我们普通程序员对AI的关注点应该放哪 | 辐射4ai
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本文肯定带有个人感情色彩，请谨慎观看。
今年最红火的主题就是AI，没有之一。恐怕未来几年也会时不时的爆款点啥产品，直至AI像烧烤一样成为千家万户寻常的 精神必需品。
你没听错，是必需品。
一般新事物刚产生，总有那么三坨人
1、嗤之以鼻。他们看啥都是噱头，估计是被社会毒打的够狠了
2、半信半疑。我一开始就这类,后来转为忠实信仰者
3、狂热者。各种学习和使用，直至变成AI吹。甚至有一部分人开始研究模型底层，并觉得自己很伟岸，也能齐平甚至超过OpenAI。很多民科也是这么产生的。（话说：这类人发展到一定程度很令人讨厌。堪比搅屎棍）
从我个人角度来讲：当新事物产生我们要找到符合自己定位的切入点进行研究和使用。纵然我们连985都没上，就不要研究AI底层，硬着头皮看论文也是浪费时间。很多技术细节举国之力也未必现在能搞定，何况你们这些民科。
至于ChatGPT就不多介绍了，作为程序员看到这篇文章如果你还没用过。恐怕这不是技术问题 ，这是认知问题。
接下来我们就从“百姓级”技术人来聊下关注点 （如果你是大神就别看下去了）
作为我来讲听到AI首先想到的不是技术而是股市，当晚做了大量资料学习从芯片、光电共封到服务器、带宽、存储、散热均干了一把，并且结合国情推理哪些领域会有辐射。
注意：上面这个过程其实就是好比AI干的事，它通过模型预先学习一坨知识（我不是文盲，在研究资料之前肯定也储备了很多知识），类似于人类的大脑，可以接受输入数据，进行处理和分析，最终输出预测或决策结果。
对，它就是一个推理并输出预测的过程。所以很多人把AI当教科书，觉得有时候得到的结果不正确就嗤之以鼻。这是不对的，它的关键点是能在人类的反馈下不断修正结果。-------------------这点很屌。因为这点真的很人类。而且人家AI不会秀逗，熬夜了还能继续干，不会拉肚子，远比人类刚猛。
关于目前比较流行的几大模型
1、chatgpt3.5、4
2、清华ChatGLM、复旦Moss、百度文心一言 其他不说了，还有很多。未来还会出来越来越多的中文大模型和融合产品，我个人觉得只有少量是未来真的可用成为龙头，大部分恐怕是在研(pian)究(qian)的
业内有各个角度的使用评测，数据不放了，大家自己去搜。相对来说和chatgpt还有很大距离（我认为恐怕不止2年这么简单）。
各个玩法
1、最基础的玩法 就是 专一用你的APIKey去调用特定的平台API，譬如OpenAI
2、进阶一点就是embedding 向量数据库 OpenAI（或其他国内平台API）。你需要自己准备样本转化为向量并输送给API进行参考输出，个人觉得这个做法比较符合垂直领域项目，也比较现实。目前课程也在录这个方向）
3、套娃玩法。如AutoGPT、GPT4Free。利用多个AI平台、工具外加搜索引擎，把一件事同时让多个平台和工具一起套娃。直至最后产生结果。方法和手法很很猛。但是这东西涉及到成本问题、维护问题，以及某些特定领域没法给客户部署问题。
4、有钱人玩法。这个就粗暴点了，直接购买显卡或购买网上算力服务器，选一个你觉得很屌的模型 数据样本进行微调。适合有钱的机构玩。
5、几乎是放屁的玩法。自己一个人研发模型，致力于超越ChatGPT
对于我这种程序员D丝比较关注的：
1、我有固定的客户。上述玩法，怎么给客户讲。怎么勾引客户产生需求，也就是怎么能赚到钱。不赚钱的玩法，至少我赚不到钱的玩法 我是不会深入研究的。
2、股市大资金的关注点和风格切换。由于我们和国外差距的存在，反而使得在股市还能嗨的时间比国外更长。不断会第二浪、第三浪。如何抓住正确的切入点是关键。譬如AIGC到CPO，甚至服务器存储和散热。未来是哪个？
3、互联网角度 如何把AI结合到我的业务中。产生“通用意义”上的提升。如智能答疑、符合云原生角度的智能工具等
4、AI提升了生产力或效率，那么招人能不能便宜点呢？（手动狗头，我身边很多企业主都有这想法。别怪我也有。减少成本是大家所需）
当然，如果你是打工者，那么还要加入一下几个关注：
1、你目前干的事，有多少换成AI也能干。如果还挺多，就要思考下未来了，还是蛮凶险的
2、适当的掌握Prompt工程师技能。
3、跳槽时的作品可以考虑结合AI了。传统那套可能不香
不管是之前的移动开发、云原生还是AI。新事物新技术的产生历来都是利好的都是高手和资本家。普通人要做的就是提升，不是抗拒
总之就一句话：AI再好也得让我赚到钱。捧的再高也得让我们普通D丝也得利益。至于其他伟大或宇宙级别的理想，关我们啥事。
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