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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。

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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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关于人工智能有什么推荐的书
以下是为您推荐的关于人工智能的书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统介绍了认知神经科学的诸多方面。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的多方面内容。 4. 《深度学习》（作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville）：深入探讨深度学习背后的深层数学。 5. 《智慧的疆界从图灵机到人工智能》 6. 《白话机器学习的数学（图灵图书）》（作者：立石贤吾） 7. 《人工智能（第 4 版）现代方法》 此外，还有一些相关的学习资源，如微软的 AI 初学者入门课程，包括特定的机器学习云框架课程、对话式人工智能和聊天机器人课程以及深度学习背后的深层数学课程等。同时，李宏毅的机器学习课程也值得关注。
2025-03-21
生成式人工智能的提示词工程
生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。
2025-03-19
作为一个法学本科生，人工智能小白，我可以从那些角度去深入学习人工智能，以达到可以参加人工智能开发的地步
对于法学本科生且人工智能小白的您，想要达到可以参加人工智能开发的地步，可以从以下角度深入学习人工智能： 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、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，由于库和框架的支持不断增加，机器学习开始变得越来越流行。但要实现落地 AI 行业，我们必须了解这些代码背后的逻辑。一旦取消了现有框架的支持，了解这些框架背后的数学细节，编写这些算法中包含的复杂模式就会显得非常重要。至少需要了解概率、统计、线性代数、微积分和图论方面的知识。有了具体的数学知识，我们就可以充分利用机器学习的潜力，比如： 1. 凭借算法背后的内联数学知识，为数据集选择最佳算法。 2. 利用正则化器背后的数学知识帮助解决模型过拟合或高方差问题。 3. 利用图论的知识来分析数据特征之间更复杂的关系。 4. 利用优化器背后的数学知识来设计适当的成本函数。 机器学习需要的数学知识水平相对比较主观，取决于每个人的具体需求。比如正在进行机器学习的底层研究，可能需要具有深厚的数学知识，因为研究要求彻底深入。但对单纯的应用者来说，可能不需要任何高等数学的相关知识，掌握 prompt 的基础框架就可以很好的应用。
2025-03-15
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识，挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13
什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，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，但仍遵循相同的受控计算理念。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执行。 然而，有些任务无法明确编程，如根据照片判断人的年龄。我们能做是因为见过很多不同年龄的人，但无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以这类任务是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子，可以用能理解的语言解释：AI 就是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 AI 分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 得到巨大发展，只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等；AGI 则能做任何人类可以做的事。
2025-03-13
如何利用人工智能破解无人机通信协议
目前没有关于如何利用人工智能破解无人机通信协议的相关内容。破解无人机通信协议是不合法且不符合道德规范的行为，可能会导致严重的法律后果。在合法和合规的前提下，人工智能可以用于优化无人机的通信效率、增强通信安全性等方面。
2025-03-13
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