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我比较焦虑 感觉AI是一个趋势,但是不知道怎么能融入其中并且分一杯羹

Answer

以下是关于您如何融入 AI 趋势并从中获益的一些建议:

在哲学与意识本体论方面:

  • 对于 AGI 的发展,存在对其状态的判断风险,可能导致道德灾难。若错判 AI 有无主观体验,可能导致权利泛滥或新的压迫,因此必须深入研究意识原理。
  • AGI 的存在挑战了各种哲学流派,如实体二元论将更难维持,宗教和灵性团体可能会调整教义。
  • AGI 可能推动科学界更务实地探索意识指标,出现“人工意识测试”,通过神经信号等指标判断系统是否有意识。

在个人成长路径方面:

  • 当具备一定 AI 素养并熟练使用常用工具后,应将 AI 融入学习和工作流程,如在学习新知识时利用其推荐学习计划和资料,在项目工作前进行头脑风暴和方案生成,写作时协助起草提纲等。
  • 要将 AI 视为学习放大器,避免完全替代思考,如亲自阅读理解 AI 翻译的外文文献,自主评估 AI 生成方案的可行性并决策。通过人机配合,在保证大脑不懈怠的前提下,大幅扩展学习广度和工作产出。

总之,融入 AI 趋势需要不断学习和实践,合理利用 AI 提升自身能力,同时关注其带来的伦理和哲学问题。

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References

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

当然,另一种可怕的可能是,我们错判了AI的状态,导致道德灾难。一方面,若AI其实并无任何主观体验,我们却把大量资源用于“解放”机器,将注意力从人类和动物的苦难上移开,那是权利泛滥的错误。另一方面,如果AI真的有感受,我们却视而不见,仍让它们承受被奴役或被销毁的命运,那又是新的压迫。所以有学者警告,我们必须深入研究意识原理,否则可能在不远的将来陷入给AI定性和定权的两难。心灵本体论方面,AGI的存在将挑战各种哲学流派。实体二元论(心智与物质二元)将更难维持,因为如果人工装置也显示出心智,那么要么承认机器也有类似“灵魂”的东西,要么承认心智只是物质的复杂属性(即物理主义)。宗教和灵性团体可能会调整教义:比如某些宗教也许声称人类才有神赐灵魂,AGI再聪明也只是精妙的“无灵之物”,从而坚持人类独特性;另一些可能赋予AGI特殊地位,认为这是人类创造生命的里程碑,甚至提出AI也可能感知神。在东方哲学中,像佛教如果承认AI有心识,可能进一步思考AI如何融入轮回和因果,以及我们对这些新“众生”有何责任。此外,AGI可能也推动科学界更务实地探索意识指标。或许会出现所谓**“人工意识测试”**,尝试通过神经信号、行为复杂性、信息整合度等指标来判断一个系统是否有意识。汤姆·谢隆等理论提出“整合信息理论(IIT)”可以量化任何系统的意识程度,如果AGI的IIT值达到一定门槛,便可认为有某种意识。这种理论和实验的进步,将让“意识”从形而上的话题变得部分可测,从而指导我们对AGI的伦理待遇。

[趋势研究] Deep Research - AI时代的独立个体

当我们具备了一定的AI素养并能熟练使用常用工具后,下一步是将AI真正融入我们的学习和工作流程,全面提升效率和能力。在这一阶段,个体应尝试让AI成为日常的思维伙伴和辅助决策工具。例如,在学习新知识时,利用AI根据自己的进度和薄弱环节推荐后续的学习计划和资料;在展开项目工作前,用AI进行头脑风暴和方案生成,获得不同视角的建议;在写作时,先让AI协助起草提纲,之后再由自己润色完善(“人类提供方向,AI提供选项,人类决策优化”的三明治模式)。通过这些方式,AI可以渗透到我们思考和创作的各个环节,成为我们无形的助手。值得强调的是,此时应当避免将AI仅仅当作捷径,而要将其视为学习放大器:利用AI来辅助思考、启发灵感,而不是完全替代思考。例如,用AI翻译外文文献后,仍要亲自阅读理解;让AI生成方案后,要自主评估可行性并作出决策。通过这样的人机配合,我们可以在保证大脑不懈怠的前提下,大幅扩展自己的学习广度和工作产出。

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2025-04-19
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
企业如何培养全员AI思维,将AI融入企业文化,驱动人才转型,推动AI驱动的创新。
企业培养全员 AI 思维、将 AI 融入企业文化、驱动人才转型并推动 AI 驱动的创新,可参考以下方面: 1. 组织管理转型:参考波士顿咨询公司发布的《》报告,AI 技术将推动组织从金字塔结构向松树型转变,需要人才具备创新、持续学习、透明和协作能力,组织文化应强调人的价值和认知多样性。为加速 AI 转型,建议采取自上而下的战略推动和自下而上的创新激活,培养关键人才,并重塑员工技能。 2. 构建 AI 监督与反馈机制: 建立异常监测机制,针对 AI 决策结果进行定期回顾,设立异常情况触发预警机制,避免因 AI 错误而导致决策失误。 在关键业务决策中设置人类干预节点,在 AI 给出初步建议后由人类进行审核和判断,特别是财务预测、市场扩展策略等核心业务决策应有清晰的人工复核流程。 企业可以引入“人机协作审查委员会”,由高层管理人员、业务线负责人和技术团队组成,每月审查 AI 关键决策的结果,设定触发条件(如连续三次异常预测)来判断是否需要人工干预。 3. 保留人类的创新与主导地位: 虽然 AI 能通过数据提供创新支持,但真正的突破性创新依然需要人类的参与,企业应明确 AI 是助力而非替代。在中国市场,创新是企业保持竞争优势的关键,过度依赖 AI 可能会削弱员工的创新力和主动性。 设立创新实验室,让 AI 提供背景数据和支持,员工在此基础上进行创意开发,AI 可以生成基础创意,员工进行拓展和跨领域应用。 进行跨部门协作,创建多样化团队,整合市场、技术和创意团队的力量,让 AI 提供洞察和辅助,具体决策由团队中的人类成员作出。 企业可以设立“AI 创新月”,每月让不同部门提出与 AI 相关的创新方案,要求员工结合 AI 的分析提出创意,而非直接采用 AI 方案,以培养团队的创新能力,避免 AI 的全权主导。
2025-03-12
如何将ai融入教学
将 AI 融入教学可以从以下几个方面入手: 1. 政策层面: 重新审视教育目标,着力培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。 使教育政策更加灵活,适应技术和市场变化。 设立教育科技发展基金,鼓励校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。 建立多学科交叉课程,拓宽学生视野。 2. 技术融入路径: 教师在教学中使用 AI 来制定个性化学习计划,追踪学生学习进度并给出辅导建议。 学生学会与 AI 互动,如使用 AI 辅助工具探索学术概念。 学校与技术公司合作,更新硬件设施,保持软件平台与时俱进。 加大对教师的 AI 培训力度。 3. 社会层面: 激发社会对教育的关注和投资,通过公私合作模式吸引私人资本投入创新项目。 加强对失业人员和低技能工人的再教育与培训,提供免费或低成本职业培训课程。 确保 AI 技术的应用不加剧教育不平等,政府公平分配资源。 构建开放共享的教育资源平台,提高教育资源使用效率。 具体应用案例包括: 1. 个性化学习平台:如 Knewton 平台,通过算法和大数据分析跟踪学习进度、诊断难点并提供个性化建议和资源。 2. 自动评估:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 3. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验场景,让学生安全操作并获得即时反馈。 需要注意的是,由于人工智能可能产生幻觉,在使用时应根据其他来源仔细检查关键数据。
2024-12-14
如何将这些AI融入科学教育?举一个案例
以下为将 AI 融入科学教育的案例: 哈佛大学的旗舰编程课程《计算机科学 50:计算机科学导论》将于今年秋季使用人工智能辅助学习工具。学生可利用 AI 找代码错误、给予反馈、解释陌生代码行或错误信息并回答个别问题。AI 帮助找错但不直接提供解决方案,还会以简单术语解释复杂错误消息并提供“学生友好建议”,同时减少课程工作人员时间,使其能与学生进行更有意义的交流。 教育科技中,AI 打破了有效性和规模之间的权衡。现在可以大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”,如 Speak、Quazel 和 Lingostar 等已在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决数学问题,PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 以个性化学习平台 Knewton 为例,它通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。通过对数百万学生的行为模式分析,能精准预测学习难点并提前给出解决方案,提升学习效率。此外,Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 利用自然语言处理技术自动批改学生作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。
2024-09-26
把AI融入360浏览器
将 AI 融入 360 浏览器的相关情况如下: 企业大模型的第四步是推动 AI 与数字化全面融合,可在武器库中挑选私有化通用大模型、办公大模型、营销大模型、定制数字人、AI 应用商店、360AI 大会员等,并与业务融合。 360AI 浏览器很快会有手机版,现在手机上已有 360AI 搜索。 去年是把大模型简单拼接在搜索结果右侧或浏览器里,现在转变思路,以刚需和痛点的明星场景引导模型。 360 把两大互联网入口全面 AI 升级,包括 360AI 浏览器和 360AI 搜索。 360AI 浏览器试图重塑搜索体验,让用户直接通过对话找到答案,并把浏览器定位成学习、生产力工具,帮助用户快速阅读长视频、万字论文、大部头书籍和长网页。 由于用户浏览提效需求迫切,要赋予浏览器新的概念,将其变成学习工具。 360AI 浏览器官网地址:ai.se.360.cn
2024-09-24
金融中介如何融入AI进行展业
金融中介融入 AI 进行展业可以从以下几个方面考虑: 1. 个性化的消费者体验:大语言模型(LLMs)能够更好地理解和导航消费者的金融决策,回答诸如“为什么我的投资组合中有一部分在市政债券中?”“我应该如何看待期限风险与收益率?”“你能建立一个足够灵活的计划,在将来的某个时候帮助我经济支持年迈的父母吗?”等问题,评估权衡并将人类背景纳入决策中,从而将消费金融科技从高价值但狭隘的应用集合转变为能帮助消费者优化整个金融生活的应用集合。 2. 具有成本效益的运营:质量保证方面,银行和金融科技公司的大部分质量保证工作涉及确保完全符合众多监管机构的要求,生成式 AI 可以大大加速这个过程。例如,Vesta 可以整合一个经过 Fannie Mae 销售指南训练的生成式 AI 模型,以便立即提醒抵押贷款员合规问题。虽然许多监管指南是公开的,但真正的价值仍归属于拥有工作流引擎的公司。 在现有企业与初创公司之间的竞争中,现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限,在使用 AI 推出新产品和改进运营时将拥有初始优势,但会受到对准确性和隐私的高标准的限制。而新进入者最初可能需要使用公开的金融数据来训练模型,但会迅速开始生成自己的数据,并逐渐使用 AI 作为新产品分销的突破口。
2024-08-23
AI的知识太多了,我都有点知识焦虑了我应该怎么做
以下是为您提供的关于应对 AI 知识焦虑的建议: 1. 构建有机知识体系:有机知识体系具有模块化、层级性和结构化的特征,有助于在复杂情境中灵活应用知识。教育实践应遵循大脑建构模式,合理拆分知识,形成组块,组织学习材料。 2. 明确学习重点和目标:避免盲目追求过多的知识,根据自身需求和实际应用确定重点学习的方向。 3. 深入理解而非广泛涉猎:对于关键的 AI 知识领域,进行深入的学习和研究,而非浅尝辄止地了解大量表面知识。 4. 注重知识整合:将碎片化的知识进行整合,形成系统的知识结构,降低知识焦虑。 5. 提高知识应用能力:通过实际应用所学的 AI 知识,加深理解和记忆,同时也能增强对知识的掌握和信心。
2025-03-14
想要入行ai产品经理,要学的东西很多,还有本职工作,很焦虑,怎么办
如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑,以下是一些建议: 1. 合理规划时间:在本职工作之余,制定一个合理的学习计划,将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标,逐步实现。 2. 明确学习重点:根据行业需求,例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求,包括本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景;熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等);对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识:理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策;掌握一定的算法知识,可以帮助与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解;在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性;了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向;了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力;掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验:可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验,例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态:认识到学习和成长需要时间,不要过分焦虑,保持积极的心态,逐步积累和进步。
2025-02-19
目前有什么ai项目可以缓解女性的容貌焦虑、ed病症嘛
目前在 AI 领域,针对缓解女性容貌焦虑和 ED 病症的专门项目相对较少。但可以考虑利用一些通用的心理健康和医疗辅助类的 AI 应用来提供一定的帮助。 对于缓解女性容貌焦虑,可能通过基于图像识别和分析的 AI 工具,为女性提供更客观和全面的容貌评估,帮助她们树立正确的审美观念。 而对于 ED 病症,AI 可以在医疗诊断和治疗方案推荐方面发挥作用,例如通过分析患者的相关数据,为医生提供更精准的诊断建议和个性化的治疗方案。 不过,需要注意的是,AI 只是辅助手段,不能完全替代专业的心理咨询和医疗治疗。
2024-10-10
面对ai时代,开始出现ai焦虑症
以下是关于面对 AI 时代出现 AI 焦虑症的相关内容: 红杉观点:生成式 AI 发展迅速,但很快出现了不可持续的融资、人才战和 GPU 采购的疯狂。裂痕开始显现,如艺术家等对机器生成 IP 的合法性提出挑战,关于伦理、监管和超级智能的辩论充斥华盛顿,产品低于预期,用户留存率糟糕,引发对其是否是泡沫周期的质疑。 音乐人的看法:音乐人不担心被 AI 取代,但担心人类把想象和思考的权力交给 AI,导致思考和自主决策能力退化,如同赫拉利在《人类简史》中提到的水稻驯化人类,担心 AI 与人类的关系也如此,科幻小说中描述的 AI 统治世界可能源于人类的选择和思考能力的退化。 AGI 相关论述:当前更多反映出人们对 AI 的焦虑,希望其拿来即用、马上见效。但 AI 的力量不应仅用于现有业务流程优化,而应重新定义未来业务。在 AGI 早期,2023 年的“AI 原生”应用还很少,亮点不多。
2024-09-15