chatGPT的出現，引起大眾對市場的恐慌，但在去年2022就已經大動作了。我們熟知的就有 GitHub Copilot 、Stable Diffusion。
記得小米還沒引領全面屏手機時代，在校計算機老師說，以後都沒程序員什麼事了，隻需提需求，計算機會自動把程序寫出來。學生們都笑了笑，那我們還學計算機來幹嘛？
技術是有門檻的，就像你要用英語跟別人打交道，至少得有5000詞匯量吧，老師說道。
這很好反應了，我們該如何面對AI。量化地說，英文 4000 詞匯量於用上AI，8000 詞匯於理解AI，20000 詞匯於研究AI。
如何使用AI
我們回到正題，講一下如何使用AI。除了理解AI需要用到高等數學、概率論、線性代數和編程等知識，普通人隻需知道如何使用Prompt，就能讓AI正確、高效地工作。
如 chatGPT 要提供豐富關鍵的內容，才能讓模型擴散出好的回路，產生有價值的內容。AI 繪畫 Stable Diffusion 也是一樣。關於如何使用，網上的教程就太多了。
Prompt，目前應該沒有統一標準，應當盡早用盡早熟練。剛上手，可以多參考別人的模板，以下是目前最熱門的開源整合 Prompt 的項目。
ChatGPT 原英文調教指南 – 60k Star：https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
ChatGPT [中文] 調教指南 – 27k Star：https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
現在的問題是什麼？
文字生成：
chatGPT 並不知道自己回答的是什麼，所以它沒有意識到自己存在邏輯問題，而解決邏輯問題，是算法工程師設定好的。你可以很簡單測試出來，跟chatGPT說你是一個袋子，每跟chatGPT對話一次，就將 chatGPT 最後一個字存放入袋子並告知 chatGPT，到最後讓 chatGPT 拿出袋子所有的字，chatGPT 就開始胡說八道了。
原因很簡單，你的問題分散了，讓 chatGPT 做了兩件不相幹的事情，chatGPT 在回答你問題時，又陪你玩文字遊戲，並認為這個文字遊戲極其無聊、毫無價值，就此產生了算法邏輯幹擾，沒有給予權重處理。
這充分證明，chatGPT 並不知道自己在說什麼，且沒有自己的邏輯。
圖片生成：
關於 Stable Diffusion，自從 ControlNet 出現後，改善了 出圖 穩定性和可控性。但現階段 AI 繪畫依舊像開盲盒一樣，我們能把控大風格，但不能控制小細節。且存在版權和倫理問題，小公司也許無懼，而大公司正瘋狂堆砌資源，訓練出屬於自家的可控模型。
就拿我現在的圖，通過小修小改，是可以直接拿來用。
但如果涉及到平面設計，如活動營銷專題，則需要建立團隊，進行可控模型訓練才能統一風格。
降本增效，就得先投入資源給團隊了解 AI， 並為產品或公司擬合 AI 的應用規范，訓練符合自家的 AI 應用打下良好基礎和數據。《AI Saas + AI 產品手冊》
結語
最後，我想說的是 AI 肯定會替代工作。要問自己，是你會用 AI 替代你的工作，還是別人會用 AI 替代你的工作。