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关于人工智能逐渐取代基础劳动力的看法

Answer

人工智能逐渐取代基础劳动力是一个复杂且具有多面影响的现象。

一方面，GPT-4 等先进的人工智能在各种任务和领域表现出色，其能力涵盖了职业和学术领域，如诊断和治疗疾病、发现和合成新分子、教学和评估学生等。这可能导致一些需要高级培训的工作中，AI 系统取代人类工作者或减少对人类工作者的需求，例如美国医学院学生选择放射学作为职业的决策已受到 AI 在放射学中作用增长的影响。

另一方面，部分科技公司虽利用 AI 提升生产力和降低人力成本，但大多数评论者认为 AI 不会彻底取代程序员，行业会进入“人机协同”阶段，且 AI 取代初级岗位的可能性更高，高级工程师仍不可或缺。

红杉资本的观点指出，AI 正处于重要的发展阶段，其变革性影响巨大。AI 相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业，拥抱 AI 的公司因成本降低和能完成以前人类无法完成的自动化任务，竞争优势将上升。对于专业职业，劳动力虽不易被取代，但更专业的服务将加速出现，熟练 AI 的专业人员能产生高附加值。

总之，人工智能对基础劳动力的影响并非简单的完全取代，而是会带来职业结构的调整和变化，需要人们适应、重新技能或重新调整职业道路。

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

References

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

宝玉 日报

部分科技公司裁员，AI被用于提升生产力&降低人力成本但大多数评论者不认为AI会彻底取代程序员，而是让行业进入“人机协同”阶段AI取代初级岗位的可能性更高，高级工程师仍然不可或缺?WSJ原文：[http://wsj.com/articles/it-unemployment-rises-to-5-7-as-ai-hits-tech-jobs-7726bb1b](http://wsj.com/articles/it-unemployment-rises-to-5-7-as-ai-hits-tech-jobs-7726bb1b)?Hacker News讨论：[https://news.ycombinator.com/item?id=43015397](https://news.ycombinator.com/item?id=43015397)?[https://x.com/dotey/status/1889480711520002395](https://x.com/dotey/status/1889480711520002395)

观点：红杉资本 | 2024年：AI的机遇、现状和未来预测

尽管我们已经认识到人工智能（AI）所带来的变革性影响，但考虑到AI正处于一个重要的发展阶段，即所谓的“巨型周期”，这一周期内，历史上众多产品和解决方案都将逐渐被AI驱动的创新替代品所取代。因此，探讨这一转变对行业和社会的深远影响，无疑是一个值得高度关注的重要议题。如果我们将人工智能以类人的方式进行创建、推理和交互的能力引入需要大量劳动力或只能由专业人员执行的任务中，会怎么样？这个问题对于发展基于人工智能的业务至关重要。人工智能行业在一年内实现了与SaaS行业十年时间相同的收入，这一事实很好地表明了这种变化的规模。虽然已经对云转型进行了类比，但我个人认为，产业变革会更大，人工智能相关行业的TAM将扩展到几乎所有人类参与的行业。我们正处于应用层大量创新的第一年。正如Sonya所预测的那样，AI已经从副驾驶转向了代理。虽然到目前为止，重点一直放在基础训练上，但现在它将转移到更高层次的认知任务，如计划和推理。由于成本降低，拥抱人工智能的公司将越来越多地成为行业标准，取代大型组织或外包公司。除了降低成本外，以前人类无法完成的自动化任务（基于人工智能的客户支持、销售、营销）也将为收入增长做出重大贡献。就专业职业而言，虽然劳动力可能不容易被取代，但更专业的服务将加速出现，使公众能够获得这些服务。同时，市场将经历分叉增长，熟练AI的专业人员能够产生高附加值，管理人工智能工人并产生更多高价值收入。在以下三个因素的推动下，拥抱人工智能的公司的竞争优势将继续上升：开展业务的成本降低投资成本降低收入增长及利用人工智能创新传统行业最后感谢Pat Grady、Sonya Huang和Konstantine Buhler在红杉资本的AI Ascent 2024活动中的演讲。原文链接如下：https://www.sequoiacap.com/article/ai-ascent-2024/

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你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述： 在一个动画场景中，首先有一个传统工作流的部分，就像精心搭建的积木城堡，每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制，这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下，有一团混乱的色彩在飞舞，这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中，有一种力量在尝试引导和塑造，就像在狂风中努力抓住风筝线一样，这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中，动画展示了一个系统。首先，系统将视频输入编码成压缩的表示形式，就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后，扩散模型从随机噪声中不断改进音频，就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导，最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后，音频输出被解码，变成音频波形，并与视频数据完美结合。 总的来说，传统工作流在可控中寻找创新的随机，而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控，两者各有优劣，结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
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，但因方法无法大规模拓展应用场景，且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任务复杂、成本高，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，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出卓越性能。过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词，因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点： 1969 年：经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制，几层的神经网络仅能执行基本计算，AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代：早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义，以逻辑推理为中心，主要是基于规则的系统，如早期专家系统。 1980 年代：神经网络。基于规则的系统弊端显现，人工智能研究关注机器学习，神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年：深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代：机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展，21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年：深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域，发表开创性论文引入反向传播概念，突破感知器局限。 2012 年：AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年：AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石，标志着人工智能在围棋领域超越人类，对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
AI生产力 数字劳动力 数字员工
以下是关于 AI 生产力、数字劳动力和数字员工的相关信息： 摊位信息方面： 有摊位主题为“AI 数字员工”，内容为为企业和个人提供数字劳动力，解决重复性、创意性工作难题，体验 demo 包括抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库。 学习路径方面： 结合“一人公司”的愿景，需要大量智能体（数字员工）替我们打工。未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。 Agent 工程（基础版）如同传统的软件工程学，有迭代的范式，包括梳理流程、“任务”工具化、建立规划、迭代优化。 关于数字员工“进化论”，需要在对 AI 能力基础上对固化流程和让 AI 自主思考作出妥协和平衡。 社区动态方面： BCG 最新报告指出，AI Agents 能让一名员工完成六名分析师的工作，将成为数字员工，帮助企业降低成本、提升效率和客户满意度，预计未来五年市场将快速发展。 月之暗面推出国产多模态模型 Kimi k1.5，全面对标 OpenAI 满血版 o1，在多项基准测试中表现优异，推动了国内 AI 技术的进步。
2025-03-08
请根据提供的AI工具网址，搜索常用的AI工具，实际操作AI工具，记录使用过程中的感受和发现，提交一份体验报告，描述工具的使用过程和个人感受，并就AI相关的热点话题，AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
你对人工智能的看法
以下是关于对人工智能的一些看法： 商业和社会中的生成式人工智能方面： 存在对放大人类负面影响的担忧，可在技术层级上解决类似社会歧视等问题，如 RLHF。 担心导致失业，但实际每个工作的组成部分并非单一，人可与人工智能更好协同，如放射科医生岗位虽曾被看低但未失业。 存在人类毁灭的担忧，但相关观点不具体，未说明人类如何灭绝，人类有控制比个体强大事物的经验，未完全控制的事物如飞机仍有价值且安全，AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 从定义来看：“artificial intelligence”指基于机器的系统，能针对给定的人类定义目标，在真实或虚拟环境中进行预测、推荐或决策，使用机器和基于人的输入，并利用模型推理来制定信息或行动的选项。 现实看法：过度乐观与过度悲观都不可取。少量数据会导致 AI 表现不佳，高性能 AI 系统是黑盒模型，运行原理不清楚难以解释，为让大众接受 AI，AI 解释性研究是众多学者努力的方向，AI 会产生偏见与歧视。
2024-09-05
谈谈对人工智能的看法
以下是关于对人工智能的一些看法： 从吴恩达的观点来看： 存在对人工智能放大人类负面影响的担忧，可在技术层级如通过 RLHF 解决类似于社会歧视等问题。 担心人工智能导致失业，但实际每个工作组成部分不单一，人可与人工智能协同，如放射科医生岗位虽曾被看低但未失业。 对于人工智能导致人类毁灭的观点，其论点缺乏具体性和现实依据。人类有控制比自身强大事物的经验，未完全控制的事物如飞机仍有价值且安全。同时，AI 可成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 从【好文推荐】来看： 作为 AI 行业的投资人，挑选了认为被经常提及的三个问题进行讨论，包括这轮 AI 有无被证明的杀手级应用、大模型是否拿走绝大部分利润、机会属于大厂还是创业公司等。 从奥特曼的访谈来看： 对通用人工智能（AGI）的定义因人而异。 认为一个系统能显著加快全球科学发现速度是极其了不起的，大多数经济增长源自科学和技术进步。 即便看到系统有新颖的科学直觉也将不可思议。
2024-09-05
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会取代人工吗？
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。 GPT4 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。
2025-02-16
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