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近几个月，人们一次次在被AI技术实际应用刷屏的同时开始产生专业领域的工作者即将被取代的恐惧。如何沉着面对AI时代下的机会与不适？希望作者在本文的阐释能够带给你一些启发。
2013年，iPhone搭载多点触摸屏幕技术开创了一个全新的智能手机界面交互模式，由此孕育了移动互联网。
而2022年年底的ai绘画到近几个月，ChatGPT生成的文章，Copilot 生成的代码，Midjourney、Stable Diffusion和DALL-E 仅靠一些关键词就能快速生成图片，人们一次次在被ai技术实际应用刷屏的同时开始担心在不久的未来人类的绝大部分工作是否要被人工智能替代。
同一时间，各个行业巨头也纷纷下场，前有Google图像生成模型Imagen，Meta的文本转视频模型的Make-A-Video，微软则另辟蹊径，将 DALL-E 2 内置在新服务 Microsoft Designer 中，满足普通用户的邀请函、明信片等日常设计需求。
人们在面临科技带来的便利的同时伴随着专业领域的工作者即将被取代的恐惧。
这次我们来聊聊AI时代下的机会与不适。
ChatGPT、Mid-Journey、Stable Diffusion 等 AI 超级应用的出现，标志着加速计算和AI技术的成熟已迈入成熟，看着一连串陌生的单词，做完互联网打工人的我们，虽然不太明白到底意味着什么，但也真切感受到我们的生活或将发生如电影《I, Robot》的变化和恐惧。
AI正以一个前所未有的速度滲入各行各业，推动一场一场新的科技革命。
经过近几年AI技术的不断发展，强大算力和先进的大语言模型为AI提供了合适的应用平台，促使各个头部厂商重新构建自己的产品和商业模型，市面上常见到的AI工具如图：
另一方面人性中对于安全、稳定的追求，致使更多人对AI工具及产生的内容持观望态度或抗拒新的改变。
，随着各个头部公司投入的资源，如英伟达、微软、Google、Adobe以及国内互联网等厂商在相差无几的时间里相继退出各自的AI服务，在当今内卷到不行的时代【如果不想被人颠覆，就要先颠覆别人】或许我们应该先放下怀疑、抗拒，了解这次的新技术。
01 AI的技术发展史
人们都在说是今年是一个AIGC（AI generated content）爆发的时代，讨论度最高的几款工具ChatGPT、Stable Diffusion、Mid-Journey等都可以被称为AI，那么什么是AI？
AI是指利用人工智能技术生产内容，也就是说我们在互联网上浏览到的信息内容制作者从人【UGC（User-generated Content）用户原创内容，以提倡个性化为主要特点】或机构【PGC（Professional Generated Content）专业生产内容，内容设置及产品编辑均非常专业】变成了通过各种类型的人工智能工具制造出来。
1. 从深度模型概念GAN到Transformer深度学习模型架构
AI的概念于2014年由人工智能专家Ian Goodfellow在一次酒后想到的，可以基于CNN（深度卷积神经网络，通过问题开始学习一个陌生事物，提取特征）的深度模型概念GAN【Generative（生成） Adverserial（对抗） Nets（网络）】，通过GAN将两个神经网络进行对抗，即生成器与判别器。
生成器通过输入生成图像即用于生成"造假数据"，判别器用于判断数据的真伪，在训练过程中，两者交替进行，使得生成器生成的图像越来越逼真，而判别器的判别能力也越来越强，如果想了解更多关于GAN算法模型可以点击查看更详细的解释，涉及到模型算法等专业性内容这里不做过多说明。
GAN算法做为当时AI技术革命的基础，后来被广泛运用到图像生成（Ai换脸）、高清重建、黑白电影上色、视频生成、语音合成、图像风格转换等等领域，被称为21世纪最强大的算法模型之一，Ian Goodfellow也成为了AI领域最知名的专家之一。
2015年开始，GAN开始被投入实际运用中，相关的论文也爆发式增长，也成为AI生成图像、处理图像任务里最常见的算法模型。
同一年，一家被"钢铁侠"埃隆·马斯克、Y Combinator总裁阿尔特曼、天使投资人彼得·泰尔等一众硅谷大佬投资的公司 OpenAI 成立。
当时 OpenAI 的初衷是预防人工智能带来的灾难性影响，推动人工智能发挥积极作用。
2016年，OpenAI推出了自己的AI训练架构 Universe，通过网络利用全世界的游戏、网页和其他应用，来测量和训练AI的普通智力，使得AI 智能体可以通过虚拟键盘和鼠标像人类一样使用电脑进行任何维度的自我学习解决任何问题。
当时的AI 技术虽然在特定领域很强大，但一旦超过这个特定领域就无法工作，即AI 技术逃脱不了"窄AI"的范畴，比如AlphaGo可以在围棋轻松赢过任何人，却没有办法玩其他棋类游戏。
直到2018年，Transformer（深度学习模型）架构的发展改变了NLP（自然语言处理）技术的发展。
在NLP领域中主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，Transformer抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成，使得Transformer不同于CNN的单向处理数据，可以并行处理所有输入数据更快、更高效。
另一方面Transformer的自我注意机制，通过捕获句子中单词或标记之间的关系，提高语言翻译和情感分析任务中的表现，更好的处理自然语言任务中的长文本或语音序列。一定程度上解决了传统RNN等序列模型中长序列计算效率低下、梯度消失等问题。
此时的OpenAI也推出在NLP（自然语言处理）领域打造的模型GPT系列，第一款产品GPT-1也在2018年正式推出。
GPT-1不同于其他AI模型之处，在于他的"半监督"，在此之前的NLP模型中，AI需要基于特定任务对大规模数据进行学习，而这些数据需要人为"监督"，进行数据标注。
GPT-1则可以在一开始先进行无监督的学习预训练，通过对数据的学习增强语言能力，最后进行部分监督的微调。简单来说，就是GPT-1可以用更少的资源和数据进行更有效率的学习，但当时的GPT-1一方面由于训练数据的有限，一方面性能并不算好，并没有到达对话的能力。
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