ChatGPT的发展,是否会有越来越多的人失业?

Question

随着人工智能的出现,我们未来是否会出现大量的人因为ChatGPT等一系列新型科技的出现而失去工作?听说现在ChatGpt已经到了可以输入文字就可以生成视频了.如果用人工智能制作一部电影,那么那么需要的剪辑师的数量岂不是大大减少,一个人或者一个小团队只需要好的剧本或者创作家,就可以剪辑制作出各种各样的短片,甚至是制作出好的电影也不是没有可能!
随着新科学技术的发展,是否会有越来越多的人失业?诞生出的新的岗位,是否会有门槛呢?就像现在的很多工作其实很简单,到了工作岗位在学也不是问题,却设置各种各样的条件,.要本科,211,985,双一流,形象气质佳之类的

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

回答： 随着人工智能的发展，确实会出现一些工作从人类转为机器的情况。例如，在电影制作领域，如果利用人工智能技术，可能只需要一个人或者一个小团队就可以剪辑制作出各种各样的短片和电影。但是，这并不意味着所有人都会失业，同时也不会出现大量的失业现象。因为随着新的科技的出现，新的岗位也会诞生。例如在人工智能领域，会需要更多的工程师、程序员、算法专家等等，这些岗位是旧有工作的补充而不是取代。此外，人工智能技术虽然可以完成某些任务，但其技术并不完美，仍需要人类的介入和监督，所以人类依然会是必不可少的。 当新的岗位诞生时，所需的技能和门槛也会随之升高。这并不意味着工作变得更加困难，而是需要更高的技能水平。正如问题中所说的，现在的很多工作其实很简单，到了工作岗位在学也不是问题，但是仍然需要满足一定的条件，例如学历、综合素质等等。随着人工智能技术的发展，新的岗位会更加注重技能层面，例如新媒体短视频制作岗位就需要专业的视频剪辑及设计能力，而这些专业技能只有通过在校期间的学习和实践才能获得，因此其门槛会更高。 代码示例： 随着人工智能技术的发展，新需求的出现和旧有工作的转变是不确定的，所以我们需要时刻关注相关领域的发展动态，及时进行学习和转型。例如，在人工智能领域，可以通过参加相关的课程、培训和大赛等方式来提高自己的技能水平，这样就能更好地适应未来的工作发展趋势并抓住机遇。下面是参加一项人工智能竞赛的代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据归一化
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 搭建神经网络
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 测试模型
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)