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01:48 千人千面,人工智能在不同人眼里的画像是什么?一个人的认知深度反映在对于同一概念的不同理解。十几年前顶级富豪家里的智能家电现在已经可以普适化进入千万家庭,所以这个趋势是短平快的。
05:00 MNC公司层面在人工智能增效上的运用,在基于现有大模型的框架下,又需要去规避由跨国“跨墙”带来的数据资源机密信息泄露风险,而新设计出来的人工智能体。
07:24 这种跨国公司内部的人工智能体主要处理的信息包括:内部资料、科研数据、未披露的信息、含有潜在市值影响的新闻、员工隐私数据等等等等。
08:06 现今的人工智能体大多数代偿的是检索工具,但实际上仅仅使用AI来做检索有些“大材小用”。
09:08 在发展日趋强大的人工智能体工具的同时,收紧网络信息安全政策也进行中,这两条线是并行的。(我知道你会帮助我,但我依然要防着你。)
09:26 个人自媒体,包括某书、某站、播客等,关于公司能说的能写的,都一定是内部信息等级排在“能披露的信息等级”中的,没有绝对的自由概念,肯定是戴着镣铐跳舞。
12:30 关于智能体是否会代替掉一部分人力资源?客观来讲,会,但既然被称为人力资源,就是一个物化的概念,我们就物化地去讨论,这部分人力资源会顺势流向新的工作道路上,无论是已存在的工种,还是由人工智能这一领域出现的新兴工种。
13:24 关于运用人工智能体的模式,又会存在两套使用模式,一种是利用人工智能体完全推翻曾经的工作流,使用全新设计的工作流;另一种是沿用传统的工作流,将人工智能体嵌入现有的工作流中,它们本身还是一个辅助工具。
14:00 从工作流程和伦理上来讲,从古到今,无论是签字、画押、盖章,就算穿越了蒸汽时代、电气时代,所有负责的最终都是人,所以人是不会被完全替代的,否则涉及纠纷冲突的最终负责人不可能是没有灵魂的机器。AI医疗发展的再新兴,它们在医械分类里都属于“辅助诊断”,重点是“辅助”。
15:27 加入人工智能体的帮助之后,工作时长或者说工作量相对于没有使用智能体之前,是变少了还是变多了?总体来说是一个先增后减的非线性变化,前期教智能体如何更好的增效所需要喂给它的工作本身就会产生很多工作量,而工作本身越复杂,这个前期时间窗越长。
19:10 讲到新面临的挑战,像prompt词设定,或者说个人prompt库的建立,都会是需要去新作的准备。甚至prompt工程师作为新工种也已出现,很肯定的是,现在给这个工种投简历的候选人当初的专业肯定不是prompt设定,也没有这个专业,大多都是CS出身,而早做前浪早学新东西的人,可以早获得新机会。而三五年后,滞后于就业的学校专业可能就会新增细化的专业,到那时加入专业再念完四五六七年毕业的学生,是没有机会推这群前浪的。
25:51 现阶段对于系统外包已经很成熟了,大到像SAP,小到很多外包的三方系统设计公司,那么三五年后,外包做公司内部人工智能体的公司也会应运而生,以史为鉴就是这么用的,也有可能现在已经有雏形了。
27:21 从大方向上来看现在是初期,初期对于用户,也就是使用者要求会高一些,但发展到一定阶段,工具也会同步发展,肯定会出现类似于“模糊输入”这种“模糊”的概念,当用户使用时的语言不是那么清晰表达,工具也能提供相对精确的产出结果。
32:40 使用人工智能的同时,关注个人隐私,“个人隐私”的定义现在有很明显的“圈层代际”,就是不同环境的不同从业者对于个人隐私的概念不一致,在AI发展过程中,这个概念会被同步被拉齐。像个人身份数据、医疗检查数据、虹膜指纹等,但值得一提地是,个人隐私不是说这些东西我藏起来你不能用,而是你可以用,但如果你披露了我可以指控你,是这个概念。(被伤害的风险一定存在,我们不能保证不伤害,只能保证伤害后有措施。这是使用新工具的态度。)
39:12 在雅思托福考试打分上,人工智能打分和考官打分的样本量还没有大到可以形成一套总结,所以也还是初期摸索阶段。培生集团旗下的考试原先使用机器考试的比例很高,但在八月初新增两项考官介入的项目,从趋势上看也有用人的加入来对抗机器的平衡意图。
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