最近，我与一些朋友聊天时，提到我正在寻找AI相关的项目方向。令我意外的是，他们反问道："AI真的有用吗？"在他们的日常生活中，似乎并没有感受到AI带来的明显变化。然而，那些深入接触AI的朋友，已经开始使用AI来提升工作效率，创作新的内容。这种反差引发了我的思考：AI究竟改变了什么？
经过深入研究和思考，我发现AI确实在多个方面改变了我们的世界，只是这些变化可能并不总是那么显而易见。让我们一起来探讨AI带来的几个关键变化。
1. 更强了
一些原有的产品和服务，因为融入了AI技术，变得更加强大和高效。
AI营销电话
在大语言模型出现之前，AI营销电话存在诸多缺陷：
- 基于规则和简单模型，主要使用预设脚本和决策树
- 语言理解能力有限，难以处理复杂或模糊的用户回应
- 缺乏上下文理解，难以维持连贯的对话
- 机器感明显，用户容易识别出是在与机器对话
而大语言模型的出现，使AI营销电话得到了质的飞跃：
- 对话流畅度显著提升，更接近人类对话的自然度
- 自然语言处理能力大幅提高，能更好地理解和生成自然语言
- 上下文理解能力增强，可以维持更长、更连贯的对话
- 适应性更强，能根据对话内容实时调整策略
- 个性化能力提升，可以根据用户信息和实时反馈调整交互方式
这种进步不仅提高了营销效率，也为用户带来了更好的体验。我今年就接到了几个在第一时间难以辨别是否为AI的营销电话，这种体验是前所未有的。
翻译技术
AI同样大大提升了翻译技术的水平。现代AI翻译不仅能处理更多语言对，还能更好地理解上下文，保留原文的语气和风格。这使得跨语言交流变得更加顺畅和准确。
2. 更容易了
AI的发展使得一些原本复杂的任务变得更加简单易行。
图像识别
在大模型出现之前，开发一个图像识别产品需要：
- 大量领域特定的标注数据
- 为特定任务设计和优化的模型
- 复杂的特征工程，需要专家知识来设计有效的特征提取方法
而现在，大模型本身就提供了广泛的基础识别能力。通过简单的提示工程（prompt engineering），再结合少量的领域特定知识，就能快速开发出满足大部分识别需求的应用。这大大降低了开发门槛，使得更多创新应用得以实现。
3. 更效率了
AI带来的效率提升建立在一种全新的体验之上——我们可以让AI快速总结长文，提取关键信息，甚至生成定制内容。这对于需要大量阅读和信息处理的工作者来说，是一个巨大的福音。
例如，ChatPDF等工具的流行，使得用户只需上传PDF文件，就能快速了解文章的主要内容。这种技术已经在投资分析、学术研究等领域得到了广泛应用。
4. 更方便了
大模型的跨领域知识整合能力，使得用户可以向AI提出各种问题，并在短时间内得到相对准确的答案，而无需花时间查阅大量资料。
基于这一特点，结合互联网信息和AI的总结能力，诞生了"AI搜索"这一新概念。AI搜索直接为用户提供问题的答案，而不是像传统搜索引擎那样呈现一系列相关网页链接。这大大简化了信息获取的过程。
5. 更有创造力了
AI的出现激发了人们的创造力，使得许多人开始尝试新的创作方式：
- 写歌：AI可以协助创作歌词，甚至生成简单的旋律
- 绘画：基于文字描述或梦境灵感，AI可以创作出独特的艺术作品
- 写作：AI可以根据简单的想法或大纲，生成完整的文章或小说章节
这不仅拓宽了艺术创作的边界，也让更多人有机会体验创作的乐趣。
在商业创意领域，一些广告公司开始尝试用AI辅助创意过程。AI可以快速生成大量的创意点子或者富有想象力的图片，人类创意人员则负责筛选、优化这些想法。这种人机协作的模式正在重塑创意产业的工作方式。
6. 更个性化了
AI技术，特别是大模型的出现，极大地提升了各种服务和产品的个性化程度。在内容推荐方面，视频平台和社交媒体的算法能够根据我们的浏览历史和兴趣，精准推送我们可能感兴趣的内容。这种个性化不仅提高了用户体验，也改变了信息传播的方式。
在教育领域，AI正在推动个性化学习的实现。自适应学习系统能够根据学生的学习进度和表现，调整教学内容和难度，为每个学生提供量身定制的学习体验。这种个性化的教育方式有望大大提高学习效果，让每个学生都能发挥自己的潜力。
当然，除了以上改变之外，AI还在更多方面发生着变化，AI变得更智能，分析海量数据后提供预测和建议；AI更融合入各个领域，成为领域里的基础设施；然后也会变得更主动，不再只是被动地响应命令，而是能够主动提供服务和建议……然后，我们会意识到AI技术正在打破传统的行业和知识边界。
大模型的关键特性
而AI所带来的这些改变，很大程度上源于大模型的几个关键特性。理解这些特性有助于我们更好地把握AI技术的本质和潜力：
1. 强大的语言理解和生成能力
- 特点：能够理解和生成自然、流畅的人类语言
- 应用：聊天机器人、内容创作、自动摘要、问答系统
2. 跨领域知识整合
- 特点：在单一模型中整合了广泛的知识领域
- 应用：跨学科研究、综合问题解决、创新思维启发
3. 上下文理解能力
- 特点：能够理解长篇对话或文本中的上下文信息
- 应用：长对话交互、文本分析、情感识别
4. 少样本学习能力
- 特点：能够通过少量示例快速适应新任务
- 应用：快速原型开发、个性化服务、灵活的任务适应
5. 多模态处理能力
- 特点：能够处理和整合文本、图像、音频等多种数据类型
- 应用：多模态内容生成、跨模态信息检索、虚拟现实内容创作
这些特性使得大模型能够轻松实现以下功能：
- 生成长文本：如博客文章、报告或故事
- 回答复杂问题：提供详细、有洞察力的回答
- 解释和教学：清晰地解释复杂概念
- 文本分析：总结长文档、提取关键信息
- 创意写作：生成广告文案、诗歌或剧本
- 对话系统：实现自然、连贯的人机对话
- 代码生成：根据自然语言描述生成程序代码
理解这些特性有助于我们更好地把握AI技术的潜力，并在各个领域中更有效地应用AI。
结语：AI还会改变什么？
当我们回顾AI已经带来的这些变化时，不禁要问：未来AI还会改变什么？随着技术的不断进步，AI的能力必将进一步增强，为我们的生活带来更多便利和可能性。
自动驾驶技术的发展可能彻底改变我们的出行方式，不仅提高交通效率，还可能重塑城市规划。在医疗领域，AI辅助诊断系统有望提高诊断的准确性和效率，让优质医疗资源惠及更多人。
在工业领域，AI深度融入制造过程，推动智能制造的实现，这不仅会提高生产效率和产品质量，还可能带来新的商业模式和工作方式。教育领域的AI应用可能会进一步个性化，未来的AI教育助手可能会根据每个学生的学习风格和进度，提供完全个性化的学习计划，彻底改变我们对教育的认知。
最后，回到文章开头提到的那些朋友的疑问：AI真的有用吗？答案是肯定的。虽然AI的影响可能并不总是直接可见，但它正在以各种方式改变我们的生活和工作方式。关键在于我们如何认识并利用这些变化，使AI成为提升生活质量和工作效率的有力工具。
未来，AI的应用将会更加广泛，其影响也将更加深远。我们期待着，在不久的将来，每个人都能切身感受到AI带来的积极变化。
