颠覆

ChatGPT相信已经总所周知了，我们看了大量关于ChatGPT的介绍视频以及文章，最初只是觉得这个东西真的好厉害。直到我们自己亲自尝试使用了一下ChatGPT以后才发现远远不是“厉害”那么简单，甚至有一点背脊发凉，这个东西在未来几十年真的很可能会颠覆很多东西。

首先我们来看一看ChatGPT对于这个问题它是怎么回答的？

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首先新闻行业，医疗行业，法律行业我并不了解，就不展开详谈了。

而对于客服行业、内容创作行业，还有ChatGPT没有提到的几点，比程序员从事的软件开发行业，还有ChatGPT背后的AI技术本身，我们尝试分几篇文章展开来谈谈。

AI技术研发

现在我们已经可以看到，除了ChatGPT之外，AI技术在很多行业其实已经开始崭露头角。比如自动驾驶、AI绘画，还有现在很多大公司已经正在使用的内容审查系统、推荐算法。比如抖音和快手，他们平台上有大量的视频，不可能全部去人工审核的。他们有一套AI系统，首先就是可以自动去筛查一些色情暴力的违规内容，把它删除掉，然后在这个基础上识别视频的内容主题，做分类，然后用推荐算法推给感兴趣的人，以及他们现在的AI系统还可以识别这个视频的质量，原创程度，给予不同的权重和曝光量。

可以看到在未来的几十年，AI肯定会有越来越多的落地应用。那么作为创造AI的这批人，是不是可以吃到红利呢？前几年开始，IT行业就开始大量的招AI方面的技术人才，并且给出了高薪正是说明了这一点。

对大学生来说，尤其是已经在读计算机专业大学生来说。以后考研或者说是将来毕业就业的话，往AI这个方向去走，就会是一个比较好的选择。

做AI产品的生产者

而对于已经工作了很多年的IT从业者。一开始我也考虑过往开发AI的方向去转。我买了很多书，从机器学习开始，一点点的去学习。但后来发现这门技术并不是一蹴而就的，它其实需要很长时间的学习和积累，尤其是如果你要深入到AI的底层算法开发上的话，需要很多基础学科知识，比如数学、信号处理、图像处理、计算机视觉、自然语言处理、数据科学等等。

对于我们这些已经工作了很多年的程序员来说，首先，目前我们还是有自己的本职工作。程序员本来就很多996加班比较忙。那么你下班的这个业余时间本来就很少了。你还去从头开始去学这些什么数学呀，数字图像呀。就很难。

那你说我能不能直接辞职去找一份AI方面的工作呢？其实也很难。首先你如果去参加社招，找一个AI方面的工作。人家往往要求你已经有几年的AI方面的工作经验，这个你是没有的。如果你去参加校招和应届生一样，从零开始去找一份AI方面的工作。面临的问题首先是人家公司愿不愿意培养你这样一个快30岁的人？然后就是以应届生的身份去应聘，人家开的工资肯定没有你现在的工资高。你能不能接受这个工资？从零开始

最终的结果就是对于一个已经工作了几年的非AI方向的程序员来说，很难通过换工作的方式往AI底层研发方向转了，那还有没有其它思路呢？

做AI产品的组装者

思考一个类比问题：研发挖掘机、组装挖掘机、销售挖掘机、驾驶挖掘机，哪个赚钱？

首先挖掘机也是一个比较复杂且技术含量高的系统。以前我总觉得研发和生产这个挖掘机是技术含量高的事情，只要是技术含量高的事情，就能赚到大钱。

但是呢你去卖这个挖掘机，或者说是驾驶这个挖掘机，就是属于技术含量不高的事情。就赚不了什么大钱。所以我们要去做研发挖掘机的事情。

但后来被市场教育了以后才发现其实并不是这么简单。

首先研发挖掘机确实技术含量高，也很赚钱。但是对于我们个人来说，我们不可能一个人就能完成整个挖掘机的设计和研发。我们个人来参与这个事情的话，最多就是你去31重工这样的大公司做一个研发人员。而你的工作内容实际上往往是一个萝卜一个坑，只负责很小的一部分。比如你只负责上面一个液压装置的研发，或者一个主控电脑程序的研发。

那你说我要是31重工挖掘机的总设计师呢？是不是就掌控挖掘机研发技术的全部了？是的，但和你没关系，也我和没关系，我们自己都很清楚自己不是这样的顶尖人才，也不太可能通过努力变成这样的顶尖人才，人还是要深刻认识到自己的普通性，做适合自己的事情。

转变思路以后，我们就可以发现，其实不只是研发挖掘机这样技术含量高的事情可以赚钱。我们可以去组装呀，做代工呀，或者是去做销售啊。做地区的代理呀。卖挖掘机也能赚钱啊，甚至于对个人来说。我们去掌握驾驶挖掘机的这个技术，也是能赚到钱的。而且严格来说的话，对于个人和几个人的小团体来说，你如果去销售挖掘机，可能会比你做研发挖掘机赚的钱还要多。

那么对于AI来说是不是也是有同样的思路呢？假如说我们现在已经没有机会去做AI底层方面的研发了。那我们是不是可以考虑做AI产品的组装、落地应用、产品销售和实施部署呢？

我们是不是可以把这些大公司已经做好的AI算法和模型拿过来用，拿过来组装，像组装挖掘机一样，把它组装成一个能用的产品，落地到各行各业上。
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之前我在抖音上刷到了一个做计算机视觉的AI课程的抖音号。看他的视频内容，可以识别人脸，可以识别路上的汽车，可以识别车牌号，可以识别手写的字，可以识别人的骨骼和手的关节位置，从而做动作控制或手势控制。

这个老师在卖他的视频课程，刚开始我以为他在他的视频课程里能把这些东西的算法讲得一清二楚。但后来看了他的一些课程内容以后才发现其实没有那么复杂，其实他是把一些现成的框架库和开源的模型拿过来用。比如说识别人体骨骼和识别人的手掌的五个手指的位置，人脸识别，车牌号识别，汽车识别。其实他用的都是现成的库和现成的模型，而有的案例没有模型，则需要自己提供数据，自己标注数据进行训练，但算法一般是库提供的，不需要自己去写。

比如识别人体骨骼的那个案例。其实他用的就是一个现成的库和现成的模型。你只需要写一段Python代码。把这个视频逐帧读到内存，然后调用这个库，就可以得到人体各个骨骼，关节的位置，然后再根据这个关节位置数据去做你的判断，实现动作控制。比如控制一个无人机上下左右飞。

这样其实就比较简单了，不需要你有AI底层算法方面的知识，只要你是一个会写Python的程序员，你都可以去调用这些库。做出这样的东西来。

由此思考，我们能不能做一个AI产品的组装者的一个生意？只需要几个人的一个小团体，一个小公司。就可以去做出这样的产品来。不需要自己去研发这个AI底层的算法，甚至于不需要去懂这些数字图像处理，计算机视觉的原理，只需要把一些现成的模型和库拿过来使用，然后做成具体的落地应用的一个产品，你就可以去卖你的产品。当然这里面可能存在的问题就是说这个算法和模型的底层技术其实你是不懂的，你是用一个现成的东西，那么它这个效果和这个精度能否再优化你是控制不了的，有可能你做出来的这个产品它是能用，但是效果不太好，并且你也没办法去改进。

其实还有更简单的组装法，就是直接把大厂的API拿过来用，包装成一个实用性的产品，比如Copilot，就是整合了OpenAI的API，做成代码完成插件。