上周帮老板看一个资料，上交后老板说：你用了AI写作，语言风格明显不一样。
这个，真没有！因为在网上查到的资料很有限，AI也是需要学习别人的文章才能有小小的糅合或创新。
说到AI写作，现在已经是很平常的事了，尤其是那些程式化的文案类的文档，用它们来搭个结构再修改，是再适合不过了，我曾用它们写过计划、方案、通知，包括总结与调研材料。
特别是查找文件，以前有事问度娘，现在问ChatGPT，相关信息一条条列出来供你使用，效率特别高（需辨别一下）。
但有一点，写作文用AI，总有股子机油味，毕竟他们目前还是在做拼盘。用那些收费软件可能会好点，但容易让人丧失表达的欲望和自己捕捉灵感的能力，还会生成机器依赖，在我眼中，弊大于利。
2023年的AI在ChatGPT的引领下可谓风头正盛。有名家说：我们生活在一个既充满危险又充满希望的时代，既是悲剧，又是喜剧。
现在我们谈机器辅助、机器学习，有专家预言，到2050年左右，机器意识将会出现，这就打破了机器与人唯一的区别，拥有了自主意识。到那时，人与机器之间会不会有控制权的争夺，毕竟现在的工作生活已经离不开网络和数据库了。
学习人工智能，理解人工智能，以人机共生来破解未知的难题，成为我们每个人应直面的问题。
2024年，我们需要了解一个缩写词“AIGC”。
AIGC（AI-GeneratedContent），指的是利用人工智能来生产内容，其中AI是人工智能的简称，GC则是创作内容。
目前AIGC主要运用在文字、图像、视频、音频、游戏等方面，它可以完成代码生成、文本问答、图像生成、视频生成还包括其他多种的功能。
像我们熟知的ChatGPT，就是AIGC的一个领域，它可与人类进行流畅的文本问答。
也就是说有些AIGC应用可以生成有组织的、连贯的自然文本语言，如常用的百度的文心一言，阿里的通义千问，科大讯飞的讯飞星火，不过目前来说，还是ChatGPT更好用一些。
其实AI应用的场景很多：
DALL.E2根据文字描述生成图像。
synthesia可将输入文本合成不同诉说风格的视频。
Copilot可自动编写代码。
这个就更利害了，有时也自问，在AI时代，人类的学习，特别是机械的记忆性的学习，还有意义嘛？难怪我们的课标中明确指出，编程教学不再是重点，重要的是让学生理解算法，培养计算思维。
如果站在现在看向未来，随着深度神经网络技术在大模型和多模态两个方向上的持续突破推动，AIGC技术会演化出强大的智能数字内容孪生能力、智能数字内容编辑能力和智能数字内容创作能力三大前沿能力。
当看到蔡明的小品通过软件，转换成相同语调声音的英文时，真的很吃惊，就像是她自己说的一样流利自然。
最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，也是一样的道理。
到时候我也要申请制作一个虚拟人
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