易然指出，值得关注的方向包括：代码与开发（包括前端设计），各类文章、营销素材、演示材料撰写，设计创作的灵感激发，知识库/内容库的搜索和总结 。
第三，实现以前人工不易完成的任务 。
比如，生成没有版权成本和潜在纠纷的图片、音乐、音效等，以及声音模拟等多模态任务，优化seo/推荐效果的文字、广告物料，对3D模型压缩、图像还原和清晰度提升 。
AI仍未拥有人类智慧
虽然AIGC备受热捧，但亦有AI从业者指出，AIGC完全没有原创性，根本没有真正的创作力 。
“即便是未来算法更加强大，喂上成千上万的大师绘画作品，AI也只会用梵高的笔触画出一幅风景，而不会演变出另一个独具风格、富有灵魂的达芬奇、拉斐尔、伦勃朗、莫奈、或者塞尚 。”有从业者说 。
小i机器人创始人袁辉认为，目前不管是面向文本的ChatGPT，还是AI作画背后的Diffusion 模型，其背后的核心问题在于，依然是利用大量的算力、数据，在关联场景进行了最终的计算 。
“对AI训练100万猫的图片后，计算机虽然能做到所谓地识别这是猫，但在本质上，计算机仍然并不知道这是一只猫 。包括现在像ChatGPT的对话，虽然从人类视角，感觉是有思想的 。但其本质仍然没有思想，只是通过大量的计算训练，获得了结论 。”
当然，袁辉强调，这对于人类依然有非常大的意义 。“很多重复性的基础工作，甚至一些人类认为很高级的工作，通过这些大模型的方式，已经能够极大地提升效率了 。”
来源：财联社
【当大厂程序员已开始用AI写代码 人类会被AIGC淘汰吗？】
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