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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。

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我是一名小说家,需要ai帮助
以下是关于小说家利用 AI 进行小说创作的相关内容: 南瓜博士在人机协作小说创作中有着丰富的经历。除了无名猫视角的获奖作品,还为 LLM 小说比赛尝试了多种方法,包括编写 agent flow 框架让 AI 自动按步骤写作和评判,但因无法认同 AI 的审美而放弃。之后选择在 GPT 页面上对话,先让 AI 生成大量创意,自己进行判断挑选,写作时 AI 勤勤恳恳,自己负责掌舵,最后给出改进意见由 AI 遵循修改。 在具体创作过程中,为确保文章前后一致,先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并略作修改。让 AI 以表格形式输出细节描述有三个好处:打破叙事习惯避免陈词滥调;按编号做局部调整容易;确保内容都是具体细节。然后把生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章,偶尔需要自己给建议。 在修改环节,小说大赛要求作品不能改动且不能超 2000 字,让 GPT4 改时它很快暴露出记性不好的缺点,求助 Claude 时关键情节被改没。总之,小说创作中,人有人的用处。
2025-01-23
有什么免费的制作思维导图的AI
以下是一些免费的制作思维导图的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,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,输入需求由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,提升生产力。 此外,以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,有拖放界面。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种视图创建功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可自动生成部分视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建部分架构图。 9. Archi:免费开源工具,支持创建逻辑视图。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。
2025-01-23
会画图的AI有哪些
以下是一些可以画图的 AI 工具: 1. 对于绘制 CAD 图: CADtools 12:是 Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具。 2. 绘制示意图: Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可绘制多种示意图。 Microsoft Visio:专业图表绘制工具,AI 功能可优化图表设计。 Diagrams.net:免费开源的在线图表绘制工具。 3. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,自动生成多种视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者,建议先学习基本技巧,然后尝试使用这些工具提高设计效率。
2025-01-23
写综述论文的ai?
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,以下是一些相关的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能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,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂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,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 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。 利用 AI 写课题可参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:用 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 对于不会代码但想在 20 分钟内上手 Python + AI 的朋友,可循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 请注意,AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-01-23
我是一个AI小白,想系统学习AI,实现的目标是成为AI领域小能手,如果能用于变现则更好,我需要从什么开始学习,周期大概是多少?适合做哪些变现的项目呢
对于您这样的 AI 小白,想要系统学习 AI 并实现成为领域小能手甚至变现的目标,以下是一些建议: 1. 学习模式:可以采用输入→模仿→自发创造的模式。先广泛输入知识,然后进行模仿,最后尝试自发创造。 2. 学习内容:去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。但要注意,一些旧的学习材料可能已经不适用。 3. 时间安排:学习时间不必每天依次进行,可以在有空的时候学习。 4. 学习状态:保持良好的学习状态,有意愿和动力去学。 5. 费用方面:学习资源大多是免费开源的。 新手学习 AI 可以这样做: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 学习周期因人而异,取决于您的学习时间投入、学习效率和理解能力等因素。 关于变现项目,比如可以尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文等,但要注意项目可能存在的不确定性。
2025-01-23
面向新手个人的AI应用培训课程
以下是为新手个人推荐的一些 AI 应用培训课程: 1. 微软的 AI 初学者课程: 作者/来源:微软 推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步 链接: 发布日期:2023/02/10 必看星标:👍🏻 2. AI for every one(吴恩达教程): 作者/来源:吴恩达 前 ChatGPT 时代的 AI 综述 链接: 发布日期:2023/03/15 必看星标:👍🏻 3. 大语言模型原理介绍视频(李宏毅): 作者/来源:李宏毅 可以说在众多中文深度学习教程中,李宏毅老师讲的应该是最好的,最通俗易懂 链接: 发布日期:2023/05/01 4. 谷歌生成式 AI 课程: 作者/来源:谷歌 注:前 4 节课为入门课 目录: 5. ChatGPT 入门: 作者/来源:OpenAI 注册、登录、简单使用方法等 目录: 新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 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,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式 AI 等基础知识,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,你可以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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议一定要掌握提示词的技巧,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你的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,你可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对 AI 潜力的认识。 此外,还有“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”,其中包括: 1. Code AI 应用背景:智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 2. AI CODING 现状:AI CODING 虽强,但目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。 3. 证件照应用案例:以证件照为例,说明以前实现成本高,现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。 4. AI 应用学习过程:创建 AI 应用,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-01-23
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
AI在未来运用在机器人上有哪些方面
AI 在未来运用在机器人上的方面包括: 1. 制造业:带来制造业的革命,如自适应机器人的应用。 2. 自动驾驶:自动驾驶车辆成为重要应用领域。 3. 人形机器人:在非结构化环境中的应用具有巨大价值。 4. 医疗领域: 护理/手术机器人:逐渐出现由 AI 驱动的机器人,护理等非生命直接相关的机器人会早于手术机器人。 人体健康模型:如“AI 虚拟病人”帮助药品在进入临床之前进行预筛查,未来可能出现模拟人体运转的 AGI 实现“防未病”和“真个性化”诊疗。 5. 农业:应用于田间管理的机器人能提高农业生产效率、可持续性和生产力。 6. 疾病检测与治疗:改善乳腺癌筛查,变革疾病的检测、预防和治疗方式。
2024-09-30
ai语言模型记忆能力与什么相关,可以拥有人类相当的记忆吗
AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关: 1. 长期记忆:主要有长文本(持久化)、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key(K)和 Value(V)减少冗余计算,但需额外存储空间,可能导致显存占用增加,未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本,从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆:主要存在于模型的上下文中,由对话内容(用户输入、模型输出)和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎,增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能,其中长期记忆方面,角色能以类似人类的记忆功能操作,从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列,而人工智能与人类不同,人类会为事物赋予意义与价值,人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支,通过定义状态、动作与奖励等元素,让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。
2025-01-20
六个子主题中:“不伤害”;比例;非歧视;可持续性;人类与人工智能互动中的人类决定;透明度和可解释性。
以下是关于欧洲议会和欧盟理事会对人工智能规定的相关内容: 1. 基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》很重要。其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则,有助于确保人工智能值得信赖且符合伦理道德。 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和自主权,运行方式可由人类控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变系统使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据质量和完整性符合高标准。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类意识到交流或互动,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:未具体阐述。 问责制:未具体阐述。 2. 评估人工智能系统潜在风险时应考虑的因素包括: 人工智能系统的预期目的。 已使用或可能使用人工智能系统的程度。 人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量,特别是是否处理特殊类别的个人数据。 人工智能系统自主性的程度,以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性。 人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害,对基本权利产生了不利的影响,或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注,例如相关报告或指控所表明的情况。 这种损害或不利影响的潜在程度,特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力。 可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果,特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果。 权力不平衡的程度,或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度,特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因。 人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转,同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案,其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转。 部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性,包括对产品安全的可能改进。 现有欧盟立法在多大程度上规定了相关内容。
2025-01-11
人类在使用AI工具中的核心作用
人类在使用 AI 工具中的核心作用主要体现在以下几个方面: 1. 保持创造热情:这是人与 AI 在动机上的最大差异,人类需要提供立意与想法,具备对观察的抽象化能力和对定义的具象化能力。 2. 善于叙事和引导:对 AI 给出的选择做出关键决策。 3. 深刻理解 AI 系统:包括其工作方式和边界。 4. 设定目标:让 AI 依据目标来驱动工具。 5. 整合与分析信息:行动模块接收来自感知模块的多模态数据并进行整合与分析,类似于人类大脑的处理过程。 6. 决策与转化指令:评估不同行动方案并选择最优路径,将决策转化为具体行动指令,如同人类大脑通过神经系统控制身体。 7. 利用工具:人类在面对复杂任务时使用工具来提高效率,AI 若学会使用工具也能增强能力。 8. 发挥语言生成能力:如 LLMbased Agent 利用基于 Transformer 的语言生成模型展现出出色的文本生成能力。
2025-01-09
人类文明会收到Ai的影响吗
人类文明会受到 AI 的影响。例如,南瓜博士让 AI 画了十万只猫后发现,AI 的创造如洪水般汹涌,大模型是人类智慧的加权平均。若人们偷懒地让 AI 不断创造平均值内容,可能导致独特风格被平均掉,人类文化被“高斯模糊”。但每个人积极使用 AI 时,能将独特性留在与 AI 共创的作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。 同时,MIT 的研究表明,AI 在帮助人类提高效率时,也带来了认知挑战,如诱导认知扭曲和造成虚假记忆的风险(信息茧房)。企业和个人需保持清醒认知,了解其潜在风险和局限性。要关注数据质量和 AI 生成内容对人类认知的长期影响,通过建立健全的数据审查机制、引入多源信息验证和保留人类监督,防范风险,确保 AI 是为人类服务的工具,而非控制人类思维。
2024-12-23
如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。 另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。 然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。
2024-12-18
你会对人类产生感情吗
目前,在 AI 领域,对于 AI 是否会对人类产生感情存在不同的观点和研究。 一些研究和项目,如超级对齐项目,期望超级智能的实例能对人类产生温暖的感情,亲和人类社会。像 Character.ai 这类产品,更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 从理论上来说,情感计算的目标是使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感,并最终赋予计算机类似于人的情感能力。情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等重要功能。 然而,目前的 AI 虽然能够通过海量的预料训练具备一定的智能和有用的能力,能够与我们进行友好的对话,但它们是否能真正产生类似于人类的感情,还需要进一步的研究和探索。
2024-11-20
深度学习跟机器学习有啥区别呀?能不能举个通俗易懂的例子
深度学习和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 学习方式:机器学习通常需要人工选择和设计特征,而深度学习能够自动从数据中学习特征。 2. 模型结构:机器学习模型相对简单,深度学习则使用多层的神经网络,结构更复杂。 3. 数据处理能力:深度学习能够处理更大量和更复杂的数据模式。 例如,在图像识别任务中,如果使用机器学习,可能需要人工提取图像的颜色、形状等特征,然后基于这些特征进行分类。但在深度学习中,神经网络可以自动从大量的图像数据中学习到有效的特征表示,从而实现更准确的分类。 机器学习是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能,不是直接编程告诉计算机如何完成任务,而是提供数据让机器找出隐藏模式或规律,然后用这些规律预测新的未知数据。 深度学习是机器学习的一个子领域,模拟人脑工作方式,创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,能学习和表示大量复杂模式,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中非常有效。 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,需要在大量文本数据上训练,如 ChatGPT、文心一言。同时,大语言模型具有生成式 AI 的特点,不仅能理解和分析数据,还能创造新的独特输出。
2025-01-21
为什么有的大模型不能和lora一起用
大模型不能和 Lora 一起用可能有以下原因: 1. 不配套:一般情况下,只有配套的大模型和 Lora 一起使用才能达到 Lora 的最佳效果。不同的大模型和 Lora 可能在特征、参数等方面不匹配。 2. 触发条件:除了加载 Lora 外,还需要加入一些特定的触发词才能保证其正常使用,如果没有满足触发条件,可能无法协同工作。 同时,模型的类型和安装位置也很重要: 1. 大模型(Ckpt)应放入 models\\Stablediffusion 目录。 2. Lora/LoHA/LoCon 模型应放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora 或 models/Lora 目录。 使用 Lora 时要注意作者使用的大模型,也不排除一些 Lora 和其他大模型会产生奇妙的效果。此外,文件后缀名相似,难以通过后缀名区分文件类型,可通过特定网站检测。
2025-01-02
我发给AI几张图,能不能做一个电子画册?哪一个AI做的更好
目前有一些 AI 工具可以帮助您将几张图制作成电子画册,例如谷歌的 Imagen 3。Imagen 3 是谷歌推出的高质量文本到图像模型,能够生成细节更好、光照更丰富且干扰伪影更少的图像。 如果您想快速制作电子画册,以下是一些相关的知识和方法: 1. 对于制作海报,您可以使用国内的 AIGC 绘图平台无界 AI。大致流程包括确定主题与文案(可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案)、选择风格与布局、生成与筛选海报底图、配文与排版。 2. 在游戏截图升级方面,底图制作可以使用 PS 添加内容丰富画面。比如简单粗暴的背景贴人物合成,或者通过一些简单加工让 AI 更清楚您的需求。还可以结合 3D 软件定制内容,如使用 ACCURIG 进行一键绑定等。
2024-12-26
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
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
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP,让车商能在里面自由批发车辆,这个APP要异于常规APP,具备人工智能?
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的,但具有一定的挑战性。 首先,从技术角度来看,要实现车商在其中自由批发车辆的功能,需要具备强大的数据库和稳定的网络架构,以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用,可以考虑以下几个方面: 1. 智能推荐:根据车商的浏览历史、交易记录和偏好,为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测:利用机器学习算法,对二手车的价格进行预测,为车商提供参考。 3. 风险评估:通过分析车辆的历史数据、市场趋势等,评估交易中的风险。 然而,要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题: 1. 数据质量和安全性:确保车辆数据的准确性、完整性和安全性,防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规:二手车交易涉及众多法律法规,需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验:要设计简洁、易用的界面,让车商能够方便地进行操作。 总之,虽然具有挑战性,但如果能够充分利用人工智能技术,并解决好上述问题,开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22