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虽然说以chatgpt为代表的人工智能技术现在频频登上热搜,并且很多人认为,随着chatgpt的大规模普及和应用,必然在一定程度上会导致裁员和失业问题的出现,但是我却有着不同的看法。
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:域名申请、网站空间、营销软件、网站建设、鹤岗网站维护、网站推广。
首先,我们不可否认,像chat gpt这样的人工智能技术的进一步完善,会在一些方面如教育培训或者是软件编程,还有客服咨询等领域不再采用人工的方式来完成教学和工作,但是这些人工智能技术现阶段只能够在一些初级领域和初级阶段来取代专业技术人员的工作,如果自己掌握的知识和技能有很强的专业性,并且有着一定程度上的不可替代性,那么chat gpt是不会对这些行业的从业者造成太大的影响,只会对一些初级从业者产生竞争,所以要想不被裁员和失业最关键的还是在于要提升自己的竞争力。
当然,对于大多数人来说,想要提升自己的核心竞争力,相对来说也是有一定难度的,但是既然chat gpt这样的技术快速普及,应用和发展也是我们所无法抗拒的潮流,如果对于这些人工智能技术所冲击的行业的从业者来说,自己缺乏核心技术,那么只能够考虑转换一个新的赛道,利用自身的优点和长处为自己的将来谋划一份新的职业,以备不时之需,就如同当年网约车软件大量普及,很多驾驶员选择从事网约车这样的工作一样,只要是对自己有一个明确的规划和定位,那么自己也完全没有必要担心这些新技术普及所带来的裁员和失业的影响会发生在自己身上。
随着科技的发展,我觉得也有可能会代替许多的员工的。
未来,「生成式AI」将在很多领域代替人类的基础工作。
专家交谈和进行研究后,整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单:
1、技术类工作:程序员、软件工程师、数据分析师
像 ChatGPT 和类似的人工智能工具可能会在不久的将来率先替代编码和计算机编程技能。
Madgavkar 表示,软件开发人员、网络开发人员、计算机程序员、编码员和数据科学家等技术岗位“很容易”被人工智能技术“取代更多的工作”,这是因为像 ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字。
像 ChatGPT 这样的先进技术可以比人类更快地生成代码,这意味着一项工作在未来可以用更少的员工完成。诸如 ChatGPT 制造商 OpenAI 这样的科技公司已经在考虑用人工智能取代软件工程师。
2、媒体类工作:、内容创作、技术写作、新闻
Madgavkar 表示,所有的媒体工作——包括、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色,都可能受到 ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。她补充说,这是因为人工智能能够很好地阅读、写作和理解基于文本的数据。
会计师通常是一个较为稳定的职业,但也处于类似风险之中。
多伦多大学传播、文化、虽然人工智能技术还没有让所有人失业,但已经让一些人感受到了危机。他补充称说,“智力劳动”尤其可能受到威胁。
法律类工作:法律或律师助理
与媒体行业从业人员一样,律师助理和法律助理等法律行业工作人员也是在进行大量的信息消化后,综合他们所学到的知识,然后通过撰写法律摘要或意见使内容易于理解。
首先,要澄清的是,ChatGPT是一种聊天机器人技术,它可以根据用户的输入来生成相应的回应,从而模拟人工智能的行为,但并不能完全取代人类的行为。因此,ChatGPT的出现并不会导致底层程序员失业。
虽然ChatGPT的出现可能会对人工智能行业的一些低端的程序员造成影响,但是这种影响是有限的。因为ChatGPT只是一种聊天机器人技术,它只能模拟人工智能的行为,无法完全取代人类的行为。例如,ChatGPT无法完成复杂的程序设计任务,无法给出有效的解决方案,也无法为人类提供实质性的帮助。
此外,ChatGPT的出现有可能会带来一些新的就业机会。因为ChatGPT的设计和开发需要一定的技术支持,这需要程序员的参与,他们可以通过设计新的程序来改善ChatGPT的性能,或者提供改进ChatGPT的技术支持。此外,ChatGPT的发展也可能为人工智能领域带来新的技术创新,进而为程序员提供新的就业机会。
总之,ChatGPT的出现并不会导致底层程序员失业。ChatGPT只是一种聊天机器人技术,它不能完全取代人类的行为,只能模拟人工智能的行为。此外,ChatGPT的发展也将为程序员提供新的就业机会,因此底层程序员不会因ChatGPT的出现而失业。
不开源。ChatGPT并没有开源,而且官方也没有任何关于ChatGPT的开源计划。chatgpt是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型,通俗一点说就是一个聊天机器人。它是GPT-3模型的变体,ChatGPT经过了训练,可以根据接收到的输入生成类似人类的文本响应,具有更自然、更多样化的特点。用户可以向它提出无数问题,而且通常会得到有用的答案。