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一、AI进步飞速,但依然在两个刚需目标中挣扎
自从年开始炒作人工智能以来,这七八年的时间内,人工智能实现了两次飞跃:
第一次是以人脸视频、语音识别为代表的拟合型人工智能。
第二次是以ChatGPT、内容生成为代表的大模型人工智能。
这两次飞跃,代表了人工智能的应用进一步扩展到更多领域中,尤其是ChatGPT让我们感觉到了一丝威胁,好像人工智能就要觉醒了,类似《终结者》中的场景即将出现。
但是,无论是从当前的应用范围来看,还是人工智能消耗的能量来看,《终结者》中的场景估计要很久很久之后才有可能出现,现在的能源、电池、芯片技术还远远没有成熟到这种程度。
任何事都要从三个方面来分析,人工智能同样如此:
优势:人工智能会进入更多的专业岗位,降低人力成本,是国家和企业保持竞争力的关键之一。
不足:人工智能技术依然不足,每个应用中的流程都需要“人”来参与,否则就会被引导稀奇古怪的方向上去。
边缘:在AI发展的边缘领域,存在大量的创新刚需,例如“老人护理”看起来与AI没有直接的联系,但是谁在这个市场中取得创新优势,就会激活千亿级的独角兽企业。
任何一种技术的出现和发展,本质上都是为了实现这两个目标:(1)释放生产力;(2)弥补信息差。
这两个目标聚焦的核心都是“人”,都是为了解决“人”的需求,只要“人”的需求存在,这两个目标就没有上限,就永远不会一劳永逸地得到解决。
人工智能技术的进步,也是为了这两个目标,也同样无法一劳永逸地解决这两个目标。
二、新AI的搜索能力进步飞速,但是依然“太傻”
ChatGPT的信息搜索、整合、展现能力很强,甚至到了可以撒谎和欺骗人类的地步。
例如它回答的很多问题都是他“创造”出来的,不是基于事实整理出来的,看起来AI很可怕:你看它都会骗人了。
本质上,这一轮的AI技术还是信息检索能力的提升,将检索出来的信息整合、提炼成更方便阅读的形式,这是让人眼前一亮的地方。
问题是,当没有人提问时,它就止步不前了,没有人纠偏时,它可能走歪了,“人”依然是推动AI进步的第一源动力,有人的参与,才有AI的进步。
换句话说,AI依然很傻,需要“人”来主导和推动,推一下走一步,推两下走两步。
举个例子:你给AI提个问题:“如何在1个小时内成为某个领域熟手。”
AI会从一堆的鸡汤文中提炼出一些方法和口号,然后给出12的伪步骤出来。
你看完之后依然不清楚如何才能在1小时内成为某个领域的熟手(只是熟手,不是高手)。
正确的方法是,你先让AI找这个领域中的50条专业术语,然后让AI确定这些术语的使用场景,最后给出业界大牛的成功案例,通过这三步走,你就能对这个领域有一个全范围的了解。
也就是说,这个“成长为熟手”的过程,是你来主导的,你提出思路和方法,AI帮助你收集、组织、呈现信息,本质上它还是一个“不那么傻的助手”的定位,将原来百度的搜索能力进一步整合了一下,在弥补信息差方面显得更友好、智能了一些。
三、为什么信息还是不对称
即使有了最新的AI,你和别人之间依然存在着信息差,而且随着时间的积累,这个信息差会越来越大,这不是AI可以弥补的。
所谓信息差,就是你的业余投入与别人的专业投入之间的结果差异。
例如很多人喜欢砍价,在菜场买菜时与大妈讨价还价,最后你砍了两毛钱,看起来收获满满,但是你每天只花费了10分钟在砍价上,而卖菜大妈每天砍价12个小时,她才是专业的。
例如你笔记本CPU落后了,你想淘个新版二手的,就去某宝上去查,发现一片二手CPU价格也不便宜,于是花费更多的时间去某鱼某宝上去找对比,最后花了00多元买了一个相对便宜的,实际上对方在回收这些二手CPU的价格低到你想不到的地步,可能只有几元、十几元。
所谓专业,就是拥有大量信息的人,包括技术、经验、工具或者资源,这些东西都摆在那里,只不过他知道而你不知道。
如何破除这些信息差?
不要完全指望AI,而是要从两个维度破局:
1、成为专业者:这是一个逐渐累积、持续投入的过程,在某个领域中深耕细作、投入足够多的时间和精力,你就会掌握别人不清楚的信息,而且是海量的信息差。
2、提升洞察力:在你不熟悉的领域中,你也可以借助少量信息洞察出足够多的高价值内容,从而破局而出,具体可以参考《增强个人优势的核心能力:洞察力》,具体方法包括:观察、辫异、联想、推演、合成。
四、小结
无论在什么时代,无论技术发展到什么程度,信息差总是存在的,掌握的信息差越多,你的胜算就越高。
AI技术的进步,只是给我们获取信息提供更多的便利,真正对信息差的破局还得依靠我们自己,要么成为专业人员,要么提高洞察能力。
另:别人告诉你的“信息差”、“小秘密”,都是被反复咀嚼过的,也被无数次传播之后的信息,价值不高。
(“人人如龙”,我是镭师兄,请您
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