拥抱生成式 Ai

iNote-序言

直观感受

最近一直在尝试在工作场景中使用 ChatGPT,它能够聚合整理信息,根据提问,给出一个完整度和准确度都非常高的答案。

当前,ChatGPT 在以信息聚合整理和固定文本格式为主的文字处理工作上有巨大的优势,可以用它来写行业调研报告、制定商业计划书。现在看,ChatGPT 至少可以在两方面给人们提供帮助,对个人来讲,一是弥补个人知识短板,帮助人们查缺补漏,形成更全面的个人知识体系。二是零知识背景下使用用一种完全不了解的新技能或新方法解决非本专业的问题,比如人人都可以利用 ChatGPT 生成特定主题的视频脚本。在商业领域,生成式Ai特别适合生成行业报告、调研分析、提供商业指导等,以往这些内容多有买方以购买服务的形式向第三方购买,随着生成式Ai的普及,甲方对相关内容的需求会大幅度降低,以提供咨询服务为盈利模式的公司会逐渐失去原有市场,并被Ai取代。

ChatGPT背后的技术

ChatGPT 是一个基于深度学习和自然语言处理 (NLP) 原理的大规模语言模型。它使用了 Transformer 神经网络架构来处理和理解自然语言输入并生成响应。

在训练过程中,ChatGPT 被输入大量文本数据,使其能够学习语言中的模式和关系。一旦训练完成,它可以通过预测最有可能跟随输入文本的单词序列来生成响应自然语言输入。

ChatGPT使用了生成式AI技术,生成式AI是一种人工智能技术,旨在通过学习自然语言数据集的统计规律来生成类似人类所说的自然语言。

生成式AI的影响

书籍带给人类的是知识,网络带给人们的是资讯,生成式Ai带给我们的是整合后的信息。

生成式AI的一个显著特点是能够将大量的信息和数据进行整合和加工,生成出符合特定需求的信息。这种技术能够在许多领域为人类带来巨大的价值,比如自然语言处理、自动写作、智能推荐等方面。在生产生活中,生成式AI也能够帮助人们更快地进行生产过程中的数据处理和分析,提高生产效率和质量,同时也能够为消费者提供更好的商品推荐和个性化服务。

如何使用,怎样避免被淘汰

现在生成式Ai对人类带来的影响还处于非常早期阶段,人们已经感受到了极大震撼,随着生成式Ai的进一步成熟,以前的人脸识别、兴趣推荐对个人的影响还非常有限,大不了我不使用相关产品,但是生成式 Ai 对人类的影响,是真正的颠覆和范式转移,会传导到每个人,没有人可以置身事外,甚至是永远没有听说过生成式 Ai 的人也会受其冲击。而且,越是没有主动拥抱生成式Ai的人越是受其影响大。

对于个人来讲,越是积极主动的拥抱生成式Ai,越能在未来的严格生存环境中某得一席之地。未来不是人类与Ai竞争,而是善用AI的人和不善用AI的人之间的竞争。

第一,面对生成式Ai,我们首要要学会提问,能问出专业问题才能得到好答案。1. 在提问之前,想一想想要得到什么答案,以及这个答案对你有多重要。这有助于你更好地构思你的问题。2. 问题应该简明扼要,不含歧义,易于理解。并尽可能提供充足的上下文信息。3.确保问题是具体的。一个具体的问题会得到更具体的答案,使你更容易理解和采取行动。4.避免主观性。尽量避免在问题中表达自己的偏见或主观观点。这有助于你得到更客观的答案。5.使用开放性问题。开放性问题是那些不能简单回答“是”或“否”的问题。它们能够引导出更深入的思考和更具体的答案。

第二,学习与掌握新的技能:生成式AI正在改变我们的生产和生活方式,人们需要不断地学习和掌握新的技能,以适应这种变革。例如,学习编程、数据分析、人工智能等相关技能,这些技能将会成为未来求职的重要竞争力。更要主动学习了解生成式Ai发展趋势,观察它的发展对个人生活工作带来的可能影响,并主动拥抱变化。

第三,保持创新和创造性思维:虽然生成式AI可以帮助我们自动生成一些内容,但它并不能替代我们的创造性思维。保持创新和创造性思维可以让我们更具竞争力。

第四,保持人与人之间的联系:生成式AI的发展可能会让人们更加依赖网络和智能设备,但是人与人

第五,从现在起,无论是工作生活中的大小事项,都要尝试通过生成式Ai解决问题,无论是编程、写作、创意、心理辅导、身体锻炼能用生成式Ai替代的,统统用其替代。

第六,生成式Ai有进化成真正的个人数字助理的潜力,因此,为了让Ai更懂你,最好把所有交互都统一在一个平台,生成式Ai进化速度快,而且用户与Ai交互的过程会极大帮助Ai进化,越早发布Ai的平台越具有先发优势。

第七,学会思辨、提升判断能力,而且要通过写作,处理危机事件等保持思维敏捷度

生成式AI面临的问题

第一,现在生成式Ai还处于非常早期,生成式AI可能会生成虚假、不准确或有误导性的内容,特别是在训练数据中存在偏见的情况下,需要人工甄别和加工。

第二,生成的内容可能缺乏连贯性和逻辑性:由于生成式AI通常基于概率模型,因此生成的文本可能缺乏上下文的连贯性和逻辑性。

第三,生成的内容可能缺乏多样性:生成式AI通常会倾向于生成与训练数据相似的内容,导致生成的内容缺乏多样性。

第四,训练数据的限制:生成式AI的性能受限于训练数据的质量和数量。如果训练数据不足或不具代表性,则生成式AI的性能可能受到影响。

发表于2013-03-03, 更新于2024-05-20