|利国娱乐国际老牌w66机器换人还是互促共生?——人机共答AI时代的行业前景
切身感受了AI的专业实力★,杨涛对技术应用可能引发的伦理问题持谨慎态度。“我认为智能辅助规划★★、智能辅助决策、智能辅助驾驶★,智能信控、智能诊断、智能溯源★★★、智能治理★★★、智能出行服务……这些行业将来在AI赋能下大有可为★。不过在智能驾驶方面,我更认同智能辅助驾驶,不主张激进的全自动驾驶行为。毕竟生命攸关,太过激进不可取。”
受访者普遍对生成式人工智能通过综合巨量资料进行推演的能力印象极为深刻,但也普遍认为,目前AI还只具备工具属性,尚无作为★“人”的主体性★。★★★“目前的AI更多的是在提取和凝练人类已有的知识★,但不管它今后如何发展,也无法取代人类原发性、创新性研究思维★★。”徐弘升说★。
有趣的是,DeepSeek进一步阐发说,涂远东提及的新能源材料可扩展至AI赋能发现新材料★★,如通过生成模型预测晶体结构★,可能将缩短研发周期;杨珊珊提到的★★“海量级基因数据处理”可能催生新的生物信息学细分领域★★★,如多组学数据整合等★。
DeepSeek也认同未来人才可能需要兼具多方面素养,比如AR/VR与智能制造、医疗培训的结合★★,需要既懂三维建模又掌握工业知识的复合人才。AI在各行业的广泛部署,可能带来新的人才缺口★★,比如基础层(算法研发)和应用层(垂直领域专家)人才缺口可能将持续扩大,中间层(通用型工程师)可能被工具化替代。
许多人直指AI的创新能力短板。生成式人工智能热潮初起时,创意与内容产业受冲击颇大,有人认为画手、写手或将失业。李向民就此和多个专业的艺术家进行过交流,认为就实操而言,生成式人工智能无论写诗★、绘画还是编剧、作曲,当前都仅能生成及格水平作品★★,★★“根本上是由于其发现问题的能力不够,不能提出非常有价值的问题★★★,尽管辅助能力超强,本质还是‘搬运工’,不能当生产者。故此★,作为工具的AI是不能替代人的就业主体地位的。”
人工智能的就业替代效应,对传统服务业等劳动密集型产业冲击不容小觑。吕永刚因此表示,新技术投入应用时需进行充分论证★★。“科技是向善的★,是要为我们人类服务。对科技创新需要持有拥抱的态度,同时也需要协调科技发展中不同的群体之间的利益关系★★。”
和徐弘升一样,北京交通大学语言与传播学院教授李冰的课堂也广泛引入AI技术,实现了从备课到课堂互动的全方位改变★★。“AI帮助我高效地收集和整理特定领域的案例与数据,有助于我将更多阅读资料提前布置给学生,从而将宝贵的课堂时间更多地用于讨论和互动。★★★”
未来学什么专业、择业方向是什么,是许多学生和家长关心的务实问题。“从医药产业来看,随着AI技术越来越广泛运用,企业更需要既了解生物医药又具备使用AI技术的复合型人才。”杨珊珊说,目前生物医药行业从业者在医药专业毕业生之外,已经包含了大量计算机、数学等理工科背景的人才。
“就创意和内容生产领域的未来就业而言,人和AI不是相互取代的关系。★★★”南京艺术学院党委副书记、江苏省紫金文创研究院院长李向民打比方说★★★,相机再现比任何绘画都精准,但如何表达个人、展示内心,还要靠印象派★、立体主义、野兽派等,摄影诞生后不能取代美术★。他同时认为,未来从业者要有好原创就必须用好AI★★。“可以预测,未来无论是搞艺术创作还是科技创新,都必须熟练驾驭这一工具★★★,这将是获得良好就业的重要法宝。”
不言而喻★,人工智能基础设施与研发将是未来热点。但具体会在什么方向引爆呢?王老师认为,机器人将会是未来业界的热点。★★“机器人要走进千家万户★★★,需要做许多训练,也需要很多基础的AI算法★★★,谁可以对机器人使用场景进行算法革新,设计出更好的机器人★★,谁就可能在未来受到极大关注。★★”
问题可能也意味着需求。南京市律师协会人工智能法律专业委员会主任刘丰说,市面上已经有很多种辅助提供法律服务的AI工具,可帮助审核合同★★★、制作法律文书及提供法律咨询方案。这样越来越广泛的AI运用,需要相关部门进行更有效的治理和监管★★★,需要对科技伦理、数据隐私安全等相关议题进行更多的关注和研究★★★,这也会催生相应的工作需求★。DeepSeek就此进一步分析,监管需求与医疗、教育领域结合,可能形成★★“神经伦理学★★★”的新交叉学科。它还给出了一些可能的新职业,比如李冰提出的价值观对齐问题可延伸至认知科学层面,未来可能诞生“AI认知审计师”新职业★;各行业都将面临训练数据产权界定难题,可能催生★★★“数据确权工程师”等新岗位。
那么,DeepSeek对它自己的预测,以及相关从业者们的预测有何“看法★”?它给出的回答是★,AI带来的不仅是技术革新,更是认知范式和社会结构的深层变革。行业前景评估需要动态视角,关注技术成熟度曲线与市场需求拐点的时空匹配。
春节期间,南京市城市与交通规划设计研究院董事长杨涛请DeepSeek回答中外城市交通对比领域一个相对专业的问题,很快获得一份兼具条理利国娱乐国际老牌w66、深度且专业的答案★,“特别是最后言简意赅有针对性的对策建议★★,很值得许多城市交通决策者和管理者借鉴★。”杨涛感到,对广大城市交通规划设计科研与实务工作者,AI的出现和使用,既可能是多了一个很好的帮手★★★,更可能是多了一位不可阻挡的竞争对手★★。★★“行业当下和未来转型创新将会是怎样的路径与前景?很值得每一位从业者★★‘DeepSeek(深度思考)★★’一下。”杨涛说。
“更多想象空间”也是许多受访者的观点,对一些行业甚至可能产生战略性的影响★★★。江苏省战略与发展研究中心能源资源研究所所长涂远东认同DeepSeek对能源领域AI应用前景的预测★★★,认为智能电网能借助AI优化电力分配、提高能源效率★★,可再生能源优化能更好地利用风能★★、太阳能等清洁能源★★★,“这一专业方向与当下‘双碳’目标高度契合,是未来能源可持续发展的关键路径。★”
AI会不会造成广泛的工作替代,从而导致失业问题★★?在省社科院经济研究所副所长吕永刚看来,AI正进入产业深化和大规模应用的拐点,并对整个产业格局和就业格局带来革命性影响。很多传统行业、岗位会被AI所替代,但也将打开新的更大的产业空间。★★“在AI赋能渗透下★★★,许多行业重构重塑★,多种新兴行业加速涌现★,高校的学科设置正在改变,人工智能带来的巨变正在发生。”
在课堂上引导学生利用AI进行内容生成后开展对比分析时,李冰会和学生对不同大模型的生成结果展开讨论,分析事实性数据的差异及情感偏差,探讨不同AI背后的价值观对齐问题。她认为,这提示从业者需提高自身AI素养★,以应对个性化推荐算法可能导致的信息茧房问题。针对AI应用可能引发的伦理与法律问题★★★,还需加强课堂和社会教育★★,以及更多政策参与和引导★,推动AI技术健康发展。
这样的相互启发★★,或将走出创新新路径★。“这个春节,我和学生们都没闲着,我们利用DeepSeek的开源性,抓紧时间进行了本地化部署,分析其中的创新点并结合团队方向进行优化★。”河海大学电气与动力工程学院副教授徐弘升的研究方向,与DeepSeek认为未来AI较有作为的电力能源产业息息相关★★★,他的团队更是很早就开始将AI技术与研究相结合。在教学领域,徐弘升认为AI也是无法回避的话题,“每学期开课,我站上讲台第一件事就是鼓励学生去理解和使用AI大模型★★。★”
许多行业已经感到并在适应冲击。世和基因早筛事业部总监杨珊珊博士表示,AI技术在生物医药领域作用越来越大。比如,肿瘤早筛产品过去只能由人分析处理几个靶点的基因数据,AI介入则可分析海量级基因数据,这使早筛服务效率和精度更高★。★★“这次DeepSeek的横空出世,也给我们生物医疗企业更多想象空间。”杨珊珊说,公司将通过本地化部署让AI自主学习,提供更为丰富的检测报告★。
★“最终胜出的领域,必将是那些能创造性解决★★‘AI增强VS人类核心价值’辩证关系的方向。★★★”DeepSeek这样总结道★。
★★★“进一步说★★,目前AI预测的前景看好的就业方向,恐怕也不能完全当真。就业与生产力发展息息相关,也是生产关系的体现,社会发展这样复杂的系统,目前的AI水平几乎不可能预测清楚★。我们必须敬畏未来★、乐观以待,不可全盘采信AI。★★”李向民说。
有的行业已将AI技术应用于具体业务。★★“人工智能,尤其是生成式人工智能在支付科技★、信贷科技、资管科技等方面,已成为产业数字化解决方案的重要部分。”江苏省金融研究院副院长蒋昭乙认为,AI带来的★★“爆发点”或将集中于制造业★、生物医药和服务业领域,金融行业也值得关注,AI在诸如风险评估利国娱乐国际老牌w66、投资决策等方面的应用,能够提高金融机构的运营效率和准确性★★★。这与DeepSeek看法一致。
未来从业者需熟练掌握AI工具,以更好地释放生产力,但许多受访者也对AI可能带来的社会、伦理及价值观问题表示关注。
本文是执笔记者第一次和AI★“共创★★★”的一篇新闻稿。包括春节期间爆火的DeepSeek在内的人工智能近年来快速发展,对传统行业影响越来越深刻,我们新闻人和其他不少行业的从业者也不免担忧★:是否会被AI取而代之?如果是,我们该如何转型?有没有新的就业机会★?为此,我们请时下大热的DeepSeek与相关行业资深从业者或专家围绕上述问题同题共答,最后请DeepSeek进行了再分析。答案★★,会是怎样的?
DeepSeek给出10个将被AI深刻影响就业的行业,得到相关行业受访者普遍认同。南京大学从事人工智能方向研究的王老师认为,由于人工智能的就业方向广泛,从互联网到金融量化,再到机器人和“AI+医疗★”,几乎所有行业都能找到AI技术的应用,这将带来众多行业的变革,熟练使用大模型将是一项会成为★★“香饽饽★”的重要技能★。
DeepSeek也有多方面警告利国娱乐国际老牌w66,认为过度依赖AI并不可取,比如大模型同质化可能抑制创新多样性★★★;教育领域过度依赖AI,则可能导致元认知能力退化,需要建立新的评估体系;等等★。