ChatGPT发展到什么程度了？这个宏大又具体的问题抛出时，很多人的感知依然很模糊且虚幻。
这确实是AI目前带给我们的迷思。人类确定，未来一定会通向AI世界，但AI的世界似乎又离我们甚是遥远！
使用了Transformer神经网络架构的GPT4.0出来时，一众科技狂人把它吹捧到了一个智能的新高度。其不仅拥有语言理解和文本生成能力，还能通过连接大量的语料库来训练模型。上知天文下知地理的GPT能够根据聊天场景，与人类无差异化交流。
不久前，信雅达董事长女儿郭文景团队发布的AI视频生成工具Pika1.0刷屏国外社交平台。这款号称功能强大的软件，通过一句话描述，就能生成和编辑3D动画、动漫、卡通和电影等各种风格的视频。智能程度让好莱坞的导演们都大跌眼镜。
然而，这些充斥在新闻、网络上的AI传奇故事，暂时未能走入寻常百姓家里。不少科技公司的Level停留在把大模型研究出来，至于怎么找到更落地的应用场景，还玄乎奇玄。第一批受益的主体恐怕不是站在一线开疆拓土的大厂们，而是号称玩转了AI的付费导师们。
虽然说不清，AI到底能给人类带来什么深渊影响，但AI在我们的生活中已经起到了变化！
懂点AI，工资能高50%
高校毕业生的数量一年高过一年，从人才供给方面，就已经提升了找工作的难度。据新华社，从教育部、人力资源社会保障部召开的2024届全国普通高校毕业生就业创业工作视频会议上获悉，2024届全国普通高校毕业生规模预计达1179万人，同比增加21万人。
惊人的数字发布后，教育部还不忘给社会释放信心，表示将会同有关部门进一步完善促进就业政策，拓宽市场化社会化就业渠道，实施就业创业促进行动。
提升就业率，除了有关部门的努力外，通过选取符合未来社会发展趋势的专业从来都是一条“捷径”。在AI这个新科技动能的加持下，虽说其智能化程度能通向哪里还未知，但企业家们已经率先下场开始招募有志之士，大搞特搞。
麦肯锡发布的一份关于人工智能的报告显示，预计2030年中国对AI专业人员的需求将增至2022年的6倍。
猎聘大数据研究院推出《2023年度就业趋势数据报告》指出，2023年1-10月，要求掌握AIGC的职位同比增长179.19%。
在简历注明有AIGC技能的求职者职能分布 TOP20中，注明有此技能的开聊次数显著高于无此技能的人。
最显著的差异，体现在更加现实的工资层面。掌握AIGC技能求职者的年薪普遍较高，薪资差距最大的是机器视觉，要求AIGC技能的机器视觉岗位平均年薪为48.45万，比无此要求的求职者高出62.44%。
北京青年报援引猎聘AIGC部门负责人莫瑜的阐述，指出一般数据标注岗位，仅涉及日常文本和图像，薪资相对低些；相应地，偏专业领域如法律、医疗、跨境电商外语方面的数据标注薪资则较高。
AI的现实应用
AI能给人类的生活产生具体影响才有意义！比如，娱乐体验的全面升级、办公效率的极致提升、医疗体验的智慧化升级......
在科幻题材小说《三体》中，三体人制造出的类VR娱乐眼镜，让玩家有了身临其境的绝佳体验。这也是一众科技迷期望达到的终极目标。现实世界中，虽然苹果的硬件产品Vision Pro还远未能达到这种效果。但AI在其中的应用已经是必不可少的存在。
苹果将Vision Pro定义为公司首款“可穿戴空间计算机”，这个称呼背后是虚拟与现实的深度融合，囊括了一系列的技术，比如计算机图形学、机器视觉、物联网、传感、体感、AIGC等。
押注元宇宙而未成的Meta也在不惜余力大局投入可穿戴设备的研发。去年，Meta和墨镜公司Ray-Bans合作发布了Meta Ray-Bans智能眼镜，并顺势推出多款AI功能，拍照、识别植物、翻译等。
从媒体及扎克伯格的视角来看，纷纷觉得AI功能表现还算不错，眼镜里的AI依赖语音指令“Hey Meta”唤起。
事实上，这点有些类似百度的小度和苹果的Siri，如果单纯这样看的话，目前并非特别先进。
按照扎克伯格在接受媒体采访时的说法，Meta会在智能眼镜上支持文本、图像、语音等多种形式的媒介输入的人工智能应用。
AI的底层逻辑是具有强大的数据存储量，因此在原本依赖经验、足够案例支持的医药领域，业内普遍看好其发展前景。
在谈及AI在医疗领域的应用场景时，业界认为，AI的赋能，可以使得诊断更加准确、改善患者治疗效果、降低医疗保健成本等方便发挥重要作用。
比如，药物发现领域。从前期大规模的化合物筛选，到分子结构设计、再到药物相互作用分析、剂量优化等，AI都可以参与到其中，因此，针对目前难以治疗疾病，或许能够开发出新的治疗方法。
AI与机器人学本身都是具有前瞻性的学科，两者的交叉更是将医学推向了新高度。
英属哥伦比亚大学的学者Michael Yip等人曾在《Science Robot》上发表了题为“Artificial intelligence meets medical robotics”的前瞻性文章。该文章详细阐述了AI在医疗机器人技术中应用、展望和挑战。