生成式人工智能如何影响未来的工作？

科技周边小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《生成式人工智能如何影响未来的工作？》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！

生成式人工智能是硅谷的新宠。但它到底是什么?这对你我未来的工作又意味着什么?专家们认为，生成型人工智能将很快进入工作场所，预测到2023年，生成式AI将能够将科学论文和视觉设计模型组合在一起，到2030年，它将比该领域的人类专业人员更好地编写、设计和编码。

然而，我们中很少有人清楚地知道这将会如何发展。这一切将如何开始？这就是为什么深入研究技术是什么和不是什么很重要。

就保险业而言，相信生成式人工智能不会把每个创造性工作者踢出工作岗位，但它会改变他们从事工作的方式，以及他们的时间和精力将集中在哪里。

以下是生成式AI可以和不能做什么，以及它将如何影响我们的工作方式：

什么是生成式人工智能?

生成式AI本质上是一种非常非常高级的预测文本形式。生成式人工智能允许用户插入文本提示，并获得一件艺术品，一篇博客文章，或对一个问题的讽刺回应。

但它是如何产生这些信息的呢？它变得智能了吗？它是否有一个算法来响应任何世俗的输入？

先进的人工智能模型已经消化了数千亿个单词。如今，他们可以预测最有可能的单词和短语组合。这使得生成式人工智能可以建议接下来可能想输入的单词。虽然你可以要求生成式AI给我们讲一个笑话，但它只能使用它处理过的数据集做出回应。所以，虽然AI机器人看起来可以理解指令，但实际上并不能与“理解”相提并论。它更像是一个精心设计的自动补全。

例如，如果让一个生成型人工智能机器人，并给它提示2+2=，它会以“2+2=4”回应。但这并不是因为它有一个内部算法，就像计算器一样，处理了你的请求。它刚刚从整个互联网推断出，2+2最有可能的答案确实是4。在这种情况下，这也是事实上正确的。

也就是说，一个优秀的自动补全功能可以非常高效。它基本上可以把我们的非结构化的想法、笔记和图画，产生一些美丽的东西。粗略的头脑风暴可以成为文章的初稿。虽然这些结果可能很棒，但它们不是最终产品，不应该被视为成品。

生成式人工智能会改变工作方式吗？

简而言之，是的，但它可能受到自然的限制。

将人工智能融入工作场所的第一步是了解其局限性。在获得数十亿个数据点后，人工智能具有成年人的理论智力，但具有两岁孩子的现实判断能力。这意味着，它很善于遵循指示，但很难知道何时或是否正确。

以一个简单的任务为例，就某个主题列出要点，然后写一篇博文。生成式AI可以在这方面做得很好。但它不知道读者是谁，也不知道哪些流行词汇会让读者目不转睛。

更不知道以前写过什么博客文章，也不知道是什么细微差别引发了性能提升。它也不知道什么时候该做一些全新的事情，因为现在所做的根本不会产生结果。它所知道的一切都是从别人在网上写的东西中学到的。

这种缺乏上下文的弱点甚至更进一步。虽然人工智能可以看起来和听起来像人类，但它实际上并不知道我们生活在什么世界。例如，生成式预训练变压器3，简称GPT-3，这是一个生成式AI模型，它使用深度学习生成类似人类的文本。但GPT-3是根据2016年的一个互联网指数进行训练的。问它美国总统是谁，它会告诉你是唐纳德·特朗普。如果要求它引用流行文化，它很可能会过时。它会盲目地执行任务，但可能会吐出根本不正确的响应。

当这种类型的错误信息看起来很权威并且很好地组合在一起时，它有可能在大型企业内部造成巨大损害，因为这些企业的资产经常在没有背景的情况下流通。

正因为如此，生成式AI如今只能被信任承担非常明确定义的活动。而且，只有使用一个强大的定制框架来指导它，并在部署之前查看任何内容。这并不是说这项技术不会改变游戏规则。但如果你是一位CEO，希望人工智能取代你最优秀员工的思维，这在短期内不太可能发生。

如何利用生成式ai？

我相信在短期内，人工智能不会取代大多数工作。但通过承担不需要耗费脑力但却非常耗时的任务，它可以让员工有更多时间去做人工智能做不到的事情，这些事情需要高级的人类洞察力、同理心和批判性思维。以下是三个示例：

1.书写速度更快

生成式人工智能可以加快从文章到网站拷贝的写作过程。我们可以在核心信息上写下一些要点，并通过一个类似副本的程序运行它，人工智能并在几秒钟内完成三分之二的路程。而后可能需要几轮审查和编辑，但仍然可以节省时间。这意味着可以花更多的时间更深入地研究故事，分析哪些话题引起了兴趣，并与人们见面。

2.改善客户服务

面向客户的角色也有生成AI的多种用途。员工可以获得任何对话的文本，人工智能也可以快速过滤掉对话中无用的细节。

3.快速启动产品模型

产品设计师可以使用生成式人工智能来创建基本的创意视觉模型，而无需在电脑前花费数小时。通过在早期阶段构建基本的脚手架，在反馈和修改之前，该技术可以给工人更多的时间与客户进行创造性探索。

当看到这三个例子时，它们的共同点是什么？好吧，所有这些非常有用的任务仍然假设一个人在设计要完成的工作。因为人工智能仍然没有创造出一个原创的想法。相比之下，带来的是与客户更深层次的关系，并将其转化为AI可以帮助执行的明确定义的工作单元。

这就是生成式人工智能在工作场所的真正价值，删除不需要员工脑力的耗时任务，可以有时间处理所有“不可自动化”的事情，与潜在客户互动，找出他们的动力，针对他们的个人需求进行头脑风暴，调整产品以满足他们的目标，从实例中学习。

我相信每个工作场所都需要消除对生成式AI的误解，这样我们才能获得它的力量，而不是不负责任地使用它，认为它将取代那些高级任务。它不会取代人类，但它将彻底改变未来的工作，让人们重新拥有宝贵的时间去做真正重要的工作。

以上就是本文的全部内容了，是否有顺利帮助你解决问题？若是能给你带来学习上的帮助，请大家多多支持golang学习网！更多关于科技周边的相关知识，也可关注golang学习网公众号。