令人惊讶的是，这些年来技术发展迅速，而且还在继续发展，AI 也不例外。看到它如何以各种方式帮助我们，这实在令人兴奋。不可否认，在过去十年中，我们中的许多人都在有意或无意地从中受益。

无论您在 AI 之旅的哪个阶段，关于 AI 将在我们未来的工作生活中扮演的角色，流传着许多神话。尽管如此，无论你在技术堆栈中扮演什么角色，充满希望的现实是人工智能可能会让我们的生活更轻松，工作效率更高。

在此本文中，我们将探讨一些与 AI 和我们的未来相关的话题。

1、迷思：人工智能将接管所有技术工作。

现实：人工智能可能会自动完成技术领域中某些繁琐的工作，但人工智能无法取代人类开发人员的创造力、直觉和解决问题的能力。

今天和未来更重要的是，技术工作角色将利用来协助开发人员并减少开发人员的工作。人工智能将帮助自动化繁琐和重复的任务，例如代码审查、测试和调试，这可以最大限度地减少开发人员花在这些任务上的时间，同时让他们专注于更有意义和创新的工作。总的来说，这可以带来更快的开发周期和更高质量的软件。

而且，人工智能本身的发展需要人类的投入，包括数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员。人工智能是一种可以增强人类能力并帮助他们提高工作效率和生产力的工具。  

毫无疑问，工作会像往常一样转移。但这些人工智能技术将补充许多工作岗位，并创造出我们今天无法想象的全新工作岗位。

2、误解：只有数据科学专家才能使用 AI。

现实：虽然了解数据科学很有用，但您可以使用预先训练的模型，甚至可以使用由 AI 提供支持的体验，而无需对 ML 有任何了解。

一个人需要对数据科学有深刻理解才能利用 AI 的神话对于那些不熟悉该领域的人来说可能是令人生畏的。虽然了解数据科学的基础知识肯定会有帮助，但在许多情况下没有必要利用人工智能。

一个例子是预训练模型，这些模型已经在大量数据上进行了训练，并准备好用于特定任务，例如分类图像或翻译语言。这些预训练模型可以通过 API 访问，并用于为体验或应用程序提供动力，而无需任何数据科学或机器学习知识。

另一个例子是人工智能体验，例如语音助手或聊天机器人，它们使用自然语言处理来理解和响应用户输入。这些体验通常由预训练模型提供支持，无需任何机器学习知识即可集成到应用程序中。

然而，需要注意的是，尽管可以在不了解数据科学的情况下使用人工智能，但对该领域有基本的了解可以更容易地理解人工智能解决方案的局限性和潜在偏见。

3、误区：训练自定义 AI 模型过于昂贵且资源密集。

现实：你可以定制一个预训练的基础模型

我们都知道训练机器学习模型可能非常耗费资源。它需要大量数据、计算能力和时间，这对于想要训练自己的模型但没有资源的人来说是一个障碍。

有多种方法可以自定义已经训练好的基础模型。对于想要使用机器学习但没有资源来训练自己的模型的人来说，这可能是一个不错的选择。这些超级模型在大量数据上进行了预训练，可以进行微调以执行特定任务或迎合特定行业。通过微调预训练模型，您可以利用原始训练的优势，同时根据您的特定需求定制模型。

另一种选择是使用基于云的机器学习平台，该平台提供可扩展的基础架构以及用于模型开发的预构建工具和框架。这些平台可以帮助减少训练您自己的模型的计算负担，并提供对预训练模型和 API 的访问。

4、误解：人工智能只是另一种炒作技术趋势。

现实：不要落后！

人工智能已经证明对许多行业产生影响，而且未来可能会继续影响。AI 是一种颠覆性技术，它已经通过实现自动化、改进决策制定和从数据中释放新见解来改变企业和行业。AI 驱动的解决方案正在医疗保健、金融、制造、运输和许多其他领域使用，并且 AI 应用程序的使用预计只会增长。

除了潜在的好处之外，人工智能还存在潜在的风险，例如工作岗位流失、偏见和隐私问题。

即使对于那些不在技术领域的人来说，人工智能也可以提供新的工作机会。随着用户创建清晰、简洁且易于理解的“良好提示”的能力，像提示工程师这样的新兴角色将变得越来越重要。它还应该足够具体以得出所需的输出，但又不能具体到限制语言模型的创造力。

等待 AI 出现不是一种实用或明智的方法。相反，个人和企业应该随时了解人工智能的最新发展，并探索各自领域的潜在应用。除了 AI 与职业相关的好处外，它还可以通过提供通勤优化、家庭自动化甚至个人理财建议来帮助您省钱 ，从而改善您的个人生活。

5、误解：无代码/低代码 AI 平台仅适用于非技术用户。

现实：无代码/低代码平台有助于弥合技术用户和非技术用户之间的鸿沟

无代码/低代码 AI 平台的最大好处之一是，它们使任何人都可以构建 AI 应用程序——想想聊天机器人或专业搜索——无论他们的技术技能如何。这些平台可以通过授权技术和非技术用户参与软件开发过程来帮助拉近技术用户和非技术用户之间的距离。非技术用户可以使用可视化界面和预构建组件创建简单的应用程序，而技术用户可以自定义这些应用程序并将它们与其他系统集成。

此外，无代码/低代码平台也对技术用户有用，尤其是那些希望专注于更高级别任务而不是陷入编码细节的用户。例如，数据科学家可能会使用无代码/低代码平台来快速构建机器学习模型的原型，而无需从头开始编写代码。

无代码/低代码平台非常强大，可用于广泛的应用程序，从简单的表单和工作流到需要数据集成、机器学习和其他高级功能的更复杂的应用程序。这使它们成为各种规模和行业的组织的宝贵工具，无需聘请昂贵的 AI 开发人员即可从 AI 中受益，从而使技术和非技术用户都可以在软件开发过程中做出贡献，简化业务流程并加速创新。

结语：人工智能仍然需要人情味

人工智能是一种强大的工具，可用于提高许多不同的技术和非技术任务的效率。然而，重要的是要记住，它不能替代人类的创造力和独创性。人工智能可以帮助我们产生想法，但如何使用它们取决于我们。 

例如，我们实际上使用 AI 来帮助我们开发和撰写这个博客，包括就从哪里开始以及如何构建我们的内容进行头脑风暴。这使我们能够更快地写作并使我们的思想井井有条，但是 AI 没有（也不能）捕捉到我们的创造力或独特的视角，而这些是使内容相关并吸引合适的受众所需的。总而言之，现实是，帮助 AI 更好地完成工作仍然取决于人类。

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