为生成式 AI 的未来做准备
面向业务的生成式 AI
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
提升人类潜能
影响不会平均分布
工作的未来
AI 有多种用法
- AI $\neq$ 替代
- AI = 增强、共创与替代
例子
- "人形计算器"
1 Hidden Figures: The American Dream and the Untold Story of the Black Women Who Helped Win the Space Race
社会与教育
学习方式将改变
- 记忆事实将成为过去
- 重点转向推理与批判性思维
- 与生成式 AI 协作
政府、学校与企业需适应
- "AI鸿沟"难以弥合
- 重新思考传统学习路径
- 再培训，面向未来就业
媒体与娱乐
创意爆发
- 生产力提升
- 媒体个性化
真伪难辨
- 虚假媒体
- 深度伪造
科研与创新突破
信息爆炸
- 基础性发现的产生速度越来越快
例子
- 蛋白质折叠问题
- DeepMind 的 AlphaFold 将多年工作缩短到数小时
人机交互
- AI 需要人类的想法
- 与 AI 协作会像用智能手机一样吗？
