同事的课里提到了人工智能AI的介绍与展望，这里说说我的一些看法， 今后可能会用到。

  1. 同事列举了AI写作、数字人、创成作品等应用场景，但这个是线性的， 当你给程序一些提示词（Prompts）时候，会关联到最近的最类似的答案，而这些答案其实是相对固化的。 这种产品级的AI使用的模型是经训练后的，也就是说厂家在 固定的数据群里训练的AI，但是，很有可能，这些数据并不包含（适用）于你的行业。 比如，在AI写作中，如果没有足够的数据去训练专业行业内容，那么AI生成的只能是简单的甚至比较鸡肋的套话格式文章， 同事回避了训练模型的关键点，容易让人形成用这玩意就可以达到理想效果的错觉，其实差距还很大。

  2. 似乎不提AI不高大上？但是形成AI智能背后还有巨量的工作，这不是窗口行业层级想就可以做到的。需要上层统筹，并且 花费大量的时间去训练适合自己行业类别的模型（感觉这个还挺商机的）。不了解业务，不清楚流程，没有规范，就不能够在数据 上生成数据。

  3. 工作不可能完全依赖人工智能，就像现在有科级支撑的无人机打药，但 是如果你不学习基础的务农知识，就按照无人机的设定工作，就容易形成依赖，你会用了设备，但是你还是不懂得原理。 工作应该是先做基础，对行业有足够的了解，再来应用高端科级，提升工作效 率，节约工作成本。

  4. 还是上面的意思，模型需要数据支撑，也需要工作实践支持，不然就容 易束之高阁。