)模型(更技術(shù)性的版本),他們把工作分解成具體的任務(wù)。他們發(fā)現(xiàn),像人工智能或機(jī)器人這樣的新生產(chǎn)技術(shù)可以產(chǎn)生幾種不同的效果。它們可以使工人在現(xiàn)有的任務(wù)中更具生產(chǎn)力。它們可以將人類(lèi)勞動(dòng)轉(zhuǎn)移到不同的任務(wù)上。它們還可以為人們創(chuàng)造新的任務(wù)。工人是受到傷害還是得到幫助,取決于這些影響中哪一個(gè)占主導(dǎo)地位。
換句話說(shuō),正如Noah說(shuō)的那樣,“反烏托邦是機(jī)器人取代你一半的工作。烏托邦是機(jī)器人取代你一半的任務(wù)?!?/p>
比較優(yōu)勢(shì):為什么人類(lèi)仍然會(huì)有工作
其實(shí),你不需要一個(gè)花哨的數(shù)學(xué)模型來(lái)理解比較優(yōu)勢(shì)的基本原則。想象一下,一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資本家(假設(shè)他叫 "Marc")是一個(gè)幾乎快到非人的打字員。但他還是會(huì)雇一個(gè)秘書(shū)為他起草信件,因?yàn)榧词惯@個(gè)秘書(shū)的打字速度比他慢,Marc 也可以利用他的時(shí)間做一些起草信件以外的事情,產(chǎn)生更多價(jià)值。因此,他最終付錢(qián)給別人,讓他們做一些他實(shí)際上更擅長(zhǎng)的事情。
再?gòu)娜斯ぶ悄艿慕嵌葋?lái)考慮這個(gè)問(wèn)題。有些人認(rèn)為,以前的創(chuàng)新浪潮沒(méi)有使人類(lèi)被淘汰的原因是,有些事情人類(lèi)仍然比機(jī)器做得更好 -- 比如說(shuō)寫(xiě)作。然而,人工智能是不同的,因?yàn)槿斯ぶ悄苎芯康氖ケ且环N叫做 "通用智能" 的東西 -- 一種機(jī)器思維,它能像最好的人類(lèi)一樣完成所有的任務(wù),甚至比人類(lèi)更好。不過(guò),正如我們?cè)?Marc 和秘書(shū)的例子中看到的那樣,你可以把每件事都做得更好,并不意味著你最終什么都做了!在任務(wù)而不是工作的層面上應(yīng)用比較優(yōu)勢(shì)的理念,我們可以看到,總有一些事情是人類(lèi)可以做的,即使人工智能會(huì)把這些事情做得更好。就像 Marc 一天中的時(shí)間有限一樣,人工智能的資源也是有限的 -- 正 roon 說(shuō)的,每次你使用任何最先進(jìn)的人工智能應(yīng)用程序時(shí),你都在 "點(diǎn)燃一堆 GPU"。這些資源限制解釋了為什么想要工作的人類(lèi)會(huì)找到工作;人工智能企業(yè)將不斷擴(kuò)大,吞噬更多的物理資源,直到人類(lèi)工人本身,以及他們?yōu)檠a(bǔ)充人工智能所做的工作,成為稀缺資源。
比較優(yōu)勢(shì)原則認(rèn)為,未來(lái)工作的薪酬是高于還是低于今天的工作,在一定程度上取決于人工智能的技能集是與人類(lèi)非常相似,還是互補(bǔ)和不同。如果人工智能只是以不同于人類(lèi)的方式做事,那么這種互補(bǔ)性將使人類(lèi)更有價(jià)值,并將提高工資。
雖然我們不能談?wù)撐磥?lái)的人工智能,但我們相信目前的生成式人工智能浪潮做的事情與人類(lèi)非常不同。人工智能藝術(shù)往往以微妙的方式與人類(lèi)制造的藝術(shù)不同 -- 它的小細(xì)節(jié)往往以一種復(fù)合的恐怖谷方式出現(xiàn),而最終的結(jié)果是可能看起來(lái)很可怕。任何坐過(guò)特斯拉的人都知道,人工智能進(jìn)行側(cè)方停車(chē)的方式與人類(lèi)不同。而對(duì)于所有關(guān)于大型語(yǔ)言模型通過(guò)各種形式的圖靈測(cè)試的炒作,很明顯,他們的技能組合與人類(lèi)的不完全相同。
注:恐怖谷理論是一個(gè)假設(shè)的對(duì)象與人的相似程度與對(duì)該對(duì)象的情緒反應(yīng)之間的關(guān)系。這個(gè)概念表明,與真實(shí)人類(lèi)不完全相似的人形物體會(huì)在觀察者中引起離奇或熟悉的不安和厭惡感。谷”表示人類(lèi)觀察者對(duì)復(fù)制品的親和力下降,否則這種關(guān)系會(huì)隨著復(fù)制品與人類(lèi)的相似度而增加?!S基百科
由于這些差異,我們認(rèn)為生成式人工智能所做的工作基本上將是 "自動(dòng)完成一切"。
目前最好的生成式 AI 應(yīng)用如何運(yùn)作
迄今為止,影響最深遠(yuǎn)的生成式人工智能應(yīng)用是一個(gè)被恰當(dāng)?shù)胤Q為 GitHub Copilot 的工具。最近,"大型語(yǔ)言模型" 或 "LLMs" 因其在一般知識(shí)和簡(jiǎn)單推理任務(wù)方面的廣泛優(yōu)勢(shì)而備受關(guān)注。在訓(xùn)練時(shí),它們研究從互聯(lián)網(wǎng)上刮來(lái)的大量文本,并獲得與源材料本身一樣廣泛的智能。通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上所有公開(kāi)可用的計(jì)算機(jī)代碼進(jìn)行的 LLM 訓(xùn)練,Copilot 能夠根據(jù)程序員已經(jīng)寫(xiě)好的內(nèi)容為其推薦下幾行代碼。
這從根本上改變了軟件工程師的工作性質(zhì)。以前,軟件工程師必須記住、搜索或推斷他們程序的所有低級(jí)功能,而現(xiàn)在他們可以*用普通語(yǔ)言*描述他們希望他們的程序片段做什么,如果它在語(yǔ)言模型的能力范圍內(nèi),就可以從無(wú)到有地合成它!
正如上面的例子,工程師可以簡(jiǎn)單地要求一段代碼來(lái)完成一個(gè)小任務(wù),在很多情況下,成功地從機(jī)器智能調(diào)用它。這對(duì)學(xué)習(xí)一種新的編程語(yǔ)言或用有限的經(jīng)驗(yàn)編寫(xiě)不熟悉的程序有很深遠(yuǎn)的影響。實(shí)際上,沒(méi)有軟件工程師會(huì)再單打獨(dú)斗:從編寫(xiě)第一份計(jì)算機(jī)代碼的學(xué)生到行業(yè)專(zhuān)家,每個(gè)人都會(huì)在他們的工具中內(nèi)置一個(gè)知識(shí)超群但又特立獨(dú)行的配對(duì)程序員。
在過(guò)去的幾個(gè)月里,軟件價(jià)值鏈的某一層已經(jīng)被資本大大加強(qiáng)。工程師夢(mèng)想著一個(gè)大項(xiàng)目 -- 他們?cè)诟邔哟紊贤评硎诸^的商業(yè)任務(wù),并將其分解成更小的子問(wèn)題 -- 但最低層次的實(shí)施,記憶或?qū)W習(xí)數(shù)以千計(jì)的編程語(yǔ)言和框架及其語(yǔ)言的行為,已經(jīng)變得更加容易。如果你有一個(gè)想法,比如 "我想把這個(gè)數(shù)據(jù)集變成一個(gè)散點(diǎn)圖",人工智能更有能力記住正確的方法來(lái)做到這個(gè)。它并不總是完全正確,但它幾乎總是能做出足夠好的第一次嘗試,而人類(lèi)可以去解決細(xì)微的推理錯(cuò)誤,或根據(jù)自己的喜好進(jìn)行修改。這就是互補(bǔ)性:人類(lèi)擅長(zhǎng)推理業(yè)務(wù)邏輯,但他們的大腦并不是為了記住巨大的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)環(huán)境。因此,Copilot 不僅會(huì)提高單個(gè)程序員的生產(chǎn)力,而且會(huì)普遍創(chuàng)造更多的程序員。
另一個(gè)最受歡迎的生成式 AI 應(yīng)用是藝術(shù)應(yīng)用 Midjourney。誕生于論壇文化的 Discord,Midjourney 采用文字描述,并將其轉(zhuǎn)化為令人折服的數(shù)字藝術(shù)。首先,你輸入一個(gè)提示,MJ 產(chǎn)生四個(gè)低分辨率圖像樣本的選擇。然后,你選擇你最喜歡的一個(gè),MJ 就會(huì)去為它注入更多的資源,創(chuàng)造出一副高分辨率的數(shù)字藝術(shù)作品。這些模型的大規(guī)模連貫性和對(duì)構(gòu)圖的理解水平令人震驚。但如果你仔細(xì)觀察,你會(huì)發(fā)現(xiàn)有幾個(gè)細(xì)節(jié)會(huì)有偏差 --Midjourney 往往會(huì)把人物的手搞砸。他們可能有過(guò)多或過(guò)少的手指。窗格玻璃可能不對(duì)齊。此外,Midjourney 并不是在做 "Guernica"(畢加索的油畫(huà))的夢(mèng) -- 文本提示的敘事抽象有一個(gè)限度,之后它就會(huì)失去控制,開(kāi)始胡言亂語(yǔ)。這就需要藝術(shù)家將創(chuàng)作動(dòng)機(jī)、靈感提煉成機(jī)器可以理解的更簡(jiǎn)單的想法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行迭代。目前,提示是一門(mén)不精確的科學(xué),人類(lèi)必須找到正確的方式將意圖傳達(dá)給人工智能 -- 而這個(gè)問(wèn)題與委托給其他人類(lèi)的困難并無(wú)二致!最后,藝術(shù)家必須修復(fù)人工智能可能搞砸的任何細(xì)節(jié)。
這只是兩個(gè)例子,但它們似乎指出了新一批生成式 AI 應(yīng)用如何運(yùn)作的一般規(guī)律。生成式 AI 在知識(shí)工作的價(jià)值鏈的某些部分相當(dāng)出色,但思維方式與人類(lèi)相當(dāng)不同。Anthropic 是一家專(zhuān)注于了解人工智能如何運(yùn)作的公司,該公司發(fā)現(xiàn),與人工智能或人類(lèi)單獨(dú)工作相比,人類(lèi)與人工智能專(zhuān)家助手并肩工作,執(zhí)行各種任務(wù)會(huì)產(chǎn)生更好的表現(xiàn)。
這種思路的一個(gè)可能的危險(xiǎn)是,人工智能的迭代速度很快:每 12 個(gè)月都會(huì)帶來(lái)技術(shù)上的進(jìn)步,而這些進(jìn)步在不久之前似乎還很陌生。這些模型的能力和它們的能力范圍將擴(kuò)大。雖然我們不能排除未來(lái)人工智能技術(shù)可能會(huì)主導(dǎo)人類(lèi)所做的一切,讓我們處于相對(duì)優(yōu)勢(shì)而不是絕對(duì)優(yōu)勢(shì),但最新的生成式 AI 看起來(lái)更像是賦予人類(lèi)超能力的東西。
一些關(guān)于“一切自動(dòng)完成”如何運(yùn)作的例子
在考慮技術(shù)和未來(lái)的工作時(shí),每個(gè)人都想知道一件事,那就是他們?cè)谖磥?lái)究竟會(huì)以什么為生。經(jīng)濟(jì)學(xué)家只是揮揮手說(shuō):"哦,我們會(huì)找到一些事情讓人們?nèi)プ?,這是不夠的。但是,盡管我們不能確定未來(lái)的工作會(huì)是什么樣子,但我們可以想象,在 "一切自動(dòng)完成" 的時(shí)代,今天的許多創(chuàng)造性工作會(huì)發(fā)生怎樣的變化。
以專(zhuān)欄作家為例 -- 這個(gè)例子對(duì) Noah 顯然很重要。非小說(shuō)寫(xiě)作的大部分任務(wù)涉及到想出新的方法來(lái)遣詞造句,而不是弄清楚一個(gè)句子的內(nèi)容應(yīng)該是什么。基于人工智能的文字處理器將使寫(xiě)作的這一枯燥部分自動(dòng)化 -- 你只需輸入你想說(shuō)的話,而人工智能將以一種使其聽(tīng)起來(lái)可理解、新鮮和不重復(fù)的方式來(lái)措辭。當(dāng)然,人工智能可能會(huì)犯錯(cuò),或者使用的措辭不太符合人類(lèi)作家喜歡的風(fēng)格,但這只是意味著人類(lèi)作家會(huì)回去編輯人工智能寫(xiě)的東西。
事實(shí)上,Noah 想象,在某些時(shí)候,他的工作流程會(huì)是以下這樣的:首先,他將思考他想說(shuō)什么,然后打出一個(gè)要點(diǎn)清單。然后,AI 文字處理器將把這些要點(diǎn)變成一個(gè)句子或段落,以 Noah 的傳統(tǒng)寫(xiě)作風(fēng)格寫(xiě)成。然后,Noah 將回去編輯人工智能寫(xiě)的東西 -- 改變措辭,在適當(dāng)?shù)牡胤教砑泳渥踊蚨陶Z(yǔ)或鏈接,等等。一個(gè)迭代的、合作的寫(xiě)作循環(huán),其中人工智能合作者掌握的認(rèn)知堆棧的不同部分與 Noah 本人不一樣,與本文的合作寫(xiě)作方式并沒(méi)什么兩樣。
許多藝術(shù)家可能會(huì)有一個(gè)類(lèi)似的工作流程。假設(shè)你想畫(huà)一幅太空冒險(xiǎn)家在火星上騎著一只大兔子的畫(huà)。你會(huì)寫(xiě)下(或說(shuō)出)一個(gè)提示,然后 AI 會(huì)創(chuàng)造出一堆備選圖片 -- 也許是適應(yīng)你自己的藝術(shù)風(fēng)格,或像 Frank Frazetta 這樣的著名藝術(shù)家的風(fēng)格。然后,你選擇其中的一個(gè)備選方案,并開(kāi)始工作。也許你會(huì)繼續(xù)提示人工智能改變?cè)搱D片或?qū)ζ溥M(jìn)行改編。當(dāng)你最終有了接近你想要的東西時(shí),你就會(huì)進(jìn)去手動(dòng)改變細(xì)節(jié) -- 包括清理手、頭發(fā)或其他被人工智能搞亂的小“邊緣情況”。
工業(yè)設(shè)計(jì)也會(huì)以類(lèi)似的方式發(fā)揮作用??纯茨阒?chē)块g里的任何平凡、無(wú)聊的物體 -- 一盞燈,或一個(gè)電視柜,或一個(gè)咖啡壺。一些人類(lèi)必須想出這樣的設(shè)計(jì)。有了生成式 AI,設(shè)計(jì)師就不必再去翻閱一頁(yè)又一頁(yè)的例子來(lái)進(jìn)行推敲。他們只需提供一個(gè) prompt--"55 英寸的電視柜和兩個(gè)柜子"-- 然后看到一個(gè)備選設(shè)計(jì)的菜單。他們會(huì)從這些設(shè)計(jì)中挑選一個(gè),對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),并添加他們想要的任何其他修飾。
我們可以想象很多工作的流程將遵循類(lèi)似的模式 -- 建筑、平面設(shè)計(jì)或室內(nèi)設(shè)計(jì)。律師可能會(huì)用這種方式撰寫(xiě)法律摘要,而行政助理會(huì)用這種技術(shù)來(lái)起草備忘錄和電子郵件。營(yíng)銷(xiāo)人員會(huì)有一個(gè)活動(dòng)的想法,大量生成副本,并提供最后的潤(rùn)色。顧問(wèn)們會(huì)根據(jù)一個(gè)簡(jiǎn)短的設(shè)想,用連貫的敘述產(chǎn)生整個(gè) PPT,然后提供細(xì)節(jié)。金融分析師會(huì)要求提供一種金融模型,并有自動(dòng)填充數(shù)據(jù)源的 Excel 模板。
所有這些愿景的共同點(diǎn)是我們稱之為 "三明治" 的工作流程。這是一個(gè)三步走的過(guò)程。首先,人類(lèi)有一個(gè)創(chuàng)造性的沖動(dòng),并給人工智能一個(gè)提示。然后人工智能生成一個(gè)選項(xiàng)菜單。接著人類(lèi)選擇一個(gè)選項(xiàng),對(duì)其進(jìn)行編輯,并添加他們喜歡的任何修飾。
這種三明治的工作流程與人們習(xí)慣的工作方式非常不同。人們很自然地?fù)?dān)心,提示和編輯在本質(zhì)上不如自己產(chǎn)生想法來(lái)得有創(chuàng)意和有趣,這將使工作更加死板和機(jī)械。也許這其中有些是不可避免的,就像手工制造讓位于大規(guī)模生產(chǎn)一樣。人工智能給社會(huì)帶來(lái)的財(cái)富增加,應(yīng)該讓我們有更多的休閑時(shí)間來(lái)滿足我們的創(chuàng)造性愛(ài)好。
但是,即使人們?cè)诠ぷ髦胁荒敲淳哂泄そ尘?,也不意味著人?lèi)將不得不放棄個(gè)人創(chuàng)造力的實(shí)踐;我們只是為了好玩而不是為了錢(qián)。CAD 軟件和機(jī)器工具并沒(méi)有剝奪木工或金屬加工的樂(lè)趣 -- 它們只是意味著喜歡這些創(chuàng)造性追求的人不能把他們的愛(ài)好和他們的工作結(jié)合起來(lái)。但這只是資本主義 -- 我們生產(chǎn)的東西總是由市場(chǎng)決定的,而我們真正有表現(xiàn)力的手工創(chuàng)作總是在我們自己的時(shí)間里完成的,只有少數(shù)幸運(yùn)的人能夠?qū)⑦@兩者結(jié)合起來(lái)。
不過(guò),我們預(yù)測(cè),最終很多人會(huì)改變他們對(duì)個(gè)人創(chuàng)造力的看法。就像一些現(xiàn)代雕塑家使用機(jī)器工具,一些現(xiàn)代藝術(shù)家使用 3D 渲染軟件一樣,我們認(rèn)為未來(lái)的一些創(chuàng)作者將學(xué)會(huì)把生成式 AI 看作是另一種工具,即通過(guò)解放人類(lèi)思考創(chuàng)造的不同方面來(lái)增強(qiáng)創(chuàng)造力的東西。
以上就是我們對(duì)生成式 AI 的近期前景的預(yù)測(cè) -- 不是取代人類(lèi),而是賦予人類(lèi)超能力。也就是“大腦的自行車(chē)”。對(duì)工人和公司來(lái)說(shuō),適應(yīng)這些新的超能力將是一個(gè)漫長(zhǎng)而艱難的試錯(cuò)過(guò)程,但正如機(jī)器工具、機(jī)器人和文字處理器的出現(xiàn)一樣,我們認(rèn)為最終的結(jié)果對(duì)大多數(shù)人類(lèi)工人來(lái)說(shuō)將比目前的情況更好。
注:?jiǎn)滩妓乖?980年的一次采訪中指出:“......計(jì)算機(jī)是我們有史以來(lái)最了不起的工具。它相當(dāng)于我們頭腦中的一輛自行車(chē)”,旨在說(shuō)明計(jì)算機(jī)能夠放大人腦的力量。
本文由 Noah 和 roon 共同撰寫(xiě)。roon 是一家著名人工智能公司的研究員,他也在Twitter上發(fā)表幽默的推文。因?yàn)檫@是一篇聯(lián)合文章,所以我們有時(shí)會(huì)用第三人稱來(lái)指代我們中的一個(gè)。
關(guān)鍵詞: 人工智能 自動(dòng)完成 語(yǔ)言模型
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