隨著人工智慧技術的迅猛發展，關於其是否會取代人類工作的討論愈發激烈。一方面，知名人工智慧專家本戈策爾認為人工智慧將取代 80% 的人類工作，他指出距離實作通用人工智慧僅有幾年時間，且很多涉及文書的工作都應自動化。但他也認為這是好事，人們可以找到更好的生活方式。另一方面，也有觀點認為人工智慧雖然會在某些特定領域替代人類工作，特別是重復性高、機械性強的任務，但無法完全取代人類工作。例如在創造性思維、情感交流和復雜問題解決等方面，人類具有獨特的能力和優勢。
在未來，更可能是人工智慧與人類共同發展。人類可以更多地專註於創造性的工作、決策制定和人際交流等需要高度智慧和情感的領域，而人工智慧則承擔更多重復性、高效率的工作，提高生產效率和服務品質。
關於 「會向 AI 提問，就是生產力」 這句話，有很多例項支持這一觀點。如【向 AI 提問的藝術：提示工程入門與套用】這本書強調了學會向 AI 提問，將 AI 轉化為生產力，提升競爭力。隨著人工智慧的發展，AI 突出的學習能力不斷顯現，會使用 AI 的人將比普通人更具優勢。在實際生活中，高效使用 AI 的人透過不斷提出好問題得到好答案，這種螺旋式的成長速度肉眼可見。李彥宏大膽預測，十年以後，全世界有 50% 工作會是提示詞工程，不會寫提示詞的人會被淘汰。使用人工智慧工具的人比沒使用工具的人有很大優勢，不同的提問方式得到的答案也會有很大差異，因此提示詞至關重要，會向 AI 提問確實可以成為一種生產力。總之，人工智慧的發展既帶來了挑戰，也帶來了機遇，我們應積極擁抱人工智慧，透過不斷學習和提升技能，適應新的時代發展。
人工智慧會取代哪些人類工作
隨著人工智慧的不斷發展，越來越多的工作面臨被取代的風險。電話行銷人員首當其沖，大型語言模型使計算系統能夠與客戶交談、回答問題、解決疑問，效率遠高於人工。打字員也岌岌可危，語音辨識技術的普及使得打字工作不再不可或缺。會計工作中，許多基礎任務可以被人工智慧經過訓練後輕松掌握，且準確性更高。保險業務員、銀行職員的工作由於較為單調重復，也容易被自動化軟體和智慧系統替代。政府基礎職員（臨時工）的繁瑣工作將被智慧化系統替代。司機面臨自動駕駛技術的挑戰，教師雖然工作充滿人情味，但 AI 在教育領域的套用迅速發展。新聞記者的工作也可能被 AI 自動生成新聞報道所取代。工廠工人隨著自動化生產線的興起，需求減少。此外，數據錄入員、轉譯人員、初級寫作和校對人員、制造業工人、物流和倉儲工人、簡單的客服工作、保險承保人等崗位也面臨被人工智慧取代的風險。入門級編程、數據分析和 Web 開發角色，不涉及深入研究和人類觀點的寫作任務，轉譯工作，會計，銀行櫃員職位，行政支持工作，法律助理，包裝工，初級人力資源工作，電話行銷等工作也在被取代的行列之中。數據輸入和管理、客戶服務、制造業和裝配線工作、零售結賬、基礎分析工作、初級平面設計、轉譯、企業攝影等領域的工作也容易受到人工智慧的沖擊。像數據輸入員、呼叫中心客服、證券交易員等工作性質單一的崗位，以及數據分析師、制定預算者等需要較高分析能力但工作模式相對固定的崗位，都有可能被人工智慧替代。
如何將向 AI 提問轉化為生產力
學會向 AI 提問確實可以將其轉化為生產力。在當今資訊爆炸的時代，人工智慧已成為生活中不可或缺的一部份。與 AI 交流並非簡單輸入問題和獲取答案，而是一門藝術。理解人工智慧大語言模型的執行邏輯，學會與 AI 互動，讓 AI 為自己服務至關重要。編寫有效的提示是關鍵步驟之一，明確任務目標，選擇合適的格式和結構，正確參照和分隔文本。例如，當我們想要了解電動汽車電池效能時，需要向 ChatGPT 這類 AI 輸入具體的提示來描述任務，且基於明確的整體目標。【向 AI 提問的藝術】等書籍深入剖析了這門藝術，為人們揭開了 AI 世界的神秘面紗，介紹了提示工程技巧，涵蓋有效提示編寫、針對復雜任務的提示設計技巧、對話中的提示設計技巧以及提示的最佳化與叠代。透過逐步學習這些技巧，人們能夠掌握各種場景下的提示設計方法，有效提高學習和工作效率。此外，將 AI 嵌入常用的辦公平台，如釘釘的閃記功能，在會議結束後能自動生成文字記錄、轉譯、生成會議關鍵詞等，為工作帶來極大便利，提高了生產力。
未來人工智慧確實會在很多領域取代人類的一些工作，但這並不意味著人類將失去所有工作機會。一方面，那些重復性、規律性強的工作更容易被人工智慧取代；另一方面，人類的創造力、情感理解、復雜問題解決能力等是人工智慧難以企及的。而學會向 AI 提問，將 AI 作為工具來提升工作效率和生產力，是適應未來發展的重要途徑。我們應不斷學習和提升自己的技能，以適應不斷變化的就業市場，同時積極探索人工智慧與人類合作的新模式，共同推動社會的發展。
