大橙子网站建设,新征程启航
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这个问题,我想我的感受最深刻:
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人工智能发展趋势对底层程序员的影响是复杂的,不一定会导致失业。原因如下:
(1)自动化和优化:随着人工智能技术的发展,一些重复性、繁琐或需要大量人力的任务可以通过自动化和优化来执行。
这意味着底层程序员可能需要从事更高级别的编程任务,如设计、架构和管理。
(2)专业化和分工:在一些领域,人工智能技术需要专业知识和技能,如机器学习、数据科学和自然语言处理。
因此,底层程序员可能需要转向这些领域,成为专业的AI开发者或数据科学家。
(3)新需求和新技术:随着人工智能技术的发展,可能会出现许多新的需求和新的技术领域,例如基于AI的自动驾驶、医疗健康、智能家居等。
这些领域可能会产生新的就业机会,底层程序员可以从中受益。
虽然人工智能技术可能会改变编程岗位的性质和需求,但它也可能创造出新的机会和职业发展方向。
因此,底层程序员应该不断学习和更新自己的技能,以适应这个快速变化的行业。
chartgpt在目前所有ai产品中,逻辑的先进性,拟人化思维程度之高;和未来运用到其他领域后这项技术的前景;它的逻辑判断的哪里更先进
2 绘图ai发展后,为什么画师不会失业,因为绘画的作品和鉴赏都是人来判定的,ai没有进行拟人化的审美,它只是个工具,所“绘制”出的作品,全由人类打分。
所以ai绘图和画师作品最大的区分在于,少了灵气和主题,画师在画作中可以承载他想传递的思想和信息,而ai不过将已有素材拼接,把画师强大的画技堆叠出一个新的作品。

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3 chatgpt和ai绘图所引发的问题都是“画师会不会被取代”,“程序员会不会被取代”
真是很有意思的问题,除开会不会被取代这个问题,我更想讨论的是人与科技的关系
作为互联网行业从业者,我一直相信着,科技是为了人类所服务的,科技只是工具。
可为什么这么个好用的工具,似乎应该是把人类解脱出来。现状却是人们很担心,ai这种工具过于好用,会人类抢饭碗,让人们担心自己被取代,担心失业。
人们害怕的,是失业,是没钱活不下去
科技本为造福人类,可目前变成了挤压人类生活空间,这一切要回到工作的本质,无论ai也好,从业人员也罢,都只是工具,最大的受益者都是资本家
发现了吗,人类需要金钱才能活下去,而分配金钱的,恰恰是资本家。出现ai这种过于好用的工具之后,原本作为工具的打工人,被更好用的工具替代了。
(这里想插入个颜文字卖萌,但平板输入法没有颜文字)
一切问题都要回归到社会问题和分配不均的问题哟(颜文字)
来和我一起反资本家吧~(比心的颜文字)
4 至于程序员会不会失业?你们真是外行看热闹。目前大部分科技产品的代码都是屎山,屎山,屎山!!!(重要的事情说三遍)
什么时候ai能读完那些像屎山一样的代码,在理解需求,为产品的需求定制化代码功能,尽可能避免bug的情况下,把那堆屎山重构,再和我说底层程序员会不会失业吧!
我真的做梦都想重构代码,又没有实力。我只能痛苦变强中。
ChatGPT其实并没有创新性可言,其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为,市场对于ChatGPT过于乐观了。
为此,本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题,旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT,而本文,要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。
ChatGPT本质上是一个对话模型,主要以文字方式互动,不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外,还可以处理相对复杂的语言,可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来,被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作,更有甚者还用来写论文。可以看出,ChatGPT对各行各业都有所影响,那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢?
ChatGPT让AI行业生机勃勃,在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业:毫末智行CEO顾维灏认为,ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型,让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别,并稳定地输出最优解。
如果将ChatGPT作为车机系统,可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案,识别率可以达到90%以上,但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话,就得运用到NLP(自然语言处理)技术,而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统,一方面可以让车机更容易理解“长难句”,让驾驶更具趣味性
金融行业:招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市,ChatGPT首次诠释“人生逆旅,亲情无价”》的推文,被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软,曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF,利用ChatGPT实时总结核心点,并于Lululemon三季度财报做对比,各项指标对比结果飞速呈现。可以预见,ChatGPT如果用于金融领域,可以极大提高效率,减少出错。
翻译行业:随着全球化的加深,企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务,这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”,一来可以减少翻译人员的工作量,提高翻译效率;二来可以学习翻译历史数据,在此基础上生成翻译,改善翻译质量;三来由于ChatGPT可以自动完成翻译,可以降低翻译公司的人力成本。
ChatGPT的未来
ChatGPT的优势在于,可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实,甚至还有“自己的想法”,但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的,需要大量的语料来拟合真实世界,因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。
ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化,必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公,由于需求量大,或许可能成为技术应用首先发展的领域。
ChatGPT有多火?2022年11月30日推出,到现在不过两个多月,用户量已经破亿,是史上最快破亿的互联网产品。
但是,由于不对中国用户开放,对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈,目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段:看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话,是个革命性的颠覆性的产品,甚至要让20多个工种失业;另一方面,圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答,难免会觉得,“就这玩意要颠覆我?我怎么不相信呢!”
其实,大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道,上一次说AI要让人类下岗还是2016年,阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石,并且随之而来的三年AI投资热门期,直到后来直播赛道崛起,AI之风才逐渐平静,没想到疫情刚刚过去,又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤,《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热,让不少人热衷讨论未来科技;在国际上,去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大规模的裁员,裁员就是因为看衰未来,如今,微软投资的openAI开发的ChatGPT,在web3.0和元宇宙熄火之后,成了硅谷寒冬里的一把火,而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度,在推出类似ChatGPT的计划之后,股价一度暴涨17%,阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品,即将推出。
但是,ChatGPT到底能干什么?为什么大家对它的评价差异巨大?它真的会让很多人失业吗?
第一个,为什么ChatGPT的回答很扯淡?
跟很多人一样,当初我试用几次ChatGPT之后,觉得这回答的都是什么玩意?还有人说它会写诗,可是写出来的诗完全没有可读性。
但是,我们可能忽略了一个问题,ChatGPT不是一个成品,而是一个半成品,虽然它经过七八年时间,在3000亿单词的语料基础上,训练出了1700多亿个模型,但是,它仍然是一个半成品,一方面需要openAI继续开发,另一方面,也需要使用者不断训练它,它就跟刚会走的小狗一样,要经过主人训练,才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人,并不是一开始就很懂你,何况,大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人,而是经过了国内的中介,中介把你的问题给到国外的ChatGPT,得到回答之后再转给你,这中间最大的问题就是,ChatGPT对回答者并没有精准的区分,只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合,才能不断得到高端AI对你的服务升级,否则,永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT,也还是很难解决大家的实际问题,需要根据使用场景二次开发,微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing,这样一来,就比单独的搜索引擎更好用,能够得到更智能的答案,还能减少搜索引擎的广告问题(想想百度的广告,你就知道这个产品的好处了)。
第二个,ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前,对话机器人早就普遍存在,比如微软小冰,还有各种智能音箱,甚至大家网上购物找客服时,得到的第一个回答,一定是机器人,机器人无法回答,人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型,也就是学习了互联网上的各种资料,建立各种模型,但是,以前的聊天机器人侧重于文字语音理解,然后通过设计无数的固定对话来响应,所以,以前的聊天机器人是解决固定的某些问题,比如退换货啊,促销政策,天气情况,操作指令等,不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人,这是很厉害的。
不过,ChatGPT并非独一份,国际上至少有近十个公司在做这种模型产品,国内互联网巨头要开发相应的产品,也已经有了基础。有媒体报道说,国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已,国内巨头们对AI的重视,从未放松过。
只不过,做大语言模型的训练,成本太高,训练一次需要上千万美元。关于训练模式,大家可以参考秦朔老师写的介绍: