普通人如何参与人工智能赚钱

以下是为您提供的人工智能导论思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具有： 1. GitMind：免费的跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，有助于提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，为知识工作者带来便利。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容： 与思维导图相关的 AI 工具： 1. GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”工具，输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind：提供 AI 工具，包括头脑风暴功能，提升生产力。 总的来说，这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率，为知识工作者带来便利。

以下是关于人工智能与教师培训的相关内容： 专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识，并有望成为下一代专家，包括人类和 AI 的教师。 人工智能可用于帮助教育，包括辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念，但要注意其可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。 MQ 老师是知乎的 AI 讲师，拥有多个初级人工智能工程师证书，在教育行业工作 15 年以上，过去半年一直在探索教育场景中的 AI 实践，写过 200 多篇小文，培训了上千位来自不同学校的老师、家长和同学。

人工智能的分支除了机器学习，还包括以下几个主要领域： 1. 自然语言处理（NLP）：这是人工智能和语言学领域的分支学科，探讨如何处理及运用自然语言，包括认知、理解、生成等部分。 2. 推理：利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论。 3. 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。 4. 深度学习：是机器学习的一个子领域，尝试模拟人脑的工作方式，创建人工神经网络来处理数据，在诸如图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 5. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，目标是理解和生成人类语言。 6. 强化学习：是人工智能与机器学习领域中一个重要的分支，通过定义状态、动作与奖励等元素，让 AI 求解在各种状态下如何选择动作，以获得最大的期望奖励总和。

AI 即人工智能，是一个广泛的概念，旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI ，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具排名： 1. ChatGPT：拥有令人印象深刻的 146 亿次访问量，在美国使用率最高，其次是印度和巴西。大多数受众通过移动设备访问，性别分布偏向男性用户，占 74.16%，每次会话平均参与时间接近 10 分钟。 2. Character AI 3. QuillBot 4. Midjourney 5. Hugging Face 6. Google Bard 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai 在访问量最高的 50 个 AI 工具中，按类别排名情况如下： “图像生成器”类别是最大的类别，有 14 个工具。 “AI 聊天机器人”类别拥有 8 个工具。 “AI 写作生成器”则拥有 7 个工具。 “视频生成器”和“语音和音乐”类别各有 5 个工具。 “设计”类别有 4 个工具。 “其他”类别有 7 个工具。 此外，移动端应用的排名基于每月活跃用户数（数据来源于 Sensor Tower，截至 2024 年 1 月）。消费者在网页端与移动端与 AI 应用的互动方式有着明显的不同。

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%。

普通人获取 ChatGPT 可以通过以下方式： 1. ChatGPT 可以作为 API 进行访问。 2. 对于身处海外或拥有稳定国际网络连接的用户，ChatGPT 是一个不错的选择。但需要注意的是，对于国内用户，可能会因网络连接问题遇到连接不稳定、响应延迟等情况，影响使用体验。 ChatGPT 具有以下特点和优势： 1. 开创性：作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球范围内掀起了 AI 革命，改变了人们对 AI 的认知，为未来技术发展指明了方向。 2. 用户体验：界面简洁直观，交互流畅自然，新手也能轻松上手，降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。 3. 技术实力：背后的 GPT 系列模型在性能和能力上处于行业领先地位，在语言理解深度和生成内容质量方面表现出色，能应对各种复杂任务和挑战。 同时也要认识到 ChatGPT 的局限性： 1. 随着 AI 技术发展，它已不再是市场上唯一的顶级选择，其他公司和研究机构推出的新模型和产品在特定领域可能超越它。 2. 国内用户使用可能存在网络连接等技术障碍。

普通人是可以获取到 ChatGPT 的。ChatGPT 自发布以来引起了轰动，任何人只需输入提示信息，就能利用其似乎无穷无尽的知识源进行交流。 在 OpenAI 内部，对于是否发布这样强大的工具曾有争论，但最终支持发布，旨在让公众适应 AI 改变日常生活的现实。 ChatGPT 能够生成回答是基于对大量文本的学习和概率估计。通过处理单词和单词序列的概率，不断改进生成的内容。 与过去的聊天机器人不同，大型语言模型改变了局面，使得像 ChatGPT 这样的产品能够进行自由流畅的对话，听起来和人类难以区分，成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品。它具有娱乐性，始终可用且能讨论任何话题，使得人工智能伴侣成为生成式人工智能在日常消费者中的首批杀手级应用之一。

对于普通人来说，以下几种 AI 可供选择： 1. 像 Pi 这样注重对话体验、情商较高的 AI，能提供心理疏导、学习建议等方面的交流。 2. 在医疗领域，AI 初诊可以作为基础普惠医疗的选项，例如一些能够辅助诊断的 AI 应用。 3. 目前在多模态大爆发的趋势下，一些能处理文字、声音和视觉等多种信息的 AI 也具有一定的实用性。 但需要注意的是，不同的 AI 应用在功能和适用场景上有所差异，您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。

普通人可以用 AI 做以下事情： 1. 在医疗保健领域，专家 AI 可以提供多样化的意见和帮助，解决复杂和不确定的问题。同时，让专家 AI 接触顶级从业人员的视角，避免复制危险的偏见。 2. 通过 Character.ai 定制自己的个性化 AI，如拥有像钢铁侠中的 Javis 一样的助手，帮助完成各种任务，成为生活中不可或缺的一部分。例如，授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。

普通人利用 AI 赚钱可以从以下几个方面入手： 1. 艺术创作： 利用生成式 AI 工具，如 Midjourney、Stable Diffusion 等，输入提示和风格来创作独特的艺术作品。用户可以通过将创作的艺术作品用于商业用途，如出售给需要艺术作品的企业、个人或在相关平台上展示并接受委托创作来实现盈利。 2. 写作： 借助像 ChatGPT、Sudowrite、Verb.ai 等工具，进行更专业化的写作，例如创作小说等。可以通过在写作平台发表作品、接受约稿等方式获取收入。 需要注意的是，学了 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能成功。人工智能领域存在高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握相关技术可增加就业机会和收入。然而，能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素。仅仅学会基础知识可能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。

以下是一些关于 AI 帮助赚钱的案例： 在艺术创作方面，生成式 AI 使得内容创作成为可能，如 Lensa 应用，人们可以通过创作肖像画等内容实现盈利。 对于创作者或个体创业者，生成式 AI 产品可服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到通过内容实现盈利。 关于 GPTs/GLMs 能否赚钱，虽然能，但大多数人难以做到。以 BeBeGPTs 为例，其收录了大量 GPTs 数据，通过对相关数据的分析可以探讨 AI 赚钱（应用落地）的情况。

以下是关于如何通过 AI 赚钱的一些分析和建议： 首先，GPTs/GLMs 能帮助创作者赚钱，但大多数人难以实现。从最实际的“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了大量数据，通过对这些数据的分析能得出一些结论。 在生成式 AI 方面，艺术创作是一个主流用例。像 Lensa 这样的应用，肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具几乎在每一种媒介中都有推出。 另外，大型语言模型虽然厉害，但有时会算错小学数学题，因为它们主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。学了 AI 有可能赚钱，人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可增加就业机会和职业发展可能。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，持续学习和实践很重要。 总之，通过 AI 赚钱并非易事，需要综合考虑多方面因素，并不断提升自身能力和对市场的把握。

以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和观点： 首先，对于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱，答案是能，但大多数人不能。以一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感，从最俗气的角度“钱”出发来聊 AI 赚钱（应用落地）这件事情。目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了 10W+的 GPTs 数据（官方 300W+），即使数据可能存在少量错误和不完整，但结果仍有一定的参考性。 其次，大型语言模型在处理小学数学题时可能会出错，因为它们主要基于语言理解和生成，并非专门设计用于数学计算。通过大量文本数据训练的语言模型，在处理数学问题时更多依赖模式识别和文本生成，而非实际数学计算。 再者，学了 AI 有可能赚钱，但不保证每个人都能赚到。人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，学会 AI 技术可在这些岗位就业获得不错收入。AI 技术在各行业都有应用，掌握 AI 技能能增加就业机会和职业发展可能性。然而，能否赚钱还取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等，仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。 另外，生成式 AI 在艺术创作方面表现出色，使想象变为现实。内容创作是其第一个主流用例，如在 Lensa 所看到的。肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具已在几乎每一种媒介中推出。

AI 可以帮助制作自媒体赚钱。以下是一些相关的案例和应用场景： 制作电影大片预告片：先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼响亮的名字，输出宣传片朋友圈宣传文案。 AIGC 运营小红书：包括透视运营数据、调整运营策略、寻找对标、紧跟大盘趋势、装修主页等。 群总结工具：基于微信机器人的微信群聊总结助手，帮助群主或管理员自动收集群聊中的聊天记录，并使用 AI 进行总结，最终发送到指定群聊。 创作换脸应用。 语音转文字：推荐 OpenAI 的 wishper。 写科普内容：涵盖目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型等方面。 内容分发：为智能家居设备设计产品介绍视频脚本，包含音效、音乐、画面、声音等。 小团队与甲方沟通：利用 GPT 优化沟通语气，调整公司合同、协议，还能用 GPT+MJ 给甲方做分镜并获得认可。 B 站 up 主村长托马斯使用 Bard 等工具。 然而，目前许多 AI 工具可能会出现幻觉或处理请求时间长的问题。对于试图通过内容盈利的用户，可能会感到沮丧。为满足高级用户需求，预计许多公司将推出提供更高质量服务的“专业版”套餐。

以下是一些在 AI 营销中赚钱的产品： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，从免费到商业级不等，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 以下是市场营销领域的 Top10 AI 产品数据（2023 年 4 月）： |排名|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |1|Beacons AI 2.0|市场营销|2117|0.003| |2|Systeme|市场营销|1042|0.212| |3|GetResponse Email Generator|市场营销|473|0.025| |4|Al Creator Hub|市场营销|330|0.173| |5|HypeAuditor|市场营销|207|0.115| |6|Writer|市场营销|171|0.06| |7|Flick|市场营销|149|0.232| |8|Robly Email Marketing|市场营销|107|0.493| |9|PPSPY Dropshipping by AI|市场营销|92.7|0.133| |10|Slogan Generator|市场营销|84|0.051| 此外，根据 2023 年 9 月 a16z 的研究：过去 5 年许多消费类应用陷入收购游戏，获取成本上升。但 GenAI 改变了游戏规则，大多数公司没有付费营销，却能通过 X、Reddit、Discord 和电子邮件获得大量免费流量，以及口碑和推荐增长。这些 GenAI 产品的底部四分之一的流量中只有 2%来自付费来源。而且消费者愿意为 GenAI 买单，榜单上 90%的公司已实现盈利，几乎都通过订阅模式盈利，列表中产品的平均收入为 21 美元/月（包月套餐用户），每年收益 252 美元。相比之下，非 AI 消费者订阅公司的付费流量为 70%，之前的流行消费者订阅产品大多对年度订阅者的收费低于每年 70 美元，每月订阅者平均收费为 10 美元/月。生成式人工智能释放了新的价值水平，提高了消费者的支付意愿。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在国内，利用 AI 赚钱并非易事。一方面，对于大多数普通老百姓来说，很多 AI 产品仍处于新鲜感阶段，用户量可能在新鲜感满足后急剧下滑。例如，一些宣称能帮写小红书、工作文档甚至解决人生问题的 AI 聊天工具，实际使用效果往往达不到宣传的程度。 从创作者角度看，虽然像 GPTs/GLMs 等上线，但能通过它们赚钱的只是少数。以目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录的数据为例，结果显示并非所有人都能借此盈利。 学习 AI 有可能赚钱，因为人工智能领域存在如数据科学家、机器学习工程师等高薪工作，且 AI 技术在各行业有广泛应用，掌握相关技能能增加就业和职业发展机会。但能否赚钱还受个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等诸多因素影响，仅学会基础知识难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。