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- 小語種的黃金年代,一去不復(fù)返。
- AI時(shí)代是不是意味著程序員會(huì)大量過剩?
- ai文本生成的上市公司哪幾家
- 瘋狂的AI熄火,但智能化格局已被重寫,車企裁員潮將至?
- AI大模型扎堆上線,你覺得誰能強(qiáng)勢(shì)出圈?
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小語種的黃金年代,一去不復(fù)返。
小語種的黃金年代,一去不復(fù)返。
曾經(jīng),小語種仿佛自帶高端、精英的標(biāo)簽。在外人們的想象中,學(xué)小語種,光鮮亮麗、風(fēng)光體面,畢業(yè)后選擇頗多,不是進(jìn)外交部、就是去外企掙大錢,走上人生巔峰。
然而,小語種的光環(huán)正日漸黯淡,甚至高考錄取分?jǐn)?shù)線都在逐年下滑。
小語種,怎么走到了被 00 后們拋棄的境地?
小語種專業(yè),過氣了
在高校招生領(lǐng)域內(nèi),大家習(xí)慣性將除英語外的外語類專業(yè)統(tǒng)稱為“小語種”。
陽光高考信息平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示,全國(guó)現(xiàn)有 509 所本科院校開設(shè)日語專業(yè),171 所開設(shè)俄語專業(yè),151 所開設(shè)法語專業(yè),118 所開設(shè)德語專業(yè),100 所開設(shè)西班牙語專業(yè)。
集齊上述小語種專業(yè)的外語院校,卻在近年來失去高考生的青睞。
頭部外語院校的分?jǐn)?shù)線,這幾年開始肉眼可見地下降。例如在高考大省河南省,三大外語類院校去年都慘遭滑鐵盧。2022 年,上外在河南理科最低錄取位次掉落 5 萬多名,廣外理科暴跌近 7 萬多名。
之前拿著能去 985 的分?jǐn)?shù)進(jìn)入外語院校的網(wǎng)友們直言自己是大冤種,“人生一大投資失敗”,和“買房碰上泡沫破裂的人”共情了。
小語種專業(yè)也難以支棱起來。2020 年和 2021 年,上外德語專業(yè)在吉林省招收的理科本科一批最低位次尚處于 2547 和 2265 名,而 2022 年陡然下跌至 6303 名。
遇冷的不止專業(yè)性強(qiáng)的外語類院校,從知名 985 院校到普通大學(xué),小語種專業(yè)的錄取位次也在近幾年持續(xù)走低,甚至成為一些高校錄取分?jǐn)?shù)線最低專業(yè)和調(diào)劑專業(yè) [1]。
小語種祖上并不是沒有闊過,上世紀(jì) 90 年代,迎來了全球化的開端,外企大量進(jìn)入中國(guó),外語人才極為搶手。英語、小語種、國(guó)際貿(mào)易、國(guó)際關(guān)系,稍微與“國(guó)際”沾點(diǎn)邊的專業(yè),都成了香餑餑 [2]。
吃到時(shí)代紅利的外語院校分?jǐn)?shù)線水漲船高。當(dāng)年的外語院校高分學(xué)霸扎堆,外語專業(yè)畢業(yè)生也自帶光環(huán)。
十年前,“一帶一路”倡議提出后,站在時(shí)代風(fēng)口的小語種又變得炙手可熱。
2015 年起,全國(guó)高校掀起了一波增設(shè)小語種專業(yè)的浪潮 [3]。2017 年,北京外國(guó)語大學(xué)新增 11 個(gè)小語種專業(yè),次年又新增 14 個(gè)小語種專業(yè)。據(jù)揚(yáng)州網(wǎng)報(bào)道,2017 年江蘇 35 所高校新增 101 個(gè)本科專業(yè),其中小語種就占了五成 [4]。
2018 年,各大高校小語種專業(yè)文理科投檔線大幅增長(zhǎng)。在中傳,當(dāng)年提前批小語種文科錄取分?jǐn)?shù)線比前一年高出 27 分 [5]。
小語種的陡然失寵,讓人唏噓不已,但其實(shí)早有伏筆。
學(xué)小語種,天天賽高考
在豆瓣“大學(xué)后悔學(xué)小語種小組”里,三萬七千多名小語種人在警告著后來人“不要靠近小語種,會(huì)變得不幸”。
有人吐槽,學(xué)小語種意味著為了在短短幾年時(shí)間內(nèi)掌握一門陌生的語言,繁密的課程將成為一種常態(tài),有些學(xué)校甚至在大四還安排了課程。
小語種的就讀體驗(yàn)讓很多人直呼救命。很多學(xué)生吐槽讀了高四,天天早七,考試毫無范圍,學(xué)習(xí)永無止境。
語言學(xué)習(xí)沒有捷徑可走,在課堂之外他們還需要投入大量時(shí)間去背單詞、練口語、磨聽力、閱讀書籍。
然而,一些學(xué)校的教學(xué)已經(jīng)和時(shí)代脫軌。有人發(fā)現(xiàn)選用的教材內(nèi)容還停留在二十年前——
學(xué)了兩年俄語發(fā)現(xiàn)自己“冰箱”都不會(huì)說,但是會(huì)說“伊卡魯斯牌汽車”“康拜因聯(lián)合收割機(jī)”“拿電烙鐵”、“改善保險(xiǎn)裝置”。
新編日語,真的超級(jí)落后。很多短語我講出來連日本人都一愣的那種程度……語言更新?lián)Q代很快的,我們學(xué)了太多永遠(yuǎn)用不上的詞匯。但人家生活中的常用詞,可能我們考了專八都還不會(huì)。
近幾年來緊張的國(guó)際形勢(shì)也對(duì)出國(guó)留學(xué)產(chǎn)生了影響。失去了去國(guó)外磨練語言的機(jī)會(huì),一些學(xué)生選擇在國(guó)內(nèi)升學(xué)。
雖然高考分?jǐn)?shù)在下滑,但小語種的考研分?jǐn)?shù)線卻越來越卷。小語種的碩士點(diǎn)并不多,除了 985 院校和北外上外,很多都是雙非院校,以阿拉伯語為例,研招網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示僅有 13 所高校開設(shè)全日制碩士點(diǎn)。
許多小語種考研人決心逃離本專業(yè)。但是,不學(xué)高數(shù)和弱化英語的培養(yǎng)特點(diǎn),使得他們跨專業(yè)的難度直線上升。
即便如此,一份超過 500 人次填寫的小語種畢業(yè)去向表的數(shù)據(jù)顯示,在讀研的小語種學(xué)生中,半數(shù)以上選擇了其他專業(yè)。
苦學(xué)多載,小語種大學(xué)生的含金量還是不可避免地被稀釋。
有人感慨,別人報(bào)班兩年或出國(guó)留學(xué)就能輕松超過四年來大學(xué)的語言水平。
《2020 年語言學(xué)習(xí)趨勢(shì)報(bào)告》指出,某在線教育平臺(tái)上已超 1500 萬中國(guó)用戶,23% 和 14% 的用戶在學(xué)習(xí)韓語和日語,意大利語、法語比英語更受追捧,小語種不再是大學(xué)生的專屬 [6]。
小語種培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也從 2013 年開始猛增。根據(jù)黑板洞察的統(tǒng)計(jì),截至 2021 年 2 月,主營(yíng)小語種培訓(xùn)業(yè)務(wù)的教育機(jī)構(gòu)有 125 家,綜合小語種教育機(jī)構(gòu)共 41 家,日語教育機(jī)構(gòu)數(shù)量高達(dá) 40 家 [7]。
小語種接連加入高考也將其推向大眾化。
2018 年秋天,高中外語在原有的英語、日語、俄語基礎(chǔ)上,新增德語、法語和西班牙語。此后越來越多高考生將小語種作為高考外語。
據(jù)《南方周末》報(bào)道,2022 年高考報(bào)考日語的人數(shù)突破 25 萬,全國(guó)高中日語學(xué)習(xí)者人數(shù)已接近 70 萬 [8]。
小語種人的出路在哪里
語言人才日漸飽和的今天,學(xué)這一行還有光明的未來嗎?
以某外國(guó)語大學(xué)法語專業(yè)的介紹為例,法語專業(yè)的出路主要有——
國(guó)內(nèi)工作:可以從事國(guó)家事業(yè)單位、高校、外事、外貿(mào)、外企、國(guó)企,合資企業(yè),中小民營(yíng)企業(yè),旅游等部門,從事口筆譯、經(jīng)貿(mào)、商務(wù)及跨文化交流等方面的工作。
國(guó)外工作:目前中國(guó)在非的企業(yè)眾多,需要大量的法語翻譯人才,法語專業(yè)的學(xué)生可以從事駐外企業(yè)的翻譯、管理等工作。
看似前景光明,但畢業(yè)生們就業(yè)時(shí)卻迎來了當(dāng)頭一棒——
小語種的高薪都是外派非洲拉美拿青春換來的,留在國(guó)內(nèi),就業(yè)只有北上廣深,平均下來當(dāng)然“高薪”。
據(jù) BOSS 直聘 2022 年調(diào)查顯示,目前小語種就業(yè)崗位主要分布在運(yùn)營(yíng)客服、教育培訓(xùn)與銷售這三大類門檻不高的行業(yè)。
除了就業(yè)面狹窄外,小語種畢業(yè)生的薪資情況也并不樂觀。
根據(jù)麥可思的數(shù)據(jù),包括英語專業(yè)在內(nèi)的 2016 級(jí)外國(guó)語言文學(xué)類本科畢業(yè)生,五年后平均月收入為 8976 元,低于全國(guó)本科平均水平,月收入漲幅也僅為 110%,同樣低于所有專業(yè)類的平均漲幅。
就業(yè)之艱難凄慘,讓豆瓣小組中輪番上演吐槽大會(huì)。
例如,上文提到的外派就很多人吐槽。要知道,如今外派的薪資已經(jīng)不再是年入百萬的水平。
在小語種畢業(yè)生的介紹中,國(guó)企和普通制造業(yè)外派月薪一般在 10k 到 20k 間,而且性別歧視嚴(yán)重,純屬賺快錢,具備一定風(fēng)險(xiǎn)屬性,回國(guó)后面臨薪資落差大,國(guó)外經(jīng)驗(yàn)與國(guó)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)不對(duì)口的情況 [9]。
而對(duì)口的頂尖職業(yè)——同聲傳譯,在業(yè)內(nèi)能做到是鳳毛麟角的存在?!靶〔艙頂D,大才難覓”,是上海外國(guó)語大學(xué)英語學(xué)院院長(zhǎng)查明建對(duì)外語人才培養(yǎng)現(xiàn)狀的概括。
學(xué)了四年的小語種,但找工作時(shí)卻很少能派上用場(chǎng),甚至還有人吐槽因?yàn)榇笏目紝0?,而耽誤了實(shí)習(xí)。
考公也是小語種人熱議的一個(gè)出路,不過小語種對(duì)口的崗位比例極小。
據(jù)我們的統(tǒng)計(jì),2023 年國(guó)考共有 166 個(gè)小語種對(duì)口的直屬崗位,招聘 191 人,而一些冷門的語種更是僧多粥少,如意大利語只有 7 個(gè)崗位。留給大多數(shù)小語種人的考公選擇還是競(jìng)爭(zhēng)激烈的“三不限”。
更令人心酸的是,小語種就業(yè)更是性別歧視的重災(zāi)區(qū)。
大多數(shù)小語種專業(yè)女生人數(shù)遠(yuǎn)多于男生。然而在就業(yè)市場(chǎng)上,女生卻時(shí)常處于劣勢(shì)地位,考公和外派的大多崗位都限定性別為男,讓她們本就糟糕的就業(yè)形勢(shì)雪上加霜。
翻譯軟件和 AI 越來越逆天的同時(shí),小語種人被取代的擔(dān)憂也越來越強(qiáng)。10 年前的課堂和教材可能沒有太大變化,但機(jī)器翻譯的進(jìn)步程度是指數(shù)級(jí)別的,更別提如今大殺四方的 chatGPT 也被運(yùn)用到翻譯領(lǐng)域。
學(xué)好一門語言本身即是一項(xiàng)巨大的投入,然而慘淡的就業(yè)狀況使之變成沉沒成本。有人選擇繼續(xù)在小語種里煎熬忍耐,更多人轉(zhuǎn)身離開尋求新的出路。
在豆瓣小組中,有人發(fā)帖詢問“如果論愛好,大家會(huì)選什么語種學(xué)”,點(diǎn)贊最多的回答是“計(jì)算機(jī)語言”。
AI時(shí)代是不是意味著程序員會(huì)大量過剩?
清醒點(diǎn),不是底層程序員,而是大部分人都將經(jīng)歷的“結(jié)構(gòu)性失業(yè)”,這是一場(chǎng)不可阻擋的機(jī)器替代人工的生產(chǎn)力革命,應(yīng)對(duì)辦法是抓住滲透率提升的時(shí)代紅利。一點(diǎn)點(diǎn)來說。
從古至今,人類社會(huì)的發(fā)展有個(gè)基本的條件,就是人(勞動(dòng)力)本身是生產(chǎn)的要素之一,只不過以前是農(nóng)業(yè),而現(xiàn)在是工業(yè)。
未來,機(jī)械化和AI逐漸替代人工,大部分人不再作為“勞動(dòng)力”而存在,有人說,這不是正好將人們從“生產(chǎn)”中解脫出來,走向了共產(chǎn)主義嗎?
但,“共產(chǎn)主義”實(shí)際上是一個(gè)終極形態(tài)。
而過渡形態(tài)中,大部分人對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)沒有貢獻(xiàn),其存在卻會(huì)消耗資源和成本,如果不能妥善的安置,甚至?xí)頉_突和動(dòng)蕩。
所以一個(gè)可能的解,就是通過各種廉價(jià)的AI產(chǎn)品、奶頭樂來安置這部分群體,給予他們一些看上去的“工作”,但相對(duì)機(jī)器的工作來說很可能沒有實(shí)際價(jià)值,創(chuàng)造的反而是“成本”。
因此,還需搭配另一種措施雙管齊下,細(xì)心的讀者能推導(dǎo)出來,就不在文章里說了。
40%-50%甚至更高比例的人口脫離了生產(chǎn),必然會(huì)帶來產(chǎn)業(yè)上天翻地覆的變化。
這意味著過去很多產(chǎn)業(yè)不再有需求,所以會(huì)逐漸消失;而一些新的需求會(huì)被創(chuàng)造出來,相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。
這種變化是顛覆性的,我們已經(jīng)站在了變革的清晨。
過去的經(jīng)驗(yàn)、思維會(huì)被打破,必須更有力度的跟上時(shí)代,擁抱變化。
首先,要明確一個(gè)基本原則:
在變革的清晨,絕大多數(shù)人沒有算力去把握“長(zhǎng)期”,所有對(duì)長(zhǎng)期的判斷都可能是一種“妄談”。
因此,把握“短期”,先撈一把再繼續(xù)觀察蟄伏會(huì)成為“核心策略”。
目前沒有什么辦法能把握絕對(duì)的優(yōu)勢(shì),普通人能做的只能是盡力延緩自己“跌落”的速度。成為“后一批下崗的人”。
談兩點(diǎn)把握“短期”,擁抱變革,成為時(shí)代弄潮兒的思路:
第一條:
抓住AI滲透率快速提升的紅利期和時(shí)間差,利用AI不斷降維打擊人力賺快錢。
比如最近爆火的倒賣ChatGPT賬號(hào)。
舉內(nèi)容行業(yè)的例子,就是在ChatGPT尚未普及之前,借助ChatGPT等AI工具,快速生產(chǎn)大量?jī)?nèi)容作品,進(jìn)行信息轟炸,賺取流量收益。
我之前在《羊了個(gè)羊的鐮刀大法》中寫過,內(nèi)容行業(yè)最大的問題是不確定性,你不知道哪篇內(nèi)容會(huì)突然爆火。
所以,內(nèi)容行業(yè)從業(yè)者的最優(yōu)策略,是采取R策略,用高頻對(duì)抗概率。
過去,高頻是很難做到的,因?yàn)閮?nèi)容創(chuàng)作者的精力和產(chǎn)能是有限的,很難做到高頻的生產(chǎn)內(nèi)容,特別是優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。
但注意力經(jīng)濟(jì)的時(shí)代,如果你不夠高頻,就會(huì)被甩下馬,閱讀量下滑,粉絲粘性下降,意味著商業(yè)價(jià)值的降低。
越來越多的大V搞工作室,養(yǎng)代筆寫手,降低內(nèi)容深度,就是這個(gè)原因。(另一個(gè)原因則是,降低內(nèi)容深度,受眾反而可以更廣,更下沉,商業(yè)價(jià)值更高)
但ChatGPT可以將內(nèi)容的生產(chǎn)成本降的足夠低,使快速高頻的信息轟炸成為可能。
另一方面,ChatGPT生產(chǎn)的內(nèi)容,雖然不夠優(yōu)質(zhì),但對(duì)于中低端下沉市場(chǎng)已經(jīng)夠用,而把握住中低端下沉市場(chǎng),就已經(jīng)把握住了最大規(guī)模的群體。
只需稍微潤(rùn)色成更“爽文”,更“情緒刺激”的文風(fēng)。
利用ChatGPT等AI工具,內(nèi)容工作者可以多做幾十甚至幾百個(gè)號(hào),并且日更。
快速攫取流量收益。
這將會(huì)對(duì)反應(yīng)較慢的普通內(nèi)容創(chuàng)作者、以及只能夠生產(chǎn)ChatGPT水準(zhǔn)創(chuàng)作者形成降維打擊。
總結(jié)一下這條思路,說人話就是“打不過就加入”,幫助AI提升滲透率,革其他普通寫手的命,并在這個(gè)過程中分一杯羹。
其他行業(yè)同理。
這就叫抓住時(shí)代紅利。
第二條思路則是:
正面迎接AI挑戰(zhàn),努力提升自身專業(yè)水平,做AI暫時(shí)無法取代的存在。
還是以內(nèi)容行業(yè)為例:
道高一尺魔高一丈,在AI內(nèi)容的瘋狂信息轟炸中,人們最終會(huì)陷入信息焦慮和迷茫,難以分辨信息的真?zhèn)巍?br/>這時(shí)候就需要比AI內(nèi)容更深一層的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,來幫助人們進(jìn)行分辨、總結(jié)和升華。
這就是一種新需求的創(chuàng)造過程。
這個(gè)時(shí)候卓越的人類內(nèi)容創(chuàng)作者又有了階段性的優(yōu)勢(shì)。
當(dāng)然,優(yōu)勢(shì)是階段性的,不排除這部分內(nèi)容也會(huì)漸漸被AI替代,需要啟動(dòng)下一輪升級(jí)。這是一個(gè)攻防不斷交替的過程。
還是那句話,目前看不到一勞永逸,絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的策略。
當(dāng)然,這種提升自身專業(yè)水平,拒絕陷入流水線、模板化狀態(tài),本身也必須建立在擁抱技術(shù)和效率上,才能真正做到不被AI取代。
例如,通過ChatGPT等高效率AI工具,快速檢索信息,補(bǔ)充知識(shí)。將AI當(dāng)做老師,利用它們學(xué)習(xí)英語、外文文獻(xiàn),甚至自學(xué)編程。
第二條建議,可以簡(jiǎn)單概括為:“師夷長(zhǎng)技以制夷”。
當(dāng)然,這兩條建議并不沖突,完全可以兩條腿走路,并且跟緊變化發(fā)展,靈敏地嗅到新的機(jī)會(huì),并及時(shí)下注。
與其焦慮恐懼,不如行動(dòng)起來,積極應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)。
畢竟,危機(jī)總是危中有機(jī),革命也總是有人被革命,有人革別人的命。
ai文本生成的上市公司哪幾家
一共八家。根據(jù)聚財(cái)百科提供的信息可以知道,AI文本生成的上市公司分別是:1、科大訊飛,國(guó)內(nèi)首屈一指的語音技術(shù)及人工智能龍頭。2、第二名,三六零,弄了自己的CHATGPT模型,并且在安全方面可能會(huì)配合國(guó)家出臺(tái)相關(guān)的過濾功能。3、昆侖萬維,公司在AIGC方向的布局有支持AI生成文本的天工妙筆,AI生成代碼的天工智碼,AI生成圖像的天工巧繪,AI生成音樂的天工樂府。4、云從科技,公司在技術(shù)研究方面一直保持較大投入,在視覺、語音、NLP等方向上都在實(shí)踐類似于ChatGPT的“預(yù)訓(xùn)練模型+反饋調(diào)優(yōu)”的技術(shù)路線。5、中文在線,公司海外產(chǎn)品Chapters和MyEscape已在做接入ChatGPT測(cè)試,應(yīng)用在故事創(chuàng)作生成、劇本生成及改編、用戶與AI交互聊天等方面,可大幅降低成本,提高創(chuàng)作效率、劇情多樣性,同時(shí)AI交互聊天讓用戶擁有更好沉浸感和情感體驗(yàn)。6、湯姆貓,公司海外子公司推出了GameBudTalkingTom語音智能交互玩伴,該智能產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了與《湯姆貓跑酷》《湯姆貓英雄跑酷》等游戲產(chǎn)品進(jìn)行鏈接,擁有游戲陪玩、實(shí)時(shí)交流、語音互動(dòng)等多個(gè)功能。7、拓爾思,司主要的技術(shù)方向是語義智能,是人工智能領(lǐng)域比較前沿的方向。8、藍(lán)色光標(biāo),藍(lán)色光標(biāo)作為應(yīng)用ChatGPT能力的微軟NewBing搜索引擎和Edge瀏覽器的戰(zhàn)略合作方,在第一時(shí)間啟動(dòng)了藍(lán)色光標(biāo)元宇宙的GPT-4之旅。
瘋狂的AI熄火,但智能化格局已被重寫,車企裁員潮將至?
剛剛過去的3月,我們迎來了一波AI人工智能技術(shù)的大爆發(fā),真的是讓我們體會(huì)到了什么是科技的日新月異。
AI高速發(fā)展的同時(shí),“人還能做什么”這個(gè)問題,幾乎懸在了每一個(gè)人的頭上。但是從上周開始,OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人馬斯克與近千名專家聯(lián)名請(qǐng)求暫停AI訓(xùn)練,以免該模型變得更加強(qiáng)大,從而對(duì)社會(huì)和人類造成潛在風(fēng)險(xiǎn)。
剛剛進(jìn)入4月,意大利就宣布國(guó)內(nèi)禁止使用ChatGPT,同時(shí)幾乎是在一夜之間,OpenAI注銷了數(shù)百萬個(gè)賬號(hào),不少朋友都發(fā)現(xiàn)了自己的GPT打不開了,特別是使用中文提問的用戶們,幾乎已經(jīng)全軍覆沒,剛興起不到一個(gè)季度的AI人工智能,就這么熄火了?
“拔網(wǎng)線”的方式,擋不住AI
起初,不少人還在把ChatGPT當(dāng)做一個(gè)好用一點(diǎn)兒的搜索引擎,甚至大家還會(huì)嘲笑ChatGPT做出的一些錯(cuò)誤回答,當(dāng)3月的GPT-4出現(xiàn)后,人們開始感受到了危機(jī),當(dāng)GPT-4配合Midjourney圖片生成器使用之后,美術(shù)設(shè)計(jì)師們慌了,而在配上了AI視頻生成器之后,現(xiàn)有的圖文視頻的生產(chǎn)流程被打破了。
一個(gè)月之內(nèi),人類社會(huì)的生產(chǎn)規(guī)則面臨著巨大挑戰(zhàn)。在美國(guó),亞馬遜和迪士尼已經(jīng)裁掉了數(shù)萬人,就連在迪士尼工作了22年,設(shè)計(jì)出目前爆火的“玲娜貝爾”的設(shè)計(jì)師,一樣被裁了,在Midjourney這類AI圖片生成器面前,人類設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意變得微不足道,速度和效率更是沒法比。
雖然這些海外的AI軟件,并沒有正式引入國(guó)內(nèi),但是有不少企業(yè)是可以直接接觸到它們的,已經(jīng)有不少?gòu)V告公司開始裁撤設(shè)計(jì)部門,只留一個(gè)設(shè)計(jì)總監(jiān),來微調(diào)一下軟件生成的圖片就可以了。
在蒸汽革命、電氣革命、信息數(shù)字革命之后,AI人工智能革命其實(shí)已經(jīng)以迅雷不及掩耳之勢(shì)就這樣開始了,雖然OpenAI現(xiàn)在遇到了阻力,但是你只能用拔網(wǎng)線的方式擋住它一時(shí)。
AI席卷汽車智能化,裁員潮不可避免?
回歸到整個(gè)汽車行業(yè),智能化轉(zhuǎn)型依然是目前的主基調(diào),傳統(tǒng)車企們被新勢(shì)力們“驅(qū)趕著”,智能座艙和自動(dòng)駕駛也都在拼命往上堆,而且?guī)缀跛熊嚻蠖荚谙蛏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)上努力,可隨著語言文字+圖片+視頻一整套的AI人工智能介入到了智能化的開發(fā)中之后,汽車智能化開發(fā)的思路和格局會(huì)完全改變,在之前自動(dòng)駕駛迎來一波下崗潮之后,汽車智能化開發(fā)的全領(lǐng)域可能也會(huì)迎來一次新的裁員潮。
不少朋友在最初使用ChatGPT時(shí),已經(jīng)被輸入文字提問后所生成文字回答給震驚了,但那時(shí)的其實(shí)還是GPT3.5,隨著3月中旬GPT-4的到來,事情越發(fā)開始不對(duì)勁了,最新的GPT可以直接輸入圖像,并令其用語言描述圖像內(nèi)容。系統(tǒng)可以精確描述圖片中心、左側(cè)和右側(cè)分別是什么內(nèi)容,說到這里的時(shí)候其實(shí)現(xiàn)在很多軟件都有這樣的能力,最簡(jiǎn)單的像路面上的監(jiān)控?cái)z像頭,它們的識(shí)別能力也挺強(qiáng)的,這個(gè)大家應(yīng)該都深有體會(huì)。
但是GPT-4還能夠解讀漫畫,能夠理解這張圖的笑點(diǎn)在哪里,也就是它的解讀不再限于表面,它能夠看到更深層的意思,它還會(huì)有一定的感情色彩,同時(shí)在研發(fā)過程中,GPT還能展示出一些不可思議的推理能力,甚至于有了一定的“思想”。
如果把這類技術(shù)運(yùn)用到自動(dòng)駕駛的研發(fā)標(biāo)定中,幾乎就不需要人來做什么了,目前絕大多數(shù)廠家都會(huì)把各種物體或者事物進(jìn)行人工的標(biāo)定。在中國(guó)路面上,各種異型車的問題可能會(huì)造車非常多的邊角案例,比如在開發(fā)高速的輔助駕駛中,一些廠家為了防止車輛系統(tǒng)不認(rèn)識(shí)各種樣式的大貨車,于是就往系統(tǒng)里輸入了1萬多款各種樣貌的貨車,如果在接入了GPT之后,它那個(gè)永遠(yuǎn)裝不滿的數(shù)據(jù)庫(kù)(目前數(shù)據(jù)庫(kù)是截止到2021年)可以自動(dòng)去識(shí)別篩選,可能真的不需要再去做人工的標(biāo)定。而且它擁有的理解能力和推理能力,可以用更加貼近人類的思考方式去控制車,自動(dòng)駕駛的車輛可能也并不會(huì)是再像現(xiàn)在這樣,依靠程序和地圖去做決策。
用GPT去訓(xùn)練自動(dòng)駕駛,可能在幾天之內(nèi)就能走完車企們幾年的訓(xùn)練路程,因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在說的并不是一個(gè)單獨(dú)的AI人工智能軟件,而是文字+圖片+視頻等一系列軟件在一起協(xié)作。
感知在如今已經(jīng)不是什么問題,各種形式的雷達(dá)和高清攝像頭已經(jīng)讓車輛周圍幾乎沒有感知死角,而算力可能是一個(gè)瓶頸,盡管車輛自身的算力已經(jīng)冗余度很高,但是在這方面沒有“夠”這個(gè)概念,而在接入GPT之后,算力沒有后顧之憂,像OpenAI這類公司的算力儲(chǔ)備和車企們完全不是一個(gè)量級(jí)的,特別是大家在看了我們解析的關(guān)于英偉達(dá)GTC大會(huì)上發(fā)布的一些內(nèi)容后,有英偉達(dá)這種大企業(yè)全面ALL IN之后的AI人工智能,會(huì)有著我們前所未見的潛力。
在智能座艙方面,這更是ChatGPT這類AI的主場(chǎng),接入了大語言模型之后,智能語音系統(tǒng)會(huì)完全不同于現(xiàn)在的體驗(yàn),如今這種簡(jiǎn)單的執(zhí)行指令,或者做一些基礎(chǔ)問答的功能,在更先進(jìn)的AI面前,會(huì)變得不值一提。
大家試想一下,車輛的DMS駕駛員監(jiān)測(cè)系統(tǒng),在識(shí)別駕駛者的一些動(dòng)作或者面部表情之后,就可以立馬做出反饋,能夠先你一步更了解你要干什么。
國(guó)內(nèi)像百度、華為、科大訊飛,還有不少大型網(wǎng)絡(luò)公司其實(shí)已經(jīng)有了一些這種大型語言模型,運(yùn)用到車上可能就在近幾個(gè)月的時(shí)間內(nèi)。去年的這段時(shí)間,有車企CEO提出了“智能化已經(jīng)進(jìn)入下半場(chǎng)”的論斷,當(dāng)時(shí)我們還在說會(huì)不會(huì)以后這個(gè)“電動(dòng)爹”真的能像你的父母一樣了解你照顧你,可當(dāng)AI接入之后,這種場(chǎng)景真的就不遠(yuǎn)了。
在全面接入AI人工智能之后,車企們真的還需要這么多的開發(fā)人員嗎?特別是那些要去親身到真實(shí)環(huán)境中驗(yàn)證的人員。當(dāng)然,看了AI圖片生成軟件自己繪制的“概念車”之后,車企的設(shè)計(jì)部門人員也該想想出路了。
總結(jié)
雖然剛一進(jìn)入4月,AI人工智能仿佛被人為強(qiáng)制熄火了,因?yàn)槿祟惿鐣?huì)的秩序經(jīng)受不起在1個(gè)月之內(nèi)就被打破,但是你認(rèn)為這種人為制造的限制,又能持續(xù)多久?一個(gè)能夠大幅降低生產(chǎn)開發(fā)成本,能夠把效率提升到前所未有程度的軟件,資本怎么會(huì)不追捧呢?又有什么理由不去用它開發(fā)它呢?
AI在4月份初的暫時(shí)熄火,可能是為下一波的改天換地做著準(zhǔn)備,大家也會(huì)看到馬斯克他們說讓OpenAI停半年,沒說不開發(fā)了,因?yàn)樗麄冏约嚎赡苓€沒搞明白呢,它的出現(xiàn)終究是要給人類社會(huì)一些適應(yīng)時(shí)間的。而OpenAI的GPT-5很有可能會(huì)在2023年底發(fā)布,更先進(jìn)的數(shù)據(jù)模型,更新鮮的數(shù)據(jù)信息,再配合上已經(jīng)逐漸有點(diǎn)看清形勢(shì)的資本,它究竟會(huì)有多大的影響,會(huì)影響到什么,我們都要做好準(zhǔn)備。
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AI大模型扎堆上線,你覺得誰能強(qiáng)勢(shì)出圈?
撰文 / 涂彥平 編輯 / 黃大路 設(shè)計(jì) / 趙昊然ChatGPT在這個(gè)春天霸占了中文互聯(lián)網(wǎng),普通人面對(duì)它多生出興奮和焦慮交織的復(fù)雜情緒,而大公司不甘落后,紛紛宣布自己也在做類似的AI大模型。
繼3月16日百度發(fā)布文心一言之后,4月7日,阿里云官宣大模型通義千問開始邀請(qǐng)測(cè)試。
4月8日,在人工智能大模型技術(shù)高峰論壇上,華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家田奇分享了盤古大模型的進(jìn)展及應(yīng)用。他透露,華為盤古大模型正在推動(dòng)人工智能開發(fā)從“作坊式”到“工業(yè)化”升級(jí)。
接下來,有多場(chǎng)大模型相關(guān)發(fā)布會(huì)扎堆舉辦。
4月10日,商湯“日日新SenseNova”大模型體系問世;4月11日,毫末智行自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT雪湖·海若發(fā)布;由昆侖萬維和奇點(diǎn)智源合作研發(fā)的天工大模型3.5發(fā)布在即,并將于4月17日啟動(dòng)邀請(qǐng)測(cè)試;5月6日,科大訊飛“1+N認(rèn)知智能大模型”即將發(fā)布……
互聯(lián)網(wǎng)巨頭、人工智能公司、智能硬件公司、自動(dòng)駕駛公司等各方力量,都積極參與到大模型這一場(chǎng)盛宴中來。
行業(yè)監(jiān)管也迅速出手。4月11日,國(guó)家網(wǎng)信辦發(fā)布通知,就《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征求意見稿)》面向社會(huì)公開征求意見。
根據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語言模型專家吳軍的說法,ChatGPT背后是一個(gè)叫做語言模型的數(shù)學(xué)模型在發(fā)揮作用,這項(xiàng)語言模型技術(shù)早在1972年就已經(jīng)有了,是由他的導(dǎo)師弗萊德里克·賈里尼克(Fred Jelinek)在IBM期間帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)研發(fā)出來的。
只是到了今天,由于算力不斷提升,語言模型已經(jīng)從最初基于概率預(yù)測(cè)的模型發(fā)展到基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型,并逐步走向大模型的時(shí)代。
復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、MOSS系統(tǒng)負(fù)責(zé)人邱錫鵬曾這樣描述大模型的能力飛躍:“當(dāng)模型規(guī)模較小時(shí),模型的性能和參數(shù)大致符合比例定律,即模型的性能提升和參數(shù)增長(zhǎng)基本呈線性關(guān)系。然而,當(dāng) GPT-3/ChatGPT 這種千億級(jí)別的大規(guī)模模型被提出后,人們發(fā)現(xiàn)其可以打破比例定律,實(shí)現(xiàn)模型能力質(zhì)的飛躍。這些能力也被稱為大模型的‘涌現(xiàn)能力’(如理解人類指令等)?!?span style="display:none">m37創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設(shè)計(jì)、營(yíng)銷策劃公司
每當(dāng)有革命性的技術(shù)誕生,無一不是由其在具體行業(yè)的商用化應(yīng)用來實(shí)質(zhì)性地推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步。作為連接技術(shù)生態(tài)和商業(yè)生態(tài)的橋梁,大模型也將在很多行業(yè)應(yīng)用落地。
只是,這波來勢(shì)兇猛的大模型熱,究竟會(huì)催生萬物生長(zhǎng)改變?nèi)f千業(yè)態(tài),還是繼區(qū)塊鏈、元宇宙之后又一個(gè)看上去很美的泡沫?
無限想象空間?特斯拉將Transformer大模型引入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中,拉開了AI大模型在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用的開端。大模型在自動(dòng)駕駛行業(yè)的應(yīng)用將提升系統(tǒng)的感知和決策能力,已經(jīng)被視為自動(dòng)駕駛能力提升的核心驅(qū)動(dòng)力。
4月2日,百度正式發(fā)布百度自動(dòng)駕駛云Apollo Cloud2.0。百度智能駕駛事業(yè)群副總裁、智能網(wǎng)聯(lián)業(yè)務(wù)總經(jīng)理高果榮表示,Apollo Cloud2.0基于大模型實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能的搜索引擎,大模型的能力積累了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能的搜索引擎,從海量數(shù)據(jù)中能夠精準(zhǔn)找到自動(dòng)駕駛面向不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。
“在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,BEV(Bird''s Eye View,鳥瞰視圖)是當(dāng)前主流的技術(shù)路線,未來可以朝著多模態(tài)、通用智能的方向發(fā)展?!鄙虦萍悸?lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家、絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛表示。
他認(rèn)為,在通用人工智能時(shí)代,輸入提示詞和多模態(tài)內(nèi)容,就可以生成多模態(tài)的數(shù)據(jù),更重要的是,可以用自然語言生成對(duì)任務(wù)的描述,用非常靈活的方式覆蓋大量的長(zhǎng)尾問題和開放性的任務(wù),甚至是一些主觀描述。
王曉剛舉了一個(gè)例子來說明AI和AGI處理任務(wù)的不同。給定一張圖片,判斷是否需要減速,AI和AGI的反應(yīng)有什么不一樣呢?
現(xiàn)有的AI系統(tǒng),會(huì)首先做物體檢測(cè),然后再物體框里做文字識(shí)別,最后做決策。整個(gè)過程中每一個(gè)模塊都是事先定義好的任務(wù)。
而在通用人工智能下,給定圖像,人們只需要用自然語言去問問題,比如,“這個(gè)圖標(biāo)是什么意思?我們應(yīng)該做什么?”模型本身不會(huì)發(fā)生變化,它會(huì)通過自然語言的方式給出一系列邏輯推理,最后得出結(jié)論。比如,它會(huì)說,“前面限速30公里/小時(shí)”“前面100米是學(xué)校區(qū)域”“有小孩”“應(yīng)該小心駕駛”“將車速降到30公里/小時(shí)以下”等。
王曉剛還指出,智能駕駛汽車領(lǐng)域有“數(shù)據(jù)飛輪”的說法,通用人工智能時(shí)代則會(huì)產(chǎn)生“智慧飛輪”,人和模型之間可以互動(dòng),通過人的反饋,模型能更好地理解人需要它展示什么樣的能力,而去解鎖更多技能。從數(shù)據(jù)飛輪升級(jí)到智慧飛輪,可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)共智。
商湯基于多模態(tài)大模型,可做到數(shù)據(jù)的感知閉環(huán)和決策閉環(huán)。從前端自動(dòng)采集高質(zhì)量的數(shù)據(jù),到利用大模型進(jìn)行自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)注和產(chǎn)品檢測(cè),“能夠幾百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。
華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部總裁尤鵬也表示,“整個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注是整個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域準(zhǔn)確率、效率、成本最高的一部分”,這部分的效率直接影響到自動(dòng)駕駛算法和駕駛等級(jí)的提升。他透露,華為云正在做預(yù)訓(xùn)練標(biāo)注大模型,支撐后續(xù)的自動(dòng)駕駛算法的訓(xùn)練,可能會(huì)在幾個(gè)月后會(huì)發(fā)布。
除了自動(dòng)駕駛,很多行業(yè)人士相信,智能座艙也將在大模型的賦能下有著質(zhì)的提升,尤其將為人機(jī)交互打開新的大門。
百度集團(tuán)資深副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總裁李震宇認(rèn)為人工智能將重塑汽車空間,人與汽車的關(guān)系將會(huì)截然不同?!拔磥?,我們相信每輛汽車都會(huì)搭載一個(gè)數(shù)字虛擬人。未來的數(shù)字虛擬人不僅可以模擬人的外形,還可以注入靈魂,真正擁有對(duì)人類意圖的理解……同時(shí)也不再是單一以前場(chǎng)景的車機(jī)助理的身份,而會(huì)轉(zhuǎn)化成全能助理?!?span style="display:none">m37創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設(shè)計(jì)、營(yíng)銷策劃公司
他相信,隨著通用人工智能的發(fā)展,智能座艙將成為汽車創(chuàng)新的新焦點(diǎn),將會(huì)重塑其空間,屆時(shí)用戶和車企之間的距離將縮短,用戶和品牌之間的關(guān)系將更為緊密。“擁有自然語言交流能力的智能車可以讓車企與用戶直接進(jìn)行一對(duì)一的對(duì)話。當(dāng)汽車成為全能助理后,車企將面對(duì)用戶需求爆發(fā)式的增長(zhǎng)?!?span style="display:none">m37創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設(shè)計(jì)、營(yíng)銷策劃公司
王曉剛稱,在智能座艙板塊,通用人工智能可以使基模型具備對(duì)空間環(huán)境的理解、用戶狀態(tài)的感知、多模態(tài)指令解析及多輪邏輯對(duì)話、內(nèi)容生成等一系列能力,進(jìn)而賦能包括情緒感知、智能助手、基于情感的對(duì)話、創(chuàng)意內(nèi)容生成、個(gè)性交互等一系列功能,不斷地提升個(gè)性化體驗(yàn),進(jìn)一步拓展應(yīng)用場(chǎng)景。
“智能汽車是通用人工智能實(shí)現(xiàn)閉環(huán)的一個(gè)非常好的場(chǎng)景,我們已經(jīng)有人機(jī)共駕?!蓖鯐詣偙硎?,“未來我們希望車和模型之間能夠產(chǎn)生更有效的互動(dòng),那就完成了從人到車到模型這樣一個(gè)互動(dòng)閉環(huán),能夠讓通用人工智能為我們提供更好的駕乘體驗(yàn),解鎖無限的想象空間。”
只是,消費(fèi)者距離這種有著“無限的想象空間”的汽車生活還有多遠(yuǎn),沒有人說得出答案。
希望在于將來想象是美好的,不過,挑戰(zhàn)也隨之而來。
“過去我們一年要做大概1000萬幀的自動(dòng)駕駛圖像的人工標(biāo)定,請(qǐng)外包公司進(jìn)行標(biāo)定,大概6到8元錢一張,一年的成本接近一個(gè)億。但是當(dāng)我們使用軟件2.0的大模型通過訓(xùn)練的方式進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)定,效果會(huì)非??膳隆^去需要用一年做的事情基本上三個(gè)小時(shí)就能完成,效率是人的1000倍?!崩硐肫噭?chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO李想OK表示,“對(duì)于員工來說,他們會(huì)感覺用拳頭打架遇到了拿槍的。”
他認(rèn)為,在這樣的狀況下,如何能夠讓軟件2.0和現(xiàn)有人才進(jìn)行融合,為他們提供怎樣的全新工作流程、激勵(lì)機(jī)制,如何去選用任用人才,給全行業(yè)提出了挑戰(zhàn)。
更大的挑戰(zhàn)可能還在于中外大模型技術(shù)的差距。
3月25日,在2023中國(guó)發(fā)展高層論壇上,360創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO周鴻祎表示,目前來看,中國(guó)大語言模型和GPT-4的差距在兩到三年時(shí)間,GPT的技術(shù)方向已經(jīng)明確,不存在難以逾越的技術(shù)障礙,中國(guó)在場(chǎng)景化、工程化、產(chǎn)品化、商業(yè)化方面擁有巨大優(yōu)勢(shì),應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持長(zhǎng)期主義精神,迎頭趕上。
4月9日,由中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)主辦的人工智能大模型技術(shù)高峰論壇上,融匯金信CTO李長(zhǎng)亮認(rèn)為,未來做通用大模型的和做場(chǎng)景的分層很清晰,沒有中間態(tài)。做通用大模型需要大量的算力、數(shù)據(jù)、人員、資源等,只有有很強(qiáng)技術(shù)儲(chǔ)備和資源調(diào)配能力的大公司才能做,中小創(chuàng)業(yè)公司在這條賽道上會(huì)很難;在垂直應(yīng)用上,基于大模型的發(fā)展,結(jié)合場(chǎng)景的know-how做一些創(chuàng)新應(yīng)用,則會(huì)有無數(shù)的企業(yè)誕生。
他還認(rèn)為,中國(guó)在大模型這個(gè)產(chǎn)業(yè)賽道上是很有機(jī)會(huì)的,因?yàn)樵谥形膱?chǎng)景下,我們更懂我們自己的語言,沉淀了大量的中文知識(shí),會(huì)迅速追趕并超越。
我們也注意到,計(jì)算機(jī)科學(xué)家、自然語言模型專家吳軍在4月3日晚得到的一場(chǎng)直播中則給當(dāng)下的ChatGPT熱潑了盆冷水。他直言ChatGPT在中國(guó)被過度炒作了,中國(guó)的大部分研究機(jī)構(gòu)是做不了的。
在他看來,ChatGPT的原理很簡(jiǎn)單,但是在工程上要想做到,其實(shí)蠻困難,因?yàn)镃hatGPT太耗資源,光硬件的成本就要差不多10億美元,這還沒算電錢。ChatGPT訓(xùn)練一次要耗多少電?吳軍的說法是,大概是3000輛特斯拉的電動(dòng)汽車,每輛跑到20萬英里,把它跑死,這么大的耗電量,才夠訓(xùn)練一次。這是非常花錢的一件事。
他的結(jié)論是,ChatGPT不算是一項(xiàng)新的技術(shù)革命,帶不來什么新機(jī)會(huì),最后可能的一個(gè)結(jié)果就是給幾家大的做云計(jì)算的公司交錢。
由ChatGPT帶起的大模型熱,最終會(huì)在各行各業(yè)開花結(jié)果,還是盛名之下其實(shí)難副?不妨把這個(gè)問題交給時(shí)間。
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