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AI会取代人工吗？

Answer

AI 不会完全取代人工，但会对一些行业和岗位产生影响。

在编程领域，AI 编程技术的突破使初级程序员受到冲击，但中高级岗位仍有需求。软件开发仍需人工主导复杂流程，AI 更像是“助手”而非“接管者”，AI 辅助编程可提高效率，但普及需解决工具配套与数据安全等问题。

在音乐行业，版权公司不必为 AI 带来的大量版权涌入而焦虑，因为这与过去独立音乐人版权涌入类似，版权公司仍可通过独到的内容把控能力挑选优质作品。但也需警惕人类把想象和思考的权力交给 AI 而逐渐退化思考和自主决策的能力。

GPT-4 等 AI 在各种任务和领域中的出色表现挑战了人类和机器在许多职业中相对专业知识的概念和假设，可能会引发对 AI 进步对高技能和备受尊敬的专业领域潜在影响的担忧，适合由 AI 自动化的任务范围可能会显著扩大，也可能会引发有关多年教育、培训和专业知识发展投资所扮演的角色的讨论，以及在新的 AI 能力下适应、重新技能或重新调整职业道路的需要。

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

References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「12月23日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💡2025会被AI“平替”的行业？程序员真的会被取代吗？AI编程技术持续突破，初级程序员受到冲击，但中高级岗位仍有需求。AI辅助编程效率显著提高，可提升20%-50%，但普及需解决工具配套与数据安全等问题。软件开发仍需人工主导复杂流程，AI更像是“助手”而非“接管者”。🔗[https://x.com/dotey/status/1871401072536768879](https://x.com/dotey/status/1871401072536768879)2⃣️🔍60分钟采访视频：《传呼机阴谋：以色列情报部门的惊天骗局》摩萨德精心策划十年的“特洛伊木马”行动，通过植入爆炸装置的传呼机重创真主党。一次性引爆5000部传呼机，造成约30人死亡，重创真主党领导层士气与指挥系统。此行动被视为以色列-真主党战争的转折点，对中东局势产生深远影响。🔗[https://x.com/dotey/status/1871372148368892300](https://x.com/dotey/status/1871372148368892300)3⃣️🖼️从截图还原网页，Claude Sonnet 3.5表现最佳比GPT-4 v0更强：Claude Sonnet 3.5在精细还原方面优于其他模型。Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental表现出色，甚至比Claude更优。网页重建准确性对比中，Claude的领先性能尤为明显。🔗[https://x.com/dotey/status/1870968909744198021](https://x.com/dotey/status/1870968909744198021)

音乐人聊AI ：Suno时代，音乐行业需要焦虑吗？

不需要。在过去，一个歌手10天发一首歌都已经是劳模。而在AI辅助下，一个不懂乐理的爱好者一天发行10首歌都正常不过。音乐市场势必会有大量版权涌入，表面上看挤占了版权公司的份额，实际并不用焦虑。suno带来的版权大量涌入的影响，和过去十年音乐人开放平台带来的独立音乐人版权涌入有类似之处。但我们从来不会说独立音乐人卷死市场版权公司，因为它们是两种不同的生态。那么AI音乐的到来也是如此。版权公司其实还是做着和以前类似的事情：做歌、收歌，只是选择范围更广了。版权公司只需要从市场海量AIGC作品中，挑出最优质的即可，就和版权公司过去与独立音乐人的合作一样。版权公司通过对内容的独到把控能力塑造出爆款和经典——这个世界需要爆款歌曲作为时代的记忆和文化符号，因此我们需要版权公司。[heading2]有什么是需要担心的吗？[content]有人问我，会不会担心自己被人工智能取代。我始终都回答不会。即使有一部分工作被AI替代了，人类也总有其他事情可干，新的技术总会催生新的岗位。从长期看新技术会让社会整体更富裕。但我确实有担心的事情。赫拉利在《人类简史》里说，不是人类驯化了水稻，而是水稻驯化了人类。AI和人类的关系是否也会和水稻一样？我担心人类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。科幻小说里描述的AI统治世界，未必是因为AI的背叛，也许是人类的选择——退化了思考能力的人类把决策权出让给了AI。

报告：GPT-4 通用人工智能的火花

GPT-4在各种任务和领域中的出色表现将挑战传统的关于人类和机器在许多职业中相对专业知识的概念和假设,涵盖职业和学术领域。人们无疑会惊讶于GPT-4在专业水平和认证考试(如医学和法律考试)上的出色表现。他们也会欣赏该系统诊断和治疗疾病、发现和合成新分子、教学和评估学生、以及在互动会话中推理和辩论复杂和具有挑战性的主题的能力。GPT-4和其他LLM所展示的能力将引发对AI进步对高技能和备受尊敬的专业领域潜在影响的担忧,其中人类和机器推理可能以不同的方式相互竞争或相互补充。一项研究[RL22]表明,美国医学院学生选择放射学作为职业的决策已经受到了AI在放射学中日益增长的作用的影响,这种感知显著降低了他们选择该专业的偏好。这一结果可能确实反映了在需要高级培训的工作中普遍存在的趋势,即AI系统可能会取代人类工作者或减少其必要性。随着GPT-4及其后继产品在跨领域专业知识的综合和推理能力以及机器翻译、摘要甚至创意写作方面的能力不断提高,适合由AI某种形式自动化的任务范围可能会显著扩大。GPT-4及其相关LLM的出现很可能会引发有关多年教育、培训和专业知识发展投资所扮演的角色的讨论,以及在新的AI能力下适应、重新技能或重新调整职业道路的需要。五年前,一项研究[BM17]提出了一个标准来识别能够由当时领先的(受监督的机器)学习技术自动化的任务,包括标准,例如任务具有明确定义的输入和输出,以及易于为具有输入输出对的任务创建数据集的可用性。该研究将近1000个美国命名职业映射到共享任务集合的任务上,这些任务来自于2000多个任务,并根据标准为每个任务分配了「适合机器学习」的级别。然后,作者确定了具有不同适合机器学习任务比例的职业的分布。随着GPT-4及其后继产品的出现,该标准的几个关键属性可能不再适用,这显着改变了潜在适合机器学习自动化的任务

Others are asking
在日常工作中，AI可以做什么 ？
在日常工作中，AI 具有广泛的应用，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人，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。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高产品质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 智能推荐路线，预测交通拥堵。 此外，AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来，例如输入数据、填写文件等，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时，流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片，导航软件利用 AI 规划最佳路线等，这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白，该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议： 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 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，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践，巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品，并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。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样，例如： 1. 开发 AI 相关应用或服务，满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率，在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意，成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累，以及对市场需求的敏锐洞察。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其中作者分享了适合纯小白的学习模式，即输入→模仿→自发创造。同时，学习资源大多免费开源，可减轻学习成本。另外，《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍，有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容： 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到： AWPortrait 1.3 人像模型更新，优化了棚拍质感、皮肤肌理，增强户外场景优化，提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法，自生成训练数据，在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具，能创造 AI 生成故事，通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具，包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能，提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具，可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline，其特点为美观、实时协作、功能丰富，支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到：挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域（LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调）的论文/模型/博客。如果从零开始，可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结，因开办论文俱乐部的文章，多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南： 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，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。 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。 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。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
免费生成音乐的ai 软件
以下是一些免费生成音乐的 AI 软件： ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予您新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变您的歌唱声音。 ：为您的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 ：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 ：Audacity®音频编辑器的网页版。 此外，Riffusion 推出了 FUZZ 这一全新音乐生成模型，基于扩散模型，支持永久免费开放（只要服务器能撑住）。FUZZ 通过生成声谱图（Spectrogram）并转换为音频，可输入提示词（音乐类型、乐器、情绪等）生成风格匹配的音乐，支持无缝风格过渡，如从“爵士小号独奏”平滑切换到“电子舞曲节奏”。
2025-02-20
雪梅May的AI学习笔记
以下是雪梅 May 的 AI 学习笔记相关内容： 1. 作者介绍： 适合纯 AI 小白，可参考此日记，学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间有空就进行，目前作者进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态，若觉得难做到不用有压力。 学习资源免费开源。 2. 第一阶段： DAY5 2024.5.26：开始使用 kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式。 DAY6 2024.5.31：应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程，在 B 站有资源，抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决真实问题，如写行业研究报告。 3. 2024 年 12 月 31 日历史更新（归档）： 雪梅 May 挑战 100 天与 AI 学习的过程，分为系统性学习、模仿实践、研究 Prompt 提示词阶段，学习路线图适合新人参考。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈，指出 AI 根本局限，阐述不同于主流 LLM 的技术路径。 少卿的《AI 帮你赢，谈双重主体性》，强调将 AI 视为方法，提供实用应用框架。
2025-02-20
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业，可以从以下几个方面入手： 1. 学习基础知识：了解人工智能的发展历史、基本概念和原理，包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能：例如编程（如 Python）、数学（如线性代数、概率论）等。 3. 深入研究特定领域：如计算机视觉、自然语言处理等，选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目：通过实际参与项目，积累经验和提升能力。 5. 持续学习：人工智能领域发展迅速，要不断跟进最新的技术和研究成果。 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，后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多，神经网络方法在多个领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下： 国家统计局数据显示，2022 年全国研究与试验发展（R&D）经费投入总量首次超过 3 万亿元，达到 30782.9 亿元，比上年增加 2826.6 亿元，增长 10.1%，表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大，已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元，预计到 2023 年，中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面，截至 2024 年 3 月，全国算力存量企业共有 75,343 家。其中，广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三，分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外，人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出，中国 AI 产业快速发展，得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量，数量占比高达九成，活跃于各行业领域。预计到 2025 年，中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业，若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%，则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上；若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额，则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一，未来，AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（AIGC）的区别与联系
AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
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，计算资源便宜、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，如今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
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括好的和坏的方面，但工作变化速度比多数人想象的慢，人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大：能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大，社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习：是一种有效的算法，计算能力和数据量越大，解决难题的能力越强，将随着规模而变得更好，对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理：人工智能模型将很快作为自主的个人助理，代表用户执行特定任务。 5. 资源分配：获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制：控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时，在教育方面，孩子将拥有虚拟导师，能够提供个性化教学，类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域，带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence）是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，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（即算法）进行数字运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序，就能编写程序让计算机做事。 然而，像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务，因无法明确大脑完成此任务的具体步骤，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。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面： 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的映射，一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集，从数据中获取结论与提示，输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。
2025-02-16
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
剪辑和拍摄两个岗位 会不会被ai取代
目前的观点认为，剪辑和拍摄岗位不太可能被 AI 完全取代。例如，在相关法律法规的《促进创新的人工智能监管方法》中提到，AI 会对工作方式起到补充作用而非完全替代或破坏。在现代工作中，AI 有可能将人们从单调任务中解放出来，让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。 同时，在好莱坞的现状中，尽管 AI 在电影制作中已被广泛使用，但也引发了一些争议。如在一些电影中使用生成式 AI 工具制作的图像引发了观众不满，但也有观点认为如果有适当保护措施，AI 可以创造就业机会。 另外，有预测称 2025 年将有 10 亿用户级 AI 助理诞生，AI 可能会取代部分岗位，但也会创造新的工程机会。
2025-02-18
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
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。 然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
Ai以后会取代人类吗？
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。目前有以下观点： 一方面，有人认为按照当前 AI 迅猛的发展速度，在 5 年左右的时间里整个行业就会发生巨大变化。当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后意义，从而实现对人类的全面超越。比如，现在觉得 AI 的一些缺点，如画图构图不好、语言模型不够精确等，只是发展过程中的阶段性问题，随着技术进步这些都可能被解决。十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族可能会被 AI 完全替代。 另一方面，也有观点认为鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识，并带着人类一同进步。AI 的性质让人类可以做一些对人无法做的事情，通过构建系统深入探索其内部工作机制，可能成为下一代专家的教师。 总之，AI 的发展对人类的影响仍存在多种可能性，需要持续关注和研究。
2024-10-16
最容易被AI取代的职业
以下是一些容易被 AI 取代的职业： 1. 从事单调重复任务的职业，如数据输入、填写文书、扫描文档查找信息等。 2. 系统管理员，其安装软件、编写脚本等职责可通过 AI 自动完成。 3. 数字营销文案撰写人员，因为 AI 能够以多种风格和声音创作内容，减少了对人类撰稿人的需求。 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。对于从事可能面临被 AI 取代风险工作的技术工作者，需要重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。例如，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高效率，威胁到了一些相关技术岗位。微软在投资 ChatGPT 的同时宣布大规模裁员，凸显了 AI 技术替代某些职位的潜力。
2024-09-28