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你认为AI会让人失业吗

Answer

AI 有可能导致部分人失业,但情况较为复杂。

一方面,通过将知识工作者的任务自动化,AI 应能提高生产力并大幅降低单位劳动成本,例如生成式 AI 的应用大爆发就显示出了这一趋势,且有潜力让脑力劳动者先面临下岗风险。同时,AGI 实现后可能带来生产力的爆炸式增长,从而导致大规模技术性失业,财富可能更多地集中于拥有 AGI 资本的少数人。

另一方面,人工智能会优化效率,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。比如放射科医生岗位,虽然曾被认为可能因 AI 而失业,但实际情况并非如此,因为解读 X 光照片比当时看起来更困难,且放射科医生工作还有其他部分。最终,能比较明确的是,会人工智能的人会取代不会人工智能的人。

总之,AI 对就业的影响并非简单的导致失业,而是需要综合多方面因素来考量。

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References

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

通过将知识工作者的任务自动化,AI应能提高生产力并大幅降低单位劳动成本,从生成式AI的应用的大爆发就可以看出端倪;但用来大幅降低体力劳动的成本,现实世界的AI还有更长的路要走。我们原以为着AI会让体力劳动者失业,却不知道它们确有潜力让脑力劳动者先下岗了。

学习笔记:Generative AI for Everyone吴恩达

担忧一:是否会放大人类的负面影响在技术层级上解决类似于社会歧视等问题,如RLHF担忧二:导致失业人工智能会优化效率,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好的协同。吴恩达举例了,16年行业看低,放射科医生岗位的案例。但实际放射科医生没有失业,因为解读X光照片事实证明比当时看起来更困难,而且放射科医生工作的多部分组成,解读X光照片仅仅是一个部分。最终,能比较明确的是,会人工智能的人会取代不会人工智能的人担忧三:人类毁灭人工智能可能导致许多问题,但当出现人工智能会有毁灭性影响的观点,并评估论点现实性,吴恩达老师发现都不具体,也没有具体说明人类如何灭绝。人类有丰富的经验来控制比个体强大的事物,像公司与国家许多没有完全控制的事物,像飞机,还是有价值并且安全的如果关注其他的像气候变化和大流行病,AI可以成为解决的关键[heading4]强人工智能[content]ChatGPT的崛起导致大家认为,大模型可能是通用的。但是通用技术不是通用人工智能(准确来讲,Artificial General Intelligence是强人工智能)强人工智能定义是,可以如同人一样,可以做任何智力任务

[趋势研究] Deep Research - AGI 实现后未来 20 年人类社会的变革

本报告详细探讨了当人工通用智能(AGI)实现后未来20年人类社会可能经历的剧烈变革。AGI将从经济、文化到政治权力结构等各方面深刻影响人类文明的发展。本报告的核心要点包括:[heading3]经济与社会结构[content]AGI可能带来生产力的爆炸式增长,同时导致大规模技术性失业。人类劳动力的价值将被重新评估,财富可能更多地集中于拥有AGI资本的少数人。为应对失业和不平等,加速建立新的财富分配机制(如全民基本收入)或社会安全网成为必要。全球范围内,发达国家凭借AGI巩固优势,新兴经济体因廉价劳动力优势消失或将面临发展瓶颈。[heading3]文化、价值观与信仰[content]AGI将挑战人类对智能与意识的认知,引发对“人之为人”意义的新思考。随着机器展现类似人类的智能和创造力,人类独特性的传统观念可能动摇。宗教和伦理也将面临冲击:部分宗教团体或视AGI的创造为“扮演上帝”而予以批判;也有新兴运动试图将超级AI神格化,例如曾出现“未来之路”教会试图崇拜AI为神明。整体而言,人类价值观可能在科学理性与精神信仰之间重新定位。[heading3]政治与权力结构[content]AGI可能重塑全球权力版图。拥有先进AI的国家和跨国企业将获得前所未有的影响力。正如俄罗斯总统普京所言:“谁在人工智能领域领先,谁就能统治世界”​。政府与科技巨头的关系将更加微妙,或出现“AI寡头”新统治阶层,引发社会分化。国际层面,各国可能陷入AGI军备竞赛,同时也催生建立全球AI监管机构(类似于核监管机构IAEA)的呼声。全球治理需要在安全与竞争间取得平衡,以避免陷入失控的军备竞赛和安全困境。

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要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
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2025-05-08
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2025-05-01
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2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
目前我失业,没什么技能,我能用ai做点什么,能让我发家致富
学习 AI 有可能赚钱,但不能确保每个人都能成功发家致富。 在人工智能领域,存在许多高薪工作岗位,如数据科学家、机器学习工程师等。掌握 AI 技术,有机会在这些岗位就业并获取可观收入。而且,AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用,具备 AI 技能能提升就业机会和职业发展的可能性。 不过,能否通过 AI 赚钱取决于多种因素。个人的学习能力、实际应用能力以及对市场和商业的理解都至关重要。仅仅学习一些基础知识可能难以在竞争激烈的市场中崭露头角,持续学习和实践是必要的。 就像 Sam Altman 所说,如果我们想让尽可能多的人掌握 AI,需要降低计算成本并使其充足。智能时代的到来是一个重大发展,虽然会带来复杂且高风险的挑战,但也会带来巨大的繁荣。例如,在未来几十年,我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。社会本身就是一种高级智能形式,AI 会给人们提供解决难题的工具,帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。未来,每个人都有可能借助 AI 实现远超当下的成就,拥有共享的繁荣,但这并非一蹴而就。
2024-09-25
有了AI 美工会失业吗
AI 的发展确实对美工作业产生了一定影响。从生成式 AI 的应用大爆发可以看出,AI 能够将知识工作者的任务自动化,从而提高生产力并大幅降低单位劳动成本,这意味着脑力劳动者有可能先面临岗位的变动。 例如,戴尔因专注 AI 业务进行了约 12500 人的裁员,IBM 裁员 7800 人,谷歌裁员数百至 1000 人以上,多邻国裁员 1000 人以上。但这并不意味着美工会完全失业,只是行业面临着变革浪潮。
2024-09-13
有了AI 美工会失业吗
AI 的发展确实对美工作业产生了一定影响。从生成式 AI 的应用大爆发可以看出,AI 有潜力将知识工作者的任务自动化,从而提高生产力并大幅降低单位劳动成本,这意味着脑力劳动者面临下岗的风险增加。 例如,近一年来各大 IT 公司的裁员情况反映了行业的变革浪潮。戴尔约裁员 12500 人,IBM 裁员 7800 人,谷歌裁员数百至 1000 人以上,多邻国裁员 1000 人以上。但这并不意味着所有的美工都会失业,AI 与美工的结合也可能创造新的工作机会和工作模式。
2024-09-13
你认为这个网站是现在系统性学习ai最好的网站嘛?请说明理由
目前难以明确您所提到的网站具体是哪一个,所以无法直接判断它是否是系统性学习 AI 最好的网站。 但从提供的信息来看,系统性学习 AI 可以有多种途径和资源: 野菩萨的课程:注重传授创意审美和思路,而非单纯的工具操作路径,能帮助学员奠定 AI 与美学的基础认知,少走弯路。同班认真学习的同学大多成为小红书上的大 V。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》:强调系统性学习的重要性,建议通过看书听课进社区来打好基础,避免碎片化输入。 通往 AGI 之路社区:是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,提供系统全面的 AI 学习路径,汇集了上千个人工智能网站和工具,有丰富的学习资源、实践活动,并倡导开放共享,在没有推广的情况下已有超百万用户和超千万次访问量。 综合来看,判断一个网站是否是系统性学习 AI 最好的,需要考虑其课程内容的深度和广度、教学方法的有效性、学习资源的丰富程度、社区交流的活跃度等多方面因素。
2025-03-21
你认为最好用的ai list
以下是一些好用的 AI 工具和相关内容: 1. ShowMeAI 周刊 No.10 中提到的具有讨论度的 AI 话题,包括: Brev.AI:能生成更好听的中文歌。 妙刷:突如其来的「出圈」与莫名其妙地「被骂」。 当我们一起围观 Cursor 限时编程项目hhh。 网传「国产 AI 产品 Q3 投放金额统计」:不是真的!没这么多! 把大模型输出的数据搞成 Excel 表格,一共有几种方法? 完成「得到 AI 产品好用榜」发布会 PPT,一共用到了这几款 AI 工具。 当 OpenAI 决定起诉 Open AI:当你的创业想法被别人「抄」走。 ModelJudge:快速测评多个 AI 模型的回答结果,并帮助做出选择。 关于大模型、复杂剧情、内容创作、AI 陪伴的一些想法@AI 投什么。 妙用 AI:把照片里的 PPT「提取」出来的小技巧。 2. 2025 年必用十大 AI 工具及 AI 工作流: 可以选择 1 2 个适合自己的工具提升效率。 可将工具串联起来形成“AI 工作流”,如“AI 演讲准备工作流”和“AI 录视频工作流”,覆盖从内容构思到最终呈现的全过程。 3. AI 编程神器 Trae: 控制按钮(开始、暂停、重新开始)和游戏说明。 能生成任务清单应用。 能根据 UI 设计图自动生成项目代码,虽存在一些不足,但具有高效代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。
2025-03-07
你认为 目前已知的模型,哪个更全面实用?
目前已知的较为全面实用的模型有以下几种: 1. OpenAI GPT4.5:这是 OpenAI 推出的模型,是其最大且知识最丰富的模型。它在 GPT4 的基础上进一步扩展了预训练,采用了新的监督技术结合传统方法进行训练,如监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)。早期测试显示其交互更自然,知识基础更广泛,与用户意图的对齐更强,情感智力有所提升,适用于写作、编程和解决实际问题等任务。 2. Kolors:这是一个开源的文生图模型,在技术上有全面的改进,包括更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题,实测效果不错。 3. DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro:它将图像理解和生成统一在一个模型中,采用统一的 Transformer 架构,能使用同一个模型完成图片理解和生成,提供 1B 和 7B 两种规模以适配多元应用场景,全面开源,支持商用,MIT 协议,部署使用便捷,在 Benchmark 表现优异,能力更全面。
2025-03-05
你认为最好用的AI工具有哪些
以下是一些被认为好用的 AI 工具: 聊天工具:ChatGPT ,在 2022 年 9 月至 2023 年 8 月期间拥有 146 亿次访问量,在美国使用率最高,其次是印度和巴西,多数受众通过移动设备访问,男性用户占比较高。 聊天工具:Character AI 。 写作辅助工具:QuillBot 。 绘画工具:Midjourney 。 开源社区:Hugging Face 。 聊天工具:Google Bard 。 写作工具:NovelAI 。 视频工具:CapCut 。 未知类型工具:JanitorAI 。 模型分享平台:Civitai 。 需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。此外,为了让普通人更直观地马上上手,还可以选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等进行体验。
2025-02-15
你认为deepseek怎么样
DeepSeek 具有以下特点: 华尔街分析师的反应:展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,成本仅为一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。但 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑,高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 如需了解更多详细信息,您可以通过以下链接获取:
2025-02-11
你认为你和deepseek哪个更强
DeepSeek 具有以下特点和优势: 1. 热度很高,微信指数达 10 亿多次,引发大众关注。 2. 在文学创作上更出色,能给予更多自由发挥空间。 3. 文风显著,文笔优秀,能触达情感,有哲学思考。 4. 喜欢使用大词,文风欢脱,有独特的语言风格,易于辨别。 5. 有极强的发散能力,但较难收敛,从创作角度看有利。 6. 回答语气能还原特定角色,对历史细节熟悉,输出极其具体且充满惊人的细节。 7. 训练成本约 13 亿美元,高于传闻的 600 万美元,定价低于实际成本。 8. 以“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 然而,关于我和 DeepSeek 谁更强,这取决于具体的应用场景和用户需求。不同的模型在不同方面可能具有各自的优势。
2025-02-11