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2022年工作方式变革之年

来源:自动化 时间:2024/10/8
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编者按:人工智能的发展阶段可以分成三个阶段:1)研究阶段,研究通用的算法与方法2)应用阶段,利用第一阶段的成果将B端的事情自动化)个人生产力阶段,年随着OpenAI的DALL?E2与ChatGPT向消费者敞开了大门,我们进入到第三阶段,AI对个人生产力的促进阶段。文章来自编译。

还记得年吗?我们当中的很多人都认为,这将会成为我们工作方式的一个大年。我认为那一年会成为生产力永远发生改变的一年。从很多方面来说都是这样的;它迫使我们对关于效率的陈旧想法进行了一次大扫除。几十年维持的每天上班朝九晚六的文化被吹出窗外!这一年向我们展示了人类精神的韧性,展现了我们完成任务的能力。那一年的重大发现是,即使我们把全部心思都全部都放在生产力上面,生产力也几乎不会改变。

年就是这么悄悄地降临到我们身上的。如果你不往窗外看的话,你可能都看不到闪电……年将是你听见轰隆声的时候。因为那时候的雷声会大到你没法听不见。

年之所以非同凡响,是因为我们站在生产力前沿见证的风头强劲无比。

如果是写数据科学和AI方面的东西,我通常会从用数据作为解决方案原材料的领导者和专业人士的角度来写。但从其他人的角度来看,这些解决方案当中有很多看起来只是稍微流畅一点或高效一点的应用而已。数学保守派偶尔取笑那些贪婪获取资金的新手,后者觉得有必要告诉每个人他们的解决方案是“AI驱动的”,但实际上这并不重要。它比传统解决方案好x%?很好。这才是几乎任何人都需要知道的。

它们不是AI工具,它们是生产力革命的概念验证。

但随着年结束,有些东西是非数据专业人士也需要知道的。在你的社交媒体动态消息里,有很多“人工智能工具”像雨后春笋般冒了出来。如果你因为自己不是“AI人士”或对技术不感兴趣而无视了它们,那你就成了井底之蛙,看不清大局。那可不仅仅是人工智能工具。它们是生产力革命的概念验证。

所以,如果你一直都忽视所有这些人工智能产物的话,让我们给你补补课吧。

第一阶段——研究人工智能

AI研究人员发明了通用算法和方法供其他人使用。他们不是为了利用你的特定数据来解决你的特定问题,而是要在理论上让解决方案成为可能。年之前,几乎所有人工智能课程的重点都放在研究人工智能上。经过多年的学习(要学的不仅仅是一门课程!),一路学到研究生学位的学生学会了如何挑战极限,解决用AI可能可以解决的各种问题,而不管在商业环境中使用这些解决方案是否可行。

第二阶段——应用人工智能

一旦AI研究人员建立了理论上可以用于解决业务问题的方法论之后,就是应用AI工程师上场的时候了。应用人工智能的重点将转移到利用研究发明将业务的某些事情大规模地自动化。年当我开始在谷歌工作时,我还没有看到一门课程是专门侧重于应用AI,而有意将研究AI留给AI研究人员的......所以我开发了第一门AI综合性课程,《与机器学习交朋友》(MakingFriendswithMachineLearning)。

应用人工智能革命就是采用新的编程方法,作为传统软件工程的补充,去将更广泛的任务自动化。但从局外人的角度来看,其实那并没有太大的不同。尽管程序员这几个字读起来已经没那么吸引人,但让科技界的每个人都感到兴奋的是,他们现在可以更高效地处理更广泛的任务。

程序员现在可以更高效地处理更广泛的任务。

如果你擅长应用人工智能工程,你也可以将个人生活的方方面面自动化,给你自己配上一个令人难以置信的个人生产力喷气背包。这与传统软件工程师讲的故事完全一样,后者也总是炫耀自己是如何通过应用一些代码来改善自己生活的方方面面的。

第三阶段——生产力人工智能

然后就是闪亮登场。研究人工智能和应用人工智能的发展均达到了沸点。各种强大功能终于可以用来开发各种消费者型的应用了,其中也包括由于在用户感受上独树一帜的应用:个人生产力。

如果你从事的不是技术/数据方面的工作,那么你没有必要特别记住这里谈到的任何人工智能的东西。过分

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