做ai是什么感觉,

Wd提问: 做ai是什么感觉

Ai批改: 根据知识库中的相关信息，结合当前AI技术的发展现状，从事或使用AI相关工作的人可能有以下感受：

1、效率提升与创造力解放（积极体验）
快速产出与辅助决策
AI能够快速完成重复性任务（如撰写文字、生成图像、编写代码），让工作者将精力集中在更具创造性的环节。例如，生成式AI（Generative AI）可辅助设计灵感、编写初稿，甚至直接生成完整内容（如Red Hat提到的图像创建、聊天机器人等）。
跨领域协作
AI工具降低了专业技能门槛，例如非设计师可通过Midjourney生成高质量图像，非程序员可通过代码辅助工具快速开发。这使得跨领域协作更高效，个人能力边界被打破。

2、挑战与焦虑（现实困境）
技术局限性带来的挫败感
尽管AI能模仿人类思维（如IBM提到的“感知AI”可处理环境刺激并决策），但其复杂度仍远不及人类。用户常反馈“AI不太聪明”，可能源于训练数据偏差、逻辑推理能力不足或过度依赖模板化输出（如三联周刊提到的“模仿人类思维方式”）。
持续学习的压力
AI技术迭代迅速，如中国电信描述的“像学霸一样不断学习”，使用者需紧跟技术更新，否则可能被淘汰。例如，掌握旧工具的员工若不学习新模型（如最新大语言模型或生成工具），可能面临职业危机。
职业替代的恐慌
许多行业（如设计、文案、编程）因AI工具的普及产生危机感。知识库中提到的“第一批拥抱AI的打工人”既受益于效率提升，也担忧部分岗位被AI取代，需不断证明自身不可替代性（如深度分析、创意策划等）。

3、对未来的复杂期待
机遇与风险并存
AI既可能取代基础岗位，也可能创造新职业（如AI训练师、Prompt工程师）。从业者需主动转型，例如从“执行者”转向“AI策略制定者”或“创意指导者”。
人机协作的探索
未来工作模式可能是“人类+AI”的混合体。例如，AI负责数据处理和初稿生成，人类负责批判性思考、情感共鸣和伦理判断（如IBM提到的AI“复杂程度不及人类”）。

总结：一种“双刃剑”式的体验
做AI相关工作或使用AI工具，本质上是效率与创造力的提升与技术依赖与职业焦虑的结合。早期拥抱AI的从业者（如知识库中提到的“第一批打工人”）普遍认为：
积极面：工作产出量级提升，传统瓶颈被打破；
挑战面：需持续学习、适应技术变化，并在人机竞争中寻找自身价值。

最终，适应AI的核心在于明确人类独有的优势（如情感、伦理判断、复杂决策），并将其与AI的高效计算能力结合，形成新的竞争力。