一、AI 已来，ChatGPT 你用上了吗🌾

AI一直在发展，但是今年似乎异常火热。

1956年夏天，一群数学家和计算机科学家在达特茅斯学院数学系所在大楼的顶层，他们想象着一个新研究领域的可能性。年轻的约翰-麦卡锡（John McCarthy）创造了人工智能一词，他说研讨会将探索这样的假设：学习的每一个方面或智能的任何其他特征原则上都可以被精确描述，以至于可以用机器来模拟它。

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人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）的突破，是人工智能的里程碑，正深刻影响着人类的思维、经济、政治和社会的传统结构和机制。人工智能具备基于高准确性和规模化的数据，形成了包括学习、抉择、尝试、修正、推理，甚至根据不同环境反馈来调整并修正自己行为的能力。它可以突破线性思维框架并实现非线性推理，也可以通过归纳、演绎、分析，实现对复杂逻辑关系的描述。人工智能正在全方位成为政治、经济、文化中的决定性元素，而人类开始进入如何面对与人工智能共处和互动的新时代，即智能时代。
现在的 ChatGPT 已经可以为我们很好的完成一些任务了。

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以 ChatGPT 为代表的人工智能的出现，我们将进入一个新的时代，你准备好迎接人类文明的又一次加速变革了吗？

这种变革给我们程序员提出了新的挑战和机会。

二、AI 之路，这是社会在发展🌱

短短半年，ChatGPT 的发展让我们有喜有忧。一方面惊呼 AI 太聪明了，另一方面深恐被 AI 下了岗。AI 如此聪明，这是科技发展量变与质变的结果；而恐被 AI 下岗，这似乎是一个亘古不变的定律——反应的是一种供需关系的不平衡。

三次工业革命分别让人类走进了蒸汽时代、电气时代和信息时代，从蒸汽时代到电气时代、信息时代，这一路发展，多少职业消失和新职业的产生！

而 AI——ChatGPT 之后可能感觉不大一样了，在 AI 中的阿法狗也只是让我们觉得原来人工智能已经这么强，可以 ko 围棋大师了，但是对我们的生活并没有影响。但 ChatGPT 确实人人可用了（虽然 open—AI 暂时的原因可能用不了，但是现在各种开发的各种版本 ChatGPT 如雨后春笋，以及 edge 浏览器的 newbing 也出来了），回顾每一次工业革命的成功体现不都是一项划时代的技术规范流行和应用吗？

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所以不说我们进入了 AI 时代，但是也是在路上了！

那么 AI 之后可能怎么发展呢？

不断自我学习
人工智能技术通过大量的数据集和复杂的算法进行训练，从而不断提高自己的智能水平和准确性。在未来，随着人工智能技术的继续发展，其训练和学习的能力将会更加强大。人工智能技术将能够分析、推理、预测和自我改进，使其在不断学习和改进的同时，发挥更高效、可靠、创新的作用。
越来越广泛的应用领域
人工智能技术可以被用于越来越多的领域，医疗、金融、交通、智能家居、农业等等。人工智能技术可以让这些领域更加智能、高效、安全、可持续。
提高人类工作效率
人工智能技术的发展使得机器可以代替人类从事一些重复性、危险或繁琐的工作，提高人类工作效率和安全性。例如，在制造业领域中，机器人可以用来替代人类从事生产、装配、包装等任务，减少劳动强度、提高生产效率。
创造新的商业模式和机会
人工智能和大数据分析可用于进行客户分析，更好地了解顾客需求和购买行为，从而制定更加有针对性的市场营销策略。

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三、AI 时代，程序员应该怎么做🌴

汽车司机取代马车夫，操控挖掘机的工人取代拿铁铲的工人。信息时代产生大量程序员，现在看来 ChatGPT 可以完成一些代码编写，确实会威胁的程序员的工作了，那 AI 时代有什么新工作可以吸收这些下岗人呢？

ChatGPT 出来之后，有些人在欢呼，赚钱的机会来了，然后开始分享各种使用 ChatGPT 的方法，通过告诉你怎样利用 ChatGPT 赚钱来赚钱。
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当然，少数人利用信息差，确实可以在短期内迟到一点红利，但是只能领先很短的时间。你能轻易学会的东西，别人也能很快掌握，这写代码还简单。
随着越来越多人使用起来，ChatGPT 进一步加剧内卷，AI 加持的生产力在现有的基础上还能翻个十倍百倍。

有没有可能只需要 10% 的人进行生产，就能满足所有人的需求？当然。

在这一 AI 趋势下如何更好地发展（这是我询问了多个 ChatGPT ，整理的结果）：

继续学习
需要不断学习并提高自己在新领域的技能，以适应市场的需求和变化。而且，人工智能技术的快速发展需要程序员不断跟上最新的技术和趋势，保持好奇心和求知欲，并探索新的技术和方法。
建立实践经验
将学到的知识付诸实践也是非常重要的一环。程序员可以参加开源项目、加入社群组织或开发自己的应用程序，以获得实践经验。加强自身的工程能力，从而更好地满足市场需求和客户要求。
关注交叉领域
人工智能技术的改变不仅是技术领域变化，同时也伴随着更多交叉领域的需求，例如机器学习应用于医疗领域、计算机视觉应用于工业制造等等。这些交叉领域需要程序员精通相关的技能和流程并了解所需领域的技术知识，从而可以在特定领域中展示出更好的价值和创新。
加强团队合作
人工智能技术的应用需要团队协作和联动，而不仅仅是一个人的力量。程序员可以利用自己的技能、经验和知识，与其他专业人员合作，例如数据科学家、UI/UX 设计师等，共同应对复杂的项目需求。这样可以为人工智能技术的大规模应用提供更好的支持，减少潜在的错误风险，以及实现更符合客户要求的项目。

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