我大学是编程专业的。毕业之后从事的是设计。所以对这个问题的看法可能比别人会深刻点。
目前的AI如果要说智商可能连狗都不如。一只狗你要教它识别一只羊可能用10张图片给他看它就懂了。而AI呢？可能是1w张图片。
以前是程序员写算法，遇到什么情况，你就怎么处理。处理的具体做法是人告诉计算机的。而所谓AI，是我现在直接告诉你结果什么？算法你去总结。
我举个例子，以前是程序员告诉计算机，如果图片上的动物有四条腿，有蹄子，有两只角，嘴巴细长，尾巴短小，白色毛发，那你就输出结果，这是一只羊。而现在是我给你看图片你看这是一只羊，另一张图片这也是一只羊，至于他们有什么共性你自己总结。ai总结的算法通常会有N多bug，而且你完全不知道它为啥会这样总结算法，这是以前一直遇到的困难。现阶段的ai只是算法提升而已，没以前bug那么多了。但离真正的智能还差很远。
真正能把人脑从神座上踢下去的是神经科学方面的研究，编程的本质最底层的玩意是数学，两者结合或许就是真正的人造大脑了。现阶段是这个水桶，数学那快板挺高了，但神经科学还是处于婴儿阶段。
不过有一个问题，就是千万不要总认为它必须得成为像人脑那样了才可以开始发挥作用，当年手机出现的时候，相机党认为手机在拍摄方面不可能取代相机。chatgpt带来一个很重要的变革就是人机交互的新方式，现阶段他已经具备足够强的语义理解能力了，以前我们要告诉计算机做什么，需要通过程序员用高级语言编写的程序，而现在我可以直接用最通俗的语言告诉它，这个变革应用场景是真的不少，这一轮我判断不会像元宇宙和5G那种尬吹。如此一来，辐射4的机器管家，就真的可以实现了。许多服务业，本质是帮助客户和计算机沟通，让计算机按照客户的意愿去做事情。而这些行业在接下来或多或少会迎来一些变革。但由于ai目前的不可控，仍然需要很多从业人员来解决这个问题。还有一个问题，就是语言能描述的东西有一个上限，太过复杂和抽象的东西它得效率很低，比如设计行业，现场测量就有几百个数据，如果你用语言描述让ai帮你画框架图，再到施工图，那就更复杂了一套施工图的绘画过程所包含的信息，如果要用文字去描述一遍那远远没有cad来的快。但效果图行业我认为在灯光和材质这两方面工作流程会有很大变化，也就是说建模还得靠人，建模要用文字语言去描述，诸多精准的尺寸，美学的思考，这效率以及出错的概率只会烧掉cpu。但灯光和材质我觉得ai能用更快的速度，做得比现阶段的工作流更好。
在本世纪之前，我们人类科技的方向一直点的是对客观世界的认知和改造，而本世纪以来，科技的方向开始转向主观的内在，在客观世界里人类移山填海，造物这种神灵才拥有的能力我们早就拥有了，但如何让你大脑里的烦恼消失这很困难。上几次的工业革命都只是替代人体，而这一次不一样我们要取代人脑，计算机可以组成网络，就像出门的路线规划上现阶段人脑已经无法战胜导航软件了，而更大的问题，比如你和谁结婚？你是什么样的人？你和她结婚离婚得概率是多少？你上哪个学校？从事那个行业？等等这些问题，只要收集足够多得数据，加权计算，我相信得出来得结果会比你大脑思考的结果客观。。。这些事情现在已经在发生了。
在未来我们可能终其一生都需要多次转行，而有一些弱势群体，可能会沦为无用阶级，一旦经济生产上失去作用，那政治上可能也会失去政治价值，特权阶级会垄断数据霸权，这点已经发生了。如何砌起围墙保护领地，大家都清楚怎么做。但如何保护自身数据，大家还是一头雾水。未来的某一天，自由平等等普世价值可能会崩溃，无用阶级走上街头抗议特权阶级不再需要他们，人类可能会如同美丽新世界描述的那样，无用阶级组成野人区，而特权阶级以及尚有一丝经济作用的牛马们组成美丽新世界。
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