原标题：2024怎么活，AI还是AO（熬）？

　　1895年，纽约街头出现了一本叫作《无马时代》的新期刊。

　　此时，全世界的汽车产业尚处于萌芽状态。那一年，全美国生产了4辆汽车。

　　事实上，工业革命以后很久，人们仍受制于马。新的蒸汽机技术并没能彻底变革交通，人们担心火花会引发火灾，反感震耳欲聋的噪音和浓烟，担心笨重的机车会动摇地基、压碎街道路面。

　　当时的人们认为又脏又吵的蒸汽车不配在地面上行驶。以至于1904年，纽约地铁开通时，地面上跑的是马拉公共汽车和缆车，它的下面是轰隆作响的地铁。尽管地铁能够使人们以10倍速逃离城市，但因为受困于严苛而闭塞的线路网和时刻表，它们并未彻底改变出行。

　　马车相当时间内是出租车一般的存在。为了迎合人心，发明人甚至在车辆前方加装了假马头。人们因此相信，汽车的假马头能让路上的马匹不那么紧张。

　　故事的结局，人人都知道：汽车的改良最终还是引发了马车雪崩式的毁灭，马车的消亡又引发了铁匠和马车制造厂商的消逝，铁匠的消逝导致了铁砧制造的消逝。崩溃呈现出一种逆向链式的规律。

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　　1589年，威廉·李发明了丝袜针织机。

　　女王伊丽莎白一世拒绝授予他专利，并宣称：尊敬的李先生，请想一想你的发明会对我可怜的子民们造成什么影响吧。你的发明会剥夺他们的工作，给他们带来灭顶之灾。

　　针织品行会也对新技术坚决抵制，织品商们担心他们的技术将因此变得多余。威廉·李不得不离开英国。1623年，枢密院下令禁止使用缝针制造机，要求毁掉用它制造出来的针。九年后，查理一世禁止铸造水桶，他认为，这样会毁掉那些仍在用传统方法制作水桶的手工匠的生计。

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　　这样的例子比比皆是。对于新技术的到来，人们往往一方面以为找到了黄金国，急着分一杯羹，另一方面是深深的恐惧，甚至是敌意。

　　就像针织机出现取代了纺织女工，印刷术让抄写员消失，我们可不可以大胆地假设：AI掀起第四次工业革命的同时，一些传统行业将注定像马车一般消逝？

　　如果你所处的行业真的要消失，现在，该怎么办？像纺织工一样勤加练习如何把线头更快地穿过针眼？还是立志做一名手速更快的抄写员，苦熬苦干？

　　也许，还有其它的选择。

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　　科技就像一列高速列车，正在加速驶向全世界。技术进化的风潮，一旦开始，就没有任何理由结束。

　　2023年，充满了具有明显变化和巨大影响的技术事件：

　　3月，李开复搭建零一万物团队，其开源基础大语言模型Yi-34B估值超10亿美元。

　　7月，埃隆·马斯克推出名为xAI的人工智能初创公司，致力于构建ChatGPT的替代方案。

　　9月，阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动以及数十家初创公司，推出130多种大语言模型，被称作“百模之战”。

　　11月，OpenAI宣布创建新的聊天机器人ChatGPT4，OpenAI称，它在各种专业和学术标准上展示了人类水平的表现。

　　12月，谷歌推出Gemini，号称迄今为止 的人工智能模型，接受包括文本、图像、音频、视频和代码等多种类型媒体的输入。

　　尽管，中国的竞争仍处于预选赛阶段，但通过技术测试的公司将进入下一个阶段，即商业价值。

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　　全世界的中小学生开始使用AI学习各科知识，人手一个，甚至是多个AI老师正在成为现实。

　　OpenAI开放应用商店GPTstore的首周，最受欢迎的应用被一大批各显神通的AI老师所占据。任何人只需要几分钟就能够创建一个应用，哪个用的多，哪个排名就靠前。

　　从这里面，你可以看到是哪些人在用AI，在做哪些事情。AI在教育领域迅速成为一个价值数十亿美元的全球市场

　　一些创新公司通过创建AI工具来实现这些成果。例如，专门为教育工作者设计的生成式人工智能平台Fetchy，为学生和教师提供语音识别软件的Dragon，依靠对话技术为学生做一对一辅导的Cognii，利用认知神经科学和数据分析为学生制定个性化学习计划的Century，帮助学生掌握关键STEM技能的Querium。

　　在中国，科大讯飞基于星火认知大模型推出T20Pro、C10Pro学习机，结合考点、知识点，覆盖全学段多科目；网易有道发布子曰教育模型，开发出AI家庭教师“小P”、AI学习机X20等软硬件产品；好未来基于MathGPT大模型，升级学而思学习机，上线“AI对话学”，为学生提供个性化辅导；松鼠Ai规模化布局线下智能学习机门店；猿辅导推出小猿学练机及智能学习产品“海豚AI”。

　　很显然，ChatGPT这一类技术只是AI时代的开始。

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　　陈宏力，AI认知研习社发起人。

　　三年前，30岁的陈宏力注册了一家以人工智能基础软件开发为核心业务的公司。去年5月，陈宏力和梅花创投黄思源、科技大V倪叔、创联科技猷涛等人组建了国内 以创业者为主体的AI共学社群。

　　在陈宏力看来，所有对AI好奇的人需要持有四点认知，分别是：

　　一、AI是一个超级巨大的机会。这个机会在于它从底层改变了生产力的方式，把原本由人来做的大量的结构化工作，交给机器来完成。

　　二、AI尚无法替代完整的工作链条，它更多是替代一些任务的分支。比如在解决一个具体难题过程中，会遇到十个八个甚至八十个问题，AI可以帮忙解决一部分的问题，来提升整体链条的效率。

　　三、各行各业都会受到它的影响，只有早跟晚的区别。

　　四、当前AI应用成本仍然比较高，需要通过数据做大量的训练。比如，把AI应用在销售或服务上，你会发现AI不够聪明，它回答一个问题，可能需要补盲，算是愉快的成本，很多人在玩过之后就浅尝辄止了。

　　但无论如何，陈宏力坚信，AI的浪潮未到，萌芽已开。“一个浪潮的开始势必会有一个标志性的应用，一个接近于全民级的业务。”那个时候，会涌现市场生态的完整性和众多聪明的创业者。

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　　尽管如此，并不影响秋叶大叔和一众入局者赚得千万。

　　秋叶大叔，本名张志，70后，坐拥3000万粉丝的知识网红。2023年，秋叶大叔将“AI+职场技能教育赛道”定为未来十年的发展战略。

　　在秋叶大叔看来，教育培训行业中增长最快的就是AI。其中，职场技能这个赛道跟AI结合实在太紧密，根本绕不过去。

　　“全部的产品都是AI+。”秋叶大叔和他的团队在半年内，把新媒体、图书、线上社群、线下训练营、现金流产品全部向AI靠拢。“未来的世界什么人很值钱？懂得把业务的需要变成AI能理解的好问题，这样的人很值钱。”

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　　秋叶大叔教年轻的职场人使用各类软件、写作公文，现在教他们用AI一键做图，用AI快速写出合乎范式的文章。鼓励他们在各自擅长的领域，用AI弯道超车，大量输出。

　　“一方面是市场非常热，一方面能落地的企业非常少。”在秋叶大叔看来，职场里要的压根不是AI，要的是解决方案。要解决问题，需要把业务切片，给到AI提示词，怎么提问题才能得到一个合理的结果。“提示词是未来公司的核心资产。在通用的平台大模型之外，企业里一定有大量的个性化需求。”

　　未来，每个赛道都可以用AI升级一遍。

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　　对于“所有行业都值得用AI重做一遍”的这个说法，陈宏力的观点是，重做未必，进化必须。

　　“AI现在比较好的是应用在对复杂知识的处理，有巨大诉求的地方。比如，教育、医疗、金融、法律。”今天的AI是一个开端，你可以把它看作是一个体验模式。

　　就好比移动互联网刚出来时，人们会先在手机上玩切水果游戏，先熟悉它，然后抖音出来了，看主播跳舞，再往后就会到电商层面，一直到产业的变革。这是一个进化的过程。

　　过去一年，陈宏力沟通了200位科技企业创始人。他认为当下的创业逻辑、投资逻辑以及变现逻辑都在发生变化。“对于20年前的创业者来说，机会很多。当下似乎没那么多机会了，但基础设施环境已大为不同，利用好AI创业，可以用极低的成本，以超级个体的身份去创业。有很多业态，从创业第一天就开始盈利了。”

　　小微团队创造了一连串令人惊叹的产品。比如，AI绘画产品Midjourney是由11个人采用了Transformer架构开发出的神级产品；前段时间备受瞩目的AI视频生成软件Pika，创始人郭文景被称作华裔天才少女，仅以四人之力开发出了估值两亿美金的应用。

　　人工智能的背后，最大的变量是数据。数据就像石油。然而，很多企业缺乏数据，日常没有收集，收集了也没有做分类存储，存储了也没有做结构化。缺乏数据的沉淀和分类标准，就很难快速生成人工智能的解决方案。

　　从反方向看，这就是机会。

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　　AI对很多传统行业的老板来说，完全处于平行层。

　　“普通人、创业者，他们关心的是大模型能帮我做什么？目前的大模型平台，最大的问题是太发散，而企业要的那个结果是指向性的、稳定的。”在秋叶大叔看来，大部分人体验过后，觉得AI不好用，个性化和匹配度都不高，就放弃了，很可惜。

　　他紧接着打了个比方：“通用大模型相当于给了我们一间毛坯房，有粗糙的硬装，但要想入住舒适，还需要做个性化的软装。如果企业缺少数据，就很难训练出好用的AI产品。”

　　在大叔自己的公司，150名员工，每个人每天都要提交AI应用心得。今天用AI干了什么？自检“含AI量”。“不是让某个人带头用AI，而是让能链接到的所有人都用AI。用的人越多，就会启发新的灵感，形成群体进化。”他把这些视为AI时代一家企业该有的架构。

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　　会取代你的不是AI，而是率先掌握AI的人。这句话在互联网上随处可见。

　　打开抖音、视频号、知识星球、小红书、知乎等平台，以“ChatGPT培训”或“AI学习”为关键词进行搜索，手机屏幕中即刻出现各式的课程和训练营介绍。线上AI课，价格从19.9元到699元不等，线下课则在1999元至6999元区间。

　　在社交媒体平台上，清华博士李一舟将《每个人的人工智能课》定位为小白启蒙课，课程定价199元，包含40节视频课和1套自研工具，在2023年底卖了20万份。

　　秋叶大叔坚信：“这个趋势是跑不掉的。”

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　　在陈宏力看来，AI面临最大的挑战是它过于发散，不可控。

　　比如，企业希望落地的功能是AI客服，用智能客服解放出大量人力，降本增效。但实际上，如果没有经过系统化的训练，AI会很发散，甚至会给出让人无语的“智障回复”。

　　客服的工作是解决用户的具体问题，最终达成交易和复购。这时候要给AI设定明确的交易场景，进行细分，约定它的工作流程，细化它的操作步骤。要么内部流程，要么外部产品服务，要把它拆分成很多细节的场景进行AI化。

　　AI在商业应用上的发散性难以控制，反过来在激发孩子想象力、创造力等一系列发散性训练上，具备了很多的优势。从这一点说，AI离教育非常近。

　　“你会发现非常多企业想用AI，但是用完之后是一坨屎，就放弃了。”但事实上，AI的变化非常快。“很多人觉得AI不好用，是因为你没法控制它，良好的用户体验需要让整个产品应用有极强的可控性，目前AI Agent，也就是常说的人工智能代理，有机会成为标志性应用出现的最佳土壤。”

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　　想象一下，你有这样一个助手，只需要给他设定目标，他就能独立思考，然后去执行，不达目的，誓不罢休。这就是AI Agent，它离我们越来越近。

　　同样的，你也可以有这样一位老师。

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　　AI有一个应用领域，叫做复制专家的大脑知识。

　　也就是说，完全能做到把筛选出的全人类的教育资源沉淀下来，训练成一个AI智能体。到那时候，教育行业会变成怎样？

　　剧变就在眼前，如何做出最好的回应没有一个简单的答案。如果过分强调技术变革带来的影响，就可能使人们产生过多的恐惧；如果低估其重要性，那些力图将个人和社会成本降至最低的措施可能就会被忽视。

　　如果人工智能技术真像人们认为的那么聪明，人们就该对长期形势保持乐观。正如达龙·阿西莫格鲁和帕斯夸尔·雷斯特雷波指出的那样，杰出的技术比普通的技术更受人青睐，这些技术创造了更多商品和服务方面的需求。

　　新技术在代替崩溃的旧技术的同时，建立起新的机会利基。在一个日趋复杂的世界，技术带来的回报增加的势头不太可能消失，反而可能增强。以教育为例，教育公平、再培训、学习方式的重塑等方面都需要AI的参与。

　　还没有任何迹象表明，这次的情况与此前几次技术革命有什么不同：一些旧的行业消失，新的工作兴起。旧时代的纺织女工和抄写员大可以就此摆脱身体的束缚，走进格子间，找到新的角色定位。可以确信的是，那些以复杂的社交互动为中心的工作，一时很难被完全取代。未来怎样？取决于当下的个人选择。

　　往深一步想，就像文艺复兴带来了文化革新的同时，使得技术发展一样，技术的革新也无时无刻不在促动着人们思考方式和社会组织形式的变革。事实上，更严峻的挑战不在技术本身，它在于经济、文化、社会的方方面面。

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　　16世纪初，波兰国王齐格蒙特一世曾说出：任何工匠都不应想出、设计出任 发明或利用这种发明。出于公民和兄弟般的爱，每一个人都应该效仿他的亲人和邻居，在不伤害他人手艺的前提下实践自己的手艺。尽管如此，在他统治期间，频繁的变乱并没有阻碍科技的进步，文艺复兴的风潮席卷全国，各种领域的大师层出不穷，波兰开启了“黄金时代”。