标题其实不能叫AI的本质，但是这两年铺天盖地的信息，大家普遍把任何相关的技术都归类到AI，所以用AI去做分享，接受程度和覆盖面我感觉会更好。
我也尝试去理解和分析一些相关技术的原理，目的是为了了解其工作原理，好奇为什么能够实现这样的效果，如果Ghat GPT放到十年前，一定会被怀疑是一个真人在对话聊天，不可能想象是一个AI。
自从新技术横空出世，越变越强之后，各行各业都在思考如何落地，如何变现，从最早的GPT套壳开始，到知识付费，到产品融合进消费级产品内，到与产业产品的业务融合，大家不断的在验证。
而我所处的零售、餐饮行业，也在积极思考落地场景，但是一项新技术的出现，如果只盯着表面去思考，只能得到浅表的解决方案，而当你尝试深入其原理后，才会以点带面的发展有万种可能，也就是为什么我之前那篇文章希望去理解和学习期本质做的分享。
那么新的AI技术本质到底是什么，我们普通人，非科学家们如何理解？
从我的视角来说，AI全称为Artificial Intelligence即人工智能，而何为人工智能，我的简单理解就是：创造「人」，关于人工智能的电影可以追溯到很多年前，经典的包括1982年的《银翼杀手》，2001年的《人工智能》。
描述的都是智能体，都是参照人作为原型，去思考由电脑实现后的夸张效果，就像超人一样。
我们人类不断的在追求效率，从石器时代开始到现代，各种工作和生活效率变得越来越快，越来越好，人类不断基于新的技术创造新的工具。
那么我们来思考新的AI技术带来了什么工具，我的认知是带来了新的「人」，这个是颠覆性的。
为什么说这次革新比以往所有的都要巨大，因为这次创造的是「人」这个个体，「人」是使用工具的主体，而非工具本身，以往的效率革命创造的是斧头，蒸汽机，计算机，iPhone这样的工具，服务于人类，但是AGI创造的是「人」，或者叫「工具人」「工具人」原来是一句玩笑话，指的是按指令完成任务的工种或者角色，没有太大的话语权，任劳任怨。
而这次由Open AI带来的GPT模型，之所以带来这种颠覆性的结果，起根本原因就是利用了Transformer模型的自注意力机制，利用更高效的手段，通过数字的方式，让系统「理解」了语言，这和过往我们接触的所谓「小爱同学」，「天猫精灵」不同，这些人工智障采用的技术架构都比较简单，主要依赖于预先设定的规则、模板和有限的知识库，你可以理解就是一个语音版本的百度，能够匹配到内容就展示，无法匹配内容就装傻，依赖的人工维护的内容。
而Transformer 结构能够高效地对文本序列进行建模，捕捉长距离的依赖关系，这使得 GPT 可以理解文本的上下文信息，生成连贯且富有逻辑的回复。它是在创造内容，借助人类灌输的训练知识。创造这个词我们一般是用在生命体上的，而这次，AI不但能够理解，还会创造了，这符合一个「人」的定义。
而很多人会陷入在Chat GPT的可视化结果去思考AI的商业化落地方向，比如智能客服，的确，参照Chat GPT的交互模式，的确很容易就联想到能够实现更加智能化的客服，但是这远远不够，如果按照我的思路，AI是一个「人」，它能干人类的工作，而且24小时不间断，阅读和输出效率是人类的N倍，AI的发展趋势应该是一场「职业屠杀」，也就是随着研究的深入，与各种人类工具的深度结合和理解之后，AI会逐步的通过超低成本的代价替代人类职业。
比如已经处于如火如荼的AI agent，他在原来自然语言理解和输出的前提下，开始可以拆解更加复杂的任务，并且给自己生成新任务，此外，还会主动调用其他程序的接口，来实现最终的用户目标，目前主流的如coze甚至已经实现可视化的agent设计交互，大大降低了创建一个智能体的难度。
虽然挺残忍，但是从经济的角度来看，如果一个工种能够被AGI完成80%以上的替代，那么原本10人团队只需要留下2人，节省了8人的人力成本。不要觉得你的职业被替代还离得远，现在的发展速度已经快到失控了，原来大家普遍认为无法被替代的职业，已经逐步的出现一些新的AI Agent，尝试替代，比如前端开发人员，通过自然语言或者截图上传，AI能够直接使用代码输出页面效果，甚至还能替代运维的工作，实现发布。
拿一个最近在玩的V0.dev来介绍，很可怕，我只是给了一个指令：生成一个to do list的移动端代码，除了直接生成意外，直接给你可视化的结果，首次输出后，简单操作了一下，基本0BUG，效果超出预期。
代码界面
可视化界面，直接可以操作。
并且在代码上可以直接迭代，比如增加完成后的仪式感：
震撼！
想象一下，从易到难，AI将会逐步的升级自己去兼容这些职业，从客服开始，到设计师，到程序员，到教师，到财务，所有职业都可以被AI替代，或者从辅助开始，逐步的替代，因为AI的本质逻辑就是「人」。
有人会挑战，物理世界的工作AI替代不了，那你要去了解一下现在AI+机器人的进展，AI将对目前的机器人产业带来更颠覆性的改变，想象一下原来的界面是聊天窗口，解决的是信息问题，现在结合机器人，能够解决物理世界的问题，比如组装，修理，甚至是护工护理工作。
「理解」人类语言，按照人类的方式「思考」，输出人类的「创造」力，这个是这轮AI生产力革命的底层逻辑，也就是说：所有的「职业」都将用AI再做一遍。
这个是我自己基于对这次火遍全球，基于Transformer框架为基础，所构建和衍生出来的AGI能力的落地思考，很粗暴，但是很简单。
最近一直在思考AI如何落地的事情，但是之前一直被已经成熟的一些产品所迷惑，比如AI写作，AI绘画，AI代码，我再基于这些产品来思考如何在自己所在的行业落地，就觉得很受限，就发现自己不是在原点进行思考，有点像拿着AI的锤子，到处找钉子。而当去理解它的技术原理后，特别是搞清楚当前主流的Transformer框架的逻辑后，才清楚目前看到的这些Ai产品的底层逻辑是什么。而源头出发，再去思考后续如何落地，才会比较清晰，不会人云亦云。
AGI的发展终将替代现今存在的部分，甚至是大部分职业，这很残忍，但是纵观历史，几次革新革命，都会带来大量的职业消失，但是短暂的阵痛后，打破的平衡会再次平衡，生存会倒逼着被淘汰的人接受新事物，跟上节奏，回到正常的轨道上。很好奇，这轮新的革命后，会产生哪些新的职业或者生活方式？
