第二点，如果说你给AI一些积极的情感反馈，比如你表扬他，那么他就会给你一些更好的质量更高的答案。
我们也不知道为什么，但是确实有这样的现象
。
你甚至可以告诉AI，你提的问题非常重要、生死攸关，请好好回答，这样AI就可以给你一个更高质量的答案。
这些也是一些小小的窍门，帮助大家更好的运用AI。
我认为这样的AI更像是一个普世的私人实习生，在座的各位每一个人都可以拥有一个24小时的实习生，为大家服务，这就是AI可以做到的。
比起助理，AI更像一个实习生，因为实习生不能独立完成任务，工作成果需要我们来做二次核验的。但即便如此也已经很好了，虽然这还不是我们最终的目标。
现在的大语言模型给我们的答案虽然不是最精确的，但是看上去已经非常合理了。
有一些工程师每天的工作就是去设计一些合理的答案和输出，并不是最精确的答案，而是出最合理的答案，这也是设计和算法的策略。
他们是从大量人类语料中去提取信息来训练AI，其中包含了人类最精尖的信息，同时也有一些非常普通的，甚至是质量不高的信息。
因此AI的水平就像是实习生一样，可以做一些初始性的工作，比如说设计一个大纲或草稿，这些任务他们可以完成的非常好。
通过研究发现，对知识型行业从业者来说，50%的任务都是可以由AI实习生来做到的。而其他50%的工作可以让AI去做一个草稿，然后由人来做提升。
调查发现，如果使用copilot的话，程序员每天的生产力可以提升56%。
同样在其他的行业，比如说作者，他们使用AI的话，任务的完成速度会增加37%；比如律师、顾问，还有行政的工作，他们使用ChatGPT之后都有不同程度的效率的提升。
最明显的效率提升，其实来自于低级别的工种或者是普通员工。
AI和其他的技艺一样，需要至少一千小时的练习和学习，才能够真正的擅长，所以我认为未来人们的薪资将与你使用AI的能力挂钩。
因此，人们不会简简单单的因为AI失去工作，但是确实有一些工作内容会改变。
我相信在未来的5年以内人是不会被AI替代的，但是有可能会被一个善于使用AI的人替代，这是普遍的趋势。
如同现在看到的，即使有了自动驾驶，依然很少会有司机被自动驾驶所取代，但未来，司机的工作内容是会出现一定的变化的。
我给大家举个例子，美国有一个公司，他们用生成式AI去赋能服务台的工作人员，尤其是接线员，然后这些客服中心就可以去更加高效的服务客户。
在这个过程当中，他们确实也裁掉了一些人员，同时也招聘了更多技术支持人员。但是最常见的情况是接线员改变工作任务，会有一些AI没有办法处理的问题再转到人工。
与此同时，我们也看到正是因为AI把一些简单的工作都已经完成了，所以人可以专门处理一些比较棘手的问题，那么客户的满意度和服务质量都会提升。
AI是相对平等的技术，即使是一些财力并不是很雄厚的企业或者是一些偏远的地区，他们没有充足的预算雇佣接线员，也可以运用AI提供客户服务。
除此以外，另一种AI应用趋势应运而生——艺术方面的提升。目前很少有画家、音乐家、或其他艺术从业者被AI完全替代，他们可能会用AI作为灵感来源。
因此从目前的生成式发展来看，我们很难在现阶段直接下定论AI会取代人。
刚刚说到，AI的世界是基于规则的，因此，有时人觉得很简单的事情，对AI而言可能很难，换言之，AI觉得很容易的人可能会觉得非常困难，我们需要记住这个逻辑。
说到生成式AI与人之间的关系，我把它称之为+1关系。
希腊神话中的半人马，其实是有点像人和AI的协作关系。科学家们发现，现阶段只靠人或只靠人工智能都不行，它们要结合在一起。
跟大家分享一个故事，埃斯特·佩雷尔是美国著名的治疗师，她做过很多公开的治疗，他有一个播客节目，记录了她上千上万小时的治疗过程。
有人根据她的治疗记录开发出了一个人工智能，人们可以直接去跟机器人沟通得到治疗，不知道埃斯特本人会不会喜欢这个AI版的她，她的书和播客节目都可以帮助到就大家，但是人工智能会帮的更多。
不过目前还涉及到宠物的治疗人工智能无法应对，但是确实开辟了一个新的路径。
不可否认，现在的人工智能医生还不如人类医生，但是人类医生与机器协作会做得更好。
不过用AI来做医疗诊断是胜过没有医生的，一些遥远地区可能医疗资源短缺，无法接触到正常的医疗资源，在这种情况下，AI治疗总比没有医生好。
这就涉及到我们刚刚提到的第二个方面，人类和人工智能协作可以应用在各种领域，包括教育、法律、驾驶等所，
有的这些和人工智能相遇是1+1>2的概念。
我们刚刚提到了实习生的概念，以后人工智能会成成为合伙人、队友、教练、副驾驶助手等等。
就像我在《宝贵的人生建议》里说到的
“如果你想走得快，就独自走；如果你想走得远，就一起走。”
