Edge
Chrome
Firefox
昨晚和一个做企业的哥们聊天，他们公司是全国教培行业一站式招生营销的头部公司。员工规模是几百人，年盈利八位数的公司，今年两个特征，一是业务量下降，二是ai提高效率后带来的裁员，离职赔偿成为一个近期主要公司支出。不是一家公司这样，是很多行业很多公司都这样，半年没招人了。就是全社会需求减少了，人也需要的少了，赚钱难了，更卷了，通缩循环了，这么一想投资是个好行业。不怕新人来卷，因为新人整体是行业供养者。
这些年房地产行业萎缩，那么挤压出来的从业人员就要去其他行业卷，ai和以往不同的地方在于，提高效率本质的一个特征就是替代人工，不需要那么多人工作了。那么很多行业都像地产这样萎缩的行业，把人挤压出来，去别的行业卷。那整个社会貌似不可逆转的通缩了。
股票的价值某种程度就是不可证伪之长线逻辑。而老登和小登泡沫和价值我们不好分辨，走势不好判断。但行业趋势的确是确定性的。
大家都说说身边ai具体的应用和对世界的改变，让大家坐在家里长见识！
2018年看过的一个斯皮尔伯格拍的电影《头号玩家》，八年前了，但貌似几十年后，真有可能人类无事可做，进入低欲望社会，大家一起玩虚拟世界游戏。
赞同来自: KevinLe
X上的自动翻译功能已经一定程度上实现了全世界人民大团结，我经常和中东、南美的网友交流意见，大家都只写自己的母语就可以了。相信再过几年，流浪地球1里的同传耳机也会普及。举这个例子，其实想说AI其实还处于很初始的状态，应该能干好的翻译，也还没有完全做到无缝融入生活。其它能做到的，很多其实也就是新奇，真做到完美融合到生活中的，其实并没有。至于多久能够彻底改变生活融入生活，看来并不是短期能能做到的。
其实现在有很多AI同传app，但是效果还不尽如人意，主要是使用流程的问题，而不是AI翻译质量。比如我得事先准备好蓝牙耳机，打开APP，再让老外戴上，如果是临时性的会谈，几乎无法事先准备。
如果同传耳机都有统一的通信协议，大家只需要简...
赞同来自: xgjxgq 、qianfa 、文撕墨客 、会跑的蜗牛love 、RiverToSea 、更多 »
一、危机推演：吞食自身的螺旋
第一阶段：系统性需求崩塌与“滞胀”怪圈
财富持续集中，导致占人口多数的劳动者购买力衰竭，而AI驱动的产能却指数级扩张。这会引发一种新型经济危机：不是物资匮乏，而是生产过剩与消费无力并存的“丰裕中的贫困”。
为延缓崩溃，国家只能采取超发货币和全民负债的模式，但注入的流动性只会涌入资产池推高泡沫，无法转化为实体经济的有效需求。结果就是实体经济通缩、资产价格通胀的结构性滞胀。这是一种靠债务麻醉维持、随时可能猝死的脆弱平衡。
第二阶段：社会契约解体与政治极端化
当债务驱动的麻醉剂失效，大规模且不可逆的结构性失业，会彻底摧毁“以劳动换取生存”这一现代社会契约的根基。被系统抛弃的“无用阶级”将丧失经济价值和社会尊严，中产阶级则因内卷化不断向下滑落。
这会导致政治上的撕裂：一方面，为了争抢缩水的生存资源，民族主义、民粹主义和排外情绪会极度膨胀；另一方面，财富精英为维护自身安全，会推动建立高度监控的“环形监狱”式社会，催生一个由算法警察和私人安保统治的、对内压制对外转嫁矛盾的技术威权政体。
第三阶段：人的全面异化与精神肉体双重流放
在终极意义上，危机体现为人类主体性的丧失。人不仅在劳动中被替代，在消费、艺术、决策等一切领域都被算法反噬。你的欲望是被算法计算的，你的社交是被虚拟人陪伴的，你的反抗是被系统预判并收编的。人类从万物的灵长，沦为数据喂养模型过程中的一个无用的插件，面临身心双重灭亡的深渊。
二、出路：驯服生产力，重构生产关系
所有出路的逻辑起点，在于认识到问题不是生产力太高，而是生产关系容纳不下它。变革的对象不能只是分配方式，必须触及生产资料所有制本身。
- 生产资料的“去私有化”与社会化控制
这是最深层的出路。必须对构成AI基础设施的数据、算法、算力实行全新形态的社会共有。
比如，将核心AI大模型和超大规模数据中心界定为“数字基础设施”，像交通、电网一样，以公共事业或社会信托的方式共同持有、民主治理，打破算法资本的垄断。这是技术发展的社会化本性对私有制的客观要求。 - 分配关系的革命：切断“劳动—生存”的硬链接
必须坦然接受并主动推动马克思所说的“按劳分配”向“按需分配”第一阶段过渡。出路在于构建社会分红体系：
对所有被AI替代而消失的岗位所对应的价值，征收“机器人税”或“数据税”，并以此建立全民基本收入或基本服务（教育、医疗、住房全免），使每个人拥有脱离雇佣关系也能体面生存的自由。这是把生产力增长的果实，制度性地分享给所有人，重建社会契约。 - 重构劳动、时间与人的价值坐标
在社会生存得到制度性保障后，需要彻底转变文明的价值尺度。废除围绕“全职务”构建的身份认同，定义新的社会贡献体系：照护家人、社区共建、艺术探索、科学研究都将被视作有效的社会劳动并获得社会认可。人类将从厌恶性的谋生劳动中解放出来，转向以自由时间为基础的、追求个性全面发展的自觉创造。 - 全球性治理框架的对抗与平衡
在一国之内寻找出路是不够的，资本会外逃至成本洼地。出路最终需要全球性的协调，如全球最低企业税率、数据主权与算法治理联盟等，以对抗“逐底竞争”。这虽是漫长斗争，但已是唯一的文明自救方向。
总结而言，这场生产力革命把人类逼到了一个终极选择面前：
是被自身创造的强大技术所奴役和撕裂，在少数富人的“安全岛”和多数人的“流放地”之间陷入无尽的灾难；还是通过深层的制度变革，主动驾驭这股力量，将之变为通向“自由王国”的阶梯。
历史没有必然的乐观，唯一的保障是人类自觉的政治行动。
赞同来自: happysam2018 、pppppp
这不是添乱吗 :)，增加风险点。希望只是做做样子，没有投用。煤化工装置，类似于石油化工，一旦出事，就是大事。假投运的用AI交差，主要负责静态展示和公众号；真投运的用我们的来干活，实际运行。
有时候有的AI公司明确跟我们讲，投标他们来，干活我们来。
你不会是外宾吧？
甲方的招标文件规定：针对某某装置，包括但不限于使用人工智能、神经网络、机器学习、模糊控制、模型预测、Smith等等方法，达到****的效果。按现在的上级领导的喜好，如果你不顶着人工智能、大模型的名义，根本不能中标啊。所以各种人工智能大模型大行其道。****，*****一看，这些，我熟啊。至于实际效果么， 我不敢多说。这不是添乱吗 :)，增加风险点。希望只是做做样子，没有投用。煤化工装置，类似于石油化工，一旦出事，就是大事。
赞同来自: happysam2018 、kolanta
不砸钱发展AI，万一AI真跑通了，又会面临鸦片战争的百年屈辱。所以要发展AI，大不了大家一起赔钱，就当抽了一张均贫卡。有道理。感觉特朗普政府，被几家大公司用AI给绑架了。在新的技术革命出现之前，先用AI支撑一阵，投入海量资本进行AI基建，刺激经济发展，毕竟美国也没有别的领域可以发展。我们呢，为了那个万一，不敢不跟。
理工科专业学的都是标准化的概念、公式和数理逻辑，正好是落入AI的下怀。更适合你要表达的意思当下AI在编程、法律应用教多，是因为编程语言、法律文本，有严格的语法、语义、逻辑规则，类似于数学公式或者模型。其本身是自然语言的一个很小的子集，易于使用AI大模型实现，对算力、内存的资源需求也低。理工科就不是AI了，是铁打的数学模型。
thenight
- 软件从业者
赞同来自: KevinLe
不砸钱发展AI，万一AI真跑通了，又会面临鸦片战争的百年屈辱。发展AI没问题，问题在于这个创新怎么落地到普惠上，如果不是普惠肯定就是动荡了。
所以要发展AI，大不了大家一起赔钱，就当抽了一张均贫卡。
其实，目前是有一个灰犀牛的，央行屡屡放大招的背后，是边际效益逐渐递减的。
银行被托管的频率高了，这其实是央行为了国债信用，主动放大招兜底。
买断式逆回购，实际原因是银行利差下降，经营困难。
央行既要保汇率，就要维持银行体系，还要稳定促进就业，这很难。
央行屡屡出手，放大招看似杀鸡用牛刀，实际时预先处理问题，以换取更多时间解决债务问题。
AI发现了天花板后，才是要命的——增长乏力叠加债务会很麻烦，据说是2029，痛苦还在后面呢。
赞同来自: 跑路皮皮
对这个有些好奇，能够分享一下煤化工、精细化工的业主，要求AI做些什么吗？三十多年前，石油化工上面，已经开始使用AI了，那时没有现在的AI，也还没有煤化工。那时的AI叫做先进控制系统，UOP公司在DCS控制系统旁边，放上一台电脑，根据装置的实时运行数据，通过公式、数据库等工具得出控制值，传输到DCS系统进行控制，提高产品的产量、质量、收率。这些公式是确定的数学模型，能够保证输出参数的确定性。现在的频...甲方的招标文件规定：针对某某装置，包括但不限于使用人工智能、神经网络、机器学习、模糊控制、模型预测、Smith等等方法，达到****的效果。
按现在的上级领导的喜好，如果你不顶着人工智能、大模型的名义，根本不能中标啊。所以各种人工智能大模型大行其道。****，*****一看，这些，我熟啊。至于实际效果么， 我不敢多说。
赞同来自: 文撕墨客 、h837031633 、luckzpz 、pppppp
现在高考文科生专业无非氷是法学，汉语言文学，传播学，马克思主义，哲学，社会学，政治行为学，国际贸易——————，如果按AI发展，以上这些文科专业还有哪个能生存下来，是不是以后都真不需要文科生了，请大家分析一下文科本来就是非应用性的，只保留少数人研究消遣即可。
事实上在国外愿意学历史、哲学这类没有钱景专业的一般都是家里不差钱的；老百姓的孩子还是老老实实学理工科，好找工作最重要。
赞同来自: 物业一铺养三代 、qianfa 、秃顶熊 、MarioLeo 、pppppp更多 »
ai处于一个很奇怪的位置，实际上现在的ai本是为翻译而诞生的一项技术，然而对于翻译这个基本需求，也没有带来一场革命性的改变，人人不需要学外语，就可以自由交流。现实中的巴别塔远远没有到来。X上的自动翻译功能已经一定程度上实现了全世界人民大团结，我经常和中东、南美的网友交流意见，大家都只写自己的母语就可以了。相信再过几年，流浪地球1里的同传耳机也会普及。
其实现在有很多AI同传app，但是效果还不尽如人意，主要是使用流程的问题，而不是AI翻译质量。比如我得事先准备好蓝牙耳机，打开APP，再让老外戴上，如果是临时性的会谈，几乎无法事先准备。
如果同传耳机都有统一的通信协议，大家只需要简单的握手，比如两个/几个耳机碰一下，就可以和任意人自由交流就好了。
现在高考文科生专业无非氷是法学，汉语言文学，传播学，马克思主义，哲学，社会学，政治行为学，国际贸易——————，如果按AI发展，以上这些文科专业还有哪个能生存下来，是不是以后都真不需要文科生了，请大家分析一下理工科专业学的都是标准化的概念、公式和数理逻辑，正好是落入AI的下怀。更适合你要表达的意思
对这个有些好奇，能够分享一下煤化工、精细化工的业主，要求AI做些什么吗？三十多年前，石油化工上面，已经开始使用AI了，那时没有现在的AI，也还没有煤化工。那时的AI叫做先进控制系统，UOP公司在DCS控制系统旁边，放上一台电脑，根据装置的实时运行数据，通过公式、数据库等工具得出控制值，传输到DCS系统进行控制，提高产品的产量、质量、收率。这些公式是确定的数学模型，能够保证输出参数的确定性。现在的...有确定逻辑的直接公式计算就行了
Ai用在过往需要经验调优、预测这些上面
赞同来自: 物业一铺养三代 、邻居家的龙猫 、kolanta 、好奇心135 、andybrier更多 »
我们做了好几个化工类的项目，包括精细化工，煤化工等。数据=信号+噪声，在日常数据中，噪声占比可能是远超信号的。不是工厂不肯收集或者提供高质量数据，是数据本身可能=90%的噪声+10%的信号。如何辨识出来信号和噪声是非常关键的。这么说吧，现在市场上基于AI的工业项目特别多，但很多还要找我们来最终干活。包括几个头部公司。我也跟他们的AI团队仔细沟通过。这就是人工智能核心创始人杨立坤对现在的LLM没那...对这个有些好奇，能够分享一下煤化工、精细化工的业主，要求AI做些什么吗？三十多年前，石油化工上面，已经开始使用AI了，那时没有现在的AI，也还没有煤化工。那时的AI叫做先进控制系统，UOP公司在DCS控制系统旁边，放上一台电脑，根据装置的实时运行数据，通过公式、数据库等工具得出控制值，传输到DCS系统进行控制，提高产品的产量、质量、收率。这些公式是确定的数学模型，能够保证输出参数的确定性。现在的频率、带宽、存储与那时不可同日而语，但是，现在的AI大模型的幻觉错误，使其无法用在批处理、PID处理的实时参数提供上，从而对化工生产提供帮助。
thenight
- 软件从业者
赞同来自: demander2016 、好奇心135 、得鹿梦鱼0
2. AI带来了一些工作岗位，但是大部分是高端的
3. AI带来的岗位<<AI造成的岗位消失——传统老登猛跌，小登涨的原因
4. 整体看，AI带来了效率提升，但是收入端不会普惠大众
5. AI大概率会有一次撞墙的事件，会导致一次经济危机，虽然A国政府和金融掌舵人在尽量避免这件事。
6. C国也在猛砸AI，希望用科技引擎替换原有引擎，想法很好，做起来难，原因在1234
7. 可能明年后年会更困难
bigbear2046 - 无非想要明白些道理，遇见些有趣的人或事
我们做了好几个化工类的项目，包括精细化工，煤化工等。AI的工业应用有具体案例么？工业要求的精度AI已经能匹配了么？
数据=信号+噪声，在日常数据中，噪声占比可能是远超信号的。不是工厂不肯收集或者提供高质量数据，是数据本身可能=90%的噪声+10%的信号。
如何辨识出来信号和噪声是非常关键的。这么说吧，现在市场上基于AI的工业项目特别多，但很多还要找我们来最终干活。包括几个头部公司。我也跟他们的AI团队仔细沟通过。
这就是人工智能核心创始人杨立坤对现在的LLM...
赞同来自: 精神科王主任 、skyblue777
不能创新？那么多数学问题都解决了。蛋白质结构也解决了。各种棋类也无敌手了。啥叫创新？认同你这个反问
实际上，很多“重大创新”都是无数个“微创新”叠加后，重新再聚集找出最佳路径后的“重塑”创新
微创新，可以简单理解为缝合创新
重大创新，可以简单理解为借鉴诸多缝合创新后，重新洗刷、整编后的创新
都一样的，看人如何理解和定位了
只不过人类的通病，都是喜新厌旧， 对“缝合”嗤之以鼻
而没有微创新，哪来的重大创新？
赞同来自: 物业一铺养三代 、kaheb 、丢失的十年 、这回真懂了 、猪尾巴草77 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、更多 »
对于普通人说这些有用吗？AI出现后就让普通人也能随时随地搜索，看到以前那些需要专家级以上的人才能获得的专业知识。大大拓宽了普通人对世界的认知水平，这是不是事实我也算是计算机小白的轻中度AI使用者了。国产的token plan/coding plan试了个遍，国外的先进模型也跟着大佬们在用，日均也有几千万的token消耗量了。
AI出现后，给普通人看上去很专业但是实际上无法评价的专业知识，实际上是给人以幻想。当一个信息提供工具没有办法对信息提供准确性负责，也不用对不正确数据和不正确信息提供承担责任，而使用人员的专业性又不足以评价和识别出准确性的时候，其实还是挺危险的。
举两个例子，之前看到一个事。一个人觉得自己容易饥饿，然后买了个血糖仪测了一下拍照让AI识别，AI把7.0血糖仍成了70，给的结论是高危让直接叫救护车，就真的自己叫了救护车。
另外一个例子，那和投资相关性就高一些了。一些常用的股票MCP，实际上底层数据是有问题的，比如财务数据采用的是调整后的（比如造假被发现以后追溯调整的）、或者提前剔除了退市股的、或者基础数据有问题（股本更新不及时、分红更新不及时啊之类的）的，但是这些问题都不披露给用户。然后用户用这些MCP很容易就搞出了一大堆华丽的策略，最后用起来哐哐踩雷。如果是专业的投资信息服务提供商，它这么提供缺陷信息是有法律责任的，但是到了AI这边，AI可以毫无法律负担的提供各种残缺或者缺乏验证的信息。
AI现在的搜索，不外乎都是websearch这些，也就是如果你能用AI的websearch搜索到的信息，那你自己百度、duckduckgo这些能搜索到，所以并不是额外的提供了专业知识。而真正的专业知识，是需要专业数据库提供的，需要接口以及付费的，价值在收费的数据库上而不是AI。
当然不是说AI工具没有价值，它确实让毫无程序基础的人，能快速的通过AI实现自己专业范围内的提炼和加工。但是超出自己专业范围以外的AI提供的信息，真的需要小心的甄别。用作娱乐、补充、知识起步和概述了解是完全没问题的，真的要用来解决实际承担责任的需求，是需要谨慎小心多轮验证的。
赞同来自: KevinLe
精细化工研发，喜欢查阅技术文献，从业超过30年。我们做了好几个化工类的项目，包括精细化工，煤化工等。
从90年代初到市级图书馆进行计算机联网检索，按页计费，到随时随地的免费谷歌专利检索，直到现在的AI文献检索和归纳，信息技术革命提高了文献检索效率超过了100倍。
AI的背后，是海量的高质量开放数据，包括中文的和英文的。但是无形的网在变的越来越密，中文世界和英文世界在慢慢分离。虽然中国的研发投入巨大，专利申请数量世界第一，但是底蕴和质量还是差距明显。...
数据=信号+噪声，在日常数据中，噪声占比可能是远超信号的。不是工厂不肯收集或者提供高质量数据，是数据本身可能=90%的噪声+10%的信号。
如何辨识出来信号和噪声是非常关键的。这么说吧，现在市场上基于AI的工业项目特别多，但很多还要找我们来最终干活。包括几个头部公司。我也跟他们的AI团队仔细沟通过。
这就是人工智能核心创始人杨立坤对现在的LLM没那么推崇的原因。
赞同来自: KevinLe
精细化工研发，喜欢查阅技术文献，从业超过30年。【专利申请数量世界第一，但是底蕴和质量还是差距明显。在我从事的邻域，基于中文世界的AI检索质量还是差强人意】
从90年代初到市级图书馆进行计算机联网检索，按页计费，到随时随地的免费谷歌专利检索，直到现在的AI文献检索和归纳，信息技术革命提高了文献检索效率超过了100倍。
AI的背后，是海量的高质量开放数据，包括中文的和英文的。但是无形的网在变的越来越密，中文世界和英文世界在慢慢分离。虽然中国的研发投入巨大，专利申请数量世界第一，但是底蕴和质量还是差距明显。...
-- 这。。。。
-- 层主这个发现，算是超越了一些人，还是不错的
-- 但仔细想想，不能认为在当下这种情况不对、不好，或者是说有问题
-- 这是专利的“通货膨胀”-- 如果说对当下这个不满，觉得就是“烂”
-- 那，我们回头看几千年以来的各种著作、或者是传世文集
-- 有没有发现，可以“同样适用”
-- 比如现在各种著作、文案、发明、科技等等，看似越来越多，但“底蕴和质量和古代会有明显差距”，当年流传至今的东西、那些经典的东西，都是几千年，而现在的东西能流传几年？
-- 似乎从这角度而言，古代牛叉、古代厉害、古代底蕴和质量比现代好
-- 很显然，大部分人肯定是不同意这个说法的-- 如果某人不同意，这就对了，因为这就是正常的社会发展
-- 但。。。。。。。。量能能铸就势能
赞同来自: 土豆鸡蛋 、布局将来 、KevinLe 、好奇心135
从90年代初到市级图书馆进行计算机联网检索，按页计费，到随时随地的免费谷歌专利检索，直到现在的AI文献检索和归纳，信息技术革命提高了文献检索效率超过了100倍。
AI的背后，是海量的高质量开放数据，包括中文的和英文的。但是无形的网在变的越来越密，中文世界和英文世界在慢慢分离。虽然中国的研发投入巨大，专利申请数量世界第一，但是底蕴和质量还是差距明显。在我从事的邻域，基于中文世界的AI检索质量还是差强人意。
由于工厂缺乏收集高质量大数据的硬件和习惯，我所在的公司，用AI来改进生产，看起来还遥遥无期。
目前AI的本质，其实是穷举查表，加上一些权重，谈不上创新。如果说创新的话，就是所谓的幻觉，本质上就是错误。现在的大模型，可以轻而易举地把整个国家图书馆的所有内容包括进去，然后查表，结构化输出。没有包括的，就输出错误。这与数学、物理、化学模型有本质区别，这些模型可以产生精确的、正确或错误的结果。现在的AI，是带宽、存储发展到一定程度的结果，大力出奇迹。初中级任务还是适用的，比如教教初中小学生。问题不大。有错也能接受。
目前AI的本质，其实是穷举查表，加上一些权重，谈不上创新。如果说创新的话，就是所谓的幻觉，本质上就是错误。现在的大模型，可以轻而易举地把整个国家图书馆的所有内容包括进去，然后查表，结构化输出。没有包括的，就输出错误。这与数学、物理、化学模型有本质区别，这些模型可以产生精确的、正确或错误的结果。现在的AI，是带宽、存储发展到一定程度的结果，大力出奇迹。对于普通人说这些有用吗？AI出现后就让普通人也能随时随地搜索，看到以前那些需要专家级以上的人才能获得的专业知识。大大拓宽了普通人对世界的认知水平，这是不是事实
最近各中小企业都被要求把员工的社保要全额上缴了，以前规避方法是把省下的部分直接发给员工或者只交一部分。硅基员工永不生病 无须退休 无须社保 无须劳保
之前税收也更严格了。
很多钻这种空子的小企业有可能就撑不住，不赚钱了。
总体趋势人力成本越来越高。
未来的演绎会是各行各业都会经历涨价吗？
我说个很久以前的，阿尔法狗打败李世石，极大的震撼颠覆了围棋界，没过多久就人人都称ai为老师了，在那之前，没人想到过。有人问王天一在网上下棋怎么判断对方是软件，他说：比我还厉害的都是软件。封闭规则 无穷检索
我在孩子小时候给他启蒙过围棋，他不太感兴趣。今年对象棋感兴趣了，看讲棋的视频，借象棋的书看，教会他怎么看棋谱后，自己照着书摆棋研究。在学校跟同学课间下，回家我也会杀他几盘。与我小时候真是一模一样。
ai好像改变了...
赞同来自: 土豆鸡蛋 、再见炊烟 、marcaret 、cureheart 、古都独行更多 »
AI最先最实用的应用应该是编程，这一点一线的程序员应该感觉最直接。Coding的预期我觉得已经打满了，只有非程序员才不知道这东西的杀伤力之大，现在很多以前不经济的软件、应用，受益于开发成本的大幅度降低，都可以形成闭环的商业产品了；把这东西类比成一个更高级的开发预言就行了，如果只有汇编语言，怎么想象我们现在的世界有这么多的软件、游戏。软件业不会消亡，相反，会涌现出以前人们想都不敢想的产品数量，但可能全行业的营收并不会有大幅度提升。
但是个人认为前面会怎么发展还是会有很大的变数：有的人会激进地认为是冲锋的号角，有的人会保守地防备万一是集结号。。。。。。对于大佬们每一个划时代的变化都是改天换地的机会，对于小民还是要充分考虑变换的复杂性和过程的牺牲
现在还在扩展成各种Agent，我觉得会扩展成各类工作的专用软件，功能比以前的软件强很多，成本也可以接受，会让白领工作效率大幅度提高，这一块目前还没有释放出来，也不知道AI能力的边界在哪里。
AI将会替代很多人，以后的就业会越来越难，因为以前那种简单的工作很容易能够被AI替代，例如程序员，分析师，翻译，文秘等，这些是第一批会首AI替代的职业。AI降低了很多行业的门槛，例如一个不会编程的人现在也能让AI给自己写程序实现一些功能。所以很多这样的本来是很多人的就业机会没了，所以以后的孩子会更加卷，就业机会更少。传统行业多少也会受到影响，但是影响可能会比较滞后，影响传统行业的是AI 机器人。当然也会出现很多机会，以前需要很多人才能运作起来的一个公司，也许以后一个人利用AI就可以运作起来，甚至都可以完全不需要人。例如很多博主养龙虾，晚上帮自己制作视频，第二天一大早发布出来就可以赚流量了，自己都可以躺着赚钱了。
易尔奇 - 安待久 渐息散
说得一套一套的，可见文学评论已经死亡；
现在ai有记忆有联想，什么都瞒不了祂的。
感觉发展下去，有一天祂比你更了解自己？
现在学习日内交易，每天把交易明细喂ai，
祂也是一套一套的，有时没听祂的也赚钱，
祂还对我苦口婆心，嘚啵嘚啵，难免吵架。
感觉听ai的，肯定亏不了也赚不了什么钱。
赞同来自: gaokui16816888 、钟爱一玉
孩子看AI现写，很有触动。不知道基于人类语料训练的AI某一天能不能写出超越人类的内容。比如把《红楼梦》后四十回写圆满了。要这样的话，就跟alphaGO战胜人类棋手后，未来的孩子教育就是让孩子跟着AI学就行了（如果还非要学的话）。非常非常非常非常期待中...........
好几年前，我就有一个幻想（idea），能通过机器人圆了这个未完的梦, 形式类似《侏罗纪公园》。
更大的幻想是哪个有雄心的红迷巨富早日投资这个复兴经典。
也许是个有钱途的项目。
赞同来自: 富贵在人为 、KevinLe 、文撕墨客 、黄藤酒
程序员应该是感受最深的群体之一，现在行业内还没用上AI辅助编程的人，估计所在公司目前的发展不会好。AI最先最实用的应用应该是编程，这一点一线的程序员应该感觉最直接。
作为在制造业IT一员，去年用了各种copilot辅助，感觉不如预期，就算当时的当红炸子鸡cursor，看了各种实践下来也不太心动，直到年初用了claude code。立马自掏腰包买了几千元国内和国外模型的套餐，可惜没反应过来，错过了智谱这只大牛股。
目前claude code和codex，生成代码的...
但是个人认为前面会怎么发展还是会有很大的变数：有的人会激进地认为是冲锋的号角，有的人会保守地防备万一是集结号。。。。。。对于大佬们每一个划时代的变化都是改天换地的机会，对于小民还是要充分考虑变换的复杂性和过程的牺牲
打新交朋友
- 孙子的先胜；老子的不争
赞同来自: lnb1124 、coding 、gaokui16816888 、不虚不实 、文撕墨客 、更多 »
程序员应该是感受最深的群体之一，现在行业内还没用上AI辅助编程的人，估计所在公司目前的发展不会好。我转发给我老婆看了，具体内容我看不懂，她是人工智能前沿从业者，给我解释了，我也懂了，这是一线的炮声。
作为在制造业IT一员，去年用了各种copilot辅助，感觉不如预期，就算当时的当红炸子鸡cursor，看了各种实践下来也不太心动，直到年初用了claude code。立马自掏腰包买了几千元国内和国外模型的套餐，可惜没反应过来，错过了智谱这只大牛股。
目前claude code和codex，生成代码的...
赞同来自: 醉后 、土豆鸡蛋 、沐沐虎 、eckeels 、vvipi 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、更多 »
一是去年租的办公室二房东违约，通过AI的帮助，没有聘请律师的情况下自己独立完成了诉讼流程，且赢得了官司。虽然案件事实很清楚，但是如果没有AI帮助，自己独立去准备材料，准备法庭辩论还是很难的。
二是有个海外亲戚在国外有一个债权，进入了破产流程，但是距离拿到赔付遥遥无期。通过AI的帮助，我帮他将债权转让出去拿到了钱。这中间要和国外的管理人，转让中介，受让方进行一个多月的沟通。通过AI很好的规避了其中的风险，如果是以前依赖依赖搜索引擎碎片化的信息基本上，需要自己对接老外完成这个流程几乎难以想象。
听了几首，一眼ai味。感觉全是差不多的调调，就和张雪峰的那首念张师差不太多的调子。ai的唱腔也不行。分享古留的单曲《雨困两人 part2》: https://163cn.tv/balGQaG6 (来自@网易云音乐)
我现在觉得ai歌曲有意思的还是之前获得ai梁静茹、ai周杰伦这样的方式去翻唱其他歌手的歌，这个很给人惊喜。
分享古留的单曲《日本动漫风格钢琴弦乐组曲（纯音乐）part2》: https://163cn.tv/balGpfJU (来自@网易云音乐)
分享古留的单曲《未愈的伤口》: https://163cn.tv/balHLKHU (来自@网易云音乐)
分享古留的单曲《Blues Reggae Fusion with Flute and Guitar（纯音乐）p2》: https://163cn.tv/balHcVfd (来自@网易云音乐)
分享古留的单曲《坏收音机》: https://y.music.163.com/m/song?id=3396596442&userid=563055657&dlt=0846 (来自@网易云音乐)
提示词换一换（不过提示词其实也是AI写的），其实还是能搞出些好玩的音乐的，哪些小众曲风的提示词，能搞出自己喜欢的歌单，我搞了一堆的R&B、说唱、蓝调雷鬼的、电子乐的。
赞同来自: 土豆鸡蛋 、djc354133 、全都是泡沫A 、demander2016 、exocet 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、更多 »
作为在制造业IT一员，去年用了各种copilot辅助，感觉不如预期，就算当时的当红炸子鸡cursor，看了各种实践下来也不太心动，直到年初用了claude code。立马自掏腰包买了几千元国内和国外模型的套餐，可惜没反应过来，错过了智谱这只大牛股。
目前claude code和codex，生成代码的效果远好于很多程序员水平，但是还有挺多问题，小红书上吹得神的很多是单兵作战。团队开发，特别有大量存量生产系统，还有各种工程化问题没解决，目前的harness工程估计还得进化，等待有大厂可以迭代出通用的框架。要不纯vibecoding对生产系统后期就是灾难。
另一方面，公司刚好属于受益ai发展，现在同事茶余饭后讨论最多的就是希望ai这波浪潮可以持续多几年，让我们的股权激励可以顺利套现，这样ai有没有改变社会发展不清楚，但是应该可以改善我们的生活。
赞同来自: 土豆鸡蛋 、gaokui16816888 、文撕墨客 、秋风客 、daxian100 、 、 、更多 »
如何在一天内彻底改变你的人生看完了，写的很好，现在我要去刷AI短剧了，不是追求什么，就是想短暂的把脑子摘掉，对着屏幕傻笑一会儿罢了
作者：Dan Koe
（根据原始长文 How to Fix Your Entire Life in 1 Day 精校整理｜全文约9800字｜建议分时段深度阅读）
如果你和我一样，会觉得"新年决心"这种事挺傻的。
因为大多数人改变人生的方式，从根本上就是错的。
他们立下目标，只是因为别人都在立——我们把"地位游戏"包装成意义，却从未触及真正的改变。
真正的改变，不是说服...
钟爱一玉
- 所谓常识，是平常人没有的知识。
赞同来自: zddd10 、gaokui16816888 、neverfailor 、cquhrb 、youinswufe 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、更多 »
Ai极大地提高了经验值增加的效率，我家股二代的投资体系就这么螺旋式地迭代了一轮又一轮，快速地超过了投一代。
按投二代的话说，Ai带来的焦虑，也要靠Ai解决。
赞同来自: 文撕墨客 、happysam2018 、稳若老狗
具体说是对非标准化技术的行业没啥影响，例如创作，设计，手艺，餐饮，修理，居民服务，以及其他个性化无法标准化的行业。而所有可以标准化的东西有可能都有影响直接影响一时还看不到，但是间接影响有。因为这些工种现在大都上网了，用AI来筛选你，你不懂的话，可能最后连自己是为什么找不到活来干都不知道是怎么回事
华为ADS4.1广汽的ADiGO也不错，朋友的车体验过，在北京路上比老司机还主动还稳，但是这些不能都算到现在热门的人工智能上面。道路的建设、车上的感知、天上的卫星、后台的云服，都几十年了。现在所说的热门AI，包括算力、存储、大模型，仅占那么一点点、一点点。
赞同来自: 物业一铺养三代 、土豆鸡蛋 、四时自由 、大LU 、xicaiyiming 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、更多 »
我觉得吧，ai最大的收益群是资本，对于普通用户来说，你的工作效率是高了，但是你有拿到更多的收入吗？对企业家来说，ai提效是提效了，但最大的作用其实是缩减人力成本。那么好了，企业家成本更低了，利润更高了。但普通员工很多失业了，平均收入降低了，消费也就降低了，然后企业好像收入更低了。。。。赞同，AI其实很危险，如果某天，AI把书籍知识吸收掉，然后把书籍销毁，Anthropic 已经做过这种事，书籍可能不是绝版书，如果人为的去绝版呢，把所有的知识放到AI里面，你不得不用，用AI决定人的级别，这可比现在的血脉、钱、权等传递更可怕，马上进入封建社会
我其实任然看好未来的ai，但是现在好像还缺点什么
赞同来自: happysam2018 、zhenglonggeng 、barry 、文撕墨客 、luckzpz 、更多 »
我觉得吧，ai最大的收益群是资本，对于普通用户来说，你的工作效率是高了，但是你有拿到更多的收入吗？对企业家来说，ai提效是提效了，但最大的作用其实是缩减人力成本。那么好了，企业家成本更低了，利润更高了。但普通员工很多失业了，平均收入降低了，消费也就降低了，然后企业好像收入更低了。。。。我其实任然看好未来的ai，但是现在好像还缺点什么任何提高效率的技术进步都是为了减少人工。
京公网安备 11010802031449号