技能平权-AI到底改变了什么

使用了一段时间的AI,包括网页版大模型、文生图、文生视频、openclaw、hermes agent,有一些切身的体会。不是从技术的角度,只是分享一些直观的感受和想法。

1. 检索信息的方式

过去,我们使用搜索引擎(如百度、搜狐、必应)在互联网上检索信息,但这需要我们知道确切的关键字或者掌握模糊检索的方法,才能准确的找到需要的信息。而在AI大模型的帮助下,我们只需要描述出问题,就可以检索到相关的信息。例如，在以前我需要知道\”内网穿透\”、\”ngrok\”这些词，我才能找到我需要的信息，而现在：

2. 替代了基础的文字工作

一些基础的,或者说不需要深刻内涵的文字工作,现在都可以由AI来替代。比如说写一些枯燥但辞藻华丽的文章,完成单位布置的读书读后感等。

3. 取代了专业技能工作

(1) 生图/视频

现在的文生图、文生视频等功能,确实特别发达,对于一些日常的、不那么专业的产品,AI的输出已经让人甚为满意。例如我需要一个小红书头像,以前需要将想法描述出来后,看搜索引擎能检索出什么图片,选一张相较满意的图。而现在,只需要将想法告诉这些大模型,等待片刻就会生成几张符合相关内容的图片供我们挑选。又例如公司需要几张宣传的海报图、节日的祝贺图发给客户,以前的做法是需要找一个美工,用ps软件来做图,现在呢?只需要打开大模型,告诉它你的需求,它就会生成几张图片。

当然,AI大模型生成的图片会有一些不尽如人意的地方,主要有:

• 不能完全体现人类的想法

    人类无法将脑海中的想法完全准确地描述出来,即使能描述出来,AI也不可能完全一致地来理解人类的描述。如果你希望生成的图片满意度越高,那么你给AI的提示词就越精确、越复杂、越条理清晰。

• 无法修改局部细节

    一张图中,大部分都符合要求,但有局部一些细节不符合要求。如果是人类美工,你就可以指出需要修改的位置,美工也会再次打开专业软件,对这部分进行修改。但如果是AI呢?首先,你没办法告诉它你所不满意的位置,例如\”左上角\”、\”中间偏右部分\”、\”门上的对联\”等等这些词汇它不一定能对应到图片的某个具体位置。其次,你告诉他如何修改,它不一定能理解。

视频生成,如Seedance、Minimax这些大模型,生成的视频在视频网站(某音、某站)等比比皆是,纵然有许多瑕疵,但同样的,相较于所获得投入产出比,总体还是瑕不掩瑜的。

(2) AI建站和编程

而之前我体验了几次AI建站的能力,令人叹为观止。有个朋友要做一个电商类的网站,不复杂,更类似于一个demo,以前的做法,找一个开源框架、一些产品图,手动替换一下。

现在呢?只需要和AI说\”做一个电商网站,产品是家居生活类,有5-6类,100个SKU。风格是清新雅致型的。\”几分钟后,一个网站就展现在你面前了。当然,功能没有那么完善。但它只需要十分钟,还是免费的,想到这些,你就会满意了。

而其它的编程,你可以用IDE来建项目、编辑代码,然后在右侧的对话框里跟AI对话,完成一些排场故障、修复bug、添加新功能、理解代码等功能,完全没问题。如果你自己本身就会编程,那就更方便了,大部分工作可以交给AI来完成,只需要在它出错或者力所不能及的时候出手一下就可以。

甚至,还有一个比较邪修的方法,就是跟着AI学习一门新的编程语言,可以不停地问,让AI解释每一行代码,它只会不厌其烦地解答,不会有一丝情绪。

而且获得非常方便,国外的Cusor、Claude Code、Copilot,可能有某些限制。国内的Trae、CodeBuddy等却是唾手可得的。

(3)AI智能体

今年以来,openclaw正处于火爆中,相比于网页版的AI大模型,openclaw赋予了AI操作本地计算机的能力,理论上,它可以寄居在你的电脑中,扮演一个数字员工的角色,为你执行任何能在本地计算机上完成的工作。但实际上由于适配、权限等问题,还达不到这样完美的能力。

4.感受与想法

对于未来的看法

新技术的发展通常都遵循着\”从无到有、从有到好\”的路径。而AI的发展,在它所涉及的、大众能接触到的领域,已经解决了\”从无到有\”的问题,在解决\”从有到好\”的路上。而且,AI技术的发展真的可以说是日新月异。2022年11月30日,OpenAI首次推出了ChatGPt。当时大家都惊为天人,引爆了这一轮的全球AI浪潮。随后,Grok、Gemini、DeepSeek、Kimi、豆包、GLM等等层出不穷。不断地刷新人类的认知。而最近的openclaw在火爆之后,更是可以做到近乎每天更新一个版本,还夹杂着重大更新,这在过去是不可想象的。

但这些AI大模型还是有一些局限性

• 生成结果不确定性

    这是由于AI技术的\”黑盒效应\”,即决策过程不透明,人类无法知晓AI给出的结论的推导过程,甚至AI自己可能都不知道,所以它也无法给出合理的解释。其所产出的结果因此充满不确定性。

• 智能体的记忆缺陷

    直观地看,AI并不具备记忆力,它只具备理解力(甚至理解力也只是表象)。在openclaw的机制中,记忆是通过文件记录实现的。就像只有一天记忆能力的人,只能将每天的经历记在笔记本上,每天早上醒来他什么都不记得,需要读一下笔记本才能想起发生的事。

• AI幻觉

    AI生成内容时,会编造出完全错误或不存在的信息。AI的本质是模式匹配,它实质上并不理解人类的问题,它只知道针对于这个问题,组织词语去回答,它会选择成功率最高的那种组织模式。AI其实并没有对真实世界的理解和常识推理能力。或者AI在无法获取真实信息的时候,会自己编造内容。

多说两句,这些局限在未来是否能突破?在多远的未来能突破?这些更多地是人工智能理论的问题,AI是否能有真正的智能?而现在的技术路径就是在不停地上规模,模型参数从亿、百亿到千亿、万亿…是否能够量变到质变。又或者通过某个新技术的发展,从别的方向弥补了AI的这些局限性。只能说,拭目以待。

技能平权

未来的事先放一边,对现如今的人类而言,AI的发展带来的就是技能平权。

举一个简单的例子,在过去,比如说2020年,我们想开发一个网站,要掌握前端、后端、数据库、UI设计、做图,而前端技术就有基础的html、js、css,以及许许多多的框架。或者就是雇佣相关的技术人员。而现在呢?你只要应用AI的建站功能,梳理好你想要实现的需求,AI就可以帮你完成所有的开发工作。

又比如,过去,你要制作一部30分钟左右的电影级视频,你要调动的人员、资源,都是非常巨量的。而现在呢?你只要编好剧本、设定好人物形象,花费的功夫与原先的工作量相比,可以说九牛一毛。生成图片更是如此,相信就在这一两年内,从事美工行业的人们已经深有体会了吧。

这就是\”技能平权\”了,原先你要做一个网站、APP,拍一部电影、做一张图片,如果不依靠专业人员的话,你需要学习掌握多少技能?现在呢?你只需要掌握AI工具的使用方法、提示词的编写方式。

如何对待AI

换个角度看,AI工具的发展,使得人类的精力可以更多地关注于结果而不是过程。更多地考虑APP的功能、电影讲述的故事,而不是如何生产出它们。

这些对于专业技能来说,看起来并非好消息。但实际上,从实际使用中体会到,如果你有一些编程基础,反而能更好地利用AI工具,更准确地描述功能、利用专业术语减少沟通的成本。如果你有一些拍摄的技术,就能准确的告诉AI如何运镜,远景近景、推拉摇移、越轴拍摄等等。实际上,专业技能人员不应该惧怕AI抢饭碗,更应该拥抱AI、利用AI。

人类社会的所有经济活动都是服务人类的。现阶段以及可见的未来,AI还不能精确地掌握人类需要什么,只有人才能知道人类需要什么,才能创造出更符合人类需求的物质/文化产品。开发的软件如何切实满足人的需求,制作的影片如何深刻地打动人心,可以更多地考虑这些问题,利用AI技术更便利地创造出它们。