工业革命是历史的重要转折点，不仅改变了人类的生产模式、经济形态、生活方式，还改变了社会结构和伦理道德。从18世纪的第一次工业革命开始到21世纪初的信息技术革命，每一次变革都带来了前所未有的变化。

  始于英国的第一次工业革命，人类生产进入“机器时代”。蒸汽机的发明和大范围的应用，使得蒸汽动力代替了人力和水力，生产力大幅度的提高，手工作坊向机械化工厂转型，催生了城市化浪潮，工人阶级从此诞生。铁路和蒸汽船的发展极大地缩短了世界的距离，促进了人员的流通和全球贸易大发展。

  第二次工业革命电力大规模普及，内燃机开始普遍的使用，化工业、钢铁制造业快速地发展，电信技术的进步也使得全球信息交流变得更便捷。不同学科和技术领域的融合催生了许多创新产品和服务。本次工业革命加速了全球变暖，催生了超大规模城市出现，大家族向小家庭转变。

  第三次信息技术革命，计算机技术、互联网和个人电子设备的发展彻底改变了人们的工作、学习和娱乐方式。信息化、网络化成为现代社会的重要特征。谁能更快地获取并利用信息，谁就能在市场上占据优势地位。信息技术打破了地域限制，资金流动速度加快，全球一体化市场成型，地球村深入人心。

  重大的技术突破引发的工业革命，不仅推动了生产力的巨大飞跃，也重塑了人类社会的基本面貌。每次技术革命都带来社会形态重塑，从单体工厂到跨国企业、分布式协作网络，人类社会的资源分配与权力结构不断被重新定义。面对马上就要来临的人工智能科技浪潮，我们该积极拥抱变化，思考怎么样融入更美好的未来。

  我们在面对人工智能的个性化老师时，要思考几个问题：学校是否还有必要存在？教师这样一个职业还会存在吗？学区这个词在哪一年会成为古汉语？学历学位是否还有意义？二十年的经验积累是否会成为冷笑话？围绕教育的金融体系又会如何重塑？

  基于人工智能的个性化教育专家必将终结“标准化课堂”，通过实时监测学习轨迹与认知特征，AI可为每一个学生生成动态教学方案，通过“苏格拉底式对话”方式和生动的可视化内容展示，学生将能通过你自己的智力水平、注意力机制，进行个性化的学习与训练，根据自己情况安排学习进度。

  私人订制的学习会让课堂统一授课消失，人工智能让教育平权，区域教育资源差距消失，人人都拥有最好的老师。学区的消失将瓦解“学区房”经济链，诞生新的数字教育经济，但也会催生新的数字鸿沟——技术接入能力取代地理区位，成为教育公平的新挑战。学校仍会存在，社会化功能仍由学校负责，社交互动、体育训练、团队对抗等成为学校的主要职能，学校承担教学监督而不是教学本身。最顶尖的教师不会消失，他们会转向教学内容和教学模式的创新，不管的训练AI用最好的内容和方法去授课。

  高端私人订制、个性化制造目前昂贵且无法普及，随着人工智能的发展，可视化技术和虚拟现实技术的普及，衣食住三方面都会实现个人定制产品。

  以服装为例，小红对着镜子说：“想要一条适合野餐的红裙子，有口袋装零食，修身漂亮，还不能影响活动”。消费者用自然语言指令参与产品设计，AI设计师根据她的身材、喜好甚至当天气温进行设计，小红根据虚拟现实在镜子中不断试穿，直到满意为止。AI设计师通过分布式的区域化微工厂，下达订单按需生产，物流体系从“中心辐射”转向“点对点直达”。

  这种变革将削弱传统制造业集群优势，要求重建基础设施，高速通讯和边缘计算节点、分布式能源网络、社区微工厂、智能配送将成为新基建核心。未来大工厂可能变成无数“迷你工厂”，楼下的停车场可能就是这里面之一，轻工业的传统产业基地会逐步失去成本优势，全自动分布式生产成为常态。新的变革会让消费与生产的平衡打破，人口数量增长促进消费，还是大量浪费促进消费，两个不同的路径，会让社会经济运行走向完全不一样的方向。

  人形机器人的成熟，AI医生的出现，将重构高端养老院的商业模式。机器人会做饭、干家务、量血压、提供24小时健康监测、精准用药，还能陪同跳广场舞，行动不便时作为护工辅助活动和照顾，还能提供情感支持，提供情绪价值。AI还可以记得所有重要的日子，会提醒亲朋之间进行视频通话，高端养老获得平权，养老机构不得不转向“增值服务竞争”，如搭建社交平台或提供基因抗衰治疗，人人都能享受到机器人租赁的居家养老服务。

  机器人的出现会冲击社会结构，祖孙三代的家庭可能解体，虚拟现实代替亲人团聚，辅助服务代替子女照顾。但机器人无法代替真正的亲情，有些老人反而会更孤独。

  1.竞争格局平权：中小银行通过AI，一方面在各项能力上，可以与大银行拉平差距，比如客服水平、风控能力可达到与头部机构相近的服务响应速度、服务水平和风险评估精度。另一方面在人才队伍建设上，人均985成为可能，头部机构靠品牌和高薪积累的人力资本优势被抹平。

  2. 客户服务平权：人人都能拥有私人财务管家，能帮助客户制作预算，根据收入制定消费支出计划，并整合消费、投资、税务数据，动态优化个人资产配置。在个性服务方面，私人银行将普及到每个客户，个性定制的服务将无处不在，从订票到诊疗，从出行到度假，当下手机APP所具有的能力能够最终靠AI整合，提供无所不包的贴心服务。

  3. 运营成本平权：人工智能的使用，使大机构集约化的规模优势丧失，例如通过智能合约自动化处理信贷审批，单笔小微贷款操作成本降至系统运行成本。

  1. 品牌信任危机：AI的可信度依然不足，存在误判，客户在业务上的失败，会导致品牌信任的风险。例如当AI顾问出现决策偏差时（智能投顾误判），用户对机器算法的质疑会直接冲击品牌信誉。

  2. 场景难题：跨企业的AI互通没办法实现，例如银行的AI应用还无法控制客户的智能家居、无法操作用户的各类服务应用，无所不在的智能场景难以建立，银行选择什么场景进行切入还是个难题。

  3. 技术风险：新技术带来新风险，新型智能欺诈攻击让银行原有防御像纸老虎，发现并及时抵御新风险是永恒的问题。

  4. 数据安全：人工智能不具备分辨错误数据、谣言的能力，异常数据的混入会产生数据安全问题，错误的数据引发的伦理道德问题及错误服务很容易发生，如何保障数据质量，守护数据安全是人工智能高水平应用的前提。

  这场由AI驱动的变革，正在书写人类文明的新篇章，这是需要持续校准技术伦理与制度创新的动态平衡的过程，在效率与公平、创新与监管之间找到平衡点，才能真正释放人工智能的全部潜能。

  第四次人工智能带来的工业革命，按照人类智力分布，目前普遍的观点是只有前2%左右的人才会真正受益，利用工具加快创新速度。中间这些人跟不上创新的节奏，但会使用工具，将大部分人的工作上的能力拉到同一水平线上。

  每一次工业革命，新的生产力都会让直接创造物质财富的人变少，很多人面临改变工作的问题，常常要用一到两代人才能消化和转变。这一段时期，会产生大量的动荡，权力重新洗牌，普通人特别难找到出路。创造岗位成为政府一段时期的重要工作，甚至财政以工代赈可能会成为一段时期的常态。

  人类本身的进化速度远远低于技术迭代发展的速度，社会结构依然会保持稳定，机器代替人类劳动以后，一二产业能够吸纳的就业人口会降低，服务业，尤其是围绕新兴起的产业的服务业会快速地发展，即使有AI工具辅助，学习能力强的人也会在这样的一个过程中快速适应，而没办法掌握自学方法，依赖别人辅导教学的人可能最难适应这个变化的过程。

  前几次工业革命让部落、氏族被消灭，人工智能可能会让几代同堂不复存在，人与人之间的连接，可能会转向共同的志向、爱好，每个人社交活动会存在于多个不同的小圈子，降低了文化和价值标准的冲突。但舒适的同时，也会让大多数人困在信息茧房中，社会是否因此产生文化隔阂和割裂需要我们来关注。同时价值标准的不同，让伦理道德可能会产生分裂，全社会达成一致的共识标准是否越来越小也值得关注。

  人脑由约860亿个神经元组成，每个神经元通过数千个连接（突触）与其他神经元“对话”。而神经网络是电脑里对大脑的虚拟模型，通常只有几层结构，每层有固定数量的“虚拟神经元”，像搭积木一样堆叠起来。人类习得的知识是特定神经网络的建立，计算、知识一体化，任何一个人都不一样，因此若无法复制网络结构，就不能复制某个人的知识。神经网络结构一致，模型和计算分离，一次训练，可以复制到处使用。

  人脑仅靠一盏台灯的电力（约20瓦）就能思考、学习，而训练一个大型神经网络（如ChatGPT）需要消耗一座小型发电站的电力，成本高昂。

  人脑通过“试错+反思”学习，比如学骑车摔倒了会自动调整动作。神经网络则需要大量数据“喂食”，比如用成千上万张图片教它认猫，通过反复调整参数（后面会解释）来进步。神经网络学习效率比较差，数据训练的过程，是知识背后的能力训练进去，只是本身的符号并没有记录在大模型里，是把对知识的理解训练出来，存储的是参数，数据压缩比率很高，与人类相似。

  人脑：擅长处理模糊信息（如听不清的对话）、有创造力（写诗、设计）和真实情感（会因为电影感动）。

  神经网络：在明确任务上表现优异（如识别验证码、翻译语言），但缺乏真实情感，创作依赖数据统计而非灵感。

  参数是权重，决定了神经网络里怎么样处理信息，能想象成一张权重数值表格，权重表示不同信息的重要性。例如，当输入“苹果”时，权重高的格子（如“水果”“红色”）会更受关注（注意力机制，就像读书挑选重点语句和关键词）。

  训练就像不断调整这些格子的位置和内容，让答案更准确。例如，教它认猫时，正确答案会强化“猫耳朵”、“尾巴”相关参数，错误答案则会被弱化。

  人脑像全能型学霸，灵活、节能且有创造力。神经网络是“专项高手”，速度快、数据量大但依赖人类指导。参数则是神经网络背后的“数字密码”，通过不断调整让它变聪明。咱们不可以把大模型当做一个搜索引擎去使用，检索已知信息不是最佳使用方法，要把大模型当做一个能从信息中提炼总结的助手去使用。例如问大模型“2024年齐鲁银行经营数据如何”，不如问大模型“齐鲁银行和宁波银行2024年的经营数据相比较，存在哪些短板弱项，要怎么样改进才能超越宁波银行”。

  特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。

  ARM惨遭打脸！小米官方回应，玄戒O1并非其CSS方案！网友：难怪删文这么快，堪比小米芯片研发速度

  最新！殴打中国夫妇7名青少年全部被捕，但马上又放了！上万人请愿严惩，降低入刑年龄！

  深挖锦州港造假案：虚假贸易的另一种线月规模以上工业公司实现利润总额增1.4%

  SGA40+9+10雷霆3-1森林狼夺赛点 威廉姆斯34+5华子仅16分

  《编码物候》展览开幕 北京时代美术馆以科学艺术解读数字与生物交织的宇宙节律

  安克口碑告急，明星品牌因何难守品控防线内存装机大雷不能踩？锐龙+D5明显更香