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你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请预想对方辩友可能会提出的5条以上反对意见,并给出对应答复。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。

Answer

对方辩友可能提出的反对意见及我方答复如下:

反对意见 1:人工智能技术能够提高医疗器械的研发效率和精准度。 答复:虽然人工智能在某些方面可能有助于研发,但目前技术尚不成熟,存在误差风险。而且过度依赖可能导致研发人员忽视传统方法中的重要经验和细节。

反对意见 2:人工智能可以优化医疗器械的生产流程,降低成本。 答复:短期内,引入人工智能进行生产流程优化可能需要大量的资金投入用于技术改造和人员培训,成本未必能立刻降低。

反对意见 3:人工智能能够实现更精准的医疗诊断,提升医疗效果。 答复:诊断不仅仅依赖技术,还需要医生的综合判断和人文关怀。目前人工智能诊断存在误判的可能性,不能完全替代医生的经验和直觉。

反对意见 4:人工智能有助于医疗数据的管理和分析,为决策提供有力支持。 答复:数据的安全性和隐私性在人工智能应用中是重大挑战,一旦数据泄露,将对患者和公司造成严重影响。

反对意见 5:人工智能是未来医疗行业的趋势,不立刻全面拥抱会使公司落后于竞争对手。 答复:趋势并不意味着要立刻全面投入,盲目跟风可能导致资源浪费和战略失误。我们应在充分评估风险和自身实际情况的基础上,逐步、稳健地引入人工智能技术。

反对意见 6:人工智能能够提供个性化的医疗服务,满足患者多样化需求。 答复:个性化服务的实现需要大量准确的数据支持,而目前数据的质量和完整性难以保证,可能导致服务效果不佳。

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你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议,比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决,在这种情况下,如何能立刻全面拥抱? 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判,而医疗事故往往关乎生命,如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果? 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定,时常面临技术更新和升级的问题,这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加,这一现实如何应对? 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例,比如虚假医疗信息的传播,如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题? 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业,引发社会就业结构的不稳定,这一风险如何化解? 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险,从而威胁患者的医疗信息安全,在这种情况下立刻全面拥抱是否明智? 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入,而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用? 8. 社会时事热点中,一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀,在医疗这种关乎人性和情感的领域,立刻全面拥抱是否合适?
2024-12-01
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 如果对方提出“不能因为有风险就不做,我们也不是立即马上在所有场景中应用AI,而是在做好充分的准备后,应用AI”的论点,我方应当如何轻松幽默的反驳?
对方辩友,您说做好充分准备后应用 AI ,可问题是,这准备工作哪有那么容易呀!就像准备一场盛大的派对,您觉得把所有东西都准备齐全得花多少时间和精力?而且,就算准备得差不多了,谁能保证不会有意外情况发生呢?比如说,突然发现某个关键环节没考虑到,或者新的问题又冒出来了。再说了,这准备的过程中,我们得投入多少资源呀,万一投入了大量的人力、物力、财力,结果发现效果还不如传统方法,那岂不是亏大啦!所以呀,不能这么轻易地就觉得做好准备就能放心大胆地全面拥抱 AI 技术啦。
2024-12-01
AI可以代替律师辩论赛
AI 在某些方面可以辅助律师辩论赛,但不能完全代替。以下是一些相关分析: 群体智慧的作用:俗话说“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”,在面对复杂难题时,集思广益很重要。通过头脑风暴可以从不同角度思考问题,激发创意;通过辩论和讨论能对不同观点碰撞交锋,更好理解问题本质;通过投票和协商能整合意见,找到多数人接受的方案。例如法庭上双方律师通过逻辑论证和证据展示试图说服法官和陪审团。 AI 医疗中的责任界定:对于“AI 替代人”的话题,如“AI 无法替代律师”,一种观点认为“AI 独立诊疗”时,即使 AI 无实体无法担责,但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可承担。然而,当前 AI 模型准确率低,公司承担不起赔偿。 法律人利用 AI 的 Prompt 指令词:在劳动合同纠纷、知识产权许可诉讼、商业合同违约等案件中,可通过 Prompt 指令词让 AI 分析权益责任、诉讼策略等。例如模拟法庭审理,AI 能根据法律规定和案例法,提供双方论点、证据和法律依据的分析,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 总体而言,AI 目前还不能完全代替律师辩论赛,但可以作为辅助工具为律师提供帮助和参考。
2024-09-01
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,而现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2025-03-10
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10
人工智能是什么?
人工智能是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,我们无法明确其具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 简单来说,对于三年级的孩子,可以理解为人工智能是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 从法律法规的角度看,为有效监管人工智能并支持所提出框架的清晰性,需要对“人工智能”有共同的理解。目前没有被广泛认可的通用定义,人工智能的“适应性”使其系统结果的意图或逻辑难以解释,其系统是经过训练的,能推断出人类不易察觉的数据模式和联系,还能发展出人类程序员未直接设想的新推理能力;“自主性”使其结果的责任难以分配,有些系统能在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。
2025-03-10
学习人工智能,小白应该从哪学起?
对于小白学习人工智能,建议从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念:首先,阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,建议掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 另外,您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中提到适合纯 AI 小白的学习模式是输入→模仿→自发创造。同时要记住,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自己的成就。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。
2025-03-08
人工智能赋能玩具行业
以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容: 2025 年 1 月 2 日,“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄,反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新,推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年,AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上,智能玩具的拟人化特征将提升互动体验,吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景,推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流,非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的,且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手,儿童陪伴场景用户容忍度更高,且 AI 毛绒玩具定价几百元,客单价低于家庭机器人,几乎没有市场教育成本。近年来,毛绒玩具市场快速增长,中国玩具品牌分散,全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中,人机 AI 采用 Unity 的 ml agent,通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求,未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练,数学模型可调,AI 可控。为让输入向量等长,对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模,再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合,对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。
2025-03-07
作为用户研究人员,如何拥抱 AI
作为用户研究人员拥抱 AI 可以从以下几个方面入手: 一、与 AI 共舞 在许多情况下,我们可以给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务,比如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。当 AI 满足简单需求并带来正反馈后,期待会提高,此时需了解 AI 编程的边界和限制。 1. 编程准则 能不编尽量不编。随着 IT 技术发展,各种基础设施和工具增多,大多数需求能找到现成软件解决方案,只需权衡投入产出进行评估。 2. 工具选择 优先找线上工具,如制作白底图等功能,若有现成工具最好。 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用,当线上工具和插件都不满足需求时再考虑。 3. API 功能 先找现成的开源工具,GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 若都找不到现成方案,才考虑自己编程。若需编写,要以终为始,抛开技术障碍,聚焦目标。 二、社会与学术机构层面的应对 1. 独立研究与审计 学术界和民间机构应积极参与 AGI 的独立评估和审计。大学、研究所可设立 AGI 伦理与安全研究中心,第三方检验企业的 AGI 系统并发表审查报告。开源社区也能发挥作用,追踪大型模型动态,开发开源的安全工具和对抗方法,形成对商业 AI 的监督力量。 2. 伦理框架与标准制定 科学家、伦理学家、法学家等应共同制定适用于 AGI 的伦理准则和行业标准。例如,扩展现有的 AI 伦理原则以适应 AGI 特点,明确 AGI 在决策、人权等方面的边界。学术团体已发布的一些 AI 伦理指南,未来需针对 AGI 进行更细化讨论,甚至起草“AGI 宪章”这样具有宣言性质的文件,凝聚全球共识。 3. 公众教育与对话 社会机构可开展 AI 科普项目,提高全社会科技素养和批判性思维。媒体应提供平衡客观的 AGI 讨论空间。伦理学者和未来学家应积极参与公共论坛、媒体访谈。 三、科技精英的角色转变 AGI 有能力自主研究和改进,科技精英的“独特性”下降。未来的科学家将更多扮演“与 AI 协作”的角色,与 AGI 一起构思实验,由 AGI 执行繁琐分析,人类专注提出问题、解释结果、赋予研究社会意义。科技精英需具备引导 AI 工作的能力,并对 AI 方案保持审慎监督,更像是“AI 驭手”或者“AI 教师”。
2025-03-04
ai生成拥抱视频
以下是关于 AI 生成拥抱视频的相关内容: AI 带你穿越时空,去拥抱儿时的自己: 近期老照片系列内容在视频网站上很火,可能与快影的爆火或需求增多有关。 有人利用可灵实现跨时空拥抱,将两张照片合成相关视频。 作者之前写过老照片修复的教程和与儿时自己对话的文章及 GPTs 相关内容。 AI 视频生成|20 个产品推荐及实践教学: 开箱即用的解决方案:Invideo AI 能够在数十秒内将 Prompt 转视频,支持通过编辑器后期更改。 产品特点:过去制作重脚本内容视频费时且有版权问题,未来可使用此类产品快速、低成本制作视频画面。 功能介绍:在官方教程中,建议描述视频平台、主旨内容、视频长度、语气、脚本风格等。上传视频后会再次询问内容倾向,不满意可重新选择或编辑,也能修改脚本、搜索并替换视频片段。免费账户无法去除水印。 实践案例:输入特定 Prompt 后能快速生成相关视频。 放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档: 与 AI 共舞时要放下控制欲,更多关注最终效果而非技术细节,例如针对文本生成视频的工作台要打磨交互体验。 让 AI 帮忙制作界面设计有诸多好处,如看到效果才敢推进,一开始多考虑细节可避免后续陷入完美主义。 在与 AI 交互过程中,能力增强时要避免过早优化不重要的功能和界面,比如文本转视频功能中对剧本字数显示的优化。
2024-12-16