自動車はAIによって変革される

ChatGPT の出現は全世界を驚かせました。それは、人工知能が中級レベルに参入し、産業革命の新たなラウンドの始まりを示したからです。もちろん、雇用やビジネスモデルにも新たな課題をもたらします。

ChatGPT の出現により、私の国ではビッグ データ モデルに専念する多くの企業が出現しましたが、どれだけの企業が成功するかを判断するのは困難です。理由はいくつかありますが、まずビッグデータモデルの計算例の要求が高すぎて、ハイエンドチップのサポートが十分でなければ実現できず、そのための巨額の設備投資が一般企業では賄えるものではありません。第二に、業界の集中度は現在のインターネットプラットフォームよりもはるかに高く、アリババであれ、テンセントであれ、バイトダンスであれ、将来的に独立して生き残れるかどうかは疑問である。誰が残ることができるかについては、決定はユーザーにあります。決勝ラウンドの結果を決定するのは、ユーザーのビッグデータ モデルの使用です。競争は、ユーザーの心、満足度、使用習慣に誰がより一致しているかです。 。第三に、中間AIシステムの誕生により、多くの人々が失業し、新たな雇用の機会が生まれることになるが、その結果として生じる影響について国家レベルで計画を立てる必要がある。

未来の車はどのようなものになるでしょうか?

閉幕したばかりの上海国際自動車ショーでは、ほぼすべてのメディアが中国車が世界をリードしていると称賛した。実際、これは低レベルの人工知能の分野でリードしているだけで、中レベルの人工知能が自動車にもたらす変化は見えていない。

最も直感的に言えば、将来の自動車にはそれほど多くのスクリーンは必要なくなり、高解像度の地図を表示する必要もなくなるかもしれません。行きたい場所を車に伝えるだけで、車は自動的にルートを計画し、運転習慣に基づいて道路と走行モードを選択します。現在、画面上にあるさまざまなアプリケーションのミニプログラムは、その背後にデータベースがあり、ビッグデータモデルの前ではすべて「スモールデータ」であり、統合の対象となるため、ビッグデータモデルに統合されることになります。

自動車製造に関する限り、ビッグ データ モデルは保険数理結果を提供できます。たとえば、メーカーが特定の競合モデルの新車を発売したい場合、関連する要件を入力するだけで、システムが完全な産業チェーンとサプライ チェーンを提供し、チェーン ソリューションを使用すると、品質を確保しながら最も経済的な製造ソリューションを得ることができます。カスタマイズされた生産は、全員の個別のニーズを満たすために 1 つの生産ラインで簡単に完了することもできます。なぜなら、このビッグデータは車両生産ライン全体をカバーするだけでなく、すべてのサプライヤーのあらゆる機器（機器の生産能力、品質レベル、機器の完全性、プロセスのコンプライアンス、金型や治具などのツーリング機器の完全性などを含む）もカバーするからです。 ）、AI システムは、膨大な基本データに基づいて、OEM の上司に一連のプロセス フローを提供することができ、もちろん、市場の需要に応じてタイムリーに対応する調整を行うこともできます。

初期の市場調査、意思決定分析、その後のコミュニケーション戦略などに関しては、さらに簡単になります。しかし、広報業界は人と人との間のコミュニケーションの問題を解決する業界であるため、依然として必要とされています。

雇用における新たな問題

Auto-GPT は、計画を立てる、プログラムを書く、論文を書く、ポスターを作成する、人々とチャットするなど、多くの作業を人に代わって行うことができます。これは、次のことを意味します。これから人々は失業するでしょう。

将来的には何人の「コーダー」が必要になるでしょうか?基本的な作業は ChatGPT によって行われており、上級プログラム開発者は数名のみとなっています。ビッグデータ モデルは非常に高速で反復されるため、多くの人々の仕事は、気づかないうちに新世代の人工知能システムに置き換えられています。

もちろん、ビッグ データ モデルの基本データは常に更新する必要があるため、基本データの更新と調整を主な業務とするデータベース サービス担当者という新しい業界が登場しました。たとえば、現在 Galaxy L7 が発売されていますが、検索すると、システムは、これが... 構成を備えているため、最も最新の車であることを示します。しかし、1年も経たないうちに、新製品の登場によりGalaxy L7は最上位モデルではなくなります。したがって、この時点で基本データを調整および更新する必要がある場合があります。言い換えれば、一部の基本的な作業には依然として人手が必要です。別の例として、いくつかの新しい語彙が出現すると、人々は語彙と単語の定義をデータベースに入力する必要があります。さらに、初期システムが取得したデータは 100% 正しいわけではなく、システムはエラーにも応答します。システムは継続的な学習を通じてこの問題を自動的に修復できる一方で、能動的な人間が必要となります。介入。

中国の現実を見る限り、計算能力は米国に劣らないかもしれないが、基礎データが弱点だ。正確なデータがなければ、いくらシステムが進んでも無駄になってしまう――。ゴミが入って、ゴミが出る。自動車産業も同様で、人工知能システムの開発にもビッグデータモデルが多用されるだろうし、人員の追加・削減・調整の問題も発生し、研究開発モデルの変革に影響を与えるだろう。効率的。

ChatGPT (ビッグデータ モデル) の反復速度は非常に速いことに注目する価値があります。これは、中級人工知能から高度な人工知能への反復速度が想像よりも速い可能性があり、従来の人工知能に大きな変化をもたらす可能性があります。その影響は甚大であり、完全に生まれ変わる可能性もあり、人間社会への影響と影響は中級の人工知能よりも明らかになるでしょう。

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