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比如:
- 残障人士不用再靠轮椅上的按钮控制设备,只要脑子里想“打开窗户”,脑电波传到大模型,模型就会控制家里的窗户打开;想“听音乐”,模型就会打开音乐APP播放。
- 科研人员做化学实验,不用手动调仪器参数,脑子里想“把温度调到80度”,脑电波转化成指令,模型就会帮着调整仪器,比手动操作快还准。
不过这技术现在还面临两个大问题:一是隐私——脑电波里藏着人的想法和健康数据,万一泄露了怎么办?二是准确性——现在的技术还没法100%准确解读脑电波,比如你想“喝可乐”,模型可能误以为你想“喝雪碧”。所以这事儿还得研究好多年,不是短期内能普及的。
二、通用大模型对社会的多维影响
大模型普及后,不会一下子改变所有行业,会先从就业、教育、医疗这三个跟咱们关系最密切的领域入手,重新定义这些领域的运行规则——既能提高效率,也会带来一些需要适应的变化。
1. 对就业市场的“重构”而非“替代”:不是抢工作,是换种工作方式
很多人担心“大模型会抢了我的工作”,其实不用这么慌——大模型不会完全取代人类,而是会让“岗位需要的技能变了”“职业结构调整了”。咱们把岗位分成三类,你就能明白自己的工作会受啥影响:
第一类:替代型岗位——重复性高、规则明确的工作会被部分替代
这类工作的特点是“不用动脑子,按流程走就行”,大模型能做得又快又准,所以需求会减少,从业者得学新技能转岗。
比如:
- 数据录入员:以前要把纸质表格里的数字一个一个输进电脑,现在大模型能自动识别纸质表格,直接把数据提取到电子表格里,比人快10倍还没误差,这类岗位的需求肯定会减少。
- 基础文案撰写:比如写产品说明书初稿、简单的活动通知,大模型能根据产品信息自动生成,不用人再熬夜写初稿,企业可能不会再招专门写这类文案的人。
- 简单客服:现在很多客服要反复回答“怎么退款”“物流到哪了”这类问题,大模型能自动回复,只有复杂问题才需要人工客服,所以基础客服的岗位会减少。
如果你在这类岗位,不用慌——可以学新技能转向更高阶的工作,比如数据录入员可以学“数据可视化”(用大模型把数据做成图表,再分析数据背后的问题),基础客服可以学“复杂客诉处理”(用大模型辅助梳理客诉原因,帮客户解决更难的问题)。
第二类:升级型岗位——需要创意、情感互动的工作,会和大模型配合,技能要求更高
这类工作的核心是“人能做,模型做不了”——比如创意、情感交流、复杂决策,所以不会被替代,但需要学会“和模型配合”,技能要求比以前高了。
举几个例子:
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