ChatGPT们接踵而至,AI会彻底改变我们的工作方式吗?

news2024/9/27 21:29:55

2023年开年,AI成为了舞台上聚光灯下的主角,AI 浪潮不仅让我们对人工智能的能力有了一次全新的理解,而且所有人的工作和生活都将受到不同程度的影响。

ChatGPT、Notion AI、New Bing、GPT-4、MidJourney v5、office copilot、Adobe Firefly、Chat GPT插件等接踵而至,似乎一夜间人工智障真的变成了人工智能。

人人都有“贾维斯”的时代即将来临,办公室白领们,医生、心理咨询师、数据分析师、律师、前端程序员、设计师等,都开始担心自己的职业会被影响,那么,这是真的吗?

我们的生活将发生哪些改变

当前全球已经进入到一场AI军备竞赛,虽然有千人倡议暂停AI训练6个月的倡议书,但作者感觉开弓没有回头箭,OpenAI大概率还会继续训练优化模型,我们应该拥抱变化,提前使用它,驯化它,让他为我们赋能。

因为机器会帮你完成很多繁琐耗时的事情,比如做了大量信息整理类工作,人们可以更专注于丰富自己的体验和享受生活,

自2018年以来,全球范围内的众多企业都在积极进行数字化转型,希望通过引入数字技术,提升企业运转效率,从而找到新的增长点和竞争优势。

这一轮AI能力的爆发,将使企业能够以更高的效率应对市场变化和客户需求变化,极大提升企业家对企业的掌控,减少企业内部的资源损耗,全面提升企业战斗力。

智能数字化时代,重复性工作逐步消失

从发布会来看,ChatGPT很擅长对信息资料进行总结,AI可以自动收集、整理和分析数据,生成详细的报告,帮助企业做出更好的决策,我们平时重复性的工作就可以交给AI,比如我们的日报,周报,月报,年度汇报,其中存在大量的重复性工作和资源浪费。

不少人预测文章提到,数据分析师的岗位未来可能没有了,而且国外的咨询公司的大批量裁员,除了经济原因,也许和这种数据层面的分析汇总是AI更擅长的领域有关,一个掌握了AI辅助工作的员工可能抵得上过去2-4人的工作。

哪些人会被影响?

这一波AI压力也给到了设计师,内容创作者就不用说,从ChatGPT-3.5发布开始,大量指导利用ChatGPT赚钱的方法都是自媒体,通过它可以快速的写小说,写脚本,写故事等。

谁也想不到程序员竟然是被影响最大的群体之一,从ChatGPT-3.5发布开始,其代码编辑能力就让人吃惊,在ChatGPT-4发布会上,一张草图直接转前端页面,应该所有的前端看了都会瑟瑟发抖吧,这个火爆了近20年的职位,可能面对前所未有的冲击和挑战,因为从企业降本增效来看,程序员是高新技术公司最大的成本。

除了这些之外,所有进行辅助信息检索,信息总结的职位都会受到极大影响,如助理律师,助理医生,秘书等等,AI相比于人更擅长。短期来看,掌握如何使用它的职场人,还是有机会借着掌握它的先发优势获得一波红利。

企业效率升级将迎来大变革,真数字化转型要来了

对于企业和开发者来说,技术方面的试错成本太高。原生技术和低代码都是开发者手中的工具,工具变革和改革的意义相差甚大,工具的变革意味着生产方式的改进、生产效率的提高。也可以把目光放到另外一条赛道上——低代码。

低代码能够减少不必要的工作量,隐去复杂的编程语法。一次性搭建多端应用,让开发者更专注于创新性、有价值、区分度更高的工作,同时满足企业在个性化、敏捷性方面的需求,何乐而不为?

JNPF,立足于低代码开发技术,采用主流的两大技术Java/.Net开发,专注低代码开发,有拖拽式的代码生成器,灵活的权限配置、SaaS服务,强大的接口对接,随心可变的工作流引擎。支持多端协同操作,100%提供源码,支持多种云环境部署、本地部署。

基于代码生成器,可一站式开发多端使用Web、Android、IOS、微信小程序。代码自动生成后可以下载本地,进行二次开发,有效提高整体开发效率。

开源入口:https://www.yinmaisoft.com/?from=csdn

已经覆盖零售、医疗、制造、银行、建筑、教育、社会治理等主流行业,一站式搭建:生产管理系统、项目管理系统、进销存管理系统、OA办公系统、人事财务等等。可以节省开发人员80%时间成本,并且有以构建业务流程、逻辑和数据模型等所需的功能。

沉淀企业数据的过程,其实就是企业在完成它自身的数字孪生,总而言之,这一次的改变可能会如同家用计算机普及一般,从无限的深度和广度改变我们的工作和生活,而且这一轮大概率比计算机普及快得多,因为这一波变革是在云端发生的,不需要依赖硬件的普及,而且AI的迭代速度会远超过之前硬件的接待速度。

所以也希望大家可以心态开放的看待这个事情,尽早学习,尽早使用。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/430102.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

解决方案:炼丹师养成计划 Pytorch如何进行断点续训——DFGAN断点续训实操

我们在训练模型的时候经常会出现各种问题导致训练中断,比方说断电、系统中断、内存溢出、断连、硬件故障、地震火灾等之类的导致电脑系统关闭,从而将模型训练中断。 所以在实际运行当中,我们经常需要每100轮epoch或者每50轮epoch要保存训练好…

Python实现哈里斯鹰优化算法(HHO)优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档视频讲解),如需数据代码文档视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 2019年Heidari等人提出哈里斯鹰优化算法(Harris Hawk Optimization, HHO),该算法有较强的全…

DAY 43 Apache的配置与应用

虚拟Web主机 概述 虚拟web主机指的是在同一台服务器中运行多个web站点,其中每一个站点实际上并不独立占用整个服务器,因此被称为"虚拟"web主机。通过虚拟web主机服务可以充分利用服务器的硬件资源,从而大大降低网站构建及运行成本…

TensorFlow 决策森林详细介绍和使用说明

使用TensorFlow训练、调优、评估、解释和部署基于树的模型的完整教程 两年前TensorFlow (TF)团队开源了一个库来训练基于树的模型,称为TensorFlow决策森林(TFDF)。经过了2年的测试,他们在上个月终于宣布这个包已经准备好发布了,也就是说我们…

在android项目上集成libyuv库以及使用linyuv库完成camera的缩放,旋转,翻转,裁剪操作

目录 一、下拉google官方的libyuv库代码 二、在android项目中集成libyuv库 1.环境配置 2.拷贝libyuv源码文件 ​编辑3.配置cmake libyuv相关的链接编译等 三、使用libyuv库 1.libyuv库完成camera的旋转 2.libyuv库实现翻转 3.libyuv库实现缩放 4.libyuv库实现裁剪 一…

为什么重视安全的公司都在用SSL安全证书?

我们今天来讲一讲为什么重视安全的公司都在用SSL证书 SSL证书是什么? SSL安全证书是由权威认证机构颁发的,是CA机构将公钥和相关信息写入一个文件,CA机构用他们的私钥对我们的公钥和相关信息进行签名后,将签名信息也写入这个文件…

对于数据库而言,其锁范围可以分为全局锁 、表级锁、 行级锁

一、全局锁 全局锁就是对整个数据库实例加锁。 MySQL 提供了一个加全局读锁的方法,命令是 Flush tables with read lock (FTWRL)。当你需要让整个库处于只读状态的时候,可以使用这个命令,之后其他线程的以下语句会被阻塞:数据更新…

DOM(1)

DOM(文档对象模型):处理可扩展标记语言(HTML或XML)的标准编程接口,可以改变网页的内容、结构和样式。DOM树: …

ubuntu18 网络问题

在/etc/netplan/*.yaml配置文件中: renderer的值可以是networkd,或者是NetworkManager 它俩的其中一个区别为: networkd在图像界面,networking setting中不显示网卡配置。 版权简介: 从Ubuntu 18.04.2版本开始&…

腾讯云4核8G轻量服务器12M支持多少访客同时在线?并发数怎么算?

腾讯云轻量4核8G12M轻量应用服务器支持多少人同时在线?通用型-4核8G-180G-2000G,2000GB月流量,系统盘为180GB SSD盘,12M公网带宽,下载速度峰值为1536KB/s,即1.5M/秒,假设网站内页平均大小为60KB…

网络安全:网络攻击原理与方法.

网络安全:网络攻击原理与方法. 网络攻击:是损害网络系统安全属性的危害行为。危害行为导致网络系统的机密性、完整性、可控性、真实性、抗抵赖性等受到不同程度的破坏。 目录: 常见的危害行为有四个基本类型: 网络攻击模型&…

项目实践 | 行人跟踪与摔倒检测报警

项目实践 | 行人跟踪与摔倒检测报警 小白学视觉 7月7日 原文地址:项目实践 | 行人跟踪与摔倒检测报警 1.简介 本项目的目的是为了给大家提供跟多的实战思路,抛砖引玉为大家提供一个案例,也希望读者可以根据该方法实现更多的思想与想法&…

为什么Uber从PostgreSQL换成了MySQL

说明:本文翻译自Why Uber Engineering Switched from Postgres to MySQL 引言 Uber的早期架构包括一个用Python编写的单一后端应用程序,它使用Postgres进行数据持久化。从那时起,Uber的架构发生了重大变化,转向了微服务和新数据…

比例放大器设置接线US-DAS1/US-DAS2

US-DAS1、US-DAS2比例放大器接线定义 1 CMD 指令 2 CMD- 指令- 3/4/5 N.C. 不接 6 ENA 使能 7 VREF_5V 参考电压5V 8 VREF_0V 参考电压0V 9 SOL_A 电磁铁A 10 SOL_A- 电磁铁A- 11 PWR 电源 12 PWR- 电源- 13 SOL_B- 电磁铁B- 15 RS485_A - 16 RS485_B -

LeetCode-盛最多水的容器-11题

LeetCode-盛最多水的容器-11题 题目中要求计算最大面积,即需要选择对应的长和宽。 最终解决方法:使用对撞指针 对撞指针的概念:是指在数组的两个端引入两个指针,左指针不断向右移动,右指针不断向左移动。最终到达两个…

Spring AOP切入点表达式

先来认识两个概念吧(其实Spring AOP实现功能增强的方式就是代理模式) 目标对象(Target):原始功能去掉共性功能对应的类产生的对象,这种对象是无法直接完成最终工作的代理(Proxy):目标对象无法直接完成工作,…

【学术搬砖】第一期

“一期一会” —— 珍惜我们遇见的论文,把和每个论文的相遇,当做一种缘分。我们会定期推荐若干优质学术论文,并分享一段总结,非常欢迎提出任何建议和想法。 【NeurIPS2022】ShufflfleMixer: An Effificient ConvNet for Image Su…

R -- 时序分析

brief 横截面数据对应着某个时间点的数据。 纵向的数据对应着一系列时间点的数据&#xff0c;某个变量随着时间的变动被反复测量。 研究纵向数据&#xff0c;也许会得到“时间”的答案。 描述时间序列 生成时序对象 x <- runif(20)ts(x) ts(x,frequency 12) ts(x,frequen…

python整合Django框架初试

1.安装 以下是安装Django的步骤&#xff1a; 确认Python已经安装&#xff1a;在终端&#xff08;Mac/Linux&#xff09;或命令提示符&#xff08;Windows&#xff09;中输入python -V&#xff0c;如果出现Python版本号&#xff0c;则已经安装Python&#xff1b;如果未安装&…

Nginx配置与应用

Nginx 是开源、高性能、高可靠的 Web 和反向代理服务器&#xff0c;而且支持热部署&#xff0c;几乎可以做到 7 * 24 小时不间断运行&#xff0c;即使运行几个月也不需要重新启动&#xff0c;还能在不间断服务的情况下对软件版本进行热更新。性能是 Nginx 最重要的考量&#xf…