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普通人如何参与人工智能的红利

回答

普通人参与人工智能红利的途径包括以下几个方面:

  • 在医疗领域,随着 AI 诊断准确率的提升,C 端的 AI 陪诊、AI 助理等有可能成为获取医疗数据的重要途径。但短期内,AI 医疗 C 端直接付费较困难,满足 2B/2G 的降本需求是主要模式。此外,“护士助手”可能比“AI 诊疗”更适合国情,从长期看,AI 提供了“人体健康模型”的可能性,如防未病、真正的个性化诊疗。
  • 从政策方面,《人工智能权利法案蓝图》提到,公民在公共和私营部门享有包括言论自由、投票自由等在内的权利和自由,以及公平获得教育、住房、信贷、就业等计划的机会,还有获得关键资源或服务的权利,如医疗保健、金融服务等。
  • 在 AI 行业中,流量渠道方面,80.53%的用户直接访问 AI 工具,有机搜索占 11.40%,推荐占 6.73%,有机社交仅带来 1.02%,付费搜索和其他内容贡献较小。设备使用方面,63.20%的用户通过移动设备访问,36.80%通过桌面访问。性别方面,男性用户占 69.5%,女性用户占 30.5%。
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参考资料

健康:AI x 医疗 | 难解的必答题

从人口老龄化和医保缺口看:AI初诊是基础普惠医疗的必选项在AI诊断准确率不断提升的背景下,“AI不能背锅论”不构成问题医疗数据是核心资产并提供行业护城河,C端AI陪诊、AI助理等可以成为获取医疗数据的重要途径短期内,AI医疗C端直接付费仍然会比较困难,满足2B\2G的降本需求会是主要模式医生使用AI助手动力不足,短期内“护士助手”可能比“AI诊疗”更适合国情更长期,AI提供了“人体健康模型”的可能性:防未病、真正的个性化诊疗[作者]Yi,Lian

《人工智能权利法案蓝图》

[title]《人工智能权利法案蓝图》[heading1]Blueprint for an AI Bill of Rights人工智能权利法案蓝图[heading2]Applying the Blueprint for an AI Bill of Rights应Civil rights,civil liberties,and privacy,including freedom of speech,voting,and protections from discrimination,excessive punishment,unlawful surveillance,and violations of privacy and other freedoms in both public and private sector contexts;公民权利、公民自由和隐私,包括言论自由、投票自由以及保护公共和私营部门免受歧视、过度惩罚、非法监视以及侵犯隐私和其他自由;Equal opportunities,including equitable access to education,housing,credit,employment,and other programs; or,机会均等,包括公平获得教育、住房、信贷、就业和其他计划的机会;或者,Access to critical resources or services,such as healthcare,financial services,safety,social services,non-deceptive information about goods and services,and government benefits.获得关键资源或服务,例如医疗保健、金融服务、安全、社会服务、有关商品和服务的非欺骗性信息以及政府福利。

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

接下来,我们的目标是更深入地研究人工智能受众的人口统计数据,仔细审查流量来源、设备和性别。这一探索旨在完善我们的参与策略,确保量身定制的交互并增强对人工智能多样化用户群的理解,以实现更有效的优化。[heading3]流量渠道的人工智能工具[content]观察AI工具用户的流量渠道分布,80.53%的用户直接访问这些工具,这表明用户基础良好或经常重复访问。有机搜索落后于11.40%,这表明这些平台中的SEO策略是有效的。推荐占6.73%,强调合作伙伴关系或通过用户的口碑。有趣的是,尽管人工智能在社交媒体上兴起,但有机社交仅带来了1.02%的流量,这可能表明存在机遇。付费搜索和其他内容的贡献最小,分别为0.21%和0.12%,这表明这些人工智能工具的付费广告投资有限。[heading3]按设备划分的AI工具用户[content]按平台分析人工智能工具的使用情况,63.20%的用户通过移动设备访问这些工具,这凸显了移动响应式设计和应用在人工智能领域的重要性。它还可能进一步强调前面提到的流量下降与Open AI推出其应用程序有何关系。相反,桌面用户占总数的36.80%,这表明虽然仍有大量用户从传统平台访问工具,但移动端优化的重要性显而易见。这种分布凸显了技术以移动为中心的持续趋势,以及人工智能工具开发人员优先考虑移动友好界面和功能的需求。[heading3]按性别划分的人工智能工具[content]从性别数据来看,人工智能工具的使用情况存在显著差异:男性用户占69.5%,女性用户占30.5%。这凸显了使用这些人工智能工具的性别差距,这也可能源于技术角色的根本差异。这种明显的差异可能会促使行业领导者调查根本原因,无论是社会、教育还是促销障碍。

其他人在问
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
典型的通用人工智能应用有哪些
以下是一些典型的通用人工智能应用: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价:根据市场需求调整价格。 聊天机器人:回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链。 机器人自动化:提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 此外,通用人工智能模型还具有以下特点: 大型生成式人工智能模型可以灵活生成文本、音频、图像或视频等内容,适应各种不同任务。 当通用人工智能模型集成到人工智能系统中,该系统可服务于各种目的。 通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊作用和责任,应提供适度的透明度措施和相关文件。
2024-11-17
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前,AGI 还只是一个理论概念,尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标,这需要开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的 AI 系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类的自然语言。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-17
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
中国人工智能产业研究报告
以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析,展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。
2024-11-15
用100字概括AI如何改变普通人的工作和生活
AI 正在改变普通人的工作和生活。在工作方面,如制造业可实现预测性维护、质量控制等;金融领域能进行风控和信用评估。在生活中,教育有了数字教师和个性化学习计划,医疗能辅助诊断和研发药物,电商提供个性化推荐,还能有个性化的 AI 助手等。
2024-11-13
用100字概括AI的好处,和普通人如何开始使用AI
AI 的好处众多,如辅助创作与学习、推荐与规划、监控与预警、优化与管理、销售与交易等。普通人开始使用 AI 可通过以下方式:英语学习可利用智能辅助工具如 Grammarly 纠错,用语音识别应用如 Call Annie 练习发音;数学学习可用自适应学习系统如 Khan Academy 定制学习路径等。结合 AI 与传统方法能提高学习效果。
2024-11-13
用100字概括普通人应该如何认识AI
普通人认识 AI 可将其视为黑箱,是似人而非人的存在。想让其实现愿望,要通过清晰语言压缩其自由度,明确目标、边界、路径和所需知识。同时,要接受其似人的不稳定性,通过多轮对话修正,因为不能期望一次输入就得到理想结果。
2024-11-13
普通人如何入局ai
普通人入局 AI 可以参考以下方法: 1. 万能公式法:问 AI“一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?”,AI 会给出知识框架,然后针对每一个小点进一步询问,帮助深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。同时,注意信息渠道、质量、密度三者皆优。若担心信息洪流太大,可尝试以下做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 3. 直观初接触:对 AI 最好的直观初接触有两个方面,一是了解最低成本能直接上手试的工具以及自己能否尝试,二是了解现在最普遍/最好的工具及其效果。虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已分好类目。为了更便捷展示 AI 能力,让普通人更直观马上上手,可选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等进行体验。
2024-11-11
普通人如何开始学习AGI?
对于普通人开始学习 AGI,以下是一些建议: 1. 万能公式法:问 AI“一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?”,AI 会给出知识框架,然后针对每一个小点进一步询问,能帮助您深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息线索,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。若担心信息洪流太大,可尝试以下 5 个做减法的技巧: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 3. 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 4. 初学者入门推荐:看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 5. 学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。
2024-11-06
普通人学习AI有哪些好处
以下是普通人学习 AI 的一些好处: 有助于在医疗保健领域带来改变,例如医生可将文档工作交给 AI 书记员,初级医疗服务提供者可依赖聊天机器人进行分诊,加速药物开发等。 能够为在特定领域成为顶尖人才打下基础,像医学领域,需要多年的密集信息输入和实践学习,AI 学习也类似。 可以培养处理复杂情况和细微差别的决策直觉,例如在分子层面的差别处理。 了解 AI 如何在没有直接从人类获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类行为,这被视为向人工通用智能迈进的一步。 需要注意的是,以上内容是基于提供的资料进行的总结和整理。
2024-11-01
普通人如何参与人工智能赚钱
普通人参与人工智能赚钱可以从以下几个方面考虑: 1. 学习 AI 技术:掌握如数据科学家、机器学习工程师等相关岗位所需的技能,从而在这些高薪岗位上找到工作获得收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等各行各业都有应用,掌握相关技能能增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 应用:例如参与 GPTs/GLMs 相关的活动,但需要注意的是,能通过此类方式赚钱的只是少数人。 3. 关注职业变迁:在 AI 发展可能导致部分工作机会变化的情况下,政府可能会通过税收平衡差异,例如全民基本收入(Universal basic income UBI)等方式,这也可能带来一些潜在的机会。 然而,是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出,需要持续学习和实践。
2024-10-10