隨著科技的發展，Chat-GPT升級到4，在這種快速發展的時代下，AI對普通職場人的影響會是怎么樣的呢？下面這篇文章是筆者對當前的情況做出的一個分析，我們一起往下看看吧1

最近1周Chat GPT-4的發布會特別火吧，你看了沒？

發布會一結束，已經有非常多的自媒體主開始分析和各種介紹了，標題基本都用了非?？鋸埖恼?，新時代，新生態，等等這樣的詞語，也著實讓AICG再火了一把。

這么多的內容，我大概搜索看完總結了一下，簡單分這么幾種：

1. 總結發布會現場的主要知識點的（這類最多，通過信息差可以快速獲得流量）；
2. 基于Chat-GPT 4 的火爆，趕緊賣課的（基本上在1的基礎上，非常佩服這些博主的行動力和敏感度，據說有的已經做到幾千萬流水了）；
3. 直接用Chat-GPT 4互動問答，吸引流量的（你們見到過這個互動畫面的視頻嗎？這種最討巧了，可以做各個行業的短視頻吸引流量）；
4. 各個垂直行業號主開始講對行業影響的；看到最多的是兒童教育行業（也可能我個人關注這塊，大數據可以推類似的多）；
5. 還有硬核技術類的，（這類的在我可消化范圍以外）。

我在這個周末也升級到了ChatGPT 4，結合之前用chatGPT3.5的經驗對比，分享給大家一些實際使用的感受。

一、AI對普通職場人的影響

首先，ChatGPT在互聯網圈子里的使用和滲透非常廣泛了；我個人身邊的同事（產品、運營、開發、測試、設計師）基本上都開始使用，確實能提效；3.5免費版目前足夠用；后續是否會升級4.0，目前還未看到大范圍的升級動作。

開發會通過和GPT的互動獲得代碼或者找到解決方案的思路，可能并不會直接copy代碼，但是本身給到的方案會開拓思路；另外小道消息稱，某大廠已經把使用AI賦能工作作為一項硬性考核指標了。

身邊的設計師用的也非常多；不過主要是midjourney和diffusion用的多一些；比如一些簡單的圖片可以直接生成，比如需要一個人工客服的示意圖片，可以直接生成不用考慮版權的問題。

另外現在很多大平臺的banner圖片都可以看到都是AI生成的了，另外就是在一些創造性運營的頁面中，會通過midjourney生成一些方案，目的也是找到靈感。

比如微博年度營銷活動，里面的元素都是通過AICG生成+PS調整實現的；（圖片轉載來自：https://www.uisdc.com/aigc-weibo）。

我個人來說，因為做PPT的時候很多，有時候會用來做數據分析，競品分析，頭腦風暴以及思路拓展；所以使用也比較頻繁。

這次Chat-GPT升級到4，我在體驗完成后，覺得升級帶來的感受就是：「這是魔法，我們需要盡快學會咒語?！?。

拿最基礎的數據分析，之前我是把原始數據做了處理，扔給chatGPT,它可以做一些簡單的計算，也可以直接生成表格，不過，按照我使用的經驗，錯誤率比較高，需要多次重復計算并且做一下反向計算驗證；所以使用時會有一些不太順暢的地方。

此次升級后，我可以直接把Excel表格扔給ChatGPT,通過數據描述和計算要求給一些簡單的介紹，它就開始進行計算。不但實時展示計算的過程，而且最終可以生成表格，而且可以生成簡單的圖表（餅圖、折線圖等） 這個過程很順滑。

我又想到了之前給一個客戶從0-1做過的一個數字化平臺系統，我們為了幫他們把業務的數據流捋清楚，梳理各種邏輯；最后來出輔助其完成IPO的財務審查，其實如果真的有了AI的加持，這個過程會非常簡單且準確。

當然，這里還有一個非常重要且敏感的點，就是數據安全。在AI私有化部署之前，企業肯定不能把關鍵業務數據直接扔給AI。

或許我們可以這樣理解未來AI對我們生活和工作的影響：之前我們我們用user interface的形式進行交互，我們輸入，計算機進行基礎計算后進行輸出；未來，可能我們通過更自然的交互形式（語音、動作、等）輸入，AI用它的比人類還要聰明N倍的智能大腦加工之后輸出給我們。

「很多過程都被AI消化掉了，我們交互的節奏會越來越快，決策會越來越緊湊?！?/p>

所以感慨萬分，我用chatGPT生成了一張圖：每個人背后都是多個機器人在幫我們思考（還挺嚇人的）。

AI的出現，對職場人的要求，「是在降低可被批量培訓的、結構化知識的技能要求，而在提高基于經驗和個人認知產生的經驗能力和決策和策略能力?！?。

舉個例子，會議紀要的撰寫，不管什么行業都需要做的一項工作，我們現在的流程都是人工執行的，秘書記錄，會后整理總結，郵件發出；這幾個基礎動作；未來這樣的動作全都是自動的：文字處理是AI非常擅長的，一場會議結束后，自動語音轉文字，自動總結關鍵點；自動發送郵件（Chat-GPT 4支持的新技能）。

我們的很多工作行為可能都會消失不見。被AI直接自動執行。

二、AI對未來的工作的影響有哪些？普通職場人需要怎么辦呢？

1. 技術發展只會前進不會倒退，勇于接受新的技術帶來的可能性；任何技術都是帶來更高的效率，并沒有那么復雜和不可捉摸?！感膽B放開，積極接受；」
2. 總結可能被替代的工作部分，積極用最新的技術來逐步適應和替代?！刚业阶约翰豢商娲牟糠?；」

拿產品經理來說，判斷一個數字化平臺的定位和價值，我們可以通過AI提供的分析資料來做輔助的判斷，但是實際的定位和價值分析，還是要親自體驗和感受，定位后的關鍵切入點還是要做大量的用戶訪談和競品分析才能產生洞察最終輔助確定，總有AI替代不了的工作。

產生這個洞察的過程中，我們可以依賴AI幫我們減少一些重復性的工作，提高效率。

再比如，我們可以通過AI幫我們快速總結不同競品的特點，但是某個功能的設計定位是為了清晰表達產品價值這樣的背后立意，這只有有經驗的產品經理才能生產的洞察。

同時，我們也要看到AI帶來的各種可能性的同時，也要看到利弊的兩面：

比如，我們不再做一些重復性的工作，花更多的時間在創造性和策略性的工作上；但是很多創造性和策略性的工作其實都是在重復的工作經驗積累中獲得的；「缺失了手和腳的接地氣的積累『手感』的過程，是否可以生長出更鮮活的經驗和洞察？」。

我們有更多的精力學習新技能適應新的技術帶來的變化，但是「新技能的學習要求是否越來越高？中間的Gap是否會越來越大？」。

對AI的依賴性增強，「是否會導致某些技能的退化從而帶來其他意想不到的關聯影響，」例如計算能力的退化是否會影響邏輯能力？

減少實踐，不再接地氣：人的經驗都是通過實際的感知獲得的，「這種在真實的經驗和經歷的體驗過程是否會逐步減少從而影響人的創造力？」注意力是否更容易分散？

AI倫理、數據隱私、版權等方面的新挑戰如何處理？

歡迎大家和我一起聊聊。