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生成式人工智能正在日益数字化的世界中稳步占据一席之地。这项技术十多年来一直受到我们的关注，其影响开始波及各个领域。从医学和法律到教学和会计，这些人工智能系统的强大功能正在挑战专业工作的现状。但这种转变是否意味着就业的厄运，或者还有更多的故事？

生成式人工智能在专业领域的新兴作用

生成式 AI 有一个独特的承诺——使获得高级专业知识的途径民主化。在一个专业建议往往价格不菲且传统的卫生、司法和教育系统经常达不到要求的世界中，这项技术带来了一线希望。

借助生成式 AI，编码和起草引人注目的文档等复杂任务，曾经是熟练专业人员的领域，现在可以以令人印象深刻的效率执行。

但这不是传统的人工智能；它是一种人工智能。它的影响远远超出了日常或平凡任务的范围。今天的人工智能驳斥了这样的误解：人工思维是需要创造力或判断力的任务的先决条件。

这些系统不需要像律师那样“推理”来制定有效的合同，也不需要像医生那样“理解”解剖学来提供合理的医疗建议。

可以预见的是，专业人士对这一创新做出了多种反应。有些人，比如建筑师，对生成式人工智能带来的潜力感到兴奋。其他人，特别是那些以数据为中心的职业（例如审计师），则感到自己的角色即将自动化的威胁。

商业中的生成式人工智能

在商界，领导者开始更加认真地对待生成式人工智能。麻省理工学院研究人员的一项研究表明，使用ChatGPT，编写公司电子邮件或制作新闻稿等白领任务的工作效率提高了近 40% 。

与此同时，一些公司正在探索该技术作为通过减少员工来削减成本的手段。例如，据报道，在线学习公司 Domestika 解雇了近一半的西班牙员工，依靠生成式人工智能来处理内容翻译和营销。

虽然一些人认为裁员为时过早，但高盛研究预计自动化可能威胁到全球多达 3 亿个全职工作岗位。

尽管如此，许多专业人士认为人工智能仍将局限于日常任务，坚持认为他们角色的复杂性需要人类专家的个人接触。

然而，这些说法是有争议的。生成式人工智能的能力已经超越了常规任务。此外，需要“个人关注”的概念可能并不像许多人认为的那样重要。

人们通常更喜欢便捷的在线工具，而不是人机交互来完成诸如提交纳税申报表之类的任务。最终，对人们来说重要的是可靠和有效的解决方案，无论它们来自 AI 还是人类专业人员。

专业人士需要适应，教育工作者需要将他们的教学重新定位于在 AI 主导的未来中至关重要的技能。所需的技能不再只是传统的基于知识的能力，而是包括数据科学、设计思维、风险管理和知识工程。

重点不应该仅仅放在教授编码上——人工智能已经在这个领域表现出色。相反，我们应该为新角色的出现做好准备，比如“及时优化者”，他们擅长从生成人工智能系统中获得最佳响应。

依赖传统商业模式的公司需要重新考虑他们的战略。他们不应该依赖于建立更大的传统专业人员团队，而应该转向开发和利用生成式人工智能应用程序，为客户提供更有效、更高效的解决方案。

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