包括ChatGPT在内的人工智能每一次演进，必然会导致社会中一些工作领域逐步被取代，这是不可避免的趋势。因为，一些重复性操作、简单性归纳和分析的任务，机械运算速度快且“不知疲倦”的机器当然比人做得更好。原先在“具有简单重复、数据初级处理和分析特征”的这些领域工作的人，确实会面临失业的风险。
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但是，被取代的概率、程度和方式，则需要根据人工智能在可预见的时期内的“智能潜力”和“对人的取代维度”和“对人的不可替代维度”来判断。比如，ChatGPT能简单交互，可能就不需要接线员这类的岗位了，但更具拓扑思维特性的任务策划、战略安排之类的工作，它暂时搞不了。又如，ChatGPT能做文本翻译，但因为语言的翻译背后还对应着一个庞大的文化问题，所以应用性的翻译它拿得下，其余更具文化和心理属性的翻译事项则未必；再比如，高端一点的，它能综合数据库现有信息，写成一篇形态规范的研究报告或论文，但它依然取代不了研究工作，因为研究和写论文本质上是“创造知识”，但它只是在“整理和传播”知识，而非创造……
总的来看，人工智能目前再发达，也只是在机械、线性运算逻辑上的算力发达；而人的思维特征和无限能力，是建构在“线性+拓扑”的无限量子风暴演绎的基础上的。只要人工智能的算法框架没变（暂时也难），全面取代人力是不现实的。
更不要说，即便人工智能的很多应用即便通过“图灵测试”，伪装得像个人，它依然是对人“某些方面”的高级模拟。自主意识和人格，人文精神和思想，是一道天堑。
所以，人工智能来了，确实很多工种会被逐步取代。但是我们有应对的总体方向，那就是，通过终身学习，不断提高自己在人工智能“搞不了”或“搞不好”的地方的知识和技能。
男主久我一郎在高中毕业后便成了一名漫画家，随着父亲的离世，不得不承担起抚养弟弟妹妹的责任。为此，即使作品没人气、不卖座，他每天仍不得不努力工作以维持生计。祝你的平安夜充满温馨和爱，幸福与你同在。从阿尔法狗到元宇宙，再到如今的Chatgpt，Chatgpt在参数训练、工程调优、内容生态、市场化运作等方面，确实有许多革命性的存在。每年的滴水湖畔，来自各个领域的诺奖得主、图灵奖得主们齐聚“世界顶尖科学家论坛”，分享前沿科技成果；世界人工智能大会上，“未来已来”的图景生动上演。一个个“小而精”的垂直领域创新孵化器。高新技术企业认证、特殊人才引进、企业研发费用加计扣除、RD（研究与试验发展）经费投入……一系列产业政策。多领域人才网络。包括懂得自然语言处理、计算机视觉、机器学习等的大量研究人员。还需要有对前沿科技和市场需求都十分敏感的风险投资人……。事实证明，当今世界许多前沿领域的科技成果，均诞生于多学科领域的交叉研究，企业应成为创新研发的主体，竞争的产业环境，开放的创新链、产业链才能最大可能地激发创新热情。完善的知识产权保护制度也不可或缺，它为创新保驾护航。
管理员密码是由管理员自己设置的，没有固定的密码，只有管理员自己知道，所以无法给出确切的回答。但是，您可以根据图灵机器人的安全指南来设置您的管理员密码，以便安全地使用图灵机器人。您可以使用复杂的密码，包括字母、数字、符号等，并定期更改密码，以保护您的图灵机器人帐户
弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的( 智能 );强人工智能是指其本身就是一个( 心智 )。
一，弱人工智能
也称限制领域人工智能或者应用型人工智能。
指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，毫无疑问，我们今天看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴，AlphaGo是弱人工智能的一个最好实例。AlphaGo虽然在围棋领域超越了人类最顶尖选手，但它的能力也仅止于围棋。一般而言，限于弱人工智能在功能上的局限性，人们更愿意将弱人工智能看成是人类的工具，而不会将弱人工智能视成威胁。
二，强人工智能
强人工智能又称通用人工智能或者完全人工智能，指的是可以胜任人类所有工作的人工智能，人可以做什么，强人工智能就可以做什么，这种定义过于宽泛，缺乏一个量化的标准来评估什么样的计算机程序才是强人工智能为此不同的研究者提出了许多不同的建议。最为流行，被广为接受的标准，是前面我们详细讨论过的图灵测试，但即便是图灵测试本身，也只是关注与计算机的行为和人类之间的行为。从观测者角度而言的不可区分性，并没有提及计算机到底需要具备哪种具体的特征或能力才能实现这种不可区分性。
