人工智能的8个有用的日常例子
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。
人工智能影响我们生活的例子不胜枚举。虽然有人将其称为“机器人以邪恶的天才统治世界”的现象，但我们无法否认人工智能通过节省时间、金钱和精力使生活变得轻松。
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术语
人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。
在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)。在继续之前，让我们先了解这些。
机器学习(ML)涉及通过大数据为例向机器教学有关重要概念的知识，大数据需要被构造(以机器语言)以便机器理解。这些都是通过向他们提供正确的算法来完成的。
深度学习(DeepLearning)比ML领先一步，这意味着它通过表示进行学习，但不需要对数据进行结构化以使其有意义。这是由于受人类神经结构启发的人工神经网络。
自然语言处理(NLP)是计算机科学中的一种语言工具。它使机器能够阅读和解释人类语言。NLP允许自动翻译人类语言数据，并使两个使用不同语言的实体(计算机和人类)进行交互。
现在您已经掌握了术语，让我们深入研究人工智能的示例及其工作方式。
8个人工智能的例子
以下列出了您每天可能会遇到的八个人工智能示例，但您可能没有意识到它们的AI方面。
1.谷歌地图和打车应用
地图应用程序如何知道确切的方向、最佳路线，甚至是道路障碍和交通堵塞呢?不久以前，只有GPS(基于卫星的导航系统)被用作出行的导航。但是现在，人工智能被纳入其中，让用户在特定的环境中获得更好的体验。
通过机器学习，app算法会记住建筑的边缘，在工作人员手动识别之后，这些边缘会被输入系统。这允许在地图上添加清晰的建筑视觉效果。另一个特点是识别和理解手写的门牌号的能力，这可以帮助通勤者找到他们想要的房子。没有正式街道标志的地方也可以用它们的轮廓或手写的标签来识别。
该应用程序已被教会理解和识别流量。因此，它推荐了避免路障和拥堵的最佳路线。基于AI的算法还告诉用户到达目的地的确切距离和时间，因为它被教导可以根据交通状况进行计算。用户还可以在到达目的地之前查看其位置的图片。
因此，通过采用类似的AI技术，各种乘车应用也已出现。因此，每当您通过在地图上定位您的位置来从应用程序预订出租车时，它都是这样工作的。
2.人脸检测与识别
当我们拍照时在脸上使用虚拟滤镜和使用人脸识别码解锁手机是人工智能的两个应用，现在已经成为我们日常生活的一部分。前者包含人脸检测，即识别任何人脸。后者使用人脸识别来识别特定的人脸。
这是如何运作的?
智能机器经常匹配，有时甚至超越的能力。人类婴儿开始识别面部特征，如眼睛、鼻子、嘴唇和脸型。但这并不是一张脸的全部。有太多的因素使人的脸与众不同。智能机器被教导识别面部坐标(x、y、w和h，它们在面部周围形成一个正方形作为感兴趣的区域)、地标(眼睛、鼻子等)和对齐(几何结构)。
人脸识别还被政府机构或机场用于监视和安全。例如，伦敦盖特威克机场(GatwickAirport)在允许乘客登机之前使用面部识别摄像头作为ID检查。
3.文本编辑器或自动更正
当您键入文档时，有一些内置或可下载的自动更正工具，可根据其复杂程度检查拼写错误、语法、可读性和剽窃。
在您流利使用英语之前，一定已经花了一段时间来学习语言。同样，人工智能算法还使用机器学习、深度学习和自然语言处理来识别语言的不正确用法并提出更正建议。
语言学家和计算机科学家一起工作，以教授机器语法，就像在学校一样。机器被提供了大量高质量的语言数据，这些数据以机器可以理解的方式进行组织。因此，即使您不正确地使用单个逗号，编辑器也会将其标记为红色并提示建议。
下次让语言编辑器检查文档时，请知道您使用的是人工智能的许多示例之一。
4.搜索和推荐算法
当您想看自己喜欢的电影或听歌或在网上购物时，您是否注意到建议的内容完全符合您的兴趣?这就是人工智能的功能。
这些智能推荐系统可从您的在线活动中了解您的行为和兴趣，并为您提供类似的内容。通过不断的培训，可以实现个性化的体验。数据在前端(从用户)收集，存储为大数据，并通过机器学习和深度学习进行分析。然后，它可以通过建议来预测您的喜好，而无需进行任何进一步的搜索。
同样，优化的搜索引擎体验是人工智能的另一个示例。通常，我们的热门搜索结果会找到我们想要的答案。怎么发生的?
向质量控制算法提供数据，以识别超越SEO垃圾内容的高质量内容。这有助于根据质量对搜索结果进行升序排列，以获得最佳用户体验。
由于搜索引擎由代码组成，因此自然语言处理技术可以帮助这些应用程序理解人类。实际上，他们还可以通过汇编排名靠前的搜索并预测他们开始键入的查询来预测人们要问的问题。
诸如语音搜索和图像搜索之类的新功能也不断被编程到机器中。如果要查找在商场播放的歌曲，只需将手机放在旁边，音乐识别应用程序就会在几秒钟内告诉您歌曲的内容。在丰富的歌曲数据库中进行筛选后，机器还将告诉您与该歌曲有关的所有详细信息。
5.聊天机器人
作为一个客服，回答问题可能会很费时。一个人工智能的解决方案是使用算法来训练机器，通过聊天机器人来迎合客户的需求。这使得机器能够回答常见问题，并接受和跟踪订单。
聊天机器人被教导通过自然语言处理(NLP)来模仿客户代表的对话风格。高级聊天机器人不再需要特定的输入格式(例如，是/否问题)。他们可以回答需要详细答复的复杂问题。实际上，它们只是人工智能的另一个例子，它们给人的印象是客户代表。
如果您对收到的答复的评价不佳，则机器人会识别出所犯的错误并在下次进行纠正，以确保最大的客户满意度。
6.数字助理
当我们全力以赴时，我们常常求助于数字助理来代表我们执行任务。当您单手开车喝咖啡时，您可能会要求助手给您的妈妈打电话。助理(例如Siri)将访问您的联系人，识别单词“Mom”并拨打电话。
Siri是一个较低层模型的示例，该模型只能在说话时做出响应，而不能给出复杂的答案。最新的数字助理精通人类语言，并集成了高级NLP和ML。他们了解复杂的命令输入并给出令人满意的输出。他们具有自适应能力，可以分析您的喜好、时间表和习惯。这使他们能够以提醒、提示和时间表的形式为您系统化、组织和计划事务。
7.社交媒体
社交媒体的出现为世界提供了一种新的叙事方式，提供了过度的言论自由。然而，这也带来了一些社会弊端，如网络犯罪、网络欺凌和仇恨言论。各种社交媒体应用程序都在使用人工智能的支持来控制这些问题，并为用户提供其他有趣的功能。
AI算法可以发现并迅速删除包含仇恨言论的帖子，速度远比人类快。通过他们以不同语言识别仇恨关键字，短语和符号的能力，这成为可能。这些已被输入到系统中，该系统具有向其词典添加新词的附加功能。深度学习的神经网络架构是该过程的重要组成部分。
表情符号已成为代表各种情感的最佳方式。AI技术也可以理解这种数字语言，因为它可以理解特定文本的含义并提示正确的表情符号作为预测文本的一部分。
社交媒体是人工智能的一个很好的例子，它也能够理解用户产生共鸣的内容并向他们建议相似的内容。面部识别功能还用于社交媒体帐户中，可帮助人们通过自动建议为朋友加标签。智能过滤器可以识别并自动清除垃圾邮件或不需要的邮件。智能回复是用户可以享受的另一个功能。
社交媒体行业的一些未来计划包括使用人工智能通过分析发布和消费的内容来识别心理健康问题，例如自杀倾向。这可以转发给心理健康医生。
8.电子支付
银行现在正在利用人工智能通过简化支付流程来便利客户。
通过观察用户的信用卡支出模式来检测欺诈的方式也是人工智能的一个示例。例如，算法知道用户X购买哪种产品，何时何地购买产品以及价格落在什么价格区间。当有一些不正常的活动不适合用户个人资料时，系统会立即提醒用户X。
总结
人工智能算法超越了人类的能力，可以节省时间，从而使科学家们可以将精力投入到其他更重要的发现中。
我们已经讨论过的人工智能示例不仅可以作为娱乐的来源，而且还提供了我们已变得如此依赖的无数实用程序。人工智能领域仍处于新生阶段，还有更多的发明将更精确地复制人类的能力。
人工智能在日常生活中的12个例子
在下面的文章中，您可以查看我们日常生活中出现的12个人工智能示例。
人工智能(AI)越来越受欢迎，不难看出原因。人工智能有可能以多种不同的方式应用，从烹饪到医疗保健。
虽然人工智能在今天可能是一个流行词，但在明天，它可能会成为我们日常生活的标准一部分。事实上，它已经在这里了。
1.自动驾驶汽车
他们通过使用大量传感器数据、学习如何处理交通和做出实时决策来工作并继续前进。这些汽车也被称为自动驾驶汽车，使用人工智能技术和机器学习来移动，而乘客无需随时控制。
2.智能助手
让我们从真正无处不在的东西开始——智能数字助理。在这里，我们谈论的是Siri、GoogleAssistant、Alexa和Cortana。
我们将它们包含在我们的列表中是因为它们基本上可以倾听然后响应您的命令，将它们转化为行动。
所以，你打开Siri，给她一个命令，比如“给朋友打电话”，她会分析你所说的话，筛选出围绕你讲话的所有背景噪音，解释你的命令，然后实际执行，这一切只需要几个秒。
这里最好的部分是这些助手变得越来越聪明，改进了我们上面提到的命令过程的每个阶段。您不必像几年前那样对命令进行具体化。
此外，虚拟助手在从你的实际命令中过滤无用的背景噪音方面变得越来越好。3.微软项目InnerEye
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
最著名的人工智能计划之一是由微软运营的一个项目。毫不奇怪，微软是顶尖的人工智能公司之一(尽管它肯定不是唯一的一家)。
微软项目InnerEye是最先进的研究，有可能改变世界。
这个项目旨在研究大脑，特别是大脑的神经系统，以更好地了解它的功能。这个项目的目的是最终能够使用人工智能来诊断和治疗各种神经疾病。
4.抄袭
大学生的(或者是教授的)？)噩梦。无论你是内容经理还是给论文评分的老师，你都有同样的问题——互联网让抄袭变得更容易。
那里有几乎无限量的信息和数据，不太谨慎的学生和员工很容易利用这一点。
事实上，没有人能够将某人的文章与所有的数据进行比较和对比。人工智能是一种完全不同的东西。
它们可以筛选数量惊人的信息，与相关文本进行比较，看是否有匹配。
此外，由于这一领域的进步和发展，一些工具实际上可以检查外语来源，以及图像和音频。
5.推荐
你可能已经注意到，某些平台上的媒体推荐越来越好，Netflix、YouTube和Spotify只是三个例子。这要感谢人工智能和机器学习。
我们提到的三个平台都考虑了你已经看到和喜欢的内容。这是容易的部分。然后，他们将其与成千上万的媒体进行比较和对比。他们主要从您提供的数据中学习，然后使用自己的数据库为您提供最适合您需要的内容。
让我们为YouTube简化这个过程，只是作为一个例子。
该平台使用标签等数据，年龄或性别等人口统计数据，以及消费者使用其他媒体的相同数据。然后，它混合和匹配，给你建议。
6.银行业务
如今，许多较大的银行都给你提供了通过智能手机存入支票的选项。你不用真的走到银行，只需轻点几下就可以了。
除了通过手机访问银行账户的明显安全措施外，支票还需要你的签名。
现在银行使用AIs和机器学习软件来读取你的笔迹，与你之前给银行的签名进行比较，并安全地使用它来批准一张支票。
总的来说，机器学习和人工智能技术加快了银行软件完成的大多数操作。这一切都有助于更高效地执行任务，减少等待时间和成本。
7.信用和欺诈
既然我们谈到了银行业，那就让我们稍微谈一下欺诈。银行每天处理大量的交易。追踪所有这些，分析，对一个普通人来说是不可能的。
此外，欺诈交易的形式每天都在变化。有了人工智能和机器学习算法，你可以在一秒钟内分析成千上万的交易。此外，您还可以让他们学习，弄清楚有问题的事务可能是什么样子，并为未来的问题做好准备。
接下来，无论何时你申请贷款或者申请信用卡，银行都需要检查你的申请。
考虑到多种因素，比如你的信用评分，你的金融历史，所有这些现在都可以通过软件来处理。这缩短了审批等待时间，降低了出错率。
8.聊天机器人
许多企业正在使用人工智能，特别是聊天机器人，作为他们的客户与他们互动的方式。
聊天机器人通常被用作公司的客户服务选项，这些公司在任何给定时间都没有足够的员工来回答问题或回应询问。
通过使用聊天机器人，这些公司可以在从客户那里获得重要信息的同时，将员工的时间腾出来做其他事情。
在交通拥挤的时候，像黑色星期五或网络星期一，这些是天赐之物。它们可以让你的公司免于被问题淹没，让你更好地为客户服务。
9.让您远离垃圾邮件
现在，我们都应该感谢垃圾邮件过滤器。
典型的垃圾邮件过滤器有许多规则和算法，可以最大限度地减少垃圾邮件的数量。这不仅能让你免受烦人的广告和尼日利亚王子的骚扰，还能帮助你抵御信用卡欺诈、身份盗窃和恶意软件。
现在，让一个好的垃圾邮件过滤器有效的是运行它的人工智能。过滤器背后的AI使用电子邮件元数据；它关注特定的单词或短语，它关注一些信号，所有这些都是为了过滤掉垃圾邮件。
10.视频摘要
这种日常人工智能在网飞变得非常流行。
也就是说，你可能已经注意到，网站和某些流媒体应用程序上的许多缩略图已经被短视频取代。这变得如此流行的一个主要原因是人工智能和机器学习。
人工智能会为你做这些，而不是让编辑们花费数百个小时来缩短、过滤和切割较长的视频，变成三秒钟的视频。它分析数百小时的内容，然后成功地将其总结成一小段媒体。
11.食谱和烹饪
人工智能在更多意想不到的领域也有潜力，比如烹饪。
一家名为Rasa的公司开发了一种人工智能系统，该系统可以分析食物，然后根据您冰箱和储藏室中的食物推荐食谱。对于喜欢烹饪但又不想花太多时间提前计划膳食的人来说，这种类型的人工智能是一种很好的方式。
12.人脸识别
关于人工智能和机器学习，如果我们可以说一件事，那就是它们使他们接触到的每一项技术都更加有效和强大。面部识别也不例外。现在有许多应用程序使用人工智能来满足他们的面部识别需求。例如，Snapchat使用AI技术通过实际识别呈现为人脸的视觉信息来应用面部过滤器。
Facebook现在可以识别特定照片中的面孔，并邀请人们标记自己或他们的朋友。
而且，当然，考虑用你的脸解锁你的手机。好吧，它需要人工智能和机器学习才能发挥作用。
让我们以AppleFaceID为例。当你设置它的时候，它会扫描你的脸，然后在上面放大约3万个DoS。它使用这些圆点作为标记，帮助它从多个不同的角度识别你的脸。
这使您可以在许多不同的情况和照明环境中用脸部解锁手机，同时防止其他人做同样的事情。
结论
未来就是现在。人工智能技术只会继续发展、壮大，并对每个行业和我们日常生活的几乎每个方面变得越来越重要。如果以上例子是可信的，这只是个时间问题。
未来，人工智能将继续发展，并出现在我们生活的新领域。随着更多创新应用的问世，我们将看到更多人工智能让我们的生活变得更轻松、更有效率的方式！
人工智能来了，工作和管理方式需要做出哪些改变
编者按：微软正在通过与OpenAI的紧密合作，为职场使用的众多工具引入生成式人工智能功能，其中包括Microsoft365Copilot等新功能。其目标是改变知识工作的传统方式。未来几年，人工智能将对工作和管理产生变革性的影响。比方说，人工智能可以帮助提高沟通效率，找到重点，提高创造力，会议将变成可查询的知识对象等。人工智能将改变管理哲学、组织结构以及角色设定，管理者需要适应新技术的发展。最重要的是，我们要对新技术的出现秉持正确的态度，培养适应新技术的能力。文章来自编译。
过去几年，微软发布了一些关于大家是如何工作的研究，其中包括对自疫情爆发以来，会议激增以及“三峰”工作日现象的分析，十分有趣。
现在，基于与OpenAI的紧密合作关系，微软正在为职场使用的众多工具添加新功能，把生成式人工智能功能全面引入进来。这些新功能（其中包括Microsoft365Copilot）旨在进一步改变知识工作的完成方式。
为了更好地了解这对工作和管理会产生什么影响，我们采访了微软负责现代工作与商业应用的副总裁贾里德·斯帕塔罗（JaredSpataro）。以下是我们谈话的摘录，出于篇幅与清晰考虑，文章进行过编辑：
在知识工作演进的过程中，你怎么总结我们所处在的位置？你如何看待随着人工智能工具的推出，我们在未来两三年内工作都会是怎么进行的？
我们正处于早期阶段。从很多方面来说，过去几十年其实是模拟工作模式的数字化。比方说，电子表格是账本的数字化表示。文字处理是从打字机发展而来的。你会看到我们已经将这些模拟态的实体数字化。从很多方面来说，这种做法带来的好处已经出现边际递减的情况，现在我们开始进入到真正的数字化新时代。我们真正开始思考当我们真正实现数字化时，我们可以采取哪些不一样的做法了。我们意识到，尤其是由于疫情爆发以及各种不同类型的通信方式的巨大变革，我们可以将人工智能应用到很多我们考虑过的任务上，然后想，嗯，这项任务就该这么干。所以这对我来说是很令人兴奋的，因为我们即将结束数字化的第一阶段，并真正进入到一个新的、非常令人兴奋的阶段。
在我们的工作当中，你认为有哪些目前在做着的事情在几年之内会不再做？
如果回顾过去，看看人工智能为我和刚刚上手的人们做些什么，我们会看到一些模式。第一，我们确实看到人工智能帮助我们在噪音中找到信号。我们在实际统计中发现，一个非常有趣的事实是，普通员工每天几乎有60%的时间都花在与他人沟通或协调上。而且这个比例还在不断增长。大家肯定能感觉到这一点。对此他们往往是这么表达的，在开始干我的真正工作，也就是他们招我进来要干的正事之前，我还得准备一堆的事情。所以，我看到正在出现一种模式，人工智能将帮助我们解决所有这些问题。
并不是说沟通就会减少。但我们将能找出沟通最重要的地方是什么，从而帮助我们完成工作。对于人工智能如何帮助我们激发创造力，我也非常感兴趣。我们将看到全新的人机协作模式的出现。我不认为这意味着我们会减少与人的合作，但人工智能会提高我们的创造力。对我来说，这个想法很独特。多年来，我一直都认为机器不擅长创造性的任务。最后，会议会发生很大的变化。这并不是说我们不再需要开会，但我发现，比方说，我参加的会议越来越少，因为届时会议不再是一个时间点，而是变成了我可以查询、可以提问的知识对象。这是一种全新的思考人类互动的方式。因此，这三样东西在未来几年将会发生很大的变化。
人工智能提高员工的创造力？能不能具体展开一下？
表面上看，人工智能可以将你的粗略想法充实起来。有时候这对大家来说确实是一项艰巨任务。他们有思想的火花，他们希望这个灵感火花变成有骨有肉的东西，这样就可以想象这个想法更完整的样子。我确实看到现在正在开始出现这种情况。不过，我最欣赏的是可以迸发出真正的火花，这甚至可以追溯到创作的过程中。我发现，这些年来我一直在利用服务、机构以及他人来帮我产生想法。这几乎就像一个想法的漏斗，我会逐渐缩小范围，直到锁定工作想要追求的目标。我发现其实可以拓宽漏斗的顶部。我可以更快地产生想法。它也确实从根本上改变了我对早期创意过程的思考方式。再强调一次，对我来说最令人惊讶的是我几年前都没想过这一点。老实说，我认为人工智能更擅长把日常任务自动化，而不是产生创意。
你把会议说成是“知识对象”。是因为人工智能可以轻松地转录和做总结吗？
是的，但还有另一方面。转录技术正变得好到令人惊叹。不是说一点错误都没有了，但就算人来做转录也不是没有错误。根据我的经验，人工智能已经远远超出了人类的能力。会议总结非常有价值，但对我来说这是下一步。有摘要是好的。摘要可以让你了解事情的概况，但你通常想了解更多有关人际互动的信息。比方说，令我惊讶的是，在我们现在发布的一些工具莉，你可以提出非常具体的问题。有人提到过我的名字吗？这个话题有人提到过吗？这个团队对此有何看法？他们做出了什么决定？他们对这些决定有何感受？有没有不同意见？你可以对人际互动进行分析，这种细致程度会让你大开眼界，哇，以前开会都是开完会后自己大概记一下，而现在，可以从很多不同的角度来看待这种非常全面的互动。
实时性和回顾性兼顾？目前的技术具备这种条件吗？
确实如此，而且两者都非常出色。会议回顾就是其中之一，“哇，我觉得我没必要参加什么会议都得参加才能确保我跟上进度。”这改变了我的出席会议的模式。但我们的团队告诉我，只有亲眼目睹才能相信这项技术对会议起到的作用。事实上，我和我的产品团队在这件事上进行过一次非常友好的争辩。他们说，“贾里德，你一定得看看这个。它会改变我们开会得方式，确实值得一看。”我告诉他们，“伙计们，开会真正的价值支柱在会后。”然后他们说：“不是的，你先试试吧。”我第一次尝试时，确实被惊讶到了，因为现在的GPT模型非常擅长干这件事，甚至能够根据实时转录来确定发言人的情绪。每次我向客户展示这一点时，总能给人留下十分深刻的印象。
回到前面的议题，你觉得人工智能的哪些功能或特性对未来几年的知识工作者的影响最大？
这个问题对我来说并比较简单。大家问我这个问题的时候那口吻就好像，“天哪，贾里德，我敢打赌你会列出一大堆，但其实你自己都不太确定。”不是的，我很明确。影响最大的是类ChatGPT这样的工具给你的企业带来的涌现性。ChatGPT令人惊叹，因为如果你向它询问的问题跟对它的训练材料有关的话，它会给出合理答案，合理到令人惊讶，有时候就算是错的也讲得头头是道。我们可以谈谈幻觉问题，但它给出的答案却出人意料地合理。如果你尝试做特定任务，这些答案可以为你提供帮助。今天，我们还不能为你的企业提供相当于ChatGPT的东西，让你可以向它询问从第四季度销售情况到当前趋势，再到对特定产品线本季度末情况的预测等所有信息。
目前还没有这样的东西。我们在这方面没有竞争。这项技术现在正在兴起，而且它的出现速度将比人们想象的要快得多。它将重塑工作设计、角色，甚至我敢说也包括公司的运营模式。因为很多角色本质上都是为了传递信息并让公司向前发展的，以便在制造产品和销售产品的一些关键方面做出正确的决策。我想事情就是这样。我认为做财务、营销、销售的人在过去几十年出现的传统应用上花费的时间将会变少，多出来的时间他们会花在查询公司情况上，嘿，这个情况怎么样？那个呢？如果我们这样做会怎样？我应该如何思考这个问题？你对此有什么建议吗？这是一种全新的思考方式，关注的是企业的持续经营。
你说发生的速度会快得多，那是一年还是两年后？
比这要快得多。我们是在今年三月提出这些想法的。你可以预计今年秋天就能轻松地在生产中用上。到今年夏天结束时，我们会向客户展示一些用它能做到的事情。技术就摆在那里。归根结底，其基本思想是，用GPT模型，做我们几个月前介绍的所谓的“接地”操作。也就是要把你的数据接入到模型中。这是用一种非常高效的方式将你的数据和GPT模型整合在一起。这就是副驾（co-pilot）的架构，大家正在开发这个架构，我们现在正在共同开发我们自己的架构。
鉴于新的人工智能工具会产生幻觉和犯错，是不是可以允许计算机在某些时候出错，让它发挥自己的用途？我们需要就此做出决定吗？在可预见的未来会出现这种情况吗？出现这种情况后我们是不是不应该有不适的感觉？
是的。我们在做产品以及跟客户合作时创造处理的术语“其实上是错的”。事实上，当我们错了的时候我们会告诉大家，但这种错误通常也有价值。就像跟你一起工作的人可能有一个不太完美的想法或一个不太了解情况的观点一样，但这些来回反复才是驱动价值的因素。我想说的是，我在过去几个月当中悟出了一个非常重要的发现或洞察：大多数人习惯于像用计算器一样用计算机。我会提出某种确定性的问题。你给我这个问题的答案。你每次都应该给我正确的答案。而有了这些新的基础性的大语言模型，你基本上就拥有了一个通用的推理引擎。你给它信息并给它提示或问题。它将以最好的方式对这些信息进行推理，并尝试给你的问题找出答案。答案也可能是错误的。我们现在打算告诉大家的是，就算答案是错的，追踪为什么会出现这样的答案也是非常有趣的。它是如何将各个部分组合在一起的？这可以如何推进你自己的思考？这与使用计算器问算数问题完全不一样。
随着工作在未来几年的演进，管理者要想取得成功，需要做哪些不一样的事情？
嗯，我们正处在管理的真正转折点。当然了，我们念叨这个已经有几十年了，但管理哲学、组织架构、理论观点——我们在商学院学到的各种模式——本质上都是基于二战后工业复合体的组织方法。命令与控制首当其冲，这属于那些非常大型的做法之一。但除了命令与控制以外，即便是一些规模较小、更灵活的组织，在很大程度上也是模仿传统结构的。我认为人工智能将会颠覆这一现状。当然了，分布式办公以及灵活上班已经颠覆了这一点。因此，我认为，当五年、十年后我们回顾过去时，我们会说，哇，在这些技术融合的作用下，新的管理者完全是不一样的人。他们需要知道如何跨时空管理组织里面的人员的时间和精力。他们必须能够认识到，通过基于机器的能力来增强人类的能力，将有助于他们更快、更好、更高质量地完成工作。所有这些因素都是我们从来都没有真正考虑过的。因此，虽然我无法准确预测具体情况会变成什么样，但很容易就能以100%的确定性做出预测：未来两三年的经理看起来会与过去几十年商学院训练出来的原型有很大的不同。
企业要求高管们就人工智能对人才战略的影响发表看法，尤其是要考虑到2024年预算和战略规划的背景下。他们应该如何应对？
我现在能看到的最好模式是投身进去，开始使用，形成自己的观点，愿意尝试这项技术，去了解它的功能和局限性。如果要说得具体一点，我的建议是，举个例子，你就应该让营销部门积极去尝试人工智能，去完成从定向营销（如何在数据中隔离出你的营销目标）到内容生成（当然内容可以非常有效地生成）乃至创意的各项任务。如果你关注的是跨组织的销售职能，我会让销售人员利用上人工智能，来帮助他们更有效地与客户互动、在销售流程中找到合适的信息。从本质上讲，每一项功能我们都可以仔细研究一下，我们看到的大多数有远见的公司目前都在逐项功能地研究人工智能如何应用。
然后，他们不再把媒体写什么都照搬了，而是会寻找最先进技术的核心要义，然后他们会说，“太棒了。我觉得我们可以减少一些资源，比方说，把文案写作的资源减少10%，然后看看效果会怎样。”或者“我认为我们可以把生成式人工智能用在图像上，帮助我们进行图形设计。让我们拥抱人工智能，而不是与之对抗。”在我看来，这往往是目前最合理的策略。究竟未来具体会如何发展没人能知道，所以你必须要有自己的感觉和判断。
你预计人工智能在质量和数量上能给工作带来增长吗？人们和组织如何确保会出现这种情况，而不是让人工智能自动化来取代人的工作？
经济学中有一种说法叫做“劳动合成谬误”（thelumpoflaborfallacy），也就是认为社会中需要做的工作总量是固定的，如果你替代掉其中的一部分，那么一部分工人就会被取代掉。好消息是，这些年来它已被证明是一个谬论。历史上世界各地的经济体都没有发生过这种情况。当我们发明出节省劳动力的设备时，经济就会找到使用它们的方法，并且当使用了这些设备时，经济就会随着设备而增长，并且随着经济的增长，也会创造出就业机会。因此，从中期和长期来看，我并不担心这项技术会对劳动力市场和我们的经济产生什么影响。我的感觉好极了。短期内肯定会出现人工被取代的情况。因此，说在某些情况下不会出现人工被取代的效应是不诚实的说法。
但从我的角度来看，当你回顾历史时，你会发现模式还是非常清晰的。当颠覆性技术出现时你该怎么做？拥抱它。你确定这通常会迎来一个非常有趣的增长驱动时代，而适应这一时代的最佳方式就是确保你要去学习。我要适应这个时代。人类的适应能力非常强。因此，即便在短期内，作为个人或组织如果你采取这种人工智能的做法，你也能做得很好，因为这本质上是一股席卷经济的力量浪潮。所以就我个人而言，作为一家公司，我们总体上对技术非常乐观。我们真的觉得你不应该带着恐惧去做事情。你当然应该以尊重的态度去看待，并思考这项技术的局限性，但如果我们拥抱这项技术，我们一起可以做很多事情。
从历史上看，包括女性在内的代表性不足的群体在技术变革过程中被抛在了后面。你认为需要做什么才能确保这种情况不会再发生？
我要回到一个非常强大的想法，那就是当新技术出现时，你可以选择决定如何去使用它。我们所看到的人工智能令人兴奋的一点是它的广泛应用。ChatGPT是我们见过的增长最快的消费者技术。不到90天之内用户数就突破了1亿；如今，用户数量已超过2亿。因此，说到普及，你会发现这是我们见过的范围最大的普及。当然，我们希望在普及方面做更多的事情，这就是为什么我们要资助OpenAI，好让世界各地的任何人都可以免费使用它，用到他们想处理的任何用例上。但与此同时，除了可用性之外，你还必须教会人们正确的态度。要我说，这是一种成长心态。这是一种拥抱和拓展的心态。如果你看到了技术变革的机会，你就能利用这个机会。
你在最新的研究中提到了“人工智能才能”的概念。当人工智能本身发展如此之快时，怎么传授人工智能才能才是最合适的？作为一项技能，如何确保它的敏锐性？
这是当今技术面临的挑战之一。我提到了ChatGPT的迅速崛起。我们从未见过这样的东西。好消息是，我在与新兴一代的互动中发现，他们很快就接受了这个东西。我认为这就是你要做的，教大家学会拥抱新技术。当我看到教育界人士告诉学生，让我们拥抱这个技术，而不是与之抗争时，我感到非常振奋。你能做什么？让我们学习如何利用它来成为更好的作家或更好的思想家。我鼓励全社会都这样做。不要逃避这些技术。不用担心孩子们用它们来作弊。相反，我们决定可以一起协作，学习如何有效地使用这项技术。最重要的是，不要在恐惧的情绪下做事情。要用乐观和充满机遇的心态去开展工作。如果你这样做，就不仅会进展顺利，而且我们还能利用这些技术产生的盈余，并且可以在全球范围内使用这些技术。
译者：boxi。