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到目前为止,人工只能已经发展到什么样的一个程度了,未来前景怎么样?普通人如何通过人工智能挣到钱

Answer

目前人工智能的发展呈现出复杂的态势:

  • 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型,通用人工智能的热潮仍在持续,但其成本也在不断增加。
  • 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。
  • 人工智能对选举的影响尚未完全显现,但仍需关注。
  • 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表,竞争激烈。

未来前景方面:

  • 深度学习被证明有效,且随着规模扩大预期会改善,能帮助解决更多难题,对全球人民生活产生有意义的改善。
  • 人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,并推动各领域科学进展。

对于普通人如何通过人工智能挣钱,以下是一些可能的途径:

  • 学习相关技能,如编程、数据分析等,参与人工智能项目的开发和维护。
  • 利用人工智能工具进行内容创作,如写作、绘画等,并通过相关平台实现盈利。
  • 关注人工智能领域的新兴应用,寻找创业机会。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”

More Money,More Problems:Expect a group to spend over$1 billion training a single large-scale model next year.The GenAI craze isn’t going anywhere;it’s just getting a pricier wardrobe.Compute Squeeze:Governments and Big Tech alike will continue to feel the crunch of compute requirements,which are outgrowing the power grid’s ability to support them.It’s like a bodybuilder bulking up faster than their gym can handle—at some point,the ceiling might just collapse.AI Enters Elections:Anticipated AI effects on elections and employment haven’t materialized yet,but that doesn’t mean we’re in the clear.Remember,AI’s influence is like glitter:once it’s out,you’ll be finding it in everything for years to come.Artificial intelligence continues to be a mixed bag of thrilling breakthroughs,unanswered ethical questions,and oh-so-many trillion-dollar bets.With OpenAI leading in some areas,Meta in others,and Chinese labs rising undeterred by sanctions,the stage for AI in 2024 feels more like a tightly packed boxing ring than a peaceful conference room.So grab your popcorn and keep those GPUs handy—we’re in for another year of AI pushing boundaries,testing limits,and possibly rewriting a few definitions along the way.

文章:Sam Altman|智能时代

简单概括:深度学习有效,随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。就是这样;人类发现了一种算法,可以真正地学习任何数据分布(或者说,产生任何数据分布的潜在"规则")。令人震惊的是,计算能力和数据量越大,它帮助人们解决难题的能力就越强。不管我花多长时间思考这个问题,我都无法完全理解它的重要性。我们还有很多细节需要解决,但被任何特定挑战分散注意力是一个错误。深度学习是有效的,我们将解决剩余的问题。我们可以谈论很多关于下一步可能发生的事情,但主要的是,人工智能将随着规模而变得更好,这将导致对全球人民生活产生有意义的改善。人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表您执行特定任务,如帮助您协调医疗护理。未来,人工智能系统将变得如此出色,它们将帮助我们构建更好的下一代系统,并在各个领域取得科学进展。技术将我们从石器时代带到农业时代,再到工业时代。从这里开始,通往智能时代的道路由计算、能源和人类意志铺就。如果我们想让尽可能多的人接触到人工智能,我们需要降低计算成本,使其更加普及(这需要大量的能源和芯片)。如果我们不能建立足够的基础设施,人工智能将成为一种非常有限的资源,会导致战争,并主要成为富人的工具。我们需要聪明而坚定地采取行动。智能时代的曙光是一个历史性的发展,同时也带来极其复杂且高风险的挑战。这并非完全是个积极的故事,但潜在的正面影响如此巨大,我们有责任找出如何应对眼前的风险。我相信未来会非常光明灿烂,以至于现在任何人都无法对之进行公正的描述;智能时代的一个决定性特征将是巨大的繁荣。尽管这将逐步发生,但令人惊叹的胜利——修复气候、建立太空殖民地以及发现物理学的所有内容——最终将成为寻常。拥有近乎无限的智慧和丰富的能源——产生伟大创意和实现它们的能力——我们可以做很多事情。

文章:Sam Altman|智能时代

Technology brought us from the Stone Age to the Agricultural Age and then to the Industrial Age.From here,the path to the Intelligence Age is paved with compute,energy,and human will.If we want to put AI into the hands of as many people as possible,we need to drive down the cost of compute and make it abundant(which requires lots of energy and chips).If we don’t build enough infrastructure,AI will be a very limited resource that wars get fought over and that becomes mostly a tool for rich people.We need to act wisely but with conviction.The dawn of the Intelligence Age is a momentous development with very complex and extremely high-stakes challenges.It will not be an entirely positive story,but the upside is so tremendous that we owe it to ourselves,and the future,to figure out how to navigate the risks in front of us.I believe the future is going to be so bright that no one can do it justice by trying to write about it now;a defining characteristic of the Intelligence Age will be massive prosperity.Although it will happen incrementally,astounding triumphs–fixing the climate,establishing a space colony,and the discovery of all of physics–will eventually become commonplace.With nearly-limitless intelligence and abundant energy–the ability to generate great ideas,and the ability to make them happen–we can do quite a lot.

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目前国内最好的生产PPT的人工智能软件是哪一款
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2025-01-28
快速好用的人工智能网页翻译AI
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2025-01-26
2030年前全国中小学普及人工智能是哪发布 的
目前没有明确的权威信息表明“2030 年前全国中小学普及人工智能”这一具体说法的发布来源。但以下信息可能对您有所帮助: 美国第 116 届国会第二次会议提到,国家科学基金会主任应授予 K12 等教育阶段的教育项目资助,以支持人工智能系统相关的多样化劳动力培养、提高对其伦理、社会、安全等影响的认识,并促进对人工智能原理和方法的广泛理解。 北京市大中小学推广了 AI 学伴和 AI 导学应用。
2025-01-24
如何学习好人工智能
以下是关于如何学习好人工智能的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,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。同时,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。 二、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。 三、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,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。 六、中学生学习 AI 的特别建议 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,为后续的 AI 学习打下基础。 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。 总之,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的发展做好准备。 七、在医疗保健领域的 AI 学习 为了在医疗保健中让 AI 产生真正的改变,我们应该投资于创建一个模型生态系统——比如说,“专家”AI——它们像我们今天最优秀的医生和药物开发者那样学习。成为某个领域顶尖人才通常以多年的密集信息输入开始,通常是通过正规的学校教育,然后是某种形式的学徒实践;数年时间都致力于从该领域最出色的实践者那里学习,大多数情况下是面对面地学习。通过学校教育和经验,获得有助于在复杂情况下确定最佳答案的直觉特别具有挑战性。这一点对于人工智能和人类都是如此,但对于 AI 来说,这个问题因其当前的学习方式以及技术人员当前对待这个机会和挑战的方式而变得更加严重。我们应该通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅仅依靠大量的数据,并期望一个生成模型解决所有问题。例如,我们首先应该训练生物学的模型,然后是化学的模型,在这些基础上添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。预医学生的目标是成为医生,但他们的课程从化学和生物学的基础开始,而不是诊断疾病的细微差别。如果没有这些基础课程,他们未来提供高质量医疗保健的能力将受到严重限制。同样,设计新疗法的科学家需要经历数年的化学和生物学学习,然后是博士研究,再然后是在经验丰富的药物设计师的指导下工作。这种学习方式可以帮助培养如何处理涉及细微差别的决策的直觉,特别是在分子层面,这些差别真的很重要。
2025-01-23
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
普通人需要掌握哪些才能利用ai变现
普通人利用 AI 变现可以考虑以下几个方面: 1. 数字克隆体:成为数字克隆体的本体,基于自己克隆体的费率以及被使用时长与平台结算获取收益。用户可以通过耳机和眼镜等交互工具与数字克隆体交流,还可以组织克隆体智囊团,付费方式可以是订阅平台,不同月费对应不同使用时长,不同克隆体有不同的费率。 2. Zion + coze:将发布的 coze 制作成独立网页,通过使用次数或包月等方式收费。例如,可以用 Zion 来做小程序。 需要注意的是,虽然 AI 具有强大的智力和效率,但在利用其变现的过程中,要充分考虑用户需求和市场情况。
2025-02-01
普通人ai知识怎么学
以下是为普通人学习 AI 知识提供的一些建议: 1. 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 会给出知识框架,然后针对每个小点继续提问,能帮助您深度思考。 2. 优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息。 3. 信息爆炸做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 4. 零基础小白学习: 网上有很多基础课程,可找科普类教程学习。 阅读 OpenAI 的文档,理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2025-01-25
普通人如何熟练的使用Ai
普通人要熟练使用 AI ,可以参考以下几点: 1. 提供背景信息:在使用 AI 时,尽可能为其提供详细的背景信息,以确保输出更准确和有用。 2. 让 AI 自我反思:促使 AI 对每次输出的内容进行再次思考,提高输出质量。 3. 尝试使用:对于超出自己理解范围的 AI ,最简单的方法是亲自试一试,百闻不如一练。 4. 了解 AI 能力边界:虽然目前难以明确类似 GPT4 等模型的具体能力边界,但要心中有数,避免在边界外的任务上过度依赖。 5. 接受培训:使用 AI 时接受一定的培训,能提高任务完成的效率和质量。 6. 注意协作方式:可以采用“半人马”模式,即人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程并合理调配资源;也可以向“机械人”模式发展,实现人与 AI 的高度融合,更精细化地协作和创作。 此外,尽可能简单地试用 AI ,是让普通人在 AI 发展中更快受益的好方式。
2025-01-15
AI对于普通人的具体意义是什么?
AI 对于普通人具有多方面的重要意义: 1. 工作效率提升:能处理重复性和繁琐的日常任务,例如编写程序或脚本。 2. 创新解决方案:开启无限可能性,从自动化日常任务到创造创新性成果。 3. 融入工作生活:一定程度上缓解工作中的交互问题,融入日常工作场景。 4. 减轻劳动负担:将人从重复性劳动中抽离,节省时间和精力。 5. 个性化服务:如为小朋友制作游戏或智能硬件,创造独特体验。 6. 医疗领域:在初诊、获取医疗数据、降本等方面发挥作用,提供“人体健康模型”的可能性。 同时,AI 应用是技术驱动的,目前产品能做的事情还较有限。在一些领域,如医疗,短期内仍存在一些问题,如医生使用 AI 助手动力不足等。但从长远来看,AI 有着广阔的发展空间和想象空间。
2025-01-15
Coze扣子这个智能体搭建平台是什么?能做什么?作为一个非IT专业的普通人,怎么学习用它来创建智能体?学习的路径和步骤
Coze 扣子是一款基于自然语言处理和人工智能技术的智能助手平台,具有以下特点和功能: 1. 提供丰富的插件生态,能帮助用户快速实现个性化的智能应用,无需编写复杂代码。 2. 经过一年多的用户打磨,插件生态和分发渠道对个人用户够用,上手难度不高,信息获取插件丰富。 3. 推出专业版服务,主要特性包括企业级 SLA 保障、高级特性支持(如批量处理、私有数据等)以及更优惠的计费项。 对于非 IT 专业的普通人,学习用它来创建智能体的路径和步骤如下: 1. 体验和了解 Coze 扣子平台的基本功能和操作,熟悉其界面和常用工具。 2. 学习相关的基础知识,例如自然语言处理的基本概念、智能体的工作原理等。 3. 参考平台提供的教程和示例,逐步尝试创建简单的智能体。 4. 加入相关的学习交流群,与其他用户交流经验,共同学习进步。 需要注意的是,目前提示词攻击在业内是公开的秘密,像扣子这样的智能体编排平台,其热门智能体的核心提示词可能会被轻易获取,存在一定的安全风险。
2025-01-12
普通人如何学习利用ai,提高工作学习效率,怎么学习及学习顺序是怎样的
以下是为普通人提供的学习利用 AI 以提高工作学习效率的方法及学习顺序: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读相关资料,如「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能是什么、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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的一系列课程。特别推荐李宏毅老师的课程。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,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。可根据自身兴趣选择特定模块深入,比如一定要掌握提示词的技巧,其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出自己的作品,在知识库中也有很多大家实践后的作品和文章分享,欢迎自己实践后也进行分享。 五、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,了解其工作原理和交互方式。通过对话获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,激发对 AI 潜力的认识。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时注意,学习资源大多是免费开源的,可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。学习时间可根据自身情况灵活安排,不必有压力,能学多少算多少。
2025-01-12