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AI逼近打工人

當(dang)壹(yi)個(ge)看(kan)似(si)遙(yao)遠(yuan)的(de)前(qian)沿(yan)技(ji)術(shu)突(tu)然(ran)“逼近”自(zi)己(ji)，有(you)人產(chan)生(sheng)了(le)抵(di)觸(chu)，有人為(wei)接(jie)納(na)這(zhe)一个新(xin)的生产工具(ju)，開(kai)始(shi)學(xue)習(xi)Prompt(提(ti)示(shi)詞(ci))技能(neng)以(yi)便(bian)駕(jia)馭(yu)这一工具。不(bu)知(zhi)不覺(jiao)中(zhong)，AI替(ti)代(dai)又(you)創(chuang)造(zao)了一些(xie)崗(gang)位(wei)，老(lao)板(ban)和(he)打工人陷(xian)入(ru)迷(mi)茫(mang)也(ye)迎(ying)來(lai)機(ji)遇(yu)。

因(yin)为AI，李(li)梅(mei)（化(hua)名(ming)）連(lian)續(xu)失(shi)業(ye)了兩(liang)次(ci)。

“很(hen)遺(yi)憾(han)，本(ben)月(yue)6號(hao)記(ji)得(de)来辦(ban)公(gong)室(shi)办理(li)離(li)職(zhi)手(shou)续，祝(zhu)妳(ni)早(zao)日(ri)找(zhao)到(dao)滿(man)意(yi)的工作(zuo)”。2023年(nian)5月初(chu)，深(shen)圳(zhen)一家(jia)藝(yi)术概(gai)念(nian)設(she)計(ji)公司(si)引(yin)入AIGC（生成(cheng)式(shi)人工智(zhi)能）两个月之(zhi)後(hou)，开啟(qi)了一輪(lun)原(yuan)畫(hua)師(shi)的裁(cai)員(yuan)。

李梅是(shi)其(qi)中一位，她(ta)畢(bi)业於(yu)江(jiang)西(xi)科(ke)技师範(fan)大(da)学美(mei)术学院(yuan)，是一名工作4年的画师。據(ju)她所(suo)說(shuo)，公司美术原画組(zu)10人裁掉(diao)8人，剩(sheng)下(xia)2人被(bei)降(jiang)薪(xin)，工作內(nei)容(rong)從(cong)原创画圖(tu)，變(bian)成AI出(chu)图之后精(jing)修(xiu)和品(pin)控(kong)，仍(reng)然完(wan)成10人的工作量(liang)。其他(ta)項(xiang)目(mu)组画师被要(yao)求(qiu)学习AI工具，並(bing)纳入考(kao)核(he)。

被裁员后，李梅加(jia)入了一个小(xiao)規(gui)模(mo)的创业團(tuan)隊(dui)做(zuo)平(ping)面(mian)设计师，老板要设计一款(kuan)遊(you)戲(xi)App，需(xu)要9張(zhang)卡(ka)牌(pai)，每(mei)张卡牌對(dui)應(ying)设计一幅(fu)插(cha)画酬(chou)勞(lao)1000元(yuan)，共(gong)付(fu)9000元。

她還(hai)沒(mei)画完就(jiu)被老板解(jie)聘(pin)了，对方(fang)的理由(you)是项目趕(gan)進(jin)度(du)，決(jue)定(ding)采(cai)用(yong)AI繪(hui)图。

ChatGPT問(wen)世(shi)至(zhi)今(jin)，輿(yu)論(lun)对AIGC（生成式人工智能）的關(guan)註(zhu)有降溫(wen)之勢(shi)，似乎(hu)这只(zhi)是巨(ju)頭(tou)間(jian)的競(jing)賽(sai)，离普(pu)通(tong)人尚(shang)且(qie)遥远。但(dan)實(shi)際(ji)上(shang)，它(ta)正(zheng)逐(zhu)步(bu)被中國(guo)的企(qi)业主(zhu)引用，并正悄(qiao)悄引發(fa)了一轮人力(li)变動(dong)，一些画师、新媒(mei)體(ti)運(yun)營(ying)、銷(xiao)售(shou)等(deng)白(bai)領(ling)群(qun)体正因AI失业或(huo)被調(tiao)岗。

沖(chong)擊(ji)首(shou)先(xian)在(zai)内容创作行(xing)业。打开招(zhao)聘軟(ruan)件(jian)，一些企业正在招聘AI画师、AI視(shi)頻(pin)剪(jian)輯(ji)、AI绘图岗位，地(di)鐵(tie)站(zhan)内的海(hai)報(bao)、商(shang)品的廣(guang)告(gao)图已(yi)經(jing)开始由AI生成。生命(ming)科学、金(jin)融(rong)等更(geng)为專(zhuan)业的领域(yu)，引入的步伐(fa)也在加速(su)。

緊(jin)张的经濟(ji)環(huan)境(jing)迫(po)使(shi)企业老板加速引入新技术。ChatGPT、Midjour－ney为代表(biao)的AIGC工具具有普惠(hui)性(xing)和易(yi)用性，还能替代一些初級(ji)白领的工作，这就像(xiang)他們(men)的一根(gen)“救(jiu)命稻(dao)草(cao)”。老板们嘗(chang)試(shi)在原有的流(liu)程(cheng)中尋(xun)找到应用AI的空(kong)间，但又擔(dan)心(xin)在技术不完善(shan)、形(xing)势不明(ming)朗(lang)的階(jie)段(duan)，會(hui)“步子(zi)邁(mai)得太(tai)大”。

当一个看似遥远的前沿技术突然“逼近”自己，有人产生了抵触，有人为接纳这一个新的生产工具，开始学习Prompt(提示词)技能以便驾驭这一工具。不知不觉中，AI替代又创造了一些岗位，老板和打工人陷入迷茫也迎来机遇。

AI逼近打工人

“我(wo)好(hao)像被AI殺(sha)死(si)了。”连续经歷(li)两次失业后，李梅说。

初级画师画一幅商业插图需要3-5天(tian)，而(er)AI只需要幾(ji)秒(miao)鐘(zhong)，一名初级画师的月薪4k-8k，一个Midjour－ney（一款流行海外(wai)的AI绘画大模型(xing)，可(ke)以文(wen)生图、图生图）专业套(tao)餐(can)60美元/月。

工作中，画师要和客(ke)戶(hu)多(duo)轮溝(gou)通、修改(gai)，而在Midjourney的对話(hua)框(kuang)中輸(shu)入一句(ju)话，如(ru)“我要一个穿(chuan)上宇(yu)航(hang)服(fu)的貓(mao)在太空吃(chi)餡(xian)餅(bing)”，或者(zhe)拆(chai)解成“littlecat，inaerospacesuit，eatingpies”（小猫、穿宇航服、吃馅饼），“sharpfocus”（聚(ju)焦(jiao)）等多个Prompt（提示词），就能得到同(tong)樣(yang)水(shui)準(zhun)的作品。

从绘图質(zhi)量、绘图效(xiao)率(lv)、成本上，一个初出茅(mao)廬(lu)的画师和AI根本没法(fa)比(bi)。工作流程上，策(ce)劃(hua)和画师之间需要反(fan)復(fu)沟通，現(xian)在变成了策划與(yu)AI、画师与AI沟通。

李梅说，公司先讓(rang)员工自使用，后来全(quan)员培(pei)訓(xun)使用 Midjourney以及(ji)Prompt技能，她不太願(yuan)意主动学，很多人也还故(gu)作鎮(zhen)定。

直(zhi)到发现公司把(ba)一部(bu)分(fen)画师的图餵(wei)給(gei)AI，以便得到基(ji)于这些画师風(feng)格(ge)的作品，或將(jiang)画师修正的图收(shou)集(ji)起(qi)来返(fan)给AI学习——“图生图”是这類(lei)大模型的基本功(gong)能，不斷(duan)给模型喂图，模型通過(guo)自学习在此(ci)基礎(chu)上反饋(kui)新图，这種(zhong)交(jiao)互(hu)方式正在变得普遍(bian)。“它的能力一點(dian)不亞(ya)于人类，我们都(dou)驚(jing)呆(dai)了。”李梅说，如果(guo)喂一些画师的半(ban)成品，它对光(guang)影(ying)、線(xian)條(tiao)等細(xi)節(jie)的完善也非(fei)常(chang)到位。面对AI很多同事(shi)心態(tai)失衡(heng)，但画师作品的版(ban)權(quan)是屬(shu)于公司的，大家也没好说什(shen)麽(me)。

一覽(lan)科技CTO陳(chen)錫(xi)言(yan)表示，目前AI的能力越(yue)来越被行业承(cheng)認(ren)，它所做的絕(jue)不是一些瑣(suo)碎(sui)工作，而是一些精致(zhi)、具有创意的事，但让AI更加強(qiang)大的前提，是它背(bei)后的操(cao)作者要更有想(xiang)象(xiang)力和创造力。

商湯(tang)智能产业研(yan)究(jiu)院院長(chang)田(tian)豐(feng)对记者表示，AI在短(duan)期(qi)内会对一些内容创作岗位的技能产生影響(xiang)，以画师为例(li)，初级画师多从事相(xiang)对簡(jian)單(dan)的基础性工作，很容易被新生产力工具所融合(he)，完成高(gao)级设计工作的資(zi)深画师則(ze)是项目工程的指(zhi)揮(hui)官(guan)，复合型技能人才(cai)較(jiao)難(nan)被取(qu)代。表面上是影响了职业上升(sheng)通路(lu)，其实是改变了入門(men)的方式，未(wei)来的画师既(ji)要学画画、也要学会使用AI。AI的本质不是淘(tao)汰(tai)人力，是革(ge)新人的生产工具。画师从用筆(bi)、用软件再(zai)到用AI，是一种工具的进化。

李梅表示，通常一个画师需要三(san)年从初级升中级，再过三年升高级，当初级画师失去(qu)了上升的通道(dao)，没有实踐(jian)机会又如何(he)做到资深，身(shen)邊(bian)一些人已经考慮(lv)轉(zhuan)行了。

老板的選(xuan)擇(ze)

张远（化名）是一家中小ToB企业的管(guan)理者，公司主要从事研发和销售工业软件的业務(wu)。他计划为公司做两件大事，一个是降本增(zeng)效，一个是引入AIGC。“打算(suan)用AI把公司每一项业务重(zhong)做一遍，結(jie)果做了一次大调整(zheng)”。

公司有个4人小组負(fu)責(ze)新媒体运营，培训一个月后，从中选出了一名资深运营留(liu)下，剩下三名普通运营人员被優(you)化了。现在的工作是一名运营人员+大模型（ChatGPT生文，Midjourney生图），人负责出创意、对接客户，机器(qi)负责執(zhi)行。在张远看来，实践出来效率一点不低(di)。

先将數(shu)据喂给AI大模型，然后生成定制(zhi)化的内容，照(zhao)此原理，大模型也可以生成客户方案(an)和標(biao)書(shu)。于是张远瞄(miao)准了销售助(zhu)理。該(gai)岗位的工作就是幫(bang)助销售寫(xie)方案和标书，经过对销售的培训后，他又优化了几名销售助理，每个业务线只留一名销售，白天跑(pao)客户，晚(wan)上用ChatGPT写方案、写标书。

张远内心的想法是，销售也可以优化，因为ToB公司客户少(shao)、关系(xi)穩(wen)定，客户交给管理層(ceng)来对接，可以雇(gu)一名应屆(jie)生专门操作AI，但考虑到员工情(qing)緒(xu)，就让销售留下了,“这次降本增效优化这么多人，也是管理层没想到的”。

张远对记者表示，在优化人员之前，从制度上要求全员学习大模型提示词，但他发现很多人对新技术还是很排(pai)斥(chi)、不愛(ai)去用，除(chu)非触及自己的利(li)益(yi)。

作为一站式视频解决方案提供(gong)商，一览科技开发了多款賦(fu)能视频创作者的AIGC工具，并将这些工具在公司内部的各(ge)项业务流程中应用实施(shi)，同時(shi)进行了全员提示词培训。

談(tan)及落(luo)实AIGC工具的过程，一览科技CTO陈锡言表示，“我看到了员工内部的分层，有的人用得順(shun)手，有的人不顺手，这是一場(chang)变革，那(na)些不会用AI的注定了要被会用AI的人替代掉”。他衡量人才的眼(yan)光也在变，并考虑提高对员工工作效率、平均(jun)产出的要求，他认为未来很多企业主会提高績(ji)效标准，按(an)照“人+AI”的标准去考核。当然他也在猶(you)豫(yu)，“现在是变革阶段，不可以‘一刀(dao)切(qie)’”。

寒(han)冬(dong)下更多企业縮(suo)減(jian)广告支(zhi)出，以动画傳(chuan)媒为主的内容创作行业普遍收缩，一方面减少外包(bao)公司的使用，一方面通过绩效来减员，画师是这个产业的最(zui)小单元。

优化一批(pi)人员之后，张远也在反思(si)“步子迈得太大了”，打工人的不满情绪也是一种应激(ji)，AIGC的本质并不是替代人力，或許(xu)是经济环境让一部分企业主变得激进。AIGC是非常普惠性的，市(shi)面上的通用大模型只需要很低的月租(zu)費(fei)，有的甚(shen)至是开源(yuan)的，它们对企业主就像一根“救命稻草”。

张远认为正常的路徑(jing)应该是全员培训、赋能业务，让所有人換(huan)一种新的角(jiao)色(se)上岗，把所有产品用AI重做一遍。

张远企业是整个鏈(lian)条上最先引入AIGC的，客户、供应商对此都很感(gan)興(xing)趣(qu)，“但是大家有个矛(mao)盾(dun)心理，既想为公司增加一个AIGC的概念，又不想让外人知道究竟(jing)用AIGC做了什么。”张远说。

360集团创始人周(zhou)鴻(hong)祎(yi)对经济觀(guan)察(cha)报表示，从網(wang)絡(luo)安(an)全的角度考虑，企业在使用大模型时“一开始步子可以小一点”，不要向(xiang)它开放(fang)API，堅(jian)持(chi)“人在回(hui)路”，让人的意誌(zhi)在决策上起关鍵(jian)作用。

周鸿祎表示，整体上看，企业从数字(zi)化到智能化要分多步走(zou)，建(jian)議(yi)坚持从松(song)耦(ou)合到深度融合、多步叠(die)代的策略(lve)原则。希(xi)望(wang)企业在使用大模型时先开启“助手”和“副(fu)驾駛(shi)”模式，让大模型与现有的业务系統(tong)保(bao)持相对獨(du)立(li)，保持隔(ge)离度，对企业来说也更安全可控。

科銳(rui)国际业务總(zong)監(jian)楊(yang)朔(shuo)对记者表示，不同企业主对引入AIGC持不同态度，这与企业的业务形态、产业地位有关。在AIGC剛(gang)开始出现的时候(hou)，很多人还是抱(bao)有开放态度，但隨(sui)著(zhe)不断地深入了解，也有一些趨(qu)向保守(shou)謹(jin)慎(shen)。比如内容创作类工作、创意工作，更需要广度和发散(san)程度，往(wang)往是其业务对AIGC容錯(cuo)率较高；生物(wu)基因、醫(yi)療(liao)、金融的企业主相对保守，这些业务容错率很低；尤(you)其在一些商用的场景(jing)关键点上，企业主不敢(gan)輕(qing)易尝试。

杨朔表示，另(ling)外，产业中具備(bei)壟(long)断地位的大型企业，会采購(gou)行业大模型进行私(si)有化或自研大模型，成本高、训練(lian)周期长，本身行业模型技术还有待(dai)完善，这类企业对AIGC也会更加谨慎。还有一类企业因政(zheng)策不明朗而选择观望。

馴(xun)化AI

“打不过就加入。”失业后的两个月，李梅每天在家研究几个AIGC工具，比如 ChatGPT、Midjourney和StableDiffusion,買(mai)賬(zhang)号、学相应的提示词。这些来自OpenAI等海外科技公司的AIGC工具，月租费不高，有的功能免(mian)费开放、不限(xian)使用次数，对硬(ying)件的要求也不高，普通顯(xian)卡上就能跑。

国内也研发了文心一言、訊(xun)飛(fei)星(xing)火(huo)、通義(yi)千(qian)问、商汤“商量”等大語(yu)言模型，对标ChatGPT，商汤还研发了“秒画”对标海外Midjourney。“与AI交流真(zhen)得不难，只要摸(mo)清(qing)楚(chu)提示词的规律(lv)，简单调一些參(can)数值(zhi)，代碼(ma)都不需要会。”李梅说，按照以往画师的步驟(zhou)，从草稿(gao)、线稿到色稿，有了AI，可以直接跳(tiao)过一些步骤到成品，再精修，也可以省(sheng)略其中某(mou)个不擅(shan)长的步骤，让AI帮你補(bu)全，大幅提高出图效率。

李梅对AI的“驯化”分了三步。“一开始，我成了AI的修图师、质量檢(jian)查(zha)员。”李梅表示，人类用Prompt表達(da)需求，AI可以给出一个短平快(kuai)的结果，它画更像是基本功紮(zha)实、缺(que)乏(fa)个性的“网紅(hong)臉(lian)”，这也是为何AI可以短时间内替代一个初级画师的原因。

第(di)二(er)步，李梅把自己的作品喂给AI，反馈的是帶(dai)有她风格的精细作品，熟(shu)悉(xi)的人也無(wu)法辨(bian)认出作者是机器还是人类。李梅认为，这个阶段，AI成了她的合作夥(huo)伴(ban)。

第三部，李梅出轮廓(kuo)和创意，由AI来实现。有一次她将某两个不同国家、不同时代的画家风格结合起来，做一张爱因斯(si)坦(tan)的画像，審(shen)美價(jia)值远超(chao)以前。相比之下，一个不懂(dong)美术史(shi)的人，只能用AI画出爱因斯坦騎(qi)自行車(che)、摩(mo)托(tuo)车、玩(wan)滑(hua)板、滑雪(xue)。

陈锡言表示，很多人是因为想象力不夠(gou)，想象力的基础就是具备足(zu)够的专业知識(shi)。AI背后有个巨大知识庫(ku)，只有具备专业知识才有能力调动它。

李梅说，心态从观望、失望、绝望到重新找回一个平衡。从輔(fu)助AI到与其合作、再到尝试驾驭AI。下一步，她准备重回人才市场，应聘AI画师、绘画提示工程师的岗位。

新的技能，新的机会

刚使用ChatGPT、文心一言、通义千问的人往往有这样的感受(shou)：AI不能一键给你一个完美结果，输入的指令(ling)与所得反馈之间总有差(cha)距(ju)，所以有人质疑(yi)AI是“一本正经胡(hu)说八(ba)道”“人工智障(zhang)”，或者僅(jin)当作一个搜(sou)索(suo)引擎(qing)来用。但是Prompt的流行让更多人意识到：不是AI不行，是你不会用它。

Prompt，提示词，是指ChatGPT等通用及行业AI大模型设计和完善提示词指令，以確(que)保其输出的结果符(fu)合人类的期待。

如果AI是一种新的生产工具，Prompt就是人类驯化这种工具的技能。就ChatGPT等大语言模型来说，交互方式以对话框输入为主。所以，这种技能看似是陪(pei)AI嘮(lao)嗑(ke)，不断向AI提问，本质是把人类语言翻(fan)譯(yi)成AI语言，彌(mi)合AI语言和人类语言之间的鸿沟，它也是人机交互的“最后一公裏(li)”。

比如，人类语言是一句主謂(wei)賓(bin)完整的话，但拆解成“任(ren)务”“主体“”细节”“形式”几个Prompt，机器更容易理解；比如机器不是抓(zhua)关键词，而是依(yi)照概率对你的所有指令进行預(yu)測(ce)，你也要按照重要性给提示词排序(xu)。

对Prompt的掌(zhang)握(wo)程度也極(ji)大决定了人们能够利用AI的能力，觉察先机的人开始学习这个技能。

4月起，以吳(wu)恩(en)达为代表的Ope－nAI功臣(chen)是聯(lian)合出品ChatGPTPrompt提示词課(ke)程，国内百(bai)度等大廠(chang)也做了相应公开课。提示词工程不局(ju)限于大语言模型和绘图模型，一些垂(chui)直领域的大模型也需要以提示工程对它进行训练或调教(jiao)，例如在生物医藥(yao)、金融，由于数据从语言变成了专业知识，Prompt技能的门檻(kan)也更高。

田丰表示，如果一项业务要用AI来改造，需要软件工程师将人类需求转化成編(bian)程语言，中间需要2到3步，如今AIGC大幅降低开发和使用AI的门槛，人类用自然语言而非计算机语言去描(miao)述(shu)任务，人机交互只需要一步。

Prompt工程师正在海外兴起。海外机構(gou)ResumeBuilder表示，29%的公司希望在2023年聘請(qing)提示工程师，在员工超过250人的公司中，27%的企业领導(dao)者表示他们希望雇用10名以上的快速工程师。就该职位的薪酬而言，近四(si)分之一的企业领导人表示起薪将超过20萬(wan)美元。对于员工超过1000人的公司的商业领袖(xiu)，17%的人表示起薪将超过30万美元。

招聘市场也有这些人的影子。记者从BOSS直聘、獵(lie)聘等平臺(tai)发现，国内已有互联网大厂、AI大厂等科技公司以及医疗、视频动画、金融財(cai)險(xian)等传统公司招聘该职位。和算法工程师、软件工程师的AI相关职位相比，招聘量不大，月薪有35k-45k，也有8k-10k，一个共同要求是熟练使用国内外AIGC工具，以确保AIGC能够满足特(te)定业务场景需求进行高质量输出。

杨朔表示，相比海外，提示词工程师在中国尚未形成一个规模化的群体，作为AIGC早期的第一批工程师，他们的职业轮廓还不够明晰(xi)，在人才市场上明确的薪酬范圍(wei)暫(zan)未统计。

杨朔表示，简单说，这是既懂提示词又懂业务的一批人，核心价值不在于提示词技能，在于貼(tie)合业务，真正非常有竞爭(zheng)力的提示工程师一定是具备跨(kua)界(jie)能力的。杨朔进一步解釋(shi)，他认为的提示工程师有两种场景，一类是业务驅(qu)动（90%懂业务+10%对于技术的好奇(qi)心与学习意愿）；一类技术驱动（90%的技术能力+10%对于业务强烈(lie)的了解意愿和动机）。

在一些垂直领域，Prompt需要更多专业能力。

百图生科是一家生命科学平台公司，其AI大模型“xTrimo”可以根据用户给定的参数和功能，给出各种蛋(dan)白质、细胞(bao)功能和疾(ji)病(bing)场景下的解决方案，以帮助来自高校(xiao)、药企的生命科学研究者提升研发效率。作为大模型研发方，团队也在做提示词技能的培训并招聘相关人才。

百图生科CTO宋(song)樂(le)表示，相比ChatGPT的人机对话，生命科学大模型的人机交互难度显然更高，它的提示词不仅有人类语言，还有英(ying)文和字符组成的蛋白质序列(lie)，而且要输出多轮指令才能让AI生成一个完整蛋白。

宋乐表示，目前，研发者需要以提示词工程来训练大模型，让机器生成的内容和人类的指令接軌(gui)，从而降低人机交互门槛。为此公司还研发了一款蛋白生成编辑器，盡(jin)可能将业务側(ce)的语言翻译到机器侧。

杨朔表示，当前细分场景AIGC需要解决的核心命題(ti)是，如何把一些垂直场景中非常结构化的语言体系、方法论知识，转变成能够被提示词所沈(chen)澱(dian)下来的内容，比如参数调优。

这里的提示工程师，不仅仅是玩转几个大模型那么简单。在宋乐看来，该领域的提示词工程师要既懂生命科学又懂人工智能算法，在人才市场非常稀(xi)缺，这也是很多雇主开出高薪的原因。公司目前主要是内步培養(yang)，同时招聘生命科学和算法工程师两类人才，合作开发，打造一个交叉(cha)学科的团队。

当然提示词不是万能的，“咒(zhou)语”也会失靈(ling)。

杨朔表示，随着各行业引入AIGC，或许提示词工程师这个职业会消(xiao)失，因为当各行业的业务人员都能够掌握提示词工程，它将变成一种基本技能。就像李梅刚开始背一些经典(dian)提示词，是为了复刻(ke)大师的创意，但她最終(zhong)要自己用创意驱动AI的数据库。

田丰表示，提示词是操作AI的基础技能，不要过分誇(kua)大它的作用，它只是AIGC时代人机交互的一个接口(kou)，随着海内外研发者的努(nu)力，大模型会逐步提升人机交互效率和开发效率，提示词的功能也会弱(ruo)化。同时，随着产业需求的演(yan)进，提示词的效率和专业性也会越来越强，和目前普及的基础能力有所區(qu)別(bie)。

田丰认为，AI的本质是数字化转型过程中的新一代生产力，不会产生太多全新的职业，会在各行各业催(cui)生出掌握新生产力工具的传统职业。

杨朔表示，未来很多新职业并非一个全新工种，而是AIGC赋能了人才的广度和寬(kuan)度后，打开了很多传统岗位的能力的边界，比如销售和售前融合，产品经理和营销融合，记者和编辑融合等。

田丰表示，目前大部分AIGC工具都是“点”功能，帮人写一封(feng)郵(you)件、一张画、一段音(yin)乐等，市场用户则需要全套开发环境，需要totalsolution。下一步，AIGC工具正在協(xie)同对接融合，由点到面发展(zhan)，逐步规模化、工程化、自动化。模型之间会形成标准化的协同网络协议、接口标准，像汽(qi)车全自动生产线一样，人类迎来全网模型协同的时代。

来源：经济观察报

编辑：孫(sun)菲(fei)菲返回搜狐(hu)，查看更多

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