走向AI时代：普通人破局？如何解决裁员、失业和大龄等挑战？_大数据时代如何突破工作岗位的减少

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1.引言

在人工智能（AI）技术的蓬勃发展下，我们正处于一个充满潜力和不确定性的时代。

最近大年初五，国人还沉浸在过年的欢乐中时，随着智能助手Sora的推出，AI生成的长达60s的一镜到底的超逼真视频，让我们感受到了巨大的震撼。

然而，这一新技术的崭新面貌也引发了人们的焦虑和恐慌。尤其对于大龄人群来说，面对大环境的不景气，就业市场的不确定性，这种不安感更加明显。

与此同时，信息过载也给人们带来了心理负担。尽管Sora等智能助手为我们提供了更多的信息和资源，但我们往往无法有效地处理和利用这些信息，导致认知负荷的增加和心理压力的加剧。

在这样一个充满挑战的时代，我们迫切需要思考如何应对这些挑战，并寻找解决之道。

如何平衡AI技术带来的便利和挑战？

如何应对就业市场的变革？

这些问题需要我们共同探讨和努力，以应对这个充满机遇和挑战的AI时代。
 

以下是sora生成的超逼真视频中的画面：

2.AI基础知识

上面介绍了我们现在身处一个AI大变革的时代，这个时代充满机遇和挑战。

为了应对这种机遇和挑战，我们有必须要学习和了解AI。接下来会介绍一些AI的基础知识。

1）什么是人工智能？
人工智能（AI）是指计算机系统通过模仿人类智能的方式，完成各种任务和决策的能力。这包括了诸如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等技术。AI的目标是让计算机能够像人一样思考、学习和解决问题。

2）AI的应用领域
AI技术已经广泛应用于各个领域，包括但不限于：

语音和视频助手：比如Siri、Alexa和Sora，它们能够理解和执行我们的指令，为我们提供各种服务。

教育和娱乐：AI技术被应用于个性化教育、智能游戏等领域，提供更加个性化和有趣的体验。
自动驾驶汽车：AI技术使汽车能够自主感知周围环境、做出决策并驾驶自己。
医疗诊断：AI技术可以帮助医生诊断疾病、分析医学影像和制定治疗方案。
金融领域：AI技术被用于风险管理、欺诈检测、股票交易等方面。

3）如何理解AI的工作原理？
AI的工作原理可以简单描述为：输入-处理-输出。

输入：AI系统接收来自外部世界的数据，比如文本、图像、声音等。
处理：通过各种算法和模型，AI系统对输入数据进行分析、学习和处理。
输出：AI系统根据处理结果生成相应的反馈、决策或执行动作。

4）AI技术的局限性
尽管AI技术发展迅猛，但仍然存在一些局限性：

数据依赖性：AI系统的性能和准确性往往受限于数据的质量和数量。
逻辑限制：AI系统只能根据预先定义的规则和模式进行学习和决策，缺乏真正的理解和创造能力。
伦理和安全问题：AI系统可能会受到恶意攻击或误用，导致安全和伦理问题。

总的来说，人工智能是一项强大的技术，正在深刻地改变我们的生活和工作方式。通过理解AI的基础知识，我们可以更好地把握这项技术的发展趋势，以及如何应对与之相关的挑战和机遇。在这种AI的时代，谁能最先掌握AI这个工具为自己所用，谁就能先享受这个时代的红利。
 

下面附上一段，我和gpt的聊天：

3：AI时代的挑战

在这个AI的时代，我们可能面临的主要挑战包括但不限于以下三个方面：

1.就业问题，2.海量信息的挑战  3.跨学科能力的挑战。

下面会分别从这三点来阐述这些问题。

1）就业问题：

AI作为智能化工具对就业的影响主要源自AI其在自动化和智能化方面的优势，比如：

自动化流程：
AI技术可以实现许多重复性高、机械性强的任务的自动化处理。
例如，在制造业中，机器人可以代替人工完成一些重复性的装配和生产工作。

这种自动化可以提高生产效率，降低成本，并且通常能够在长时间内保持高水平的工作质量和稳定性。
比如在：汽车制造业：许多汽车厂商采用了自动化生产线，取代了部分传统的装配工人。

例如，特斯拉的工厂采用了大量的机器人进行汽车生产，减少了对人力的需求。
在服务行业，AI技术也可以应用于自动化流程。例如，自助结账系统可以取代传统的收银员，自动化银行柜台可以取代部分银行柜员的工作，这些都可以减少人力成本并提高服务效率。

智能决策：
AI技术可以通过分析大数据、学习历史经验和模式，做出智能决策。
在金融领域，自动化交易系统可以根据市场趋势和数据模式进行交易，而无需人工干预。
在医疗领域，AI技术可以帮助医生做出诊断和治疗建议，减少人工误诊的可能性。
在客户服务领域，智能助手可以代替人工客服处理一些简单的咨询和问题，提高服务效率和满意度。
在物流领域，智能路线规划系统可以优化配送路线，提高配送效率。

但是大家也不要恐慌，重复性，机械性强的工作比如客服，翻译可能会被AI取代，这些人就真的会失去工作吗？

被替代的究竟是“人”还是“岗位”，在AI时代之前，一个客服的工作，大概是他需要联系一系列和这个岗位相关的话术，问题库，不断的学习积累用户的问题，以便能更好的为客服解答问题。

而未来，他们可能需要做的是”学习如何利用AI工具写一个自动生成客服话术等“，所以岗位可能会消失，但是人不会，我们需要掌握AI技术为我们所用。

2）海量信息的挑战：

在AI时代，我们面临着大量信息的涌入，如社交媒体、新闻、电子邮件等。

然而，这种信息过载可能导致我们无法有效地处理和利用这些信息，增加了认知负荷和工作压力。

在信息爆炸的时代，“记住”大量的概念已经不是首要任务了。
我们需要转变思路，学会如何快速查询到所需信息使用AI给我们输出的知识。

在AI时代，计算机的记忆和存储能力肯定超过人脑，我们以前的死机硬背的学习方法才不再适用，我们要从死记硬背转变为快速检索和上手使用。

3）AI的跨学科能力挑战：

（AI）是一门涵盖多个领域的交叉学科，而我们普通人光学习自己行业知识都耗费我们很多的精力，跨学科学习对我们更是难上加难。

AI技术的跨界整合使得它能够涵盖多个行业和领域，从而取代传统的单一职能工作。例如，AI技术可以应用于医疗诊断、金融分析、市场预测等多个领域，取代了传统的单一行业专业人士的部分工作。
所以AI的跨学科能力对我们普通人来说也是很大的挑战。

4.普通人如何破解AI时代的挑战

在AI时代，普通人面临着就业、学习方式和跨学科挑战等多方面的挑战。

以下是针对这三个方面的建议：

结合普通人利用AI作为工具，转变就业思路，学习思路，以及利用AI的跨学科能力与AI协作，更好地实现自我价值。

1）就业挑战：

转变就业思路：普通人可以利用AI作为工具，拓展就业领域。
以往在传统行业中从事的工作可能会面临自动化取代的风险，但通过学习AI相关技能，例如数据分析、机器学习等，可以在新兴领域找到就业机会。

例如，可以学习AI相关的知识，比如现在就出现了一个AI提示词工程师的岗位。

AI提示词简单来说就是用户给大语言模型的输入，这种输入可以是一个完整的问题，一段对话，或者是一个词语或句子等。

AI语言模型会根据这个你输入的提示词来生成对应的回答或者输出。你可以将其理解为模型的“对话开端”，你设置了对话的情景和需求，模型在这个基础上为你生成回答。

提示词工程师的工作就是理解AI语言模型的工作机制，掌握如何根据具体的特定需求构建有效的提示词，不断的优化和调整提示词以提高模型的输出质量。

他们的工作就是编写提示词，测试，分析模型的反馈，从而不断地进行调整，从而达到模型的高质量输出。

除了AI提示词，我们还可以从编程方面学习，对于现在的大学生群里或者刚毕业没几年的年轻人群，还有转行的试错成本，学习AI知识，成为AI工程师等。

我们还可以利用AI的写作能力，帮我们写文章大纲，补充知识等。

AI绘画，AI办公工具等，都可以尝试，提高我们的工作效率或者尝试一个兴趣爱好都可以。

学会与AI协作，利用AI的能力提高我们的工作效率。我们与AI的对话，不要高高在上觉得它是个仆人，也不要仰视它觉得它无所不能，最好的状态是平等自然的与它对话追问。

2）学习方式：

利用AI作为学习工具：
普通人可以利用AI作为学习工具，提高学习效率。比如利用gpt帮我们写英文作文，或者数学提问等。AI大模型就像是一个超级图书馆，很多曾经需要强行记忆的“概念”和“理论”，
AI大模型这个超级图书馆都有，我们要学习如何快速检索到自己想要的知识并掌握使用他们的“方法”。
我们要从原来的记忆学习法，转为方法论使用。

3）跨学科挑战：

利用AI的跨学科能力与AI协作。

普通人可以利用AI的跨学科能力与AI协作，共同解决复杂问题。

AI技术能够涵盖多个学科领域，普通人可以与AI系统合作，共同分析问题、提出解决方案，并实现合作学习和创新。

例如，普通人可以利用AI系统对大规模数据进行分析，从中发现隐藏的规律和趋势，并结合自己的领域知识，提出创新性的解决方案。
案例：李先生是一名医生，他利用AI技术分析大量医学影像数据，发现了一种新的病理特征，可以帮助医生更准确地诊断疾病。

4.结语

在AI时代，我们面临着诸多挑战，但同时也蕴藏着无数机遇。

普通人可以通过学习、适应和创新，更好地适应和应对这场变革。

随着技术的发展和社会的变迁，我们需要不断更新自己的知识和技能，积极调整思维方式和就业观念，以适应新的就业环境和需求。

同时，我们也要保持开放的心态，勇于尝试和创新，在不断探索中发现新的机遇和可能性。正如历史上的每一次技术革命一样，AI时代也将为我们带来新的发展机遇和改变。

我们要保持开放的心态，保持对新鲜事物的好奇和探索精神，才能拥抱这个AI变革时代。