孟佳麗
3月的一個工作日,在廣告公司做營銷策劃的唐希第一次使用ChatGPT,彼時她正為給客戶的方案發(fā)愁。在對話框里,她嘗試性地輸入了指令:請寫一個關(guān)于某某客戶的廣告營銷競標(biāo)方案。不到兩秒鐘,對話的另一端就給出了一個非常詳細(xì)的方案架構(gòu)。
“完了,我要失業(yè)了?!边@是唐希的第一感受。ChatGPT的方案寫得非常完善,跟唐希平時思考的幾個切入點十分相似,甚至還有補充,那一刻,她覺得自己要被取代了。
和唐希的感受類似,自從2022年11月30日ChatGPT發(fā)布以來,許多人對生成式AI所帶來的沖擊感到焦慮,擔(dān)心自己的工作被取代。的確,與人類相比,生成式AI可以更高效地處理和分析大量數(shù)據(jù),能更快速準(zhǔn)確地回答復(fù)雜問題,同時,具備很強的自學(xué)能力。
從傳媒到游戲,從教育到咨詢,從廣告到建筑,從金融到法律……生成式AI似乎正在重塑職場。
然而,隨著人類對生成式AI的了解越深,探索越積極,大家漸漸發(fā)現(xiàn),過了最初的驚艷期,生成式AI離替代人類的工作仍然有很大一段距離。
唐希在和ChatGPT交手過幾次之后發(fā)現(xiàn),它列舉的方案要點從大方向來講沒有問題,但缺少側(cè)重點和針對性,如果想要獲得更細(xì)致的方案,唐希需要不斷根據(jù)自己對客戶的理解調(diào)試輸入的關(guān)鍵詞或關(guān)鍵句(prompt),這并不比讓她直接做方案來得輕松。
用ChatGPT自己的話來說:“作為AI語言模型,我旨在協(xié)助完成設(shè)計自然語言處理的任務(wù),比如回答問題、生成文本和分析語言數(shù)據(jù)。從這個意義上來說,我可能會取代涉及這些任務(wù)的工作的某些方面。然而,工作的其他方面仍然需要人類技能,比如創(chuàng)造力、同理心和批判性思維,我無法復(fù)制。因此,我更多地將自己視為協(xié)助人類工作者的工具,而非取代他們?!?/p>
可以看到的是,隨著ChatGPT、Notion AI、Copilot、Midjourney這些生成式AI產(chǎn)品逐漸融入職場,它們成了一種選擇、一項工具。
如何更好地利用生成式AI提升工作效率,在未來一段時間內(nèi)是多數(shù)職場人不得不思考的議題?!段磥砗喪贰返淖髡哂韧郀枴ず绽f過,“人工智能固然很好,但人類必須控制它。也正因為我們面臨著使用新技術(shù)的不同選項,就更應(yīng)該理解現(xiàn)在的狀況,主動作出決定,而不要等著被決定?!?/p>
過去,我們認(rèn)為只有體力勞動或是一些重復(fù)性事務(wù)會被機器替代,但如今生成式AI的出現(xiàn),已經(jīng)能在一定程度上勝任人類的某些創(chuàng)造性工作—那些我們一度認(rèn)為只有人類才能完成的。
具體來講,Midjourney已經(jīng)能根據(jù)提示詞生成完成度較高的畫作;ChatGPT可以寫出與真人寫作相似的文章,并在諸多知識領(lǐng)域給出清晰且詳盡的回答……3月17日OpenAI發(fā)布的一項與賓夕法尼亞大學(xué)合作的調(diào)研結(jié)果顯示,ChatGPT以及基于其底層技術(shù)構(gòu)建的未來軟件工具可能影響美國約19%的工作崗位中至少50%的任務(wù)。
插畫師西喬在加拿大從事數(shù)字圖像創(chuàng)作,她是AI藝術(shù)樣式參考庫lib.KALOS.art的創(chuàng)始人。作為較早一批體驗生成式AI的人,她覺得生成式AI給她所在的領(lǐng)域帶來了顛覆性的改變,重新定義了她的整個創(chuàng)作流程和方式。
過去,西喬的創(chuàng)作過程可以分為三大部分:草圖繪制、完稿和交付前修改,其中,完稿的部分要占掉她60%到70%的時間。而現(xiàn)在,在生成式AI的輔助下,她只需把開源模型部署到電腦上,將草圖“喂”給它,就可以大大縮短完稿時間。
生成式AI的進步是驚人的?!耙郧按蠹艺J(rèn)為在四格漫畫中,想保持每一格人物的長相、衣著一致,AI是做不到的,但現(xiàn)在針對這些人物我先畫上幾批,然后給模型‘喂’個幾張到幾十張圖,輸出的結(jié)果就有可能保持一致性,當(dāng)然‘喂’的圖越多效果越好。”西喬說。
不過,在享受AI給工作帶來的便捷性的同時,西喬也感受到了危機,“有時候我會有種虛無感,AI生成領(lǐng)域的技術(shù)迭代太快,一個月不看就會落后很多。盡管我在努力學(xué)習(xí)和擁抱新技術(shù),未來依然充滿變數(shù)?!?/p>
如果說最早生成式AI的影響還停留在設(shè)計領(lǐng)域,那么,憑借強大的語義理解能力,ChatGPT帶來的改變輻射到了幾乎所有與文本創(chuàng)作相關(guān)的工作,成為生產(chǎn)力工具。
注:統(tǒng)計時間為2022年2月至2023年1月。數(shù)據(jù)來源:獵聘大數(shù)據(jù)
對于經(jīng)常要輸出策劃方案的營銷人而言,ChatGPT的產(chǎn)出效率無人能敵,它的全面性也常常給唐希這樣的營銷人帶來新的思路。過去,唐希在策劃一個方案時容易陷入習(xí)慣性思維,但使用ChatGPT輔助方案寫作時,她發(fā)現(xiàn)ChatGPT經(jīng)常能給她一些預(yù)想之外的點子,所以現(xiàn)在她在構(gòu)思方案時,常會“聽聽ChatGPT的意見”。
生成式AI使得一些崗位的技能門檻降低了,過去的必備技能不再那么重要,有了人工智能的幫助,半技術(shù)或無技術(shù)人員也可以完成相應(yīng)工作。
以金融行業(yè)為例,3月15日,OpenAI發(fā)布多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型GPT-4,摩根士丹利率先接入,稱其財富管理部門將使用GPT-4獲取、處理和整合內(nèi)容。
此前,摩根士丹利維護著一個包含數(shù)十萬頁涵蓋投資策略、市場研究和評論以及分析師洞見的信息庫,顧問需要瀏覽大量信息才能找到特定問題的答案。接入GPT-4意味著,哪怕是一個新手顧問,都可以在短時間內(nèi)找到想要的答案,“這就像當(dāng)你和客戶打電話時我們的首席戰(zhàn)略官就坐在你旁邊。”摩根士丹利數(shù)據(jù)與創(chuàng)新主管McMillan表示。
ChatGPT對教育領(lǐng)域的從業(yè)者同樣有意義。王珂是加拿大某高校的一名課程助教,日常工作是每周給學(xué)生出題。王珂是個科技迷,很早之前,他就玩過Siri、小冰這些AI聊天機器人,11月ChatGPT剛一發(fā)布,他立刻注冊了。
ChatGPT帶給王珂完全不同的體驗,“以前的AI更多像是關(guān)鍵詞檢索,如果你輸入‘為什么某件事不會這樣發(fā)展’,它往往會回答這件事這樣發(fā)展的原因,但ChatGPT能很好地理解否定或更深的語義。”
沒有ChatGPT以前,王珂出一次作業(yè)題要花一個小時,但現(xiàn)在只需要十幾分鐘,這包括他為了防止學(xué)生使用ChatGPT寫作業(yè)而將題目人為調(diào)整到ChatGPT無法回答的程度所花的額外時間,否則出題時間還可以再縮短。
“做助教和做科研不同,本質(zhì)上這份工作就是為了賺生活費,只要教授覺得題目OK就行,機器出題是很好的方式,既保證了題目的隨機性,也提高了效率,效果還很好。”ChatGPT成了王珂日常工作的重要工具。不過這是否也意味著,未來某一天,再也不需要人類助教來給學(xué)生出題?
人工智能稀釋人類工作的現(xiàn)狀的確令人焦慮,但這并不等于“宣判死刑”。
對于“會不會被替代”這個問題,在傳媒行業(yè)工作的王安琪并不擔(dān)心。她與ChatGPT的協(xié)作經(jīng)歷更像是場失敗的華爾茲:本想努力靠近,卻發(fā)現(xiàn)配合艱難。
為了看看ChatGP T能在多大程度上輔助自己的工作,王安琪讓它幫自己寫一個采訪提綱。很快,它交出了答卷。
乍一看王安琪有些震驚—不管完成度還是提問的角度,這些內(nèi)容與她在實際操作中會思考的方向基本一致。不過再仔細(xì)一看,就能發(fā)現(xiàn)ChatGPT列出的每個問題之間并沒有緊密的邏輯聯(lián)系,她需要花很多時間修改?!拔矣X得ChatGPT可能更適合新手記者,比如當(dāng)他完全不知道怎么寫一份采訪提綱,或是對某個領(lǐng)域很陌生,借助ChatGPT可以獲得一些靈感。但如果你是個老手,或是時間比較緊迫,向它尋求幫助反而有點浪費時間。”
即使多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型的推出使自然語言處理等技術(shù)得到飛速發(fā)展,現(xiàn)在的模型仍然沒有判斷力。由于ChatGPT的語料主要來自互聯(lián)網(wǎng),它無法判斷這些語料的質(zhì)量,因此互聯(lián)網(wǎng)上絕大部分人是什么想法,它生成的可能就是類似的想法,對于專業(yè)人士來說,這些內(nèi)容沒有太大價值。
萬興科技的招聘負(fù)責(zé)人孟德明發(fā)現(xiàn),當(dāng)自己使用ChatGPT做一些涉及組織心理學(xué)、個體心理學(xué)的檢索時,很難判定ChatGP T提供的內(nèi)容是否有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)依據(jù),“用它做一些通用事務(wù)沒有問題,但在專業(yè)細(xì)分領(lǐng)域里,它會受到數(shù)據(jù)庫和算法的限制?!?/p>
王珂也感嘆,ChatGPT出題很快,形式多樣,但提問的內(nèi)容有些空泛,對特定領(lǐng)域的問題不夠敏感,需要很細(xì)節(jié)的關(guān)鍵詞調(diào)教。
高頻次使用生成式A I 輔助創(chuàng)作的西喬承認(rèn),如果想讓A I生成的內(nèi)容都符合自己的要求,是一件耗費精力的事。Midjourney、ChatGPT這些閉源的商業(yè)服務(wù)用起來方便省事,但可控性以及生成結(jié)果的多樣性較弱,使用者能定制化生產(chǎn)的內(nèi)容較少。
另一方面,數(shù)據(jù)安全問題也是不少職場人擔(dān)心的,畢竟,OpenAI官網(wǎng)公布的隱私政策沒有提及歐盟《一般數(shù)據(jù)保護條例》這類法規(guī),在“使用數(shù)據(jù)”條款里,OpenAI承認(rèn)會收集用戶使用服務(wù)時輸入的數(shù)據(jù),但未對數(shù)據(jù)的用途作進一步說明。微軟CTO辦公室的一名高級工程師曾提醒員工,不要將敏感數(shù)據(jù)發(fā)送給OpenAI終端,因為OpenAI可能會將其用于未來模型的訓(xùn)練。
注:以2018年第一季度為參照點(基數(shù)),此后至2022年,以各季度人工智能、互聯(lián)網(wǎng)新發(fā)職位數(shù)與2018年第一季度新發(fā)職位數(shù)相除。 數(shù)據(jù)來源:獵聘大數(shù)據(jù)
林錦是一位交通數(shù)據(jù)分析師,坐標(biāo)華盛頓,主要工作是分析高速交通流量并撰寫報告。她每天都會打開ChatGPT,但只是用它改一改報告中的語法錯誤。“GPT3.5時代的ChatGPT無法實時更新,沒法得到最新的交通路況數(shù)據(jù);此外,公司要處理的數(shù)據(jù)需保密,只能給公司內(nèi)部使用,不可以上傳,所以我們沒有用ChatGPT做分析的可能。公司也從來沒有提過這件事?!?/p>
在北京一所研究院工作的呂天逸也表達了相似的顧慮。自2月注冊賬號以來,呂天逸幾乎每周都會打開ChatGP T和它玩梗閑聊,甚至用它寫了自己的黨支書述職報告。但涉及到工作中的政策類報告寫作,盡管公司沒有明文規(guī)定,但她不敢將可能涉密的信息上傳—即便她知道ChatGPT能幫自己節(jié)省近一半的寫作時間。
根據(jù)《一般數(shù)據(jù)保護條例》第17條,個人有權(quán)要求刪除其個人數(shù)據(jù),即“被遺忘權(quán)”或“刪除權(quán)”,“被遺忘權(quán)”在信息不準(zhǔn)確或具有誤導(dǎo)性的情況下尤為重要,但深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以“忘記”用于訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)?個人又是否有權(quán)利要求公司從模型中完全刪除數(shù)據(jù)?刪除某些敏感數(shù)據(jù)是否意味著公司需要重新訓(xùn)練花費高昂的模型?目前,對于此類模型調(diào)用服務(wù)是否適用“合理使用”條款,這些問題仍存在爭議。
除此以外,尚未解決的版權(quán)問題也是ChatGP T的阿喀琉斯之踵。目前生成式A I的立法普遍滯后,并且現(xiàn)有的相關(guān)版權(quán)法律也存在模糊、不可適用的空間。比如依照中國《著作權(quán)法》的相關(guān)解釋,一個作品的作者要么屬于自然人,要么屬于法人或非法人組織,但AI不屬于這幾類任何一種。根據(jù)現(xiàn)行法律解釋,使用AI創(chuàng)作作品的人、AI程序的開發(fā)人員以及所在公司或組織能否被認(rèn)為是作者,也是懸而未決的問題。
去年11月,新西蘭、英國制定了賦予AI藝術(shù)生成器開發(fā)人員版權(quán)的法律。其中,英國的版權(quán)法規(guī)定,生成文學(xué)作品、舞蹈、音樂或視覺藝術(shù)的AI程序開發(fā)人員是合法創(chuàng)作者和版權(quán)所有者。
在今年3月16日美國政府發(fā)布的聯(lián)邦公告中,美國版權(quán)局規(guī)定:AI自動生成的作品將不受版權(quán)法保護。作者在申請視覺、文本作品的版權(quán)時,需明確指出哪部分由A I機器人完成、哪部分由人類完成,如果機器人完成的部分超出最大限制,將不應(yīng)該放在作品中申請版權(quán)。
即時設(shè)計聯(lián)合創(chuàng)始人周凝告訴《第一財經(jīng)》雜志,即使一些平臺主張版權(quán)歸自己所有,這種宣稱也未必合法。但同樣,如果AI生成的圖片與某些人類作品極為相似,那么把它用于商業(yè)用途不一定沒有侵權(quán)風(fēng)險?!斑@是一片爭議地帶,各方起訴都有勝訴概率。”
人工智能尚存在局限性,但技術(shù)的進步將不可避免地導(dǎo)致某些崗位的人員稀釋或消失,同時,新的工作崗位將會產(chǎn)生。伴隨生成式A I的火爆,與模型訓(xùn)練相關(guān)的提示詞工程師(Prompt Engineer)成為時下的熱門崗 位。
Prompt,直譯為“提示”或“驅(qū)使”,在機器學(xué)習(xí)和自然語言處理中,它通常以文本的形式被輸入到訓(xùn)練好的模型中,使其執(zhí)行任務(wù)、輸出內(nèi)容。比如讓ChatGPT用海明威的口吻創(chuàng)作科幻小說,或是讓Midjourney畫一只藍色雀鳥,這都是在輸入提示詞。提示詞越精準(zhǔn),AI生成的內(nèi)容就越完善。找到恰當(dāng)?shù)奶崾驹~,引導(dǎo)AI根據(jù)自己的要求生成內(nèi)容,就是提示詞工程師的關(guān)鍵任務(wù)。
數(shù)據(jù)科學(xué)家Riley Googside與美國人工智能公司Scale AI最先開了這個頭。本來,Googside只是一名業(yè)務(wù)分析師、機器學(xué)習(xí)工程師,但在GPT-3發(fā)布之后,他發(fā)現(xiàn)自己可以通過不斷引導(dǎo)使GP T-3生成事實準(zhǔn)確的文本。
比如當(dāng)他詢問GPT-3“哪支球隊在賈斯汀·比伯出生的那年贏得了超級碗”,GPT-3給了錯誤的回答,但當(dāng)他讓GPT-3逐個回答“綠灣包裝工隊在哪一年贏過超級碗”“賈斯汀·比伯出生在哪一年”“這一年哪支隊伍贏了超級碗”時,GPT-3給了他正確的答案。
通過熟練玩轉(zhuǎn)ChatGP T的提示詞,Googside收到Scale AI的正式offer,并成為全網(wǎng)第一個提示詞工程師。隨后,美國另一家人工智能初創(chuàng)公司Anthropic也發(fā)布了一則招聘啟事,尋找具有AI/ML、數(shù)據(jù)科學(xué)和自然語言處理、醫(yī)療保健研究與運營等經(jīng)驗的提示詞工程師。英國一家律師事務(wù)所Mishcon de Reya也發(fā)布了GP T法律提示詞工程師的招聘需求,通過開發(fā)提示語或評估和改進現(xiàn)有的提示語以確保其有效,以此來幫助律師更好地使用AI。
針對這個新興職位,OpenAICEOSamAltman在Twitter上發(fā)文,他將為“聊天機器人編寫好的提示詞”稱作“一項非常高杠桿的技能”。據(jù)《華盛頓郵報》報道,提示詞工程師這一職位的年薪達33.5萬美元。在GitHub上,一份關(guān)于成為提示詞工程師的指南如今有1.43萬個star。
不過,在同樣使用提示詞訓(xùn)練模型的西喬看來,隨著模型的更新?lián)Q代,無論是圖像生成還是文本生成,提示詞工程師會變得越來越不重要,模型的進化會彌補提示詞的不足,換言之,即使輸入一個沒那么準(zhǔn)確的提示詞,也能獲得不錯的生成結(jié)果。
“在圖片生成領(lǐng)域,以前對模型的控制主要采用提供一段文字或一張初始圖片,模型根據(jù)文字或圖片生成結(jié)果,但現(xiàn)在有了ControlNet、Fine-Tune這些新的控制方法,你可以通過條件引導(dǎo)來更準(zhǔn)確地控制生成結(jié)果,或者給模型做針對性的小成本定制,模型越變越成熟,人控制它的方式也從提供單純的文本Prompt變得更多樣?!蔽鲉探忉?道。
Meta首席人工智能科學(xué)家Yann LeCun曾預(yù)判,提示技術(shù)的存在只能表明大型語言模型對自然語言的理解還不夠充分,大型語言模型需要提示詞只是一個臨時態(tài),隨著大型語言模型技術(shù)的革新,提示詞工程師就會失去存在的價值。
實際上,大型語言模型從未停止優(yōu)化提示技術(shù)。今年2月28日,專為大型語言模型、大型模型和LMOps設(shè)計的提示詞優(yōu)化器PromptPerfect發(fā)布,該優(yōu)化器可以在10秒內(nèi)自動優(yōu)化用戶輸入給ChatGPT、DALL·E 2、Stable Diffusion、Midjourney的提示詞。自發(fā)布以來,已有1.68萬名用戶使用,優(yōu)化了4.32萬個提示詞。
Stable Diffusion的技術(shù)產(chǎn)品總監(jiān)鄭屹州認(rèn)為,提示技術(shù)應(yīng)該作為一項技能,而不該成為一個崗位。公司招聘提示詞工程師時,需要的往往是懂一定的AI技術(shù),并擅長與AI交互的人。英國律所Mishcon首席戰(zhàn)略官Nick West在接受采訪時提到,“GPT-3和其他生成式AI模型將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,我們希望確保在如何使用該技術(shù)方面引入更多專業(yè)人士,以便站在使用這些工具的最前沿?!?/p>
生成式AI會催生哪些新崗位暫時還有待觀察,不過人工智能人才需求倒是因為這波浪潮高漲起來。根據(jù)獵聘統(tǒng)計,人工智能新發(fā)職位在2020年之后處于總體上升的態(tài)勢—2022年第四季度的職位數(shù)是2018年第一季度的2.74倍。
CGL深圳前沿科技組合伙人梁弘進做了7年技術(shù)領(lǐng)域獵頭,他的主要任務(wù)就是幫助公司從海外高校或大型技術(shù)公司挖人。據(jù)梁弘進觀察,2022年上半年是人工智能領(lǐng)域的人才需求洼地,但因為ChatGPT驗證了大型語言模型的可行性,現(xiàn)在算法、AI平臺架構(gòu)領(lǐng)域的中高端人才已經(jīng)供不應(yīng)求。“曾經(jīng)在2020年,頂級的AI科學(xué)家很難找到合適的機會,他們薪資太高了,但現(xiàn)在這些人很搶手,我每周都會接觸兩三個?!?/p>
據(jù)梁弘進介紹,目前的人才需求并不是針對基于模型做開發(fā)的那群人,而是針對那些懂模型原理、能從底層重新設(shè)計一個模型出來的人,以及懂得如何在GPU上寫低功耗跑算法、幫助平臺落地的人?!八麄冎苯泳湍芨綜EO聊,多高站位都行,哪怕要求在海外建團隊也無所謂。”目前,人才市場對于一個頂級模型團隊的負(fù)責(zé)人,總包加股票年薪可以開到500萬到1000萬元出頭。即使是一個小團隊的負(fù)責(zé)人,如果能讓公司跟上生成式AI的潮流,也能拿300多萬元。
據(jù)獵聘大數(shù)據(jù)統(tǒng)計,近一年算法工程師新發(fā)職位占比7.26%,招聘平均年薪達到46.4萬元。此外,智能網(wǎng)聯(lián)工程師、圖像算法、機器視覺、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等職能的排名也在提升,招聘平均年薪都超過39萬元。
計算機算法是人工智能的核心基礎(chǔ),算法工程師也成為公司之間爭搶的對象。由于市場總量少,想要招到這批稀缺人才并不容易。
“應(yīng)屆生也可以,因為這批人太缺了?!睂τ诿系旅魉诘牟季稚墒紸I的萬興科技而言,目前圖文與視頻方向的算法工程師是熱招崗位,以外,生成式AI相關(guān)的產(chǎn)品經(jīng)理也很需要。在孟德明的計劃里,今年整體招聘上應(yīng)該還會有15%左右的凈增,現(xiàn)在還有較多空缺。
機器的能力如此驚人,當(dāng)人工智能抵達技術(shù)奇點,我們似乎很難找到一處可以借力自己經(jīng)驗生活的“高地”。目前,重復(fù)性高且門檻較低的工作,比如通用的音樂配樂、簡單的卡通頭像定制、初級營銷文案寫作,這些崗位看起來隨時可能被替代。
不過,過去幾年中,層出不窮的機器學(xué)習(xí)、自然語言處理或視覺圖像識別技術(shù)突破又恰恰證明了人類可以在自己的強項上加倍投入,變得比機器更強。人工智能專家喬安娜·布萊森(Joanna J.Bryson)就曾堅稱,人工智能只是“另外一種人工制品”,人類從能人時期就開始使用工具,人工智能僅僅是一種最新的工具而已。
孟德明認(rèn)為,新一代量子計算機出現(xiàn)之前,ChatGPT更多是一個生產(chǎn)力工具,它不會徹底顛覆我們的工作。他鼓勵公司員工分享使用體驗,也會定期組織教學(xué)?!癈hatGPT已經(jīng)有基礎(chǔ)的寫代碼和寫文章的能力,能在一定程度上幫助我們提升工作效率。作為職場人,我們要習(xí)慣擁抱一個新的工具,就像Excel可以替代算盤,與其抱著算盤不放,不如讓更好用的工具幫你發(fā)揮更大的價 值?!?/p>
OpenAI在最新發(fā)表的研究里提到,GPT對人際交往、手工操作、安全監(jiān)管等相關(guān)的職業(yè)影響較少,但對語言(作家、編輯、律師、翻譯)、數(shù)據(jù)(分析師、會計、統(tǒng)計師)、創(chuàng)意(設(shè)計師、藝術(shù)家、音樂家)等行業(yè)的影響是顯著的,不過這種影響并不一定意味著就業(yè)機會或工資水平會下降,更有可能是導(dǎo)致職業(yè)結(jié)構(gòu)、工作內(nèi)容、技能需求等方面發(fā)生變化。
“人機共生”是必然的趨勢。當(dāng)機器可以快速搞定大量重復(fù)性工作時,現(xiàn)代人的核心價值將更深刻地體現(xiàn)在提出需求和做出決策上。AI的輔助讓人類得以把時間花在更高階的工作 上。
3月17日,微軟宣布將GPT-4全面接入Office,取名Microsoft 365 Copilot,新產(chǎn)品將幫助用戶更快更巧妙地用好辦公軟件,同時,通過接入郵件、聯(lián)系人、在線會議、日歷、工作群聊等信息數(shù)據(jù),成為用戶工作時的智能助手。此外,Google也宣布將生成式AI集成到Gmail郵箱和Google Docs中。
微軟CEO薩蒂亞·納德拉在發(fā)布會上表示,今天我們進入人機交互的新時代,將重新發(fā)明生產(chǎn) 力。
你準(zhǔn)備好了嗎?