上周我提到了几篇与人工智能原理相关的文章，今天我就不谈技术原理了，而是谈谈我的感受。
上周，我和公司一起参加了深圳国际人工智能展，和业内或业外人士聊了聊人工智能的发展，他们都感叹现在AI的发展非常快，很多人都要失业了。 诚然，就连人工智能教父——深度学习网络的先驱杰弗里·辛顿（Jeffrey Hinton）也对人工智能的未来持悲观态度，认为存在取代人类的风险，但即便如此，他还是离开了谷歌，加入了一家机器人研发初创公司。
目前，世界因为ChatGPT推动了人工智能的普及和发展，生成式人工智能无处不在，我们迟早要拥抱它们，而人类与人工智能的结合可以更快地加速人类的进化。
在《生成式人工智能》一书中也提到了它。
生成式人工智能将每个人从机械劳动中解放出来，将时间花在创造性工作上，为文本作家、翻译人员、插画家、编辑等带来了极大的支持。
以上列表只是为了帮助一些职业，其实也可以帮助但不限于协助程序员写作、审校、注释等，协助科学家进行科学实验，比如蛋白质折叠、芯片设计等。
这种提升效率的工具，显然正在悄悄改变着每一个人，也正在影响着未来的新一代人工智能新原住民。 记得李开复和陈秋凡合著的《AI未来进步》在人工智能知识普及与科幻的融合中，设想了一个未来世界，每个孩子出生时就有一个AI机器人精灵来帮助他学习和玩耍，这些机器人有自己独特的外表、个性，以及海量的知识储备， 每个孩子的学习计划也是量身定做的。有人说，难道老师就不需要了吗？ 我不这么认为，毕竟人类是社会物种，教室的氛围和同学之间的互帮互助是机器人无法模拟的。 此外，还有一种担忧，即人工智能知道的知识太多了，未来人类会掉进它所设的信息茧里，不会再有创新，人工智能会控制认知。
就像生成式人工智能中给出的疑问一样：
人类是否会陷入人工智能构建的信息茧，无法摆脱数据库的束缚，还有待观察。
未来，我们的互联网世界将不可避免地充斥着AI生成的各种内容，以及人类生成的内容，从生成速度上来说，AIGC的速度要快得多，未来可能会被AI内容主导。 在我看来，这种观点忽略了AIGC的内容创作也是以人为本，人们通过与AI的对话不断调整和优化内容，这实际上加快了自己大脑设想的内容的落地速度。 人类的大脑可以登上月球九天，在五大洋中捕捉海龟。 为什么AIGC不能加快人类创新的速度？ 要知道，大脑中神经元之间的信息传输速度接近光速，这是宇宙的极限，只要我们用好AI工具，就可以大大降低每个人的创新成本。 比如很多人都有很好的发明想法，但是因为工程能力做不到，就没了，未来的机器人，3D打印更加成熟，也许很多普通人都可以从事发明创造，想象成真的梦想越来越近，越来越快。 纵观人类发展史，是一个不断将梦想变为现实的过程，是一种非常令人振奋的未来。
AIGC无非是被“喂养”了足够多的人工创造内容，模仿大于创造。 事实上，AIGC并不是一个“复制怪物”。
生成式 AI 学习数据中的联合概率分布，汇总现有数据，然后创建新内容。
它还可以创造，摆脱AI的信息茧，人类要做的就是尽快利用AIGC来激发他们的创造力，只淘汰重复劳动的低级工作，就像工业革命减少了大量的农民和纺织工匠一样，也催生了工程师， 工人等。 那么未来的工作将加强每个人，人类的潜力将不断被激发。
最后，我想想象一个有趣的未来工作，那就是天空画家，我们仰望天空中的云彩，变化无穷，很多人喜欢陆地上的人和事，那么，AIGC的手段可以降低这个创作的门槛，即使不会画画的人，也可以通过丰富的想象力捕捉到云彩， 然后产生类似的想象**，如以下情况：
无花果。 10. 图11 “像一只说谎的小狗”是一片有故事的叶子。
无花果。 4.图5 “鳄鱼从建筑物的后面出现” 云层的斑块就像睡觉的毯子。
无花果。 1.图2 “有一条火龙出没”图片。
3. 图4 “大象又来了” 大象又来了。
无花果。 十。 1.图12 “可爱的小恐龙”从不同的角度看待新奇。
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