자동차는 AI로 바뀔 것이다

ChatGPT의 등장은 인공지능이 중급 수준으로 진입하고 새로운 산업 혁명의 시작을 알리는 신호였기 때문에 전 세계를 놀라게 했습니다. 물론 이는 고용과 비즈니스 모델에 새로운 도전을 가져오기도 합니다.

ChatGPT의 등장으로 우리나라에도 빅데이터 모델에 전념하는 기업이 여럿 등장했지만 과연 얼마나 성공할지 판단하기 어렵습니다. 첫째, 빅데이터 모델의 계산 예시에 대한 요구사항이 너무 높아서 충분한 하이엔드 칩 지원 없이는 달성할 수 없습니다. 이에 따른 막대한 자본 투자는 일반 기업이 감당할 수 있는 수준이 아닙니다. 둘째, 현재의 인터넷 플랫폼보다 산업 집중도가 훨씬 높다. 알리바바든 텐센트든 바이트댄스든 앞으로 독립적으로 살아남을 수 있을지 의문이다. 누가 남을 수 있는지에 대한 결정은 사용자의 빅데이터 모델 사용에 따라 녹아웃 라운드의 결과가 결정됩니다. 경쟁은 사용자의 마음, 만족도 및 사용 습관에 더 부합하는 것입니다. . 셋째, 중간 AI 시스템의 탄생으로 인해 일부 사람들이 실업자가 되고 새로운 일자리 기회가 창출될 것이며, 국가 차원에서는 그에 따른 영향에 대한 계획을 세워야 합니다.

미래의 자동차는 어떤 모습일까요?

막 끝난 상하이 국제 오토쇼에서 거의 모든 언론은 중국 자동차가 세계를 선도하고 있다고 환영했습니다. 사실 이는 저급 인공지능 분야의 선두에 불과하다. 중급 인공지능이 자동차에 가져올 변화는 보이지 않는다.

가장 직관적으로 말하면, 미래의 자동차에는 더 이상 그렇게 많은 화면이 필요하지 않을 것이며 고화질 지도를 볼 필요도 없을 것입니다. 가고 싶은 곳을 차에 알려 주기만 ​​하면 자동차가 자동으로 경로를 계획하고 운전 습관에 따라 도로와 운전 모드를 선택합니다. 요즘에는 화면의 다양한 응용 미니 프로그램이 빅 데이터 모델로 병합됩니다. 왜냐하면 각 미니 프로그램 뒤에는 빅 데이터 모델 앞에 데이터베이스가 있고 모두 "소형 데이터"이며 통합 대상이기 때문입니다.

자동차 제조와 관련하여 빅데이터 모델은 보험 통계 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 제조업체가 특정 경쟁 모델에 대한 새 자동차를 출시하려는 경우 관련 요구 사항만 입력하면 시스템이 이를 제공합니다. 완전한 산업 체인과 공급망을 갖춘 이 솔루션을 사용하면 품질을 보장하면서 가장 경제적인 제조 솔루션을 얻을 수 있습니다. 모든 사람의 개별 요구 사항을 충족하기 위해 맞춤형 생산을 하나의 생산 라인에서 쉽게 완료할 수도 있습니다. 이 빅데이터는 전체 차량 생산 라인뿐만 아니라 모든 공급업체의 모든 장비(장비 생산 능력, 품질 수준, 장비 무결성, 프로세스 규정 준수, 금형 및 고정 장치 등 툴링 장비의 무결성 등)를 포괄하기 때문입니다. ), AI 시스템은 방대한 기본 데이터를 기반으로 OEM 상사에게 완전한 프로세스 흐름 세트를 제공할 수 있으며, 물론 시장 수요에 따라 적시에 조정할 수도 있습니다.

초기 시장 조사, 의사결정 분석, 이후 커뮤니케이션 전략 등은 더욱 쉽습니다. 하지만 홍보산업은 여전히 ​​필요합니다. 왜냐하면 이 산업은 사람들 사이의 의사소통 문제를 해결하기 때문입니다.

고용의 새로운 이슈

이제 Auto-GPT는 계획 수립, 프로그램 작성, 논문 작성, 포스터 작성, 사람들과의 채팅 등 많은 작업을 사람을 대신할 수 있습니다. 이제부터 실업자다.

앞으로 얼마나 많은 "코더"가 필요할까요? 기본 작업은 ChatGPT에서 수행되었으며 소수의 수석 프로그램 개발자만 남았습니다. 빅 데이터 모델은 매우 빠르게 반복되기 때문에 많은 사람들의 직업이 깨닫기도 전에 차세대 인공 지능 시스템으로 대체됩니다.

물론 빅데이터 모델의 기본 데이터는 지속적으로 업데이트되어야 하기 때문에 새로운 산업, 즉 데이터베이스 서비스 인력도 등장했습니다. 이들의 주요 업무는 기본 데이터를 업데이트하고 보정하는 것입니다. 예를 들어, 현재 시중에 나와 있는 Galaxy L7을 검색하면 시스템에서 이 자동차가... 구성을 가지고 있기 때문에 가장 현대적인 자동차라고 알려줍니다. 하지만 1년도 채 지나지 않아 갤럭시 L7은 신제품으로 인해 더 이상 가장 발전된 모델이 아닐 것입니다. 그러면 이때 기본 데이터를 조정하고 업데이트해야 할 수도 있습니다. 즉, 일부 기본 작업에는 여전히 사람이 필요합니다. 또 다른 예로, 일부 새로운 어휘가 출현하려면 사람들이 데이터베이스에 어휘와 단어 의미를 입력해야 합니다. 또한, 초기 시스템에서 포착한 데이터는 100% 정확하지 않으며, 오류에 대해서도 시스템이 답을 해줄 것이지만, 한편으로는 지속적인 학습을 통해 이 문제를 자동으로 복구할 수 있지만, 다른 한편으로는 적극적인 인간이 필요합니다. 간섭.

중국의 현실에 있어서 컴퓨팅 파워는 미국만큼 뒤지지 않을지 모르지만, 우리의 기본 데이터는 약점입니다. 정확한 데이터가 없으면 시스템이 아무리 발전해도 헛수고가 될 것입니다. , 쓰레기. 자동차 산업에서도 마찬가지다. 빅데이터 모델은 인공지능 시스템 개발에도 광범위하게 사용될 것이며, 일자리 추가, 축소, 조정에도 문제가 있을 것이며, 이는 R&D 모델의 변화에 ​​영향을 미칠 것이다. 효율적인.

한 가지 주목할 점은 ChatGPT(빅데이터 모델)의 반복 속도가 매우 빠르다는 점입니다. 이는 중급 인공지능에서 고급 인공지능까지의 반복 속도가 우리가 상상하는 것보다 빠를 수 있으며, 전통 제조에 미치는 영향은 그것은 심오하고 심지어 완전히 다시 태어날 수도 있으며 인류 사회에 미치는 영향은 중급 인공 지능보다 더 분명할 것입니다.

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