聊一聊：AI时代的前夜

2023年，是一个有趣的年份，结束了3年的疫情时代，迎来 OpenAI 为AI领域带来的革命性应用 chatgpt 。一时间，仿佛每个角落都在关注AI相关的最新动态。《浪潮之巅》里面描述了数字时代的行业巨头潮起潮落，这一次 AI 来到的浪潮之巅。

大模型的大炼钢时代，在过去的半年内涌现出了各种各样的存在于 PPT 上的大模型，任何一个和所谓“科技”挂钩的企业如果不做个大模型仿佛就被时代抛弃了。不过在国内这种现象也稀松平常，毕竟都可以在外卖 APP 上贷款或者玩原神，接入一个大模型不是很合理吗？

对个人的影响

带来的好处

• 成为了 GitHub Copilot 重度用户。作为最早期的内测用户，到后面的一年付费用户，GitHub Copilot 的确提高了我的编码效率。我也极力推荐身边每一个朋友使用类似的产品。
• chatgpt 帮助解决了“不需要灵魂的”文案工作。比如
  • 我身边的老师会使用 chatgpt 来写一些课程反馈、课后习题。
  • 产品经理会使用 chatgpt 来写一些产品文案。
  • 测试工程师会使用 chatgpt 来写一些产品使用说明。

带来的麻烦

• 社交媒体充斥的AI生成的信息，越发无趣。知乎、v站、微博各种讨论下都能高强度的 gpt-like 的回复，让人感觉到了 AI 时代的无趣。
• 新型诈骗风险。AI 时代的诈骗手段也越发的高级，比如 AI 生成的语音、视频，让人很难分辨真假。案例：10分钟被骗430万元 “AI诈骗”应被零容忍

对社会的影响

带来的好处

• 生产力的提升。AI 时代的生产力提升，让人类的生活更加的便捷。比如 AI 生成的文案、AI 生成的代码、AI 生成的视频、AI 生成的语音等等。
• 一些新的机会。从 GitHub Copilot 这样一个由AI公司 OpenAI 驱动，到产品公司 Github 落地。预期各个行业、领域将会出现一大批 copilot-like 的产品， 这样的一些产品结合各自已有的特性与新的AI技术，将会带来新的机会。
• 数据的需求。AI化的产品，需要大量的数据来训练模型。这样的需求，将会催生数据进一步的垄断，也会带来数据的价值进一步的提升。公司与公司，产品与产品的差异，将会由于掌握数据的规模、质量、理解程度的不同，而产生巨大的差异。

带来的坏处

• 做“人“的门槛进一步提高。一些不需要“灵魂”的工作，可能在未来的一段时间里面对人的依赖性将会降低。比如一些客服、文案、初级代码、设计等等类似的工作，这些工作本身不需要输出新的内容，只是对于所谓“知识库”的定向输出，他们被AI最先替代的可能性最大。
• AI 带来的数据垃圾。 得力于 AI 的创作能力，对于一些专业性问题，反而会表现出一本正经的胡说八道，对于一些 AI 不确定的问题也会强行给出一个看似“靠谱”的答案。这样的一些答案，将会带来一些误导性的信息，对于一些不了解的人，可能会产生误导。

最后

AI 截止2023年中带来最大的增长，是对于 GPU 和数据的需求。这样的需求，让 GPU 的价格一度飙升，数据的价值也进一步的提升。

相应的数据的采集、标注、治理将有可能是未来每一家不可或缺的能力，毕竟算法模型可以直接使用开源的，但是数据的质量、规模、理解程度，将会是每一家公司的核心竞争力。