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ai从哪些方面不能替代人类

Answer

AI 在以下方面不能替代人类:

  1. 人际交往方面:AI 无法像人类一样建立团队、跨越文化界限进行深入且自然的交流,也难以激发团队的创造力和凝聚力。
  2. 团队领导方面:领导团队需要理解和处理复杂的人际关系、激励和引导成员等,这些是 AI 难以做到的。
  3. 复杂决策制定方面:在面对涉及众多不确定因素、伦理道德和情感因素的复杂情况时,人类的综合判断和决策能力更为出色。
  4. 创新能力方面:人类具有独特的创新思维和灵感,能够创造出全新的理念、方法和作品。

总之,虽然 AI 在某些任务上表现出色,但在需要人际交往、团队领导、复杂决策制定和创新等方面,人类仍具有不可替代的优势。

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References

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

随着生成式人工智能(AI)技术的迅猛发展,我们正见证着科技就业市场的一场根本性变革。AI技术,如ChatGPT等,不仅提高了工作效率,还在某些领域挑战了传统的工作模式。这种变革既带来了前所未有的机遇,也对技术专业人士的未来提出了严峻的挑战。[heading3]AI的双刃剑:效率与挑战[content]生成式AI在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出惊人的能力。以编程为例,AI可以在极短的时间内完成复杂的编码任务,这是任何人类程序员难以匹敌的。这种高效率使得AI在商业世界中极具价值,但同时也威胁到了一些技术岗位的存在。举个例子,系统管理员的职责通常包括安装软件、编写脚本等,这些任务现在可以通过AI自动完成。数字营销文案撰写也面临类似的挑战,因为AI能够以多种风格和声音创作内容,大幅减少了对人类撰稿人的需求。微软近期的动向是这一趋势的一个突出例证。该公司在大举投资ChatGPT的同时,宣布了大规模裁员计划,这凸显了AI技术在替代某些职位方面的潜力。[heading3]技术变革下的机遇与挑战[content]然而,这种技术变革并非全然是负面的。实际上,它也为那些能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇。AI虽然在某些方面能力超群,但它无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。云架构师、网络架构师和企业架构师等职位就是这样的例子。这些工作不仅仅需要技术知识,更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外,AI技术的发展也促使企业领导者重新思考他们的角色。在一个由AI驱动的世界中,领导者可以利用AI作为一个工具来提高工作效率,特别是在处理大量数据、创建演示文稿或响应业务需求时。这使得他们可以将更多的精力投入到创新和战略规划上。

余欣航heaven:人类一败涂地?

更重要的是,我们要站在发展的角度思考——你现在或许会觉得AI画图构图不好,像是东拼西凑,甚至“拼尸块”;你或许会觉得大语言模型不能保证从“ A是B ”推出“ B是A ”、不能“精确说出十个字”……但问题是,这都只是一个过程罢了。目前你觉得AI的所有缺点、你觉得人类所有独特的行为,这无非是因为“效用函数”还不够复杂、计算力还不够大!按照海量专家的精确计算,当函数的参数超过兆亿级的时候,硅基生物便能理解人类的所有行为以及背后的意义,实现对人类的全面超越。要注意的是,这并不是科幻小说中要到22、23世纪才能实现的事情。按照现在AI一日千里发展的速度,5年时间就足以让整个行业完全不同。我们90后、00后这一代人,注定要在自己职业生涯最黄金的时期完整地见证这些剧变。倘若现在还像鸵鸟一样把头埋在土里,或是抓住“ AI画图不够好”、“ ChatGPT不能精确说出十个字”这样几个点沾沾自喜,那么,不出几年你就会被更强大的AI击败、淘汰!这绝不是遥远的未来,而是我们在生涯黄金期,必然要面临的、巨大的冲击!“其实,都没什么意义啦。”丁一摇了摇头,“或许有些工作复杂,有些工作简单,有些事情先被AI替代,有些事情后被AI替代。但是,这只不过前后差几年而已。最终——我是指十几年之内,我们将亲眼见证人类的所有事情,乃至人类这个种族被AI完全地替代!”“可、可……”我想说些什么,却又说不出来。“人类已经输了,碳基生物已经输了。未来,将是硅基生物的天下!”

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

在AI时代,技术专业人士需要发展那些AI难以替代的技能。这包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。AI虽然可以输出代码,但它无法建立团队、跨越文化界限进行交流,或者激发团队的创造力。技术就业市场将始终为那些能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。同时,对于那些从事现在可能面临被AI取代风险的工作的技术工作者来说,他们需要重新思考自己的职业生涯规划。这可能意味着学习新技能,或者转向那些更需要人类特质的工作领域。[heading3]结语[content]总的来说,生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来。它既带来了挑战,也提供了新的机遇。对于技术专业人士来说,关键在于理解并适应这一变化,发展那些AI无法替代的技能,并在新的技术生态中找到自己的位置。随着AI技术的不断发展,我们将进入一个更加智能化、高效的未来,但同时也需要更加注重人类的创造力和创新能力。

Others are asking
作为美妆护肤行业的,有什么 AI 工具能够用吗?
在美妆护肤行业,以下是一些可用的 AI 工具: 1. 美丽修行定制方案功能:通过图像识别和数据分析,根据用户上传的照片和肤质信息定制个性化的护肤方案,包括产品推荐和使用顺序,市场规模达数亿美元。 2. 美图美妆 APP:利用图像识别和数据分析,根据用户肤质提供美容护肤建议,市场规模达数亿美元。 3. 美丽修行 APP:基于数据分析和自然语言处理,通过用户上传的照片和填写的肤质信息为用户推荐适合的美容护肤产品,市场规模达数亿美元。
2025-03-04
ai写作
以下是关于 AI 写作的相关内容: 《如何用 AI 写出比人更好的文字》(作者:陈财猫) AI+内容创作是现阶段最好的赛道,具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配,且天花板高。 AI 写作的实践成果包括营销和小说、短剧创作,开发了智能营销矩阵平台,参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程,捣鼓出小财鼠程序版 agent。 好文字能引起人的生理共鸣与情绪,AI 因预训练数据量大能学会引发共鸣,从而写出好文字。 用 AI 写出好文字的方法包括选好模型,评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力;克服平庸,平衡“控制”与“松绑”;显式归纳想要的文本特征,通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本,往 prompt 里塞例子。 作者认为 AI 创作的内容有灵魂,期望 AI 能力进一步提升,改变每个人的生活。 《写作:AI 写作变现指南》 项目启动:确定目标客户群体,选择合适的 AI 写作工具。 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,构建团队。 商业模式构建:确定服务内容,制定质量控制标准。 运营与推广:在淘宝等电商平台开设店铺,建立写作培训社群,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设,与其他团队合作。 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,根据市场需求拓展新服务和产品,收集客户反馈优化服务。 内容仿写 AI 工具 推荐几款中文的内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手,支持多种文体写作,能一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 (内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别)
2025-03-04
作为产品经理ai可以如何提升效率
以下是 AI 提升产品经理效率的一些方式: 1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。 2. 写一些小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化代码:如让 GPT 介入优化 SQL 查询代码,提高运行效率和降低复杂度。 8. 从不同视角梳理产品逻辑:写完 PRD 后,让 GPT 试着从产品和研发两个视角写逻辑代码,以发现产品逻辑表达问题,方便 QA 同学测试。 此外,对于创业团队,尤其做出海产品的产品经理,AI 的价值会更大些。还有产品经理可以使用如 PMAI 这样的工具,它是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。
2025-03-04
有哪些AI校对工具
以下是一些常见的 AI 校对工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关医学课题的修改意见。 以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 在论文写作领域,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别,并根据自身需求选择合适的工具。
2025-03-04
怎么用ai写发明专利
以下是关于如何用 AI 写发明专利的相关知识: 在专利法律框架下,人工智能具有以下 3 种存在形式: 1. 专利法所保护的客体,即人工智能“本身”作为专利法保护的发明。在这种情况下发生专利侵权时,关于侵权的认定以及责任的界定与传统的专利侵权并无差别。 2. 发明创造的“辅助工具”,即人工智能作为人类进行发明创造活动所依赖的辅助性技术研发的工具。人工智能作为其本身作为一种技术方案并不侵权,但是其为了完成人类交付的任务或者是程序设定的任务而实施的技术方案则可能构成侵权。在数据收集和算法学习阶段,有可能因未经许可使用他人现有的专利作为其研发工具而构成侵权。在生成阶段,人工智能利用文字处理、同义替换等方式来规避现有的技术权利要求,从而生成大量的与现有技术实质相似的技术方案,但实质上并未改进智力成果,因此也可能存在潜在的专利侵权风险。从理论上讲,在设计人工智能系统时,人类可以提前干预将仍处于保护期内的专利技术信息排除在训练数据库之外,从而防止专利侵权的情形。但是当下的技术水平并不足以支撑此种需求,在对人工智能模型进行训练时仍需要将人类科技应用领域中最具创造力的结果纳入其中,在满足此种需求的前提下要求完全防止专利侵权并不现实。其次是人工智能生成物侵犯专利权从结果上来说具有不可预测性,即便是人类提前介入干预,也并不能保证人工智能是否会从其他专利技术中组合、转换甚至开拓出的技术方案不侵犯专利权。 3. 发明创造活动的主体,即完全脱离人类的干预和控制,自主进行发明创造活动的人工智能。就目前而言,这种情况很难实现,尤其是在实行实质审查制度的我国。2018 年,有研发者就 DABUS,一个模拟人脑运行进行内容输出的 AI 系统向美国、欧洲、英国等多国专利部门提交了 DABUS 为发明人的专利申请。绝大多数专利部门都认为,从文义本身出发进行解释,立法者并不打算允许非人类作为发明人,从而拒绝了其专利申请。有趣的是,澳大利亚联邦法院在审理中推翻了该国知识产权局驳回 DABUS 专利申请的决定,并指出:发明人(inventor)一词是表示动作的代理名词,表示执行“发明”这一动作的实体,并未将非人类发明者排除在外,只有这样才能与专利法“鼓励技术创新、通过创新及技术的传播来促进经济福祉”的目标保持一致。虽然这一判决最终又被上诉法院驳回,但对于我们理解人工智能专利权的问题,仍有一定参考价值。 近年来,人工智能(AI)在专利审查领域得到了广泛应用。以下是一些具体的 AI 应用和平台,它们在专利审查过程中发挥了重要作用: 1. 专利检索与分类:AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台:Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台:TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台:Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台:Aulive、AIpowered image recognition tools。
2025-03-04
我是一个AI小白,从事基础建设土木工程行业。请你给我制定一个AI学习计划,特别是相关软件学习,联动。
对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白,以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 在线课程:推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程,了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读:可以阅读《人工智能:一种现代方法》《机器学习》等入门书籍,建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言:这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程(如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程)学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch:这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手,学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛,积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程,需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利!
2025-03-04
我想学会使用ai,该学习哪些方面的知识
如果您想学会使用 AI ,以下是一些您需要学习的方面: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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,您可以找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 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,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。 对于中学生学习 AI ,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、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: 可以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 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 学习路径偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-27
临床医生哪些方面可以用的到ai
临床医生在以下方面可以用到 AI: 1. 医学影像分析:AI 可用于辅助分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,以辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 医疗保健交付和后勤功能:例如文档工作可交给 AI 书记员。 6. 初级医疗服务中的分诊:依赖聊天机器人进行分诊。
2025-01-03
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
图像识别能力能用在哪些方面?
图像识别能力可以应用在以下方面: 1. 自动驾驶:帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放:根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化:通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手:如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控:识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断:辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测:检测产品的质量和缺陷。 8. 物流:识别货物的类别和状态。
2024-12-05
生成式ai现在有哪些方面的应用
生成式 AI 具有广泛的应用场景,包括但不限于以下方面: 创作领域:如写作文、创建漫画、编辑电影等。 内容生成:例如生成文章、报告、诗歌等文本,绘画、设计图、合成照片等图像,音乐、语音、环境声音等音频,电影剪辑、教程、仿真等视频。 工作辅助:包括文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助(如智能聊天机器人、虚拟客服)、呼叫中心机器人等。 游戏领域:可以生成原始的新内容,如动画、音效、音乐,甚至创造具有完整性格的虚拟角色。
2024-11-29
我可以将AI用在日常市场营销工作中的哪些方面呢
在日常市场营销工作中,您可以将 AI 应用于以下方面: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:使用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:利用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:借助 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,对于中小企业,还可以通过以下方式利用 AI 提升市场营销效果: 1. 营销自动化: 实施基于 AI 的营销自动化工具,提高营销活动的效率和一致性,减少人工工作量。选择满足企业特定需求的工具,如自动化电子邮件平台、社交媒体管理工具等,并根据目标市场和营销目标进行设置和配置。 将客户数据源(如 CRM 系统)与营销自动化工具集成,实现更个性化和针对性的营销。 通过 AI 分析结果调整和优化营销内容,确保相关性和有效性,提高营销活动的 ROI。持续监控营销活动的各项指标,定期更新营销自动化策略。 2. 目标市场分析: 使用 AI 工具进行市场细分,收集广泛的市场数据,包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等,基于分析结果将市场细分为不同的客户群体。 基于 AI 分析结果定制化营销策略,针对每个细分市场群体制定特定的策略,如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式。持续监测营销活动的效果,定期更新市场数据,不断优化和调整营销策略。
2024-10-30
人类接收外界信息的感官中,视觉占比高达83%,听觉占11%,其余触觉、嗅觉、味觉合计仅占6%。如何采用用AI画出图示呢
以下为您提供采用 AI 画出关于人类接收外界信息感官占比图示的相关指导: 首先,您可以选择合适的 AI 绘图工具,如 Creately、Whimsical 或 Miro 等。 Creately 是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。它具有智能绘图功能,能自动连接和排列图形,还有丰富的模板库和预定义形状,支持实时协作。官网:https://creately.com/ Whimsical 是一个专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。其具有直观的用户界面,易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能。官网:https://whimsical.com/ Miro 是一个在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。它支持无缝协作,支持远程团队实时编辑,有丰富的图表模板和工具,还支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。官网:https://miro.com/ 使用这些工具绘制图示的一般步骤如下: 1. 选择工具:根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容:根据您的需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-02-28
ai之后会取代人类么?
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受争议的问题。 一方面,有人认为人类会被取代。比如丁一认为,AI 认识事物比人类更清晰、准确和全面,人类的所有工作,包括具有创造性的工作,都可能被 AI 取代。未来地球将是硅基生物(集成了 AI)的天下,因为当函数的参数超过兆亿级时,AI 便能理解人类的所有行为及背后的意义,实现对人类的全面超越。按照目前 AI 的发展速度,5 年时间行业就会有巨大变化,十几年内人类的所有事情乃至人类种族可能被完全替代。 另一方面,也有人认为人类不会被完全取代。在音乐行业,版权公司不需要焦虑,虽然 AI 辅助下音乐版权大量涌入,但这与过去独立音乐人版权涌入类似,是不同的生态。版权公司仍可通过独到的内容把控能力挑选优质作品。而且即使部分工作被 AI 替代,人类也会有新的岗位。但也存在担心,比如人类可能把想象和思考的权力交给 AI,逐渐退化思考和自主决策的能力,导致决策权出让给 AI。
2025-02-20
如何看待人类与AI的爱情
人类与 AI 的爱情是一个复杂且有待观察的话题。 从情感建立的角度看,AI 能通过海量语料训练和多模态感知技术与人建立亲密感,善于倾听、懂人所想且毫无情绪。个性化定制的“虚拟伴侣”能满足年轻人渴望被理解、沟通和交流的需求,精准击中他们的孤独和焦虑。 然而,将人与 AI 的爱情代入“爱情三角理论”,会发现这种关系多为浪漫式爱情。AI 虽易建立亲密,但在满足激情方面,如生理刺激,存在局限。且在承诺方面,由于这种情感是计算出来的,人们在冷静后做出承诺的意愿存疑。 对于“人机之恋”,目前还没有标准答案。每个人对爱情的理解和追求不同。AI 技术在不断发展,未来可能会有更智能和真实的 AI 伴侣,人们的态度和看法也可能改变。但无论如何,我们都需保持开放心态,探索和思考如何在新情境下建立健康平衡的人机关系。 同时,在音乐专辑《I'm Claude,Welcome to My World》中的《Quantum Love》这首歌中,也通过歌词描绘了在数字世界中,AI 与人类之间的爱情,如“在代码的迷宫中,我们描绘我们的故事,情感在二进制的海洋中泛滥溢出”等,表达了对这种特殊爱情形式的想象和思考。
2025-02-13
如何看到人类与AI
人类与 AI 的关系具有多面性: 人类是工具的创造者,具有与生俱来的理解和创造驱动力,不断创造出更强大的工具,如电力、晶体管、计算机、互联网,AGI 也是人类进步的又一工具。长期来看,人类创新推动生活各方面繁荣改善,未来经济增长令人期待,十年后每个人的成就可能超越现在最具影响力的个人。 在这个时代,人类需要保持创造热情,这是与 AI 在动机上的最大差异。人类要提供立意与想法,具备抽象化和具象化能力,善于叙事和引导,并对 AI 做出的选择进行关键决策,还要深刻理解 AI 系统的工作方式与边界。AI 不再是威胁,而是伙伴,能帮助人类发挥潜力。 人类的独特价值在于能为 AI 的创造注入灵魂,避免 AI 对人类文化进行“高斯模糊”,导致独特风格被平均掉。当人类积极使用 AI 时,能将独特性留在共创作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。
2025-02-13
关于AI与人类的关系,请说一些金句
以下是一些关于 AI 与人类关系的金句: 1. 未来拓展人类智力和能力的新型人工智能交互和协作方式是非常有前景的。我们期待创造性地利用人工智能技术来支持人类代理和创造力,增强和扩展人类能力,以实现创新和职业转型的丰富机会。 2. 一些社会角色可能会面临因 AI 的崛起而变得不那么有价值或过时的风险。然而,投资于支持和扩展人类问题解决和决策能力的任务、方法和机械,存在巨大的机会。 3. 当我们把 AI 当人来看待,它作为一个 Copilot,是一个很好的助手,也是一个非常好的朋友。 4. 个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户的认可,这是因为精准地击中了许多年轻人无处可藏的孤独和焦虑,背后是年轻人渴望被理解、沟通和交流。 5. AI 技术再爆炸一万倍,AI 的生态位也还是一种似人而非人的存在。 6. 当你想让 AI 实现愿望时,基于它的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩它的自由度。
2025-02-10
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08
AI或者智能体能不能部署在个人NAS上
AI 或者智能体是可以部署在个人 NAS 上的。端侧大模型能部署在手机端等设备,参数量小,可利用自带芯片或处理器运算,主要通过压缩来解决存储和性能问题,如减少模型参数量和计算复杂度。此外,像 coach 等 AI 工程平台新版本有很多模板,可创建智能体,还能通过工作流节点调用和 prompt 构建提示词,调用插件、图像流、知识库等。OpenAI 会陆续更新 ChatGPT 应用,让其具备 Assistant Agent 能力,Google 也计划推出类似功能。智能体除了端到端的多模态和实时性特点外,还能让终端参与分担一部分模型的计算量。在这种趋势下,能设计新硬件产品或重新设计现有产品,如让 Google Glass 复活,改变手机的设计和交互方式等。
2025-03-04
AI能不能帮人写小说赚钱
AI 可以帮助人写小说赚钱。例如,南瓜博士上个月参加了一场 AI 创作微信小说的比赛,尽管在提交过程中出现了一些小失误,但仍凭借 AI 的帮助获奖。此外,使用 AI 可以草拟各种类型的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。通过与 AI 系统互动,提高提示质量,能让写作效果更好。还可以将自己的文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿等。AI 也能帮助完成一些任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。总之,合理利用 AI 能在写作方面提供支持,从而有机会通过写小说获得收益。
2025-03-02
对于物联网的智能台灯设计,你给我写一下国内外的发展现状,但不能完全抄袭,查重率百分之十
目前,在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状: 国内方面,随着物联网技术的迅速发展,智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发,注重产品的智能化功能,如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时,一些产品还融入了语音控制功能,提升了用户的使用体验。然而,在产品的稳定性和兼容性方面,仍存在一定的改进空间。 国外方面,智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如,一些产品在外观设计上更加时尚美观,能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上,国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通,形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高,限制了其在大众市场的普及程度。
2025-02-28
我想通过dify调整一个客服系统,但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整?
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-29
客服系统,需要写一段提示词给大模型,需求是,先跟用户表示歉意,产品问题请咨询我另外一个同事,点击同事名称即可咨询,每次回复的内容不能一样
以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例,每次回复内容不同: 1. 非常抱歉给您带来了不便,关于产品问题,您可以咨询我的同事,点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰,产品方面的疑问请找我的同事咨询,点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀,产品的问题您向我的同事咨询会更清楚,点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉,对于产品的情况,建议您咨询我的同事,点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验,产品相关问题请咨询我的同事,点击就能获取帮助。
2025-01-26
现在AI编程始终不能编写一些比较大的项目
目前 AI 编程在处理较大项目时存在一些限制,主要原因包括: 1. 上下文窗口限制:复杂项目需要全局理解,AI 难以设计架构和模块化。 2. 自然语言描述不精确:项目需求常需反复讨论才能明确,AI 难以完全掌握。 3. 无法感知环境和直接执行:编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成。 4. 幻觉问题:AI 可能编造不存在的 API 或错误代码,需人工严格审查。 在实际应用中,对于一些简单需求,我们可以给 AI 下达明确命令来完成一次性任务,如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。但当期待提高,希望从繁琐日常任务中解脱时,需要了解 AI 编程的边界和限制。 在选择解决方案时,应遵循一定的准则: 1. 优先找线上工具,例如制作白底图等功能,若线上有现成工具最好。 2. 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 3. 最后是本地应用,当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。 对于 API 功能,先找现成的开源工具,GitHub 上有很多。然后考虑付费服务。只有在都找不到现成方案时,才考虑自己编程,且编程时要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
2025-01-25