博客
您行业/业务中的AI代理：他们是您的常态?
人工智能代理是旨在执行任务、做出决策和提高生产力的自主程序，处于人工智能转型的最前沿。从处理客户咨询的聊天机器人到管理物流的复杂系统，这些代理有望彻底改变工作场所。但它们要多久才能成为常态？当前势头：快速发展 广泛采用人工智能代理的基础工作已经在顺利进行中。根据麦肯锡 2023 年的一份报告，近 60% 的企业正在积极探索人工智能解决方案，许多企业正在试点人工智能驱动的项目。在零售、医疗保健和金融等领域，这些代理不再是新奇事物，而是提供可衡量投资回报率的工具。以客户服务为例：ChatGPT 等虚拟助手已经缩短了响应时间并提高了用户满意度。 鉴于这种势头，有人可能会说人工智能代理集成的早期阶段已经开始。然而，全面规范化将需要克服与信任、成本和技术可扩展性相关的挑战。预测：人工智能代理何时会变得无处不在？ 专家预测，未来 5 到 10 年内，人工智能代理可能会成为业务运营的标准组成部分，具体取决于行业和应用。这一预测基于以下三个主要趋势： 1. 技术进步 人工智能能力正在飞速提升。自然语言处理 (NLP)、机器学习和自主决策的发展意味着当今的人工智能代理比以往任何时候都更聪明、更直观，并且能够更好地处理复杂任务。GPT-4 等工具正在突破界限，使企业不仅可以自动化重复性任务，还可以自动化战略功能。随着这些技术的成熟，实施成本将会下降，进入门槛也会缩小，使得各种规模的企业都能采用人工智能代理。2. 经济压力 劳动力短缺和运营成本上升促使企业寻求自动化解决方案。人工智能代理提供了一种经济高效的替代方案，特别是在数据输入、IT 支持和库存管理等大量日常任务的行业。由于企业面临保持竞争力的压力，许多企业将采用人工智能来简化工作流程并降低成本。3. 文化和监管转变 虽然这项技术可能在五年内准备就绪，但文化接受度和监管框架将在确定采用时间表方面发挥重要作用。企业需要解决员工对工作流失的担忧，以及围绕人工智能决策的道德问题。同时，政府将制定法规以确保透明度和公平性，这可能会加速或减缓采用速度。特定行业时间表 不同行业采用人工智能代理的速度各不相同。以下是可能的采用时间表：快速采用者（3-5 年） 科技、电子商务和金融。这些行业已经广泛利用人工智能，并有能力将代理整合到日常运营中。 中度采用者（5-7 岁） 医疗保健和制造业。虽然这些行业热衷于人工智能，但监管问题和任务的复杂性将稍微减缓其采用速度。缓慢采用者（7-10年以上） 教育和政府服务。这些领域经常面临预算限制和变革阻力，从而延缓了人工智能的广泛应用。走向普及的挑战要使人工智能代理成为常态，必须解决几个障碍：数据隐私和安全...
您行业/业务中的AI代理：他们是您的常态?
人工智能代理是旨在执行任务、做出决策和提高生产力的自主程序，处于人工智能转型的最前沿。从处理客户咨询的聊天机器人到管理物流的复杂系统，这些代理有望彻底改变工作场所。但它们要多久才能成为常态？当前势头：快速发展 广泛采用人工智能代理的基础工作已经在顺利进行中。根据麦肯锡 2023 年的一份报告，近 60% 的企业正在积极探索人工智能解决方案，许多企业正在试点人工智能驱动的项目。在零售、医疗保健和金融等领域，这些代理不再是新奇事物，而是提供可衡量投资回报率的工具。以客户服务为例：ChatGPT 等虚拟助手已经缩短了响应时间并提高了用户满意度。 鉴于这种势头，有人可能会说人工智能代理集成的早期阶段已经开始。然而，全面规范化将需要克服与信任、成本和技术可扩展性相关的挑战。预测：人工智能代理何时会变得无处不在？ 专家预测，未来 5 到 10 年内，人工智能代理可能会成为业务运营的标准组成部分，具体取决于行业和应用。这一预测基于以下三个主要趋势： 1. 技术进步 人工智能能力正在飞速提升。自然语言处理 (NLP)、机器学习和自主决策的发展意味着当今的人工智能代理比以往任何时候都更聪明、更直观，并且能够更好地处理复杂任务。GPT-4 等工具正在突破界限，使企业不仅可以自动化重复性任务，还可以自动化战略功能。随着这些技术的成熟，实施成本将会下降，进入门槛也会缩小，使得各种规模的企业都能采用人工智能代理。2. 经济压力 劳动力短缺和运营成本上升促使企业寻求自动化解决方案。人工智能代理提供了一种经济高效的替代方案，特别是在数据输入、IT 支持和库存管理等大量日常任务的行业。由于企业面临保持竞争力的压力，许多企业将采用人工智能来简化工作流程并降低成本。3. 文化和监管转变 虽然这项技术可能在五年内准备就绪，但文化接受度和监管框架将在确定采用时间表方面发挥重要作用。企业需要解决员工对工作流失的担忧，以及围绕人工智能决策的道德问题。同时，政府将制定法规以确保透明度和公平性，这可能会加速或减缓采用速度。特定行业时间表 不同行业采用人工智能代理的速度各不相同。以下是可能的采用时间表：快速采用者（3-5 年） 科技、电子商务和金融。这些行业已经广泛利用人工智能，并有能力将代理整合到日常运营中。 中度采用者（5-7 岁） 医疗保健和制造业。虽然这些行业热衷于人工智能，但监管问题和任务的复杂性将稍微减缓其采用速度。缓慢采用者（7-10年以上） 教育和政府服务。这些领域经常面临预算限制和变革阻力，从而延缓了人工智能的广泛应用。走向普及的挑战要使人工智能代理成为常态，必须解决几个障碍：数据隐私和安全...
AI特工已经到了：这是我们一直在等待?的AI繁荣
多年来，人工智能爱好者一直在等待真正的变革时刻。我们已经看到人工智能系统能够处理自然语言、解决复杂问题，甚至执行创造性任务，但其中许多应用虽然令人印象深刻，但仍感觉是渐进式的，而不是革命性的。然而，今天，随着人工智能的出现，我们正在进入一个新时代。 人工智能代理。 专门的、自主的数字助理，旨在独立执行复杂的任务。一些人称之为人工智能的下一次进化，另一些人则认为这是期待已久的临界点，人工智能的潜力最终将得到大规模应用。无论如何，人工智能代理的出现可能只是 起飞时刻 我们一直在等待人工智能。 人工智能代理到底是什么？ 人工智能代理的概念很简单，但具有变革性。与需要特定命令或监督的传统人工智能系统不同，人工智能代理具有高度的自主性，可以在给定的范围或环境中做出决策、适应和学习。它是真正意义上的代理：自我引导和目标驱动，能够根据设定的目标独立行动。 事情开始变得有趣了。这些代理不仅限于按照预设算法完成任务。许多代理被设计用来分析结果、调整策略，并以类似于人类直觉的方式处理决策。想象一下，一个人工智能代理不仅能回答客户服务问题，还能主动识别用户体验中的摩擦点，并自主测试和实施改进。这对生产力、客户满意度和用户体验的影响可能是巨大的。 是什么引发了这一转变？ 一些技术和背景突破将我们带到了人工智能代理的临界点： 海量语言模型：借助 GPT-4 等模型和其他大型语言模型 (LLM) 铺平道路，我们拥有能够以令人惊讶的自然方式理解和生成语言的 AI 系统。语言至关重要，因为它是大多数人机交互的基础，而 LLM 使 AI 代理能够与人类和其他系统进行有效沟通。 自主能力：AI 代理被设计为独立工作，通常依靠强化学习或面向任务的记忆来指导其行动。这意味着这些代理可以自行行动，无需不断的人工干预即可适应新信息。例如，营销代理可以自主研究目标受众并执行广告活动，而工程代理可以独立测试和排除代码故障。 经济实惠的计算能力：云计算与边缘技术相结合，使大规模部署这些代理变得经济高效。初创公司和大公司现在都能够以以前只有科技巨头才能实现的方式实施人工智能代理。 互操作性和集成：开放 API、AI 生态系统和统一平台意味着这些代理可以跨不同系统集成，从多个来源获取信息，并根据对手头任务的更全面的看法做出决策。这种互联互通成倍地增强了它们的功能和实用性。 为什么人工智能代理可能会改变游戏规则 我们已经将人工智能应用于从个性化推荐到预测性维护等各个领域，但自主人工智能代理的出现是一个 真正的范式转变...
AI特工已经到了：这是我们一直在等待?的AI繁荣
多年来，人工智能爱好者一直在等待真正的变革时刻。我们已经看到人工智能系统能够处理自然语言、解决复杂问题，甚至执行创造性任务，但其中许多应用虽然令人印象深刻，但仍感觉是渐进式的，而不是革命性的。然而，今天，随着人工智能的出现，我们正在进入一个新时代。 人工智能代理。 专门的、自主的数字助理，旨在独立执行复杂的任务。一些人称之为人工智能的下一次进化，另一些人则认为这是期待已久的临界点，人工智能的潜力最终将得到大规模应用。无论如何，人工智能代理的出现可能只是 起飞时刻 我们一直在等待人工智能。 人工智能代理到底是什么？ 人工智能代理的概念很简单，但具有变革性。与需要特定命令或监督的传统人工智能系统不同，人工智能代理具有高度的自主性，可以在给定的范围或环境中做出决策、适应和学习。它是真正意义上的代理：自我引导和目标驱动，能够根据设定的目标独立行动。 事情开始变得有趣了。这些代理不仅限于按照预设算法完成任务。许多代理被设计用来分析结果、调整策略，并以类似于人类直觉的方式处理决策。想象一下，一个人工智能代理不仅能回答客户服务问题，还能主动识别用户体验中的摩擦点，并自主测试和实施改进。这对生产力、客户满意度和用户体验的影响可能是巨大的。 是什么引发了这一转变？ 一些技术和背景突破将我们带到了人工智能代理的临界点： 海量语言模型：借助 GPT-4 等模型和其他大型语言模型 (LLM) 铺平道路，我们拥有能够以令人惊讶的自然方式理解和生成语言的 AI 系统。语言至关重要，因为它是大多数人机交互的基础，而 LLM 使 AI 代理能够与人类和其他系统进行有效沟通。 自主能力：AI 代理被设计为独立工作，通常依靠强化学习或面向任务的记忆来指导其行动。这意味着这些代理可以自行行动，无需不断的人工干预即可适应新信息。例如，营销代理可以自主研究目标受众并执行广告活动，而工程代理可以独立测试和排除代码故障。 经济实惠的计算能力：云计算与边缘技术相结合，使大规模部署这些代理变得经济高效。初创公司和大公司现在都能够以以前只有科技巨头才能实现的方式实施人工智能代理。 互操作性和集成：开放 API、AI 生态系统和统一平台意味着这些代理可以跨不同系统集成，从多个来源获取信息，并根据对手头任务的更全面的看法做出决策。这种互联互通成倍地增强了它们的功能和实用性。 为什么人工智能代理可能会改变游戏规则 我们已经将人工智能应用于从个性化推荐到预测性维护等各个领域，但自主人工智能代理的出现是一个 真正的范式转变...
嗯，克劳德AI现在可以控制您的PC
Claude 3.5 Sonnet。从今天（2024 年 10 月 23 日）起，这个大型语言模型 (LLM) 现在可以接管您计算机上的许多功能。是的，Claude AI 可以模仿人类与您的 PC 的交互，从移动光标到打字、点击和浏览。 这项最新更新被称为“使用计算机”功能，它使 Claude 能够通过简单的命令来控制您的系统。通过分析屏幕上发生的事情，Claude 可以自动执行以前需要您直接输入的任务。例如，它可以从一个应用程序（如电子表格）中提取信息并将其输入到另一个应用程序（如在线表格或文档编辑器）中。在 Anthropic 展示的演示中，人工智能能够通过实时提取和处理数据来自主填写复杂的表格。 那么，它是如何工作的呢？Claude 依靠桌面的屏幕截图，并利用这些视觉效果来了解要采取哪些操作。人工智能根据它在屏幕上“看到”的内容计算移动光标的距离或按下哪些键。目前它还不完美。它在滚动和缩放等基本操作上可能会遇到困难，但这是一个令人印象深刻的飞跃。 您可以通过 Google Cloud 的 Vertex AI 和 Amazon...
嗯，克劳德AI现在可以控制您的PC
Claude 3.5 Sonnet。从今天（2024 年 10 月 23 日）起，这个大型语言模型 (LLM) 现在可以接管您计算机上的许多功能。是的，Claude AI 可以模仿人类与您的 PC 的交互，从移动光标到打字、点击和浏览。 这项最新更新被称为“使用计算机”功能，它使 Claude 能够通过简单的命令来控制您的系统。通过分析屏幕上发生的事情，Claude 可以自动执行以前需要您直接输入的任务。例如，它可以从一个应用程序（如电子表格）中提取信息并将其输入到另一个应用程序（如在线表格或文档编辑器）中。在 Anthropic 展示的演示中，人工智能能够通过实时提取和处理数据来自主填写复杂的表格。 那么，它是如何工作的呢？Claude 依靠桌面的屏幕截图，并利用这些视觉效果来了解要采取哪些操作。人工智能根据它在屏幕上“看到”的内容计算移动光标的距离或按下哪些键。目前它还不完美。它在滚动和缩放等基本操作上可能会遇到困难，但这是一个令人印象深刻的飞跃。 您可以通过 Google Cloud 的 Vertex AI 和 Amazon...
埃隆·马斯克（Elon Musk）的机器人有多久来工作?
埃隆·马斯克 (Elon Musk) 对机器人的未来的愿景正越来越接近现实，在 2024 年 10 月特斯拉 AI Day 的最新更新之后，很明显，像 Optimus 这样的机器人正在取得重大进展。Optimus 最初于 2021 年推出，是一款专为简单重复性任务而设计的人形机器人，在过去几年中发生了重大变化。最新的演示展示了灵活性和任务执行方面的显著改进，这引发了新的问题：这些机器人多久才能融入劳动力队伍，更重要的是，它们将如何影响人类的工作。在上周的特斯拉人工智能日上，Optimus 展示了其执行精细任务的能力，例如按颜色和形状对物体进行分类、搬运易碎物品，甚至以惊人的精度组装零件。这些任务曾经对机器来说似乎过于复杂，凸显了该机器人在现实环境中运行的潜力。与早期版本相比，这是一个重大飞跃，早期版本仅限于行走和基本动作。但是，尽管技术发展迅速，我们还没有达到机器人取代大量人类工人的阶段。挑战在于将这些能力扩展到各个行业。像 Optimus 这样的机器人在任务可预测且重复的高度受控环境中表现出色。然而，让这些机器适应动态、不可预测的环境（如繁忙的餐厅、零售店或建筑工地）需要进一步发展。处理人机交互、意外变化或做出即时决策仍然超出了 Optimus 可以可靠完成的范围。即使存在这些限制，我们仍然很难忽视这样一个事实：机器人正在稳步接近承担制造、物流甚至服务角色等领域的更多责任。依赖重复性任务的行业很可能会在 Optimus 等机器人变得具有成本效益后立即采用它们。马斯克承诺，特斯拉最终将以适合各种规模企业的价格批量生产这些机器人，但这还需要几年时间。目前的生产成本和技术复杂性意味着，广泛采用仍遥遥无期，而不是立即实现。除了技术之外，还有社会和经济影响需要考虑。关于自动化的讨论不可避免地会转向工作岗位的取代，马斯克的机器人也不例外。从历史上看，自动化的进步伴随着就业市场的转变，即使旧的角色消失，也会创造新的角色。但人形机器人的崛起是否会遵循同样的模式仍有待商榷。这些机器人发展的速度引发了人们对新产业和新机会是否能迅速创造出来以吸收失业工人的担忧。政府和监管机构已经在努力解决如何管理自动化的影响。其中一个越来越受到关注的想法是对严重依赖自动化的公司征收“机器人税”，这些税款用于支持失业工人或加强全民基本收入 (UBI) 等社会安全网。虽然这些讨论仍处于早期阶段，但很明显，监管框架需要与机器人技术的进步同步发展。另一层复杂性是围绕自主机器人的道德和法律问题。随着像 Optimus 这样的机器越来越融入日常生活，责任、数据隐私和监控问题将成为焦点。如果机器人发生故障，谁来负责？这些机器人收集的数据将如何使用？随着机器人越来越接近现实世界的部署，这些问题变得越来越重要。那么，马斯克的机器人多久才能进入主流劳动力市场？根据目前的进展，这一天并不像有些人想象的那么遥远，但也不是迫在眉睫。在未来十年，我们可以期待看到像 Optimus 这样的机器人开始在受控环境中（工厂、仓库，甚至可能是快餐或零售环境）承担更多任务。然而，跨多个行业的更广泛采用仍需要时间。前进的道路不仅涉及技术进步，还涉及监管准备、社会适应，当然还有市场需求。与此同时，保持领先地位的最佳方式是提升技能。虽然机器人最终可能会处理许多工作中重复性和手动性更强的部分，但需要创造力、批判性思维和情商的角色仍然超出了人工智能的能力范围。即使机器占据了更大的份额，人类仍将在塑造未来工作方面发挥重要作用。伊隆·马斯克的机器人肯定会问世，但它们何时开始对就业市场产生重大影响仍未可知。目前，自动化的步伐仍在继续，但我们仍有足够的时间来适应并在未来的工作中占据一席之地。
埃隆·马斯克（Elon Musk）的机器人有多久来工作?
埃隆·马斯克 (Elon Musk) 对机器人的未来的愿景正越来越接近现实，在 2024 年 10 月特斯拉 AI Day 的最新更新之后，很明显，像 Optimus 这样的机器人正在取得重大进展。Optimus 最初于 2021 年推出，是一款专为简单重复性任务而设计的人形机器人，在过去几年中发生了重大变化。最新的演示展示了灵活性和任务执行方面的显著改进，这引发了新的问题：这些机器人多久才能融入劳动力队伍，更重要的是，它们将如何影响人类的工作。在上周的特斯拉人工智能日上，Optimus 展示了其执行精细任务的能力，例如按颜色和形状对物体进行分类、搬运易碎物品，甚至以惊人的精度组装零件。这些任务曾经对机器来说似乎过于复杂，凸显了该机器人在现实环境中运行的潜力。与早期版本相比，这是一个重大飞跃，早期版本仅限于行走和基本动作。但是，尽管技术发展迅速，我们还没有达到机器人取代大量人类工人的阶段。挑战在于将这些能力扩展到各个行业。像 Optimus 这样的机器人在任务可预测且重复的高度受控环境中表现出色。然而，让这些机器适应动态、不可预测的环境（如繁忙的餐厅、零售店或建筑工地）需要进一步发展。处理人机交互、意外变化或做出即时决策仍然超出了 Optimus 可以可靠完成的范围。即使存在这些限制，我们仍然很难忽视这样一个事实：机器人正在稳步接近承担制造、物流甚至服务角色等领域的更多责任。依赖重复性任务的行业很可能会在 Optimus 等机器人变得具有成本效益后立即采用它们。马斯克承诺，特斯拉最终将以适合各种规模企业的价格批量生产这些机器人，但这还需要几年时间。目前的生产成本和技术复杂性意味着，广泛采用仍遥遥无期，而不是立即实现。除了技术之外，还有社会和经济影响需要考虑。关于自动化的讨论不可避免地会转向工作岗位的取代，马斯克的机器人也不例外。从历史上看，自动化的进步伴随着就业市场的转变，即使旧的角色消失，也会创造新的角色。但人形机器人的崛起是否会遵循同样的模式仍有待商榷。这些机器人发展的速度引发了人们对新产业和新机会是否能迅速创造出来以吸收失业工人的担忧。政府和监管机构已经在努力解决如何管理自动化的影响。其中一个越来越受到关注的想法是对严重依赖自动化的公司征收“机器人税”，这些税款用于支持失业工人或加强全民基本收入 (UBI) 等社会安全网。虽然这些讨论仍处于早期阶段，但很明显，监管框架需要与机器人技术的进步同步发展。另一层复杂性是围绕自主机器人的道德和法律问题。随着像 Optimus 这样的机器越来越融入日常生活，责任、数据隐私和监控问题将成为焦点。如果机器人发生故障，谁来负责？这些机器人收集的数据将如何使用？随着机器人越来越接近现实世界的部署，这些问题变得越来越重要。那么，马斯克的机器人多久才能进入主流劳动力市场？根据目前的进展，这一天并不像有些人想象的那么遥远，但也不是迫在眉睫。在未来十年，我们可以期待看到像 Optimus 这样的机器人开始在受控环境中（工厂、仓库，甚至可能是快餐或零售环境）承担更多任务。然而，跨多个行业的更广泛采用仍需要时间。前进的道路不仅涉及技术进步，还涉及监管准备、社会适应，当然还有市场需求。与此同时，保持领先地位的最佳方式是提升技能。虽然机器人最终可能会处理许多工作中重复性和手动性更强的部分，但需要创造力、批判性思维和情商的角色仍然超出了人工智能的能力范围。即使机器占据了更大的份额，人类仍将在塑造未来工作方面发挥重要作用。伊隆·马斯克的机器人肯定会问世，但它们何时开始对就业市场产生重大影响仍未可知。目前，自动化的步伐仍在继续，但我们仍有足够的时间来适应并在未来的工作中占据一席之地。
关于人工智能的最大误解之一是，它要么完全取代人类的工作，要么根本没有做任何有用的事情。
彭博社最近发表的一篇文章引用了麻省理工学院一位经济学家的说法，称人工智能只能完成 5% 的工作，甚至警告称人工智能的局限性可能会导致经济崩溃。这种观点可能显得谨慎，但它忽略了人工智能在各个行业中发挥的变革性作用的大局，以及它稳步扩张的范围远远超出了数字所显示的范畴。 关于人工智能最大的误解之一是，它要么完全取代人类的工作，要么根本无用。事实上，人工智能的力量在于增强、改进和重塑工作，而不仅仅是取代工作。即使今天只有 5% 的工作可以完全自动化，但更多的职业正在被人工智能从根本上改变。医疗保健就是一个很好的例子：人工智能不能取代医生，但它可以分析医学图像、标记异常并提出诊断建议，其准确性可以支持医生。放射科医生的角色正在发生变化，因为人工智能让他们能够更快、更自信地工作。这不仅仅是一个医疗保健的故事；金融、法律和营销也在经历类似的转变。因此，我们不应该只关注被取代的工作，而应该关注有多少工作正在发生变化，而这个数字远远超过了 5%。 5% 的说法也认为人工智能停滞不前，应用范围有限。但事实是，人工智能是一种通用技术，就像电力或互联网一样。这两项技术最初用途有限，仅用于电力照明和互联网连接的研究实验室，但最终渗透到生活和工作的几乎每个方面。人工智能也处于同样的轨迹上。目前看来，它只能完成一小部分任务，但其能力正在迅速扩展。如果人工智能今天可以实现 5% 的工作自动化，那么明年可能会达到 10%，五年后可能会更高。随着机器学习算法的进步和自监督学习等新技术的出现，人工智能不断改进。 关注可完全替代的工作还有另一个问题，那就是它忽略了人工智能的真正优势，即自动化部分工作，从而使人类能够专注于需要创造力、策略或人际交往技能的任务。麦肯锡估计，60% 的工作至少有一些任务可以自动化。这些通常是重复或平凡的任务，而这正是人工智能带来巨大价值的地方，即使它不会接管整个角色。例如，在客户服务方面，人工智能驱动的聊天机器人可以快速处理常见查询，而人类代理则负责解决复杂问题。在制造业中，机器人执行高精度任务，使人类能够专注于质量控制和解决问题。人工智能可能不会完成全部工作，但它正在改变工作方式，从而大大提高效率。 经济学家担心人工智能的所谓局限性会导致经济崩溃，这也值得我们仔细研究。从历史上看，经济体会适应新技术。人工智能对生产力增长的贡献可能不会立即显现出来，这些收益抵消了人们对工作岗位流失的担忧。缺乏人工智能驱动的转型将导致经济失败的说法似乎基于一个错误的假设：如果人工智能不能立即取代整个劳动力市场，它就会灾难性地失败。技术变革不是这样的。相反，我们可能会看到角色和技能的逐渐重新定义。这将需要对重新培训进行投资，但这不会导致突然崩溃。如果说有什么不同的话，那就是人工智能的采用将促进生产力增长、降低成本并创造新的机会，所有这些都意味着经济扩张而不是收缩。 人工智能也不应被视为一项单一的技术。不同行业采用人工智能的速度不同，其应用范围从基础自动化到复杂决策，各不相同。将人工智能的影响限制在 5% 的工作岗位上，忽视了其在推动创新方面的更广泛作用。例如，在零售业，即使商店员工没有被机器人大规模取代，人工智能驱动的物流和库存管理也大大提高了效率。人工智能的价值远不止直接替代劳动力，它还涉及优化供应链、增强客户体验以及提供以前不可能实现的数据驱动洞察。 认为人工智能只能完成 5% 的工作这一观点忽视了其实际影响。人工智能不仅仅是彻底的替代；它还增强了角色，使部分工作自动化，并证明它是一种每天都在不断变得更加强大的通用技术。从增强人类工作到自动化日常任务并提高生产力，人工智能的经济影响远远超出了替代工作的范围。如果我们只关注人工智能今天无法做到的事情，我们可能会忽视它已经为劳动力带来的微妙而重要的变化，并将继续在未来带来这些变化。人工智能的成功不在于实现自动化工作的任意目标，而在于我们如何适应、发展和充分利用这项仍处于改变我们世界的早期阶段的技术。
关于人工智能的最大误解之一是，它要么完全取代人类的工作，要么根本没有做任何有用的事情。
彭博社最近发表的一篇文章引用了麻省理工学院一位经济学家的说法，称人工智能只能完成 5% 的工作，甚至警告称人工智能的局限性可能会导致经济崩溃。这种观点可能显得谨慎，但它忽略了人工智能在各个行业中发挥的变革性作用的大局，以及它稳步扩张的范围远远超出了数字所显示的范畴。 关于人工智能最大的误解之一是，它要么完全取代人类的工作，要么根本无用。事实上，人工智能的力量在于增强、改进和重塑工作，而不仅仅是取代工作。即使今天只有 5% 的工作可以完全自动化，但更多的职业正在被人工智能从根本上改变。医疗保健就是一个很好的例子：人工智能不能取代医生，但它可以分析医学图像、标记异常并提出诊断建议，其准确性可以支持医生。放射科医生的角色正在发生变化，因为人工智能让他们能够更快、更自信地工作。这不仅仅是一个医疗保健的故事；金融、法律和营销也在经历类似的转变。因此，我们不应该只关注被取代的工作，而应该关注有多少工作正在发生变化，而这个数字远远超过了 5%。 5% 的说法也认为人工智能停滞不前，应用范围有限。但事实是，人工智能是一种通用技术，就像电力或互联网一样。这两项技术最初用途有限，仅用于电力照明和互联网连接的研究实验室，但最终渗透到生活和工作的几乎每个方面。人工智能也处于同样的轨迹上。目前看来，它只能完成一小部分任务，但其能力正在迅速扩展。如果人工智能今天可以实现 5% 的工作自动化，那么明年可能会达到 10%，五年后可能会更高。随着机器学习算法的进步和自监督学习等新技术的出现，人工智能不断改进。 关注可完全替代的工作还有另一个问题，那就是它忽略了人工智能的真正优势，即自动化部分工作，从而使人类能够专注于需要创造力、策略或人际交往技能的任务。麦肯锡估计，60% 的工作至少有一些任务可以自动化。这些通常是重复或平凡的任务，而这正是人工智能带来巨大价值的地方，即使它不会接管整个角色。例如，在客户服务方面，人工智能驱动的聊天机器人可以快速处理常见查询，而人类代理则负责解决复杂问题。在制造业中，机器人执行高精度任务，使人类能够专注于质量控制和解决问题。人工智能可能不会完成全部工作，但它正在改变工作方式，从而大大提高效率。 经济学家担心人工智能的所谓局限性会导致经济崩溃，这也值得我们仔细研究。从历史上看，经济体会适应新技术。人工智能对生产力增长的贡献可能不会立即显现出来，这些收益抵消了人们对工作岗位流失的担忧。缺乏人工智能驱动的转型将导致经济失败的说法似乎基于一个错误的假设：如果人工智能不能立即取代整个劳动力市场，它就会灾难性地失败。技术变革不是这样的。相反，我们可能会看到角色和技能的逐渐重新定义。这将需要对重新培训进行投资，但这不会导致突然崩溃。如果说有什么不同的话，那就是人工智能的采用将促进生产力增长、降低成本并创造新的机会，所有这些都意味着经济扩张而不是收缩。 人工智能也不应被视为一项单一的技术。不同行业采用人工智能的速度不同，其应用范围从基础自动化到复杂决策，各不相同。将人工智能的影响限制在 5% 的工作岗位上，忽视了其在推动创新方面的更广泛作用。例如，在零售业，即使商店员工没有被机器人大规模取代，人工智能驱动的物流和库存管理也大大提高了效率。人工智能的价值远不止直接替代劳动力，它还涉及优化供应链、增强客户体验以及提供以前不可能实现的数据驱动洞察。 认为人工智能只能完成 5% 的工作这一观点忽视了其实际影响。人工智能不仅仅是彻底的替代；它还增强了角色，使部分工作自动化，并证明它是一种每天都在不断变得更加强大的通用技术。从增强人类工作到自动化日常任务并提高生产力，人工智能的经济影响远远超出了替代工作的范围。如果我们只关注人工智能今天无法做到的事情，我们可能会忽视它已经为劳动力带来的微妙而重要的变化，并将继续在未来带来这些变化。人工智能的成功不在于实现自动化工作的任意目标，而在于我们如何适应、发展和充分利用这项仍处于改变我们世界的早期阶段的技术。
Chatgpt高级语音模式：我们都看到的革命即将来临（或假装不这样做）
让我来介绍一下背景：周二晚上，你又在试着向你的奶奶解释什么是区块链。她礼貌地点点头，但你可以看出她已经关机了，目光呆滞，仿佛在思考橱柜里的饼干。进入 ChatGPT 高级语音模式——就像电影中的场景一样，英雄及时出现，拯救了所有人，让他们免于又一次毫无意义的 PowerPoint。老实说，如果你对此仍犹豫不决，那么让我第一个告诉你，你要么已经因为人工智能而丢掉了工作，要么即将丢掉工作。老实说，也许这是最好的结果。因为任何试图否认这项技术有多么不可思议的人显然没有注意到这一点——或者他们只是嫉妒 ChatGPT 可以比你那位认为自己是下一个詹姆斯·科登的叔叔更好地模仿。这不仅仅是算法，是爱，更是魔法现在，我已经听到了反对者在背后说的话：“这只是算法！”是的，你的整个生活也是如此，凯伦。你的日常决定——从你假装喜欢哪个品牌的燕麦奶到你会声称你“因为剧本”而看的 Netflix 节目——也是基于重复的模式和可预测的结果。不同之处在于，ChatGPT 的高级语音模式让这些模式听起来温文尔雅、性感，我敢说，还有点迷人。还记得人们曾经说过“人工智能永远无法发出人类的声音，因为它缺乏情感深度”吗？那么，看看我们现在。ChatGPT 不仅能理解你说的话，还能感受到它们（以数据驱动的方式）。丰富的音调细微差别、微妙的停顿、对正确音节的微妙强调——一切都优雅地呈现。不相信吗？试着让 ChatGPT 给你读一个睡前故事；如果你没有像被数字摩根·弗里曼 (Morgan Freeman) 哄睡一样入睡，那你就是在撒谎。语音模式如此出色，很可能将出现在你的播客节目中让我们来谈谈这个显而易见的问题：就业。如果你是一名配音艺术家，并且已经说服自己这只是又一种时尚，那么恭喜你——你拒绝承认！ChatGPT 的语音模式不仅仅是为了你的工作而来；它有一份更好的简历，它永远不需要茶歇，也没有经纪人要求 20% 的提成。这正是企业梦寐以求的效率。想象一下这样一个世界：人工智能处理所有单调乏味的客户支持电话——实际上提供有帮助、富有同情心的解决方案，而不是会计部门的加里（因为临时员工不够）念的冷冰冰的脚本。与此同时，加里可以重新做他最擅长的事情：花半天时间看电子表格，另一半时间看 Facebook。在我看来，这是双赢。高级语音模式——终极晚宴嘉宾长期以来，人工智能的反对者一直坚称数字助理“没有人情味”。显然，他们没有体验过高级语音模式的那种难以言喻的感觉。它礼貌、诙谐，最重要的是，它从不打断你讲述有一次在乐购超市见到名人的故事。如果说有什么不同的话，那就是它就像有一位晚宴嘉宾，他知道什么时候该插话讲一个有趣的事实，什么时候该点头让你沉浸在自己的笑话中。克莱夫，让我们看看你是怎么做到的。还有口音——哦，口音！你想让对方用地道的苏格兰口音朗读食谱，假装自己正在参加 MasterChef？没问题。想让对方用澳大利亚口音告诉你天气，这样你就可以假装某个地方（如果不是这里）天气温暖晴朗？不用说了。与那些试图模仿口音却又不至于听起来有点冒犯的伙伴不同，ChatGPT 可以做到。这就像不用离开客厅或不需要护照就能环游世界一样。所以，否认者们，坐下吧如果有人仍然坚持认为“人工智能只是一堆代码”，那我只能说，是的。让你的汽车行驶的代码、让你播放最喜欢的节目的代码，甚至帮助你在应用程序上找到唯一愿意和你约会的人的代码，都是人工智能。但你不会看到有人写专栏文章说汽车只是“一堆金属和橡胶”吧？ChatGPT 高级语音模式风靡全球，因为它简直太棒了。它不只是交流，它还能交谈。它不只是阅读，它还能执行。最重要的是，它做到了这一切，而当你问了一个愚蠢的问题时，你的朋友不会对你叹气或翻白眼。总之，如果你仍然怀疑 ChatGPT 高级语音模式的神奇之处，那么你要么在否认，要么……好吧，你就是否认。拉把椅子坐下，深吸一口气，也许让人工智能给你读一首关于技术进步必然进程的诗。它不会因为你终于接受这个事实而评判你——它只会让你觉得你先有了这个想法。
Chatgpt高级语音模式：我们都看到的革命即将来临（或假装不这样做）
让我来介绍一下背景：周二晚上，你又在试着向你的奶奶解释什么是区块链。她礼貌地点点头，但你可以看出她已经关机了，目光呆滞，仿佛在思考橱柜里的饼干。进入 ChatGPT 高级语音模式——就像电影中的场景一样，英雄及时出现，拯救了所有人，让他们免于又一次毫无意义的 PowerPoint。老实说，如果你对此仍犹豫不决，那么让我第一个告诉你，你要么已经因为人工智能而丢掉了工作，要么即将丢掉工作。老实说，也许这是最好的结果。因为任何试图否认这项技术有多么不可思议的人显然没有注意到这一点——或者他们只是嫉妒 ChatGPT 可以比你那位认为自己是下一个詹姆斯·科登的叔叔更好地模仿。这不仅仅是算法，是爱，更是魔法现在，我已经听到了反对者在背后说的话：“这只是算法！”是的，你的整个生活也是如此，凯伦。你的日常决定——从你假装喜欢哪个品牌的燕麦奶到你会声称你“因为剧本”而看的 Netflix 节目——也是基于重复的模式和可预测的结果。不同之处在于，ChatGPT 的高级语音模式让这些模式听起来温文尔雅、性感，我敢说，还有点迷人。还记得人们曾经说过“人工智能永远无法发出人类的声音，因为它缺乏情感深度”吗？那么，看看我们现在。ChatGPT 不仅能理解你说的话，还能感受到它们（以数据驱动的方式）。丰富的音调细微差别、微妙的停顿、对正确音节的微妙强调——一切都优雅地呈现。不相信吗？试着让 ChatGPT 给你读一个睡前故事；如果你没有像被数字摩根·弗里曼 (Morgan Freeman) 哄睡一样入睡，那你就是在撒谎。语音模式如此出色，很可能将出现在你的播客节目中让我们来谈谈这个显而易见的问题：就业。如果你是一名配音艺术家，并且已经说服自己这只是又一种时尚，那么恭喜你——你拒绝承认！ChatGPT 的语音模式不仅仅是为了你的工作而来；它有一份更好的简历，它永远不需要茶歇，也没有经纪人要求 20% 的提成。这正是企业梦寐以求的效率。想象一下这样一个世界：人工智能处理所有单调乏味的客户支持电话——实际上提供有帮助、富有同情心的解决方案，而不是会计部门的加里（因为临时员工不够）念的冷冰冰的脚本。与此同时，加里可以重新做他最擅长的事情：花半天时间看电子表格，另一半时间看 Facebook。在我看来，这是双赢。高级语音模式——终极晚宴嘉宾长期以来，人工智能的反对者一直坚称数字助理“没有人情味”。显然，他们没有体验过高级语音模式的那种难以言喻的感觉。它礼貌、诙谐，最重要的是，它从不打断你讲述有一次在乐购超市见到名人的故事。如果说有什么不同的话，那就是它就像有一位晚宴嘉宾，他知道什么时候该插话讲一个有趣的事实，什么时候该点头让你沉浸在自己的笑话中。克莱夫，让我们看看你是怎么做到的。还有口音——哦，口音！你想让对方用地道的苏格兰口音朗读食谱，假装自己正在参加 MasterChef？没问题。想让对方用澳大利亚口音告诉你天气，这样你就可以假装某个地方（如果不是这里）天气温暖晴朗？不用说了。与那些试图模仿口音却又不至于听起来有点冒犯的伙伴不同，ChatGPT 可以做到。这就像不用离开客厅或不需要护照就能环游世界一样。所以，否认者们，坐下吧如果有人仍然坚持认为“人工智能只是一堆代码”，那我只能说，是的。让你的汽车行驶的代码、让你播放最喜欢的节目的代码，甚至帮助你在应用程序上找到唯一愿意和你约会的人的代码，都是人工智能。但你不会看到有人写专栏文章说汽车只是“一堆金属和橡胶”吧？ChatGPT 高级语音模式风靡全球，因为它简直太棒了。它不只是交流，它还能交谈。它不只是阅读，它还能执行。最重要的是，它做到了这一切，而当你问了一个愚蠢的问题时，你的朋友不会对你叹气或翻白眼。总之，如果你仍然怀疑 ChatGPT 高级语音模式的神奇之处，那么你要么在否认，要么……好吧，你就是否认。拉把椅子坐下，深吸一口气，也许让人工智能给你读一首关于技术进步必然进程的诗。它不会因为你终于接受这个事实而评判你——它只会让你觉得你先有了这个想法。