深度剖析：AIGC的两种观点解析

近期，人工智能（AI）的风靡无处不在，线上关于这一主题的讨论如雨后春笋般冒出。在此，我之于 AIGC 的看法也需明述。我将人们的视角分为两种：一种信奉 AI 是全能的，未来几乎无所不能；另一种则是认为 AI 虽然取得了一些突破，但离真正实用仍有相当的差距。

第一种观点多是基于媒体对 AIGC 能力的过度放大和美化，以至于如 Google 发布的 Gemini 如此颠覆性的技术，在广告宣传中都被塑造成强大无比，让很多人误以为AI已经临近人类的智能边界。在这种无定锚点的幻想中，人们开始以为AI是全能的，完全可以应对未来的种种挑战。在此情境下，人们对 AI 的到来满怀期待。

然而，另一种对 AIGC 的态度则偏向悲观，甚至保守乐观。人们认为当前的 AI 并没有达到预期的强大水平，离真正的人工通用智能（AGI）还有很长的路要走。这一种看法往往源于 AI 研究领域的专家之口。

个人而言，我理解这两种观点。盲目乐观或者过于悲观都是有失偏颇的。在当前 AIGC 高速发展的阶段，几乎每周都有最新的科研成果公之于众，让人热血沸腾。每个新的突破都能创下“有史以来最强”的记录，然后又被下一个“到目前为止最强”的科研成果所取代。

AI的技术更新不仅满足了社会进步的需要，更在满足资本对于科技进步的渴望。从资本市场对区块链的青睐，到大力推崇元宇宙，再到现如今的人工智能，我们可以清晰地看到，每一次的资本博弈最终都推进了技术的前进，从而推动社会不断向前发展。甚至有阴谋论称 Meta 的 LLaMA 是故意泄露的，目的是为了引发了“羊驼爆发”，为AI开辟更多的可能性。有人甚至将 LLaMA 的开源比喻为 Linux 系统的发布！

回到人工智能这个话题，我们必须认识到，尽管大型模型在AI搜索、智能问答、文本生成、代码编写、语言翻译等领域具有强大的能力，但目前仍未有能够落地的杀手锏级应用场景。我们常常对未知的可能性充满期待，但对于我们的下一步走向，或者是否走对了方向，往往只能保持怀疑。想要明确走向成功的道路，还需要衡量AI最终能否为社会和资本带来价值，是否能真正推动，甚至引领变革。

第二种观点并非无稽之谈，因为事实上，AI的力量确实还没有达到视频中演示的那般高度。若脱离特定场景，AI的灵活应对能力仍然有待提高。然而，被资本热烈追捧的科技进步正以强大之势推动人工智能前行，作为个人或公司，我们无法对此视而不见。我们只能积极应对AI带来的问题和挑战，认清技术现状，并有节奏、有目标地迎接科技带来的巨大变革。

在未来，无论是手机电脑，还是汽车飞船，AI将无处不在，它将成为你的私人助理，甚至改变许多商业模式和行业。尽管有些职业或行业最终将被 AI 取而代之，但AI也会创造出新的行业和职业，使科技进步的旋转轮回如同千百年来的人类科技交替演进一样，永不停歇。

因此，我对未来的准备包含以下几个方向（由于内容长度的原因，就不对这七点一一描述了，等有时间我会专门解释）：

1. 形成方法论：让 AI 按照你的方法去工作。
2. 提高“审美”能力：需要在 AIGC 之前理解技术优劣，提升语境识别力。
3. 掌握快速学习能力：例如，如何编写 Prompt ？如何运用 AI 工具？
4. 形成危机意识：积极拥抱AI，实施思维转型(AI原生)。
5. 了解AI的原理：训练简单的模型并应用。
6. 项目实践：将AI应用在现有的项目上，AI+现有的项目。
7. 保持关注：定期更新 AI 知识，因为 AI 变化是在是太快了！