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原標(biāo)題：如何用生成式 AI 定義我們的未來(lái)？看看微軟怎么說(shuō)
關(guān)鍵字：人工智能,工作,工人,系統(tǒng),人類(lèi)
文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
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來(lái)源：ScienceAI
編輯：紫羅
人工智能（AI）當(dāng)下及未來(lái)的進(jìn)步，意味著它在解決先前被視為棘手難題的能力上實(shí)現(xiàn)了階段性的轉(zhuǎn)變。
鑒于這一巨大的技術(shù)飛躍，現(xiàn)在是我們必須定義未來(lái)軌跡的時(shí)候了。隨著公司繼續(xù)創(chuàng)新人工智能系統(tǒng)并將其集成到當(dāng)前產(chǎn)品中，我們有責(zé)任問(wèn)自己：我們想要構(gòu)建的未來(lái)是什么？
作為一個(gè)社會(huì)，我們必須采取立場(chǎng)并定義我們想要的人與人工智能系統(tǒng)之間的關(guān)系。我們?nèi)蕴幱谌斯ぶ悄艿脑缙陔A段，因此現(xiàn)在將我們的軌跡設(shè)定在一條認(rèn)真負(fù)責(zé)的道路上比以后糾正我們的路線(xiàn)更容易。
我們可以有意識(shí)地設(shè)計(jì)、構(gòu)建和使用人工智能系統(tǒng)，使其成為社會(huì)中的一種平衡力量，或者我們可以無(wú)意識(shí)地使用人工智能，在這種情況下，人工智能可能會(huì)成為加劇不平等的力量，或者兩者兼而有之。社會(huì)有權(quán)決定我們朝著哪個(gè)結(jié)果前進(jìn)。
一種潛在的平衡力在生成式人工智能中，大型語(yǔ)言模型 (LLM) 是近期取得許多進(jìn)展的原因。最近的一項(xiàng)研究表明，LLM 上所做的大部分工作都是知識(shí)工作，即任何涉及處理或使用信息的工作。最近還有一系列實(shí)驗(yàn)論文表明，人工智能提高了各種知識(shí)工作環(huán)境中參與者的生產(chǎn)力，例如編程、寫(xiě)作、咨詢(xún)和客戶(hù)支持。重要的是，這些論文表明

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