為生成式 AI 的未來做好準備
商務應用的生成式 AI
Carl Rosseel
Head of Business Intelligence Curriculum at DataCamp
提升人類潛能
影響不會平均分布
工作的未來
AI 有多種用途
- AI $\neq$ 取代
- AI = 增強、共創與取代
範例
- 人肉計算機
1 Hidden Figures: The American Dream and the Untold Story of the Black Women Who Helped Win the Space Race
社會與教育
學習方式將改變
- 背誦事實將成過去式
- 重點在推理與批判思考
- 與生成式 AI 協作
政府、學校與企業需調適
- 「AI 鴻溝」不易彌合
- 重新思考傳統學習路徑
- 再培訓，為未來做準備
媒體與娛樂
創意爆發
- 生產力提升
- 個人化媒體
真實或造假
- 假媒體
- 深偽影像
研究與創新突破
資訊爆炸
- 基礎性發現的速度愈來愈快
範例
- 蛋白質摺疊問題
- DeepMind 的 AlphaFold 將需年才能完成的任務縮短到數小時
人機互動
- AI 需要人類的點子
- 與 AI 協作會像擁有一支智慧型手機嗎？
