Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

人工智能会带来什么影响

Answer

人工智能会带来多方面的影响,主要包括以下几点:

  1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括工作的变化,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢。
  2. 社会服务和福利:在获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利方面,如医疗保健服务、社会保障福利等,使用人工智能系统可能会对人们的生计产生重大影响,也可能侵犯基本权利。
  3. 应用场景不断扩展:
    • 交通领域:用于自动驾驶、交通管理等,提高交通安全性和效率,缓解交通拥堵。
    • 物流配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,还包括无人机送货。
    • 其他领域:在教育中提供个性化学习体验,在农业中分析农田数据提高农作物产量和质量,在娱乐中开发虚拟现实和增强现实体验,在能源中优化能源使用提高效率等。

总之,人工智能如同其他技术一样,既有积极影响也有负面影响,我们需要努力发挥其优势,减少危害,以实现其对社会的最大价值。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

文章:Sam Altman|智能时代

正如我们所看到的其他技术一样,人工智能也会带来一些负面影响,我们需要现在就开始努力,最大限度地发挥人工智能的利益,同时最大限度地减少其危害。例如,我们预计这项技术在未来几年内会对劳动力市场产生重大影响(好的和坏的),但大多数工作的变化速度会比大多数人想象的要慢,我也不担心我们会缺乏事情可做(即使它们今天看起来不像"真正的工作")。人们天生就有创造和彼此有用的欲望,而人工智能将使我们的能力前所未有地得到放大。作为一个社会,我们将重新进入一个不断扩张的世界,我们可以再次专注于玩正和游戏。我们今天从事的许多工作,在几百年前的人看来都是微不足道的浪费时间,但没有人回望过去,希望自己成为一名点灯人。如果一个点灯人能够看到今天的世界,他会认为周围的繁荣是难以想象的。如果我们能够提前一百年看到今天,我们周围的繁荣也会让人难以想象。

AI ACT 中译本.pdf

欧洲议会和欧盟理事会规定人工智能的统一规则,并修正300/2008号、167/2013号、168/2013号、2018/858号、2018/1139号和2019/214号条例以及2014/90/EU号、2016/797号和20(58)另一个值得特别考虑的,使用人工智能系统的领域,是获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利,这是人们充分参与社会或提高生活水平所必需的。特别是,申请或接受公共机关提供的基本公共援助福利和服务,即医疗保健服务、社会保障福利、在生育、疾病、工伤事故、依赖或年老和失业情况下提供的社会保护以及社会和住房援助的自然人,通常依赖于这些福利和服务,相对于负有权责的机关来说处于弱势地位。如果机关使用人工智能系统来决定是否应给予、拒绝、减少、取消或收回这些福利和服务,包括受益人是否合法享有这些福利或服务,这些系统可能会对人们的生计产生重大影响,并可能侵犯他们的基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权,因此应被列为高风险系统。尽管如此,本条例不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法,因为更广泛地使用合规和安全的人工智能系统将使公共行政部门受益,前提是这些系统不会给法人和自然人带来高风险。此外,用于评估自然人的信用分数或信用度的人工智能系统应被归类为高风险人工智能系统,因为它们决定了这些人获得金融资源或住房、电力和电信服务等基本服务的机会。用于此目的的人工智能系统可能会导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式,例如基于种族或民族血统、性别、残疾、年龄、性取向的歧视,或造成新形式的歧视性影响。然而,根据本条例,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统不应视为高风险系统。此外,用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统也会对人们的生活产生重大影响,如果设计

问:请问 AI 有哪些应用场景?

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货,将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据,提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用,提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展,未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
AI将带来哪些新赛道、新机会
AI 带来的新赛道和新机会包括以下方面: 1. 引领新的服务模式,即“智能即服务”,重塑工作和生活,为芯片和云计算行业带来新机遇,GPU 需求预计持续增长。 2. 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额可能成为下一轮 AI 革命的重要爆发点。 3. 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司,企业竞争策略呈现分化,行业未来更加多元化和复杂。 4. 大模型争霸,如 OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司相互竞争,为 AI 发展设定标准。 5. 随着模型规模和自然语言理解能力增强,专业创作和企业应用将改变甚至颠覆,如营销文案、邮件沟通、客户服务等。 6. 基础模型领域竞争刚开始,如 OpenAI、Google、Cohere 等公司,以及新兴的开源选项和共享神经网络模型的社群。 7. 基于 LLMs 服务或训练 Transformer 模型,诞生涉及多个行业的新应用。 8. 进入多模态灵活转换的新时代,实现文本、图像、音频、视频等多模态相互理解和转换。 9. 人类劳动形式“软件化”,复杂劳动被抽象为可调用的软件服务。 10. AI 行业目前亏损,商业化进程有待提升。 11. 云厂商是产业链中的“链主”。 12. 头部 AI 应用中,创意工具仍占最大比重,To P 应用市场潜力大,ToB 应用发展路径复杂,ToC 应用面临挑战。 13. Copilot 和 AI Agent 是 AI 应用的主要技术实现方式。 14. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额,中国 AI 公司积极出海。
2025-04-01
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI内容带来的问题
AIGC 带来了一系列问题: 1. 法律风险:我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与相关规定形成共同监管形势。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险,相关法律在著作权归属、数据隐私等方面尚需更多明确规定,且 AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,需要加强监管和伦理约束。 2. 内生风险:包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。 3. 数据隐私风险:AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。 4. 知识产权风险:应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。 在知识产权方面,AI 技术的发展对现有的知识产权法律体系提出挑战。例如,在内容生成方面,对版权法的挑战主要体现在输入端的训练数据合法性问题和输出端的 AI 生成内容的版权属性问题。广州互联网法院的相关判决为 AI 企业在版权保护方面提供了指导思路。AI 生成式技术服务提供者在提供服务时应尽合理的注意义务。 AIGC 指利用 GenAI 创建的内容,GenAI 是一种基于深度学习技术,利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,虽强大但在数据处理中存在多重潜在合规风险。目前典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。国内主要依据相关法律法规共同监管 AIGC 行业。
2025-03-28
作为企业管理者,面对AI的到来,应该主动学习哪些板块功能。能带来哪些增效
作为企业管理者,面对 AI 的到来,应主动学习以下板块功能,以带来增效: 1. 法律法规方面:了解如《促进创新的人工智能监管方法》等相关法规,明确在 AI 应用中的责任和风险,增强公众信任,促进合规创新。 2. 创意与设计方面:掌握 AI 加持的创意与设计,如利用视觉 AI 技术提升创意设计工作效率,将 AI 融入设计流程,实现自动化、提升个性化和降低成本。通过 AI 自动化设计过程中的部分环节,使设计师专注于核心创意,提高生产力和速度;基于用户数据生成个性化内容,满足不同受众需求;降低人工成本,为中小企业提供更优质的设计服务。 3. 创新应用方面:关注 AI 在不同领域的创新应用,例如利用 AI 解决重要问题,平衡风险与机会,推动经济增长和繁荣,减少监管不确定性,鼓励投资和采用 AI,创造更多就业机会并提高工作效率。
2025-03-21
我是一名电商工作者,主要负责产品图的图片设计,我该怎么学习AI,能给我带来效率和品质上的提高?
以下是为您提供的学习 AI 以提高电商产品图设计效率和品质的建议: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等,以便在设计中更好地把握方向。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品图的标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局,为产品图的展示提供良好的框架。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,与产品图相互配合,提高转化率。 5. 图像识别和优化:运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点,吸引顾客。 6. 价格策略:通过 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定合理的价格策略,在产品图中体现价格优势。 7. 客户反馈分析:借助 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品图和服务。 8. 个性化推荐:利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,在产品图设计中突出个性化元素。 9. 工具能力提升:对现有 AI 工具进行严格评估和选型,确保其能提供标准化输出和一致性体验,提升设计质量和速度。 10. 工作流程优化:将 AI 深入到日常设计流程中,形成新的工作方式与流程,针对 AI 的特性优化每一个环节,实现效率和创意品质的最大化。 同时,您还可以参考以下成功案例: 1. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场的三等奖作品,为电商卖家提供全面的图片处理服务,包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术,帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材,且创作素材可商用,有助于提升商品出单率。 2. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中提到,未来设计师要具备持续的学习习惯,将 AI 深入日常设计流程,设计团队要制定并执行明确的 AI 融合策略等。 总之,随着技术的不断进步,AI 在视觉设计领域将扮演更重要的角色,为您创造更多的可能性。
2025-03-07
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
AI对商业模式的变革影响
AI 对商业模式的变革影响主要体现在以下几个方面: 1. 生物技术与 AI 的融合:生物技术的工业化带来新规模和新应用,AI 在其中发挥变革性作用,但在某些完全依赖摩尔定律的领域,其对商业模式的贡献可能被过分炒作。 2. 从通用能力到专业化细分:早期通用型 AI 产品难以满足多样化需求,如今越来越多的 AI 产品专注于特定领域,如图像生成、视频制作、音频处理等,不断提升核心能力,提供更精准和高质量的服务。 3. 商业模式的探索与创新:包括 ToB 市场的深耕,如针对内容创作者的 ReadPo;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 4. “AI 原生”模式:基于 AI 的能力再造商业模式,而非套用现有流程。 5. To AI 的商业模式:如模型市场、合成数据、模型工程平台、模型安全等可能更确定。
2025-04-01
AI对社会经济的影响,AI时代有哪些新的竞争机会
AI 对社会经济的影响主要体现在以下几个方面: 1. 引领新的服务模式:如“智能即服务”,重塑工作和生活,增强能力、实现自动化和改变交互方式。 2. 赋能相关行业:为芯片和云计算行业带来新机遇,推动其发展,GPU 需求预计持续增长。 3. 创造投资机会:企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额超过企业软件,有望成为重要爆发点。 4. 影响企业竞争策略:企业竞争策略分化,有的迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书,有的保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 5. 推动科技巨头合作:科技巨头通过资本控制 AI 模型公司,为其提供算力,加速行业发展。 在 AI 时代,新的竞争机会包括: 1. 成为大型模型公司并获得强大背书,以取得竞争优势。 2. 保持小规模,专注盈利和灵活应对市场变化。 3. 在特定领域如企业软件、金融服务、健康技术等,利用 AI 创新获得发展机会。 4. 适应权力格局变更,应对“AI 寡头”或“超级强国”的出现,寻找新的发展空间。 同时,AI 时代还具有以下特点和趋势: 1. 未来变化深远,人们会找到新的做事、服务彼此和竞争的方式。 2. 主动性、意志力和毅力将极其宝贵,韧性和适应能力值得培养。 3. AGI 将成为人类意志最大的杠杆,个人能产生更大影响。 4. AGI 的影响不均衡,科学进步速度可能更快,部分商品价格大幅下降,奢侈品和有限资源价格可能上涨。 5. AI 将渗透到经济和社会各领域,人们期待所有事物具有“智能”特质。 6. 权力金字塔可能重塑,率先开发或控制 AGI 的主体将获得巨大战略优势,可能出现“AI 寡头”或“超级强国”,威胁民主和公平竞争。
2025-04-01
AI怎么影响家庭教育
AI 对家庭教育有着重要的影响。郝景芳认为,AI 类似于给孩子的大脑进行微调。家长的作用并非教会孩子所有知识,而是提供真实数据,让孩子自行确认大脑模型计算的正确性。家庭教育的重点在于引导孩子通过观察、尝试、反馈和修正,优化自身的先天大模型。 在 AI 时代,家长应关注如何让孩子学会通过真实数据验证和调整思维模式。每个孩子生来就自带大模型,具有超强的数据处理能力,家庭教育是让孩子的大模型“本地化”,家长对孩子的教育是一种大模型的微调,应顺势而为,使孩子的先天大模型发挥最佳作用。 此外,培养下一代时可以用 AI 辅助教育。比如在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后,搭建 bot 帮助孩子的学习提效。对 AI 家庭教育感兴趣,还可以在 WaytoAGI 找到 MQ 老师交流。
2025-03-28
作为储能行业的软件平台产品经理,如何将AI融入产品中;当今世界(2025年3月27日),AI会对传统行业的平台软件产品产生哪些影响
在当今世界(2025 年 3 月 27 日),AI 对传统行业的平台软件产品产生了多方面的影响。例如,在储能行业,大模型训练与推理对电力需求剧增,尤其需要稳定、低成本的大规模供电,这使得调度与储能变得关键。同时,AI 时代对能源低成本与稳定性的需求极其旺盛,核能(尤其小堆)及储能、电动车电池都将持续发展。 对于储能行业的软件平台产品经理,将 AI 融入产品可以从以下几个方面考虑: 1. 利用 AI 进行电力需求预测和优化调度,以提高供电的稳定性和效率。 2. 借助 AI 技术对储能系统进行智能管理和优化,降低电池成本。 3. 通过 AI 分析用户行为和需求,为用户提供个性化的能源管理方案。 4. 利用 AI 监测和诊断储能设备的运行状态,提前预警故障,提高系统的可靠性。
2025-03-27
AI对健身行业会有哪些影响
AI 对健身行业的影响主要体现在以下几个方面: 1. 提供个性化服务:AI 可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,为用户提供定制化的训练计划和健康建议,提高健身效果和用户体验。 2. 改善售前客服和售后健康监护:例如作为 AI 减重顾问,既能解决售前客服的问题,也能对学员离开健身营之后进行健康监护。 3. 提升工作效率:在健身行业的人力资源管理领域,AI 可以应用于招聘、员工绩效评估、培训与发展等环节,显著提高工作效率。 4. 创新产品和服务:出现了专门的 AI 健身产品,如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。 同时,需要注意的是,AI 在健身行业的应用仍在不断发展和完善中。
2025-03-13