前言

技术换代越来越快，似乎很难对「 AI 前景」做一个具体、明确的判断。就像这个问题是去年7月提的，当时大家还在吐槽“只有人工没有智能”。

没人能料到现在最火的 AI 是款可以和用户文字沟通的生成模型。当然，尽管变数大于确定性，某些发展趋势和脉络还是清晰可见。

一、渗透现有行业（AI+）

人制造的机器表现出的智能，背后还是人的意志。

业内流传过一句话：

AI 的技术程度有多高，背后的人力资源投入就有多大。

现在 AI 很火，谁都想分一杯羹，但掌握资源的还是那些成熟行业。何况新产品最终还是得落到人的需求上，这方面早被现有行业开发完了。互联网兴起后，从国家战略到企业运作都曾大兴“互联网+” 之风。（传统行业和互联网的融合）

以目前趋势来看，之后很长一段时间都会是“ AI +” 的时代。人工智能将助力人类完成更多复杂工作，必然会改变工作流程、标准等细节。比如：

• 医疗领域的辅助诊断，教育方面的个性化学习，新闻行业的算法推荐、 AI 写稿等。

• 信息技术和智能技术分别引发了第三、第四次工业革命。

但现有的产业模式和工作体系，主要沿用的还是一两百年前发明的那套。的确各方面一直都有变化，但满足的还是传统生产力需要，缺少根本性变革。

AI 作为先进生产力的代表，需要新的生产关系配合它发挥作用，也确实有深入调整工作关系和状态的可能性。

二、最受关注的两个方向：AIGC 和 AGI

去年年底ChatGPT问世，不仅引发业内惊叹，也迅速漫延成为全民话题。AI 的发展趋势、应用场景受到关注，也带火了一些前沿概念。可能很多人感觉某些词不明所以，AI、AGI、AIGC、大模型…虽然都有关人工智能，但其技术、侧重点和应用领域都有区别。

• AIGC（AI Generate Content），指人工智能生成内容：一般专注于某个特定领域，比如文本、图像、音频、视频等。（应用范围窄且具体）这方面落地的产品相当多：ChatGPT、NotionAI、Claude、文心一言；（生成文本）Midjourney、文心一格；但 AIGC 终归只是聚焦内容和用户，更深远和宏大领域，还是要看AGI。

• AGI（ArtificialGeneralIntelligence）则指通用人工智能，即具有与人类相当（或更高）的认知能力的智能系统：以前的 AI 是某单个项目的专家，但会下国际象棋的 AI 不一定会围棋。AGI 就更像人了，能持续学习进步，什么都能干，甚至干得比人还好。AGI 的目标是实现一种类似于人类的广泛智能，意味着灵活的适用范围/使用场景。业界普遍认为，GPT-4 已初步带有通用人工智能的性质。能识别文字、代码、图片、文档，还能灵活、高效、快速输出，功能确实强大。ChatGPT 的开发公司 OpenAI 也在官网把 AGI 写进了企业使命：确保通用人工智能造福全人类。

• 最后一个概念是 大模型，Large Language Model（LLM）：可以把它理解为一种底层技术，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型。相比传统的 KNN、逻辑回归、决策树等机器学习算法，其参数可达百亿级，能处理大规模的数据和复杂问题。作为规模和能力都前所未有的基础架构，大模型是通向AGI的技术路径。

目前，以大模型为代表的通用人工智能技术正寻求各种新突破，科技巨头、初创公司等纷纷涌入 AI 赛道。

今年5月，马化腾在腾讯股东大会回应有关 ChatGPT 和 AI 的提问：

我们最开始以为（人工智能）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。有此前几十年的积累，这次似乎和以往技术变革有着根本不同，可以说是一个新起点。

当 AI 浪潮席卷而来，各行业都可能有焦虑。既担心工作被取代，又期待 AI 带来新的机会。

对身处其中的普通人来说，拥抱技术、适应变化是最好的应对方式。

• 作为最新且最具可能性的技术， AI 大模型会带给社会哪些影响？
• 我们最应该了解、学习哪些有价值的新知？
• 面对技术高速更新换代，普通人还有增加收入、把握技术红利的机会吗？

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