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哪些事情是ChatGPT不可代替的

Answer

以下是一些 ChatGPT 不可代替的事情:

  1. 在新媒体运营方面,核心竞争力在于内容的创新和创造力。ChatGPT 能生成文章,但依赖于大型数据库中现有文档和写作模式的组合,缺乏创造性和人情味。一个及格的新媒体运营人的文案需要让人共情,在这方面 ChatGPT 目前难以胜任。
  2. 在用户运营方面,尽管 AI 能胜任客户服务并解决单点问题,但要了解人性需求的变化并制定相应策略仍然是难题。洞察人是人类的强项,这是 ChatGPT 难以做到的。

总之,在需要创造性、对用户的深入理解和洞察等方面,ChatGPT 目前无法替代人类。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

LLM 应用程序的新兴架构

眼尖的读者会注意到编排框中有一个看似奇怪的条目:ChatGPT。在正常情况下,ChatGPT是一个应用程序,而不是开发人员工具。但它也可以作为API进行访问。而且,如果你仔细观察,它会执行一些与其他编排框架相同的功能,例如:抽象出对定制提示的需求、维持状态,并通过插件、API或[其他来源](https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin)检索上下文数据。虽然ChatGPT不是此处列出的其他工具的直接竞争对手,但可以将其视为替代解决方案,并且它最终可能成为即时构建的可行、简单的替代方案。

大模型入门指南

尽管ChatGPT是收费的,而且还不面向中国,但现在市面上有非常多的其他选择,比如Google的Bard([11]),下图给出了一些常用服务,读者都可以去体验试试:单就写代码这个垂直领域来看,GitHub的Copilot([12])无疑是老大哥,但它并非免费,下面有几个替代品:Tabnine([13]):AI assistant that speeds up delivery and keeps your code safeCodeium([14]):Free AI Code Completion & ChatAmazon CodeWhisperer([15]):Build applications faster and more securely with your AI coding companionSourceGraph Cody([16]):The AI that knows your entire codebaseTabby([17]):Opensource,self-hosted AI coding assitantfauxpilot/fauxpilot([18]):An open-source alternative to GitHub Copilot server[heading1]总结[content]说来可笑,ChatGPT的开发者OpenAI并不像其名字那样开放,ChatGPT的源码与模型数据是不对外开放的,但不久,Meta在2023年2月份开源了LLaMA 1([19]),并在7月接着发布了进阶的Llama 2([20]),而且允许商用。Meta此举无疑极大推进的大模型的发展,坊间甚至一度流传这么一篇文章:[Google"We Have No Moat,And Neither Does OpenAI"](https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither"Google"We Have No Moat,And Neither Does OpenAI""),说Meta才是大模型时代的最大赢家,OpenAI、Google都要靠边站。大模型时代到来了,你的工作离被取代还远吗?

运营:腾讯运营如何用ChatGPT

AI技术的迅猛发展势必会对职业形态产生巨大影响,取代许多简单的脑力劳动的工作。但纵观历史,技术进步是人类文明发展的不可逆趋势。每一次技术的创新都会带来生产力的提升以及工作模式、社会结构的迭代。本着打不过,就加入的原则,ChatGPT应被视为一种协助我们日常工作的辅助工具。以新媒体运营为例,核心竞争力在于内容的创新和创造力。虽然ChatGPT能生成不同类型的文章,但它依赖于大型数据库中现有文档和写作模式的组合,是语料库训练的产物,是缺乏的创造性和人情味的。一个及格的新媒体运营人,ta的文案,需要让人共情的。在这方面,缺乏对用户的了解和创造力的人工智能,目前恐难以胜任。用户运营也是同理。尽管AI能胜任客户服务并解决单点问题,但要了解人性需求的变化并制定相应策略仍然是难题。还是那句话,洞察人是人类的强项。总而言之,与其焦虑不如行动,也许最好的方式是不断打磨自己应对变化的能力。在人工智能应用推陈出新的后时代,我们不妨重点提升以下能力。[heading3]a.提升你的提问技巧[content]在这个信息泛滥的时代,答案并不稀缺,而是高质量的问题。提问反映了思考方式和能力。ChatGPT作为一个答案提供工具,只需提出优质问题,便可在人机互动中找到满意答案。要发挥科技的价值,关键在于独立思考能力。避免盲目跟风和简单模仿,因为在模仿方面,人类无法与AI抗衡。[heading3]b.培养学习方法[content]面对无尽的知识海洋,人们的时间和精力是有限的。如何在有限的时间内掌握更多实用知识?需要不断提高学习能力和效率。正确的学习方法能帮助我们事半功倍,更高效地掌握知识。

Others are asking
DeepSeek R1和ChatGPT相比有什么优势?
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的优势比较如下: 在数字乘法任务中,ChatGPT 和精简版的隐式 CoT 模型无法达到 100%的准确率,而从头开始训练的 DeepSeek R1 在将扩散采样步骤设置为 1 的情况下,能够保持显著的吞吐量同时达到 100%的准确率。 在数学问题求解常用基准测试中,GPT4 相对于 ChatGPT 表现出显著的改进,GPT4 在许多复杂问题中展示了更深入的理解,并能够应用适当的推理。而 ChatGPT 通常会采用低级启发式方法,提到与问题仅是表面相关的公式和概念,表明缺乏实际理解。
2025-01-22
chatgpt如何使用
以下是关于 ChatGPT 的使用方法: 1. 英文学习使用: 推特博主分享的 GPT 工作流,先将特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子。 输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个任务强化记忆。 建议使用方式:开一个窗口复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友在讯飞上做了类似尝试,效果不错。 2. 苹果系统安装、订阅使用: 在 AppleStore 下载 ChatGPT,中国区需切换到美区,美区 AppleID 注册教程参考知乎链接: 。 支付宝购买苹果礼品卡:打开支付,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡后,在 apple store 中兑换礼品卡,然后在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话,会员在苹果或安卓手机购买的,电脑上能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音即可体验流畅的语音对话。
2025-01-22
chatgpt现在进化到什么地步了
ChatGPT 目前的发展情况如下: 早期 OpenAI 推出 ChatGPT 时称其为一种模型,后来在帮助页面中又称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 GPT4 于 2022 年 8 月完成训练,是 OpenAI 的旗舰项目,特别强调指令遵循能力,但存在可靠性问题,还不是最终的进化完成体,不过综合能力优秀。 开发过程中,研究人员将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型,结果表明 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理自身潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。 ChatGPT 的出现标志着聊天机器人技术的巨大进步,为人机交互带来了更加自然、智能的体验。它的“Generative”是通过结合上文计算下一个字的概率生成内容,“Pretrained”是基于海量的预训练数据集学习知识。
2025-01-20
我有一段chatgpt提示词,我要如何应用它
以下是关于如何应用 ChatGPT 提示词的一些方法: 1. 对于“Prompt 逆向工程:让 ChatGPT 模仿任何作家,完美续写红楼梦”的提示词,您可以按照以下步骤应用: 对给定的文本进行分析,提炼其语气、写作风格、用词、句式等写作要素。 生成逆向提示词,并将其发送给 ChatGPT,让其以任意主题写出与给定文本风格类似的文章。 可将生成的提示词应用于如编写大学新生代表的演讲稿等文本创作场景。 2. 对于“📘英文学习老师口语听力阅读一体化练习”的提示词,应用方式如下: 先将整段提示词喂给 ChatGPT(建议开一个新的对话专门用来学习英文)。 然后,当您输入英文和中文表达时,ChatGPT 会返回更地道的表达,并对俚语部分加粗,同时针对您发送的话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子。 输入“Hey GPT,run the end of day task.”,ChatGPT 会输出今天的对话回顾,并建议 3 个推荐的任务,以强化记忆。 建议开一个窗口复制提示词,在手机端打开历史记录,点右上角的耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 3. 对于“ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示”的提示词,应用时需注意: ChatGPT 会基于给定的图像描述使用 DALL·E 3 创建图像,并以纯文本形式总结用于生成图像的提示。 遵循相关政策,如翻译非英文描述、不创建超过 4 个图像、不创作特定人物形象等。 在生成字幕时,用三个形容词代替艺术家名字,包括相关艺术运动或时代,并提及主要媒体。 总是在标题开头提到图像类型,使人物形象描述多样化。
2025-01-18
我想让chatgpt和豆包辩论,辩论的主题是勒布朗詹姆斯和迈克尔乔丹,谁是历史第一人?请帮我设计给豆包和gpt的指令,以及辩论的规则,规则让有可看性,激烈性
以下是为您设计的给豆包和 ChatGPT 的指令以及辩论规则: 指令: 豆包和 ChatGPT 需充分运用各自掌握的篮球知识和数据,对勒布朗·詹姆斯和迈克尔·乔丹谁是历史第一人的问题进行深入辩论。 要求从球员的个人能力、团队成就、影响力、比赛数据等多个方面进行分析和论证。 辩论规则: 每位参与者有固定的发言时间,例如每次发言不超过 3 分钟。 发言顺序交替进行,先由豆包开始第一轮发言。 辩论过程中,不得使用侮辱性或攻击性语言,保持理性和客观。 每轮发言结束后,另一方有 1 分钟的提问和反驳时间。 辩论共进行 5 轮,最后一轮为总结陈词,时间为 5 分钟。 观众可以在辩论结束后进行投票,选出他们认为表现更出色的一方。 希望这样的设计能让辩论具有可看性和激烈性!
2025-01-17
不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗?比如ChatGPT和豆包
不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。 以常见的 ChatGPT 和豆包为例,ChatGPT 是由 OpenAI 开发的,其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的,也有其自身的算法设计和优化。 在当前的 AI 领域,大多数 AI 应用程序都由大型语言模型(LLMs)驱动,其中只有几个基础模型,由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,Google 有 Bard 等。 从相关的访问量数据来看,不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份,ChatGPT 的访问量较高,而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异,只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。
2025-01-17
我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议: 1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。 同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
金融业在哪些方面是不能被AI所代替的
在金融业中,以下方面不太容易被 AI 所替代: 1. 战略决策:CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策,这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累,AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策:金融服务被认为是情感购买,决策树复杂且难以自动化,需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理:金融服务高度受监管,复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断,以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化,但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。
2024-12-18
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题,有什么ai工具,可以帮助我
目前在市场上,还没有能够完全替代家教老师团队进行 1v1 辅导,包括根据学生当天学习课程出题、定时监督并整理错题等全方位功能的单一 AI 工具。但您可以考虑结合使用以下几种 AI 相关的技术和工具来部分实现您的需求: 1. 智能学习管理系统:这类系统可以根据学生的学习进度和表现生成一些练习题,但可能无法完全针对当天学习的课程精准出题。 2. 自然语言处理工具:帮助分析学生的学习情况和问题,为后续的辅导提供一定的参考。 需要注意的是,AI 工具在教育中的应用仍处于不断发展和完善的阶段,不能完全替代人类教师的情感支持、个性化引导和灵活应变能力。
2024-11-18
我是一个教育机构,我想使用ai代替我的家教老师团队,对学生进行1v1的辅导,包括:根据学生当天学习的课程出题,定时监督并整理错题
目前的情况来看,使用 AI 代替家教老师团队进行 1v1 辅导,包括出题、监督和整理错题等工作,虽然具有一定的可行性,但也面临一些挑战。 从出题方面,AI 可以根据学生当天学习的课程内容,利用其强大的数据分析和算法能力生成相关题目。但需要确保题目质量和针对性,能够准确覆盖重点知识点,并适应学生的学习水平。 在监督方面,AI 可以通过设定时间提醒等方式,督促学生按时完成任务。然而,它可能无法像人类教师那样敏锐地察觉学生的情绪和学习状态变化,及时给予鼓励和支持。 对于整理错题,AI 能够快速分类和分析错题,但在解释错题原因和提供个性化的学习建议上,可能不如人类教师那么深入和灵活。 总之,虽然 AI 可以在一定程度上辅助这些工作,但完全替代家教老师团队可能还不太成熟,或许可以将 AI 与人类教师相结合,以达到更好的辅导效果。
2024-11-18
AIGC什么时候能代替设计师
目前,AIGC 尚不能完全代替设计师。在 AIGC 1.0 时代,其主要起到产生参考图像的作用,存在一定局限性,如无法精确控制某些特征材质。到了 AIGC 2.0 时代,基于 Stable diffusion 的 Lora 模型训练能直出较高质量形象,但对于要求较高的场景仍有问题,如四肢比例失调、手指数量错误等,仍需要专业设计师大量介入与修复。 但这并不意味着我们应放弃 AIGC,它为设计师提供了强大的辅助工具,帮助他们更高效地实现创意和思路,将更多时间和精力投入到真正的创意创新中,而非重复性的基础设计工作。
2024-11-05
AI可以代替律师吗
AI 目前不能完全代替律师。以下是一些相关的分析: 责任界定方面:在“AI 独立诊疗”的情况下,即使 AI 没有实体无法承担责任,但所属公司、牌照发放单位甚至保险公司可以承担。然而,按照现在的 AI 模型准确率,公司可能承担不起赔偿,“不能背锅”本质上是“背不起这个锅”。 商业模式方面:对于患者付费(2C),中国消费者对于线上服务付费的意愿远低于美国。在准确性不高的条件下,AI 问诊直接按次收费还不现实。 服务能力方面:AI 大模型难以根据客户的综合性需求提供个性化的法律服务,因为大模型基于预设数据和规则,不能及时采集客户所有即时信息,很难超出语料内容生成创新且专业的答案,难以针对性地为客户提供专业服务。 但同时也要看到,AI 在某些方面有优势: 在处理医疗数据和进行临床推理方面的表现优于医生,在某些非常人类的任务上甚至可以超越人类的表现。 而律师具有以下擅长的方面: 具备深厚的法律专业知识,能够提供专业的法律分析和建议,如在证券欺诈案件中的专业分析。 在沟通和谈判中能够与各方建立信任、表达观点、促成交易等。 能够针对新兴行业或监管空白提出合规建议,创造性地解决问题。 作为专业人士,在紧急情况下能做出专业判断,提供及时的法律建议和解决方案。 律师也有不擅长的方面: 在处理大量信息和数据时,人工效率非常有限,如大量文件调查中的数据提取和整理。 可能难以记住各类案件中的所有事实和细节,尤其是在复杂案件中。 精力与情绪方面可能存在局限。
2024-09-01
可不可以续写歌曲
以下是关于续写歌曲的相关内容: 《西游不能停》这首歌在年前创作时使用的是 suno V2 版本,单次最多只能生成 80s 的音乐,无法唱完所有歌词,所以需要续写。 在 web 端,在想要续写的歌曲处点击“continue from this song”;在 discord 中,则点击“⏩continue 1/2”的 icon。 如果续写时正好卡在一个段落的中间,有两个细节需注意: 1. 不要在 lyrics 的最前头加任何 Metatag,否则会被当做一个新的段落,丢失掉连贯性。 2. 如果第一段的结尾最后一个字哪怕没有唱完,只发了一点点音,续写的时候也直接从下一个字开始。例如《西游不能停》的第一段在八戒的“我自有我抱负”这句结束,并且“负”字只发了一半的音,那么续写的时候直接从“尊嘟假嘟....”开始。您可以直接跳到 Part 1 的最后和 Part 2 的开始听。 另外,Suno 操作指北 V2 中提到关于歌词延续的常见问题: 1. 如果歌词被切断,在下一个片段开始,接上它们停止的地方。如果一个单词被切成两半,用下一个单词开始继续的歌词。且不要再次使用被中断的元标签。 2. 如果 Chirp 尝试重复它刚唱过的完整行,或者逐字重复合唱,使用来打断歌曲流程。可以考虑回到之前的片段,重新使用延续功能生成。 还有,在进入一段器乐后,若想让它停止并进入歌词,可以试着在歌词前加入语气词,比如,来提示 Chirp 这里有人声,让它做好过渡准备,有时有用。 此外,“无法生成”或“尝试另一个提示”的错误意味着文本请求被阻止了。被拒绝的提示将退还积分。一个歌曲提示可能因为多种原因被阻止: 1. 歌词受版权保护。 2. 音乐风格或歌曲描述使用了真实的乐队或艺术家名称。 3. 歌词包含违规词汇。 4. 实际积分用尽了,但网页没有同步(刷新页面)。 5. 在默认模式或“生成随机歌词”按钮下,AI 无法理解如何将请求转化为歌曲。
2025-01-15
我想用AI完成一个编程项目,帮我从零到一完成一个个人介绍网站,我现在使用vo.dev完成了一个网站,但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉,暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面: 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确,包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置,确保配置正确,例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志,以获取更详细的错误信息,从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
可不可以提供一个本地化的大模型方法,让我建立这个合规法律的知识库
以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法: 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后,若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站,对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,即让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高,此时已搭建本地大模型,并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因: 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置,个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求: 1. 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 2. 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 最低配置运行非常慢,不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍,以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库,可以参考文章: 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库,需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持以下能力: 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系我或者加我的免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-12-18
可不可以用AI制作一个自己专属的聊天机器人,能模仿自己喜欢或敬佩的角色?
可以用 AI 制作一个自己专属的聊天机器人,能模仿自己喜欢或敬佩的角色。以下是一些相关信息: 使用大型语言模型可以构建自定义聊天机器人,为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。 是一款基于 LLM 的聊天机器人网站,用户可以与预先创建的角色交流,也可以自己创作角色。 许多初创公司正考虑使用生成性 AI 来创建可信角色,目前有数百家用类似 GPT3 的语言模型驱动的公司正在构建通用聊天机器人。 这些信息表明,利用 AI 技术制作专属聊天机器人是可行的,并且有多种选择和应用场景。
2024-07-03
目前AI不能做哪些事情?
目前 AI 不能做的事情包括: 1. 尽管在某些方面取得了成功,但不能解决所有科学问题。几个世纪以来人类在科学领域逐步积累,仍有众多问题存在,AI 无法完全介入并解决所有这些问题。 2. 目前还不足以完全替代开发者进行复杂项目的开发,尚未达到“言出法随”的境界。 3. 由于技术快速发展,当前使用的某些 AI 工具可能并非最优,且需要考虑其是否适合应用目的以及存在的弱点。 4. 在使用 AI 时需要注意众多道德问题,如侵犯版权、作弊、窃取他人工作、操纵等,特定 AI 模型的构建及受益情况等问题复杂且尚不清晰,使用者有责任以道德方式使用这些工具。
2024-12-25
目前AI能做哪些事情?
AI 已经在众多领域得到广泛应用,以下是一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,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:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶:提高交通安全性和效率。 交通管理:优化信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 需要注意的是,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-25
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域,涵盖的内容非常广泛,包括但不限于以下方面: 基础理论:如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展:AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: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(掌握条件概率、贝叶斯定理等知识)。 算法和模型:监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等算法)、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(知晓其基本概念)。 评估和调优:性能评估(知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能)、模型调优(学会使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础:网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数)。 同时,AI 在各行各业有着广泛的应用场景,例如: 医疗保健:医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:等等。
2024-12-21
AI产业或者说AI产业链条上都有哪些事情可以做
AI 产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 在基础设施层,布局投入的确定性最强,但入行资源门槛较高,涉及海量资金投入,未来更多由“国家队”承担重任,普通人可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层当前处于技术爆炸时刻,迭代速度极快。对于规模不大的团队或个人,需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是一片广阔蓝海,当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用更是稀少,对于普通个体和小团队,强烈推荐重点布局,拥有巨大发展空间。 据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导,对话机器人类别排名第二。北美和欧洲是主要消费市场,这是中国 AI 公司积极出海的重要原因。 美国红杉资本指出,AI 供应链分为六层,各层盈利能力不同。芯片代工厂和芯片设计商是主要赢家,云厂商是供应链核心承载方,处于重金投入阶段,是整个供应链的“链主”,AI 模型开发商目前面临亏损,应用服务商市场规模有限。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2024-12-05
自己的工作和生活中,哪些事情跟ChatGPT相结合
在工作和生活中,以下是一些与 ChatGPT 相结合的事情: 1. 数学方面:OpenAI 发表了新研究,有可能显著提高 ChatGPT 的数学能力。尽管数学问题一直是 ChatGPT 的挑战,但新的研究通过奖励思维过程而非结果的过程监督来训练人工智能,以实现数学推理的新水平。 2. 会话补全:ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,您可以利用 gpt3.5turbo 构建自己的应用来完成起草邮件、写 Python 代码、回答关于文档的问题、创建会话代理、提供软件的自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏角色等事情。 3. 产品经理工作:产品经理可以在实际工作中使用 ChatGPT 进行代码优化。例如,一位产品经理选取了一段 SQL 查询代码进行优化,成功将执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,还能保存所有历史数据。此外,GPT 还能根据真实业务需求提出不同于原代码的解决思路。
2024-12-03
怎么监督AI被动的做出一系列违法的事情
监督 AI 被动做出违法事情可从以下方面考虑: 1. 对于高风险人工智能系统,在入市前的设计应保证能实施人为干预。增加人为监督的原因包括: AI 可能做出涉及道德和伦理问题的决策,如侵犯个人隐私、存在不公平偏见和歧视等,人类监督可预防相关道德风险。 若 AI 产生错误决策甚至违法行为,因 AI 无法承担法律责任,责任由人类承担,所以需要人类监督以确保其行为合法。 AI 不能完全理解人类社会,在人类监督下能正确处理复杂的人类社会问题。 高风险的人工智能系统往往需要更高程度的人为监督,以降低其对个人、环境和社会的损害,确保其运行符合人类社会的价值观和道德观。 AI 系统决策过程不透明,人类监督可要求其提供更多透明度和可解释性,便于理解和质疑决策。 人为监督能促进 AI 的普及与发展,帮助建立公众信任,提高社会接受度。 2. 像 OpenAI 这样的公司,无论如何重新设计产品以减少不当行为,未来的模型仍可能因足够聪明而难以被控制。若在确保模型安全性方面做得过度,可能削弱产品功能。 3. 对于监管,OpenAI 的 Altman 虽将自己定位为监管拥护者,但也面临一些指责,如被认为玩弄监管程序以阻碍小型初创企业发展并给自己带来优势。不过他原则上赞同由国际机构监督 AI 的想法,但对一些拟议规则持有不同意见。OpenAI 拒绝相关批评,认为通过分析用户反应才能使未来产品符合道德规范。
2024-11-13