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【人工智能】AI时代:探索个人潜能的新视角

文章目录

  • 🍊Al时代的个人发展
    • 1 AI的高速发展意味着什么
      • 1.1 生产力大幅提升
      • 1.2 生产关系的改变
      • 1.3 产品范式
      • 1.4 产业革命
      • 1.5 Al的局限性
        • 1.5.1局限一:大模型的幻觉
        • 1.5.2 局限二:Token
    • 2 个体如何应对这种改变?
      • 2.1 职场人
      • 2.2 K12家长
      • 2.3 大学生
      • 2.4 创业者
    • 3 人工智能发展史
    • 4 人工智能领域的常见概念
      • 4.1生成式Al和AIGC
      • 4.2 AGI
      • 4.3 决策式(判别式) AI
      • 4.4 生成式AI
    • 5 常用的AI工具
      • 5.1 AI搜索:
      • 5.2 AI内容:
      • 5.3 AI绘画:
      • 5.4 AI视频:
      • 5.5 AI音乐:


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🍊Al时代的个人发展

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,我们正步入一个充满变革的新时代。AI不仅深刻改变了社会生产力和生产关系,还对我们的生活方式、职业选择和个人成长产生了深远影响。在这个时代,如何适应AI带来的变化,把握机遇,实现自我提升,成为了每个人都需要面对的重要课题。

本文将从AI对个人生产力的提升、职业路径的重塑、学习方式的变革等多个方面进行探讨,旨在为读者提供一份实用的AI时代生存与发展指南。通过了解AI的最新进展和未来趋势,分析其对个人和社会的影响,我们将共同探索在AI浪潮中如何实现个人价值的最大化。

1 AI的高速发展意味着什么

  • 近30年来,我一直在思考智能体,并在1995年出版的《未来之路》书中提到了它们,但直到最近,由于人工智能的进步,它们才变得实用起来。智能体不仅会改变每个人与电脑互动的方式。它们还将颠覆软件行业,引领自我们从输入命令到点击图标以来最大的计算机革命。——比尔·盖茨(微软公司创始人、中国工程院外籍院士)
  • 人工智能未来会像电力一样改变世界。——凯文·凯利(《连线》杂志创始主编、畅销书籍“失控”作者)
  • 我们最开始以为这是互联网十年不遇的机会,但是越想越觉得这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇!(马化腾谈ChatGPT)——马化腾(企业家、腾讯公司创始人、腾讯公司董事会主席)
  • 我们即将进入一个正在经历巨大变革的世界,就像我毕业时遇到个人电脑和晶片革命时一样,我们正处于Al 的起跑线上。每个行业都将被革命、重生,为新思想做好准备!——黄仁勋(英伟达CEO)
  • ChatGPT的出现意义重大,因为,它带来了交互革命和生产力革命。——傅盛(猎豹CEO)

1.1 生产力大幅提升

全人类全场景的生产力的提升,300%-700%
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1.2 生产关系的改变

生产力提升,必然引起生产关系的改变

  • 雇佣关系:螺丝钉、需要一个技能。
  • 合作关系: T字型人才,要为结果负责。
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1.3 产品范式

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1.4 产业革命

重工业轻工业
第一产业“农林牧渔”农业林业畜牧业渔业
第二产业草造纸塑料制药电子工业半导体能源电力可再生能源广告化学 草造纸塑料制药电子工业半导体能源电力可再生能源广告化学
第三产业讯信技术 软件在线 服务金融 保险 旅游 和接待酒店餐饮
第四产业创意时装电影音乐电子游戏广播通讯社无线电电视文化医疗卫生产业专业服务体育不动产教育娱乐业演艺音像动画
其他语言产业休闲产业第五产业

1、重复性的、理性规则的、初级的事情
2、基于人口红利的产业将失去竞争力
3、人更像人,推理预测创新感悟-- 性灵
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1.5 Al的局限性

1.5.1局限一:大模型的幻觉

在人工智能领域,"幻觉"通常指的是模型在处理输入数据时产生的错误或不准确的输出。这些幻觉可能是由于数据不足、训练不充分、模型设计缺陷或输入数据的复杂性引起的。尤其是中文中的古诗词、古文、各种人名等。

1.在某些情况下,模型可能错误地将物理接近或频繁出现的词汇视为实际知识的证据。
2.有时,模型过于自信,即使在提供不准确的信息时也表现得像在给出正确答案一样。
3.当概念对齐处理不当时,可能会误导模型,导致它产生错觉。此外,存在一种风险,即模型倾向于迎合用户,提供符合用户预期而非客观事实的答案,这可能进一步加剧错觉现象。
4.这些模型逐步构建回应,每次只添加一个词。即使在后期意识到之前的错误,它们有时也倾向于保持一致性,而不是纠正错误,这种现象可以类比为“流雪球效应”

1.5.2 局限二:Token

1、什么是 token?
大语言模型领域,token通常用来表示文本数据中的一个单元,在不同的语境下,一个token可能代表一个字、一个词、或者一个句子。模型处理流程中输入的文本首先被切分成一系列的tokens。这些tokens被转换成向量,然后在出入到模型中进行处理。
2、为什么会有token?
大语言模型可以处理世界上所有流行的语言,他的输入和输出并不是一句话或者一段话,而是一个字符一个字符,这就需要引用token的概念,她是自然语言处理的最细的。
通过 Unicde编码,为所有的语言,甚至表情编码,所以 GPT流程:

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2 个体如何应对这种改变?

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2.1 职场人

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2.2 K12家长

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2.3 大学生

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2.4 创业者

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3 人工智能发展史

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4 人工智能领域的常见概念

4.1生成式Al和AIGC

  • 生成式Al (GenAl) 是-种人工智能技术,它依赖于深度学习模型来创建新的内容,如文本、图像、视频、音频或软件代码等。这种技术可以响应用户的提示或请求来生成原创内容
  • AIGC, 即人工智能生成内容,通常指的是利用AI技术生成的内容,包括文本、图像、音频、视频等。AIGC是生成式AI的应用范畴之一,更侧重于内容创作这一方面

4.2 AGI

等级特征
Level0无Al(No Al)
Level1涌现(Emerging),与不熟练的人类相当或更好,例如一些初级的语言模型。
Level2有能力(Competent),达到约50%的人类水平,但尚未在广泛任务上实现。
Level3专家(Expert),达到约90%的人类水平,但在广泛任务上尚未实现,一些特定任务上已经实现。
Level4大师(Virtuoso),达到约99%的人类水平,在广泛任务上尚未实现,一些特定任务上已经实现。
Level5超人类(Superhuman),胜过100%的人类水平, 在某些任务范围内已经实现。

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4.3 决策式(判别式) AI

决策式AI是一种用于决策的技术,它利用机器学习、深度学习和计算机视觉等技术来处理专业领域的问题,并帮助企业和组织优化决策;是在对人类的决策过程进行模仿
决策式AI (也被称作判别式AI)学习数据中的条件概率分布,即一个样本归属于特定类别的概率,再对新的场景进行判断、分析和预测。

4.4 生成式AI

生成式AI是一种用于自动生成新内容的AI技术,它可以使用语言模型、图像模型和深度学习等技术,自动生成新的文本、图片、音频和视频内容;是聚焦在创作新内容上。
生成式AI是学习数据中的联合概率分布,即数据中多个变量组成的向量的概率分布,对已有的数据进行总结归纳,并在此基础上使用深度学习技术等,创作模仿式、缝合式的内容,相当于自动生成全新的内容。
AIGC已经具有从感知世界到创造世界的能力。

5 常用的AI工具

5.1 AI搜索:

1、秘塔搜索: https://metaso.cn/?s=bdpc
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5.2 AI内容:

2、Kimi: https://kimi.moonshot.cn/
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3、智谱:https://chatglm.cn/main/gdetail/65a232c082ff90a2ad2f15e2
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4、通义千问: https://tongyi.aliyun.com/
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5、豆包:https://www.doubao.com/chat/2057924272130
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6、混元:https://yuanbao.tencent.com/chat/naQivTmsDa
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5.3 AI绘画:

通义万相: https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/
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5.4 AI视频:

可灵Al:https://klingai.kuaishou.com/
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5.5 AI音乐:

网易天音:https://tianyin.music.163.com/editor/#/workspace
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AI时代已全面到来,它不仅是一场技术的革命,更是对个人发展路径、职业选择乃至整个社会结构的深刻重塑。在这个充满机遇与挑战的新时代,我们见证了AI技术如何以前所未有的速度提升生产力,推动产业革新,同时也意识到其局限性及潜在风险。

面对AI带来的变革,我们强调了持续学习、跨界合作、创新思维的重要性。只有不断提升自我,适应新技术带来的变化,才能在激烈的竞争中立于不败之地。同时,我们也应理性看待AI技术,既要充分利用其优势,也要警惕其潜在风险,确保技术发展与人类价值观相协调。

展望未来,AI技术将继续深化与各行各业的融合,开启更多未知的可能性。我们期待每个人都能在这个充满希望的时代中,找到自己的定位,发挥潜力,共同创造一个更加智能、和谐、可持续的世界。在这个过程中,愿本文能为读者提供有益的启示和帮助,携手共进,迎接AI时代的辉煌未来。

def print_wish():  wish = """  愿你的每一天都像初升的太阳,  温暖而充满希望的光芒洒满你的世界。  """  print(wish)  print_wish()

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