传统行业和AIGC的结合及应用
传统行业和AIGC的结合及应用
为什么要去结合及应用？
《浪潮之巅》
我们处在信息革命时代的每一个人：
- 首先，要赶上技术发展的浪潮，顺势而为，在大时代里成就一番事业。
- 其次，具有创新精神，这个时代从来不吝惜对创新的奖励。
- 最后，具有合作精神，没有人能够脱离相关产业的独立存在。在这个产业中，各环节之间，通过固有的产业规律，有机的衔接起来。
该怎么结合及应用
顺势而为，要晓何为势，及势的特性
AI浪潮的特性：ChatGPT AI浪潮中的里程碑，是互联网中更高维的革命性时刻。
ChatGPT目前备受消费者喜欢的原因在于，它能够根据用户给出的上下文和对话输入生成问题的答案，能够处理更大范围的场景。它不仅可以处理对话，还可以处理其他NLP（自然语言编程）任务，如语言翻译、文本摘要和情感分析。但ChatGPT并不完美，还存在一些缺点和很多需要改进优化的空间。例如，其目前提供的信息并不完全准确，利用概率生成的模型有很大概率存在错位的情况，通常需要二次确认；它很难做增量信息的知识更新；它只可以做大而全的东西，而无法精确到执行层。
相关专家预计，ChatGPT不仅是新一代对话机器人的突破，也将为信息产业带来巨大变革，可能会成为全球人工智能极为重要的“竞技赛道”。
AIGC的正确路径到底是什么？
教育领域AI有哪些高见？
《AI未来进行式》李开复
章节“教育领域AI”
在AI赋能的学校和课堂，人类教师将主要承担两个重要角色。
第一个重要角色是做学生的个性化人生导师人类教师有着机器所无法取代的人性光芒，能够理解学生的心理及情绪，加上人类教师能够与在教学中承担重复性、标准化任务的AI助教无缝配合，因此人类教师不必再把主要精力放在传授死记硬背的知识上，而是可以把更多的时间用在培养学生的价值观、性格、情商上以及培养学生的批判性思维、创造力、应变能力等非知识性的软实力上。人类教师可以在学生困惑时点醒他们，在学生骄傲时敲打他们，在学生沮丧时安慰他们，激发他们的学习动机，开发他们可能尚不自知的潜能。
人类教师的第二个重要角色是对AI导师、AI伙伴的工作进行前瞻性的规划及指导，定义下-个阶段的目标，以便进一步满足学生的需求甚至主动探索学生在未来可能出现的新需求帮助学生拓展发展领域。要想真正做到这点，人类教师不仅要充分利用自己的教学经验和知识积累，还要深入挖掘学生的潜能，充分关注学生的梦想，成为学生成长之路上的灯塔。
《双雀》故事中的孤儿院院长金妈妈就是一个很好的例子，当她发现双胞胎兄弟金雀和银雀彼此之间渐行渐远时，就请煊修改两人的AI伙伴阿托曼和索拉里斯的底层代码，搭建一个隐秘的通信协议，让他们保持联系，最终使兄弟俩重新走到了一起。
在AI承担了一部分教育工作的任务之后，基础教育的成本将降低，从而使更多的孩子能够享有公平接受教育的机会。最好的教学内容以及顶级的教师资源，将有望借助AI技术平台“走出”精英学校的围墙，扩大普及面，造福更厂大的学生群体。教育创新企业或机构可以研发更多的边际成本几乎为零的AI应用，真正实现教育资源均等化。同时，较富裕的国家和地区
历史浪潮，工业革命时期，我们就掉进过技术陷阱
自 ChatGPT 诞生以来，我们越发喜欢在历史上找答案，希望被曾经的技术变革驱散迷茫。
贝内迪克特的《技术陷阱》或许能够解惑。本书提出的一个主要观点是，技术进步的本质是创造性毁灭。
也就是说，长期来看，新技术会让所有人受益，最贫困的家庭也能够保持一定的生活水平。但是短期之内，部分劳动者将被时代抛下，失业或收入减少，陷入「技术陷阱」之中。
历史的沙落在人的身上便是一座山，所谓的短期，可能就是人的一生。
另外，书里还有一个有趣的观点，它将省力技术分为两种：使能技术和取代技术。
其中，「使能技术」帮助人们更高效地完成已有的任务，或创造全新的工作机会，「取代技术」则让工作和技能变得多余。
这两种技术并非泾渭分明，可能相互转化或重合。
举例来说，第一次工业革命时期的英国，生产利润突飞猛涨，工人工资却停滞不前，社会中的收入差距急剧扩大，陷入了「恩格斯式停顿」。
但在 1843 年到 1887 年，也就是工业革命几十年之后，劳动者们的总收入翻了一番。
贝内迪克特认为，这是因为机械化初期的机器都比较简单，由手工劳动转为操作机器的工人，工资并不会上涨，甚至更廉价的童工也被招来取代成年工人，导致工人的整体收入被拉低。
但在机械化后期，工厂出现了更复杂的机器，工人也需要懂更多的技术，技术变革从取代性变成使能性，技术工人的议价能力因此提高了，劳动者的整体收入也提高了。
乐观地说，刚刚开启的 AI 革命，整体可能更偏向于「使能技术」，而不是「取代技术」。
因为 AI 还不够完美，它暂时也不需要完美，只是为某些工作流程节省时间，门槛依然存在，并不是傻瓜式操作就可以达到理想效果。
就像让 AI 帮忙写稿，它可能无法直接生成惊才绝艳的稿件，但它可以帮我们完善大纲和草稿，也可以做我们的第一个读者给出反馈意见。
但「使能技术」也足以让一部分人被替代了。先别急着灰心，焦虑的可不只是我们。
奇绩创坛创始人兼 CEO 陆奇最近也在演讲中说，自己跟不上大模型的发展速度了，「just too much」。事实上，他是国内对 AI 最有发言权的人之一，曾任职于 IBM、雅虎、微软、百度，与 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 是忘年交。
但他也思考出了未来可能的方向。陆奇指出，我们每个人其实都是模型的组合，如果我们的模型能力大模型都有，或者被大模型逐步学会，未来唯一有价值的是我们有多大见解。下一时代典型的职业，应该是创业者和科学家。
陆奇还提出了一个有趣的基本假设，码农成本会降低，但对码农的需求会大量增加，码农不必太担心，因为我们需要软件，软件永远可以解决更多问题，当软件便宜了，买的人也就多了。
这和工业革命的一个节点重合了。《技术陷阱》里也举了一个例子，若以 1890 年的技术生产 1929 年的钢铁量，所需工人是 125 万而非 40 万。但是，因为钢铁需求量稳步上升，看似多余的 80 万工人，也很少因为钢铁行业机械化而失业。
总之，每个行业都会有结构性影响、系统性重组，但仍会留下机会。我们能够做的是学习如何与技术共处，将 AI 视为一种资源而不是威胁。