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声音生动活泼。
您的生早咖啡好了，
请慢用，
嗨，
早上好呀，
今天是2022年12月23号星期五，
这里是生动早咖啡，
我是来自生动活泼的伊凡，
几条商业科技清洁度和你打开全新的一天。
是的，
大家可能也已经猜到了梦一也出现了发烧的情况，
所以这期就由我来临时带班了，
很多地方疫情的高峰才正要开始，
还有冬季流感的叠加，
所以希望大家也都能注意身体，
我们节目组的目标呢，
是争取全员尽快恢复元气，
在下周五通过年末特别节目和大家见面，
也提醒大家年末的互动问卷还在开放中，
你可以通过这份问卷了解我们今年做过的一些好玩的选题，
或者直接对我们喊话，
我们都会看，
欢迎大家的参与。
在过去的一年里，
人工智能的快速发展让大家不断的关注到这个领域。
在年中，
各式各样AI生。
从绘画的工具，
到年底在社交网络上刷屏的聊天机器人chatgBT,
大家意识到现在人工智能的发展速度已经越来越接近替代人类自己的工作了。
如果说机器的发明把人们从体力劳动中解放出来的话，
人工智能的发展能够更多的替代都市白领们完成脑力工作了。
那么AI到底是怎么取代人类工作的？
对最新的科技发展，
我们又能做什么来防止自己的工作被抢走呢？
我们今天的解读就与此相关。
在这之前，
我们先来关注几条简短的商业科技动态。
首先来看看未来汽车数据被窃的消息。
根据未来汽车在12月20日发布的一份声明显示，
未来在本月11号的时候收到一封来自黑客团队的电子邮件，
邮件声明该黑客团队取得了未来的公司内部数据，
并要求未来支付等价225万美元的比特币作为保证数据不泄露的赎金。
在收到勒索邮件之后，
未来成立专项小组进行调查，
结果显示被盗数据是截止到去年8月的基本用户信息和汽车销售信息。
未来对于本次事件对用户造成的影响表达歉意，
并表示将会对相关的损失承担责任。
根据界面新闻的报道，
这已经是今年以来未来遇到的第二起与信息安全和加密货币相关的事件。
接下来关注一下耐克的最新财报。
12月20日，
耐克发布了2023财年第二季度，
也就是今年9~11月的业绩。
数据显示，
期间营收同比增长17%，
达到133亿美元，
净利润为13亿美元，
接近去年的同期水平。
在最近一年，
深受高库存困扰的耐克通过大规模促销、
去库存和世界杯带来的消费热潮，
获得了近10年来表现第二好的季度收益。
CEO唐若修表示，
相信公司已经过了库存的高峰期，
耐克的股价也在公布季度业绩后大涨12.7%。
不过，
分市场来看的话，
最赚钱的大中华区市场情况依旧不太好，
在疫情的影响下，
零售额下降了3%。
除了持续关注防控政策的变化，
耐克再次强调了中国市场本地化的策略，
将会在未来推出更多本地化的产品设计和营销内容。
最后来看看奈飞的消息，
根据华尔街日报12月21日的报道，
为了应对用户增长放缓，
Netflix正在计划从2023年初开始打击密码。
共享行为从2023年开始，
如果用户向家庭以外的其他人共享账户，
将会被额外收取费用。
Netflix也已经在一些拉美国家测试了密码共享的附加支付政策，
额外收取约3美元。
在这些国家，
主要账户所有者必须向家庭以外想要访问该账户的人提供一个验证码。
Netflix会反复要求提供验证码，
直到费用被支付才可以增加非家庭用户。
为此，
Netfli将通过IP地址、
设备ID和账户活动执行密码共享规则。
不过，
为了避免用户流失，
Netflix考虑慢慢的逐步取消密码共享，
而不是马上停止。
以上就是值得你关注的几条商业科技动态，
别走开，
我们马上和你一起来聊一聊。
面对人工智能的挑战，
打工人可以做些什么呢？
欢迎来到今天的轻解读。
过去的一年里，
人工智能快速发展，
面向消费者的产品越来越多，
无论是AI生成图画还是直接生成文本内容，
都有了越来越智能的表现。
在上个月的月底，
人工智能研究实验室openAI发布了全新AI聊天机器人chatGPTopenAI把chatgBT免费开放给所有人试用。
网友们也纷纷在社交网络上晒出了自己和人工智能的对话，
他们发现BT可以回答很多问题，
而且还能撰写文案、
代写邮件、
写代码、
修bug等等，
效果不仅出奇的好，
完成的速度甚至比人还快。
有网友让CHBT帮他写一封邮件，
在列出了邮件发送的对象和通知的内容之后，
CHBT用几秒钟就生成了一封逻辑通顺、
要点明晰而且符合职场礼仪的电子邮件。
记者、
编辑、
程序员等从业人员纷纷感受到了被人工智能抢走工作的压力。
除了人工智能生成文字，
在绘画领域也已经出现了人类和人工智能抢夺工作的现象。
根据36氪的报道，
在一些插画外包交易平台上，
已经有设计师借助AI作画工具进行预约稿赚钱，
招聘软件上也出现了专门使用AI绘画然后筛选精修的工作招聘。
25年前，
当IBM开发的深蓝击败了国际象棋棋王卡斯帕罗夫的时候，
人工智能代替人类工作的忧虑就已经存在了。
不过直到2016年，
谷歌的AlphaGo才战胜了韩国的围棋冠军李世石。
当时间来到2022年，
普通人不需要庞大的服务器，
通过网页打打字就能直接体验到AI的威力。
那么人工智能为什么能获得取代人类工作的能力呢？
原因一，
大规模的学习人类已有的知识，
CHGBT能够博学的回答各种各样的问题，
离不开它背后的研究机构openAI近几年的努力。
openAI直接使用。
自然语言输入进行训练，
语料数据库极其的庞大，
几乎包含了来自整个互联网的信息。
创新工厂人工智能工程院的执行院长王永刚在接受媒体采访时表示，
靠着学习几乎所有的人类知识，
HBT建立起了一个无比复杂庞大的神经网络。
2020年openAI发布的GPT3让人工智能拥有了模仿人类说话的能力，
这在当时就已经让学界、
行业和媒体感到非常惊讶。
只不过呢，
GPT3采用的是邀请内测的方式，
直接体验到这种震撼的人并不多。
而且GT3还存在一定的缺陷，
由于互联网上的内容质量良莠不及，
存在很多负面甚至是带有歧视性的内容。
为此，
AI引入了人类训练师，
通过训练师对AI回答的答案进行打分，
也是基于人类的评价，
OpenAI最终才可以开发出效果惊人的BT界面。
新闻的分析认为，
OpenAI一直坚定不移的用自然文本的上来训练模型，
顺应了人类思考的逻辑。
还最终由量变推动了质变。
原因二，
对非创造性内容的快速生成。
虽然CHGPT学习了几乎整个互联网上的信息，
但是他的内容并不是实时更新的。
根据他的回答，
他的语料库截止时间为2021年的9月，
在这个时间点之后的内容就不会再出现在他的回答里。
而且BT没有对错之分，
很多网友在测试时都发现了BT会一本正经的胡扯，
自信满满的输出非常错误的答案。
科技媒体品完认为BT和所有的GBT模型一样，
所做的就是根据训练语料编出合理的文字，
在他的工作能力范畴里，
并没有信息的正确和错误区别。
尽管存在这样那样的缺陷，
但是CHBT具备多轮对话的能力，
可以理解使用者上下文的意思。
因此，
在很多不涉及创造性内容的部分，
比如说各种格式化的稿件、
文书、
邮件等等，
CheckGPT在学习大量类似内容之后。
可以比很多初入职场的人完成的更娴熟，
而且用户还可以通过追问、
调整的方式让他输出自己想要的内容。
其实从工业革命开始，
人们就在思考着机器替代人类完成工作的情况。
早在1817年，
英国古典政治学家大卫里加图就在政治经济学和赋税原理这本书中讨论了机器取代工人的情况。
现如今，
工业机器取代蓝领工人的情况正在转变成人工智能取代脑力工作者。
皮研究中心一向横跨10个国家的研究发现，
目前很多由人类完成的工作将在50年内被计算机取代，
一些岗位的工作内容会发生重大的变化，
还有一些职业可能会彻底的消失。
面对滚滚而来的科技浪潮，
作为一个普通的打工人，
有没有什么方式可以避免自己的工作被抢走呢？
方法1，
做AI的朋友让人工智能帮助自己工作，
尽管BT目前还没有任何商业化的应用。
但是很多公司其实已经基于openi的语言模型推出了自己AI生成内容的服务。
面对人工智能，
能够更好的利用他们的人往往会在未来的职场中率先找到自己的位置。
沃顿商学院的创新教授伊就已经开始用BT来写课程大纲和讲义了，
他认为现阶段像CHBT这样的人工智能可以用来做一个强大的修改和构思工具。
其实你现在听到的这期节目的文稿也是在两个AI工具的帮助下完成了语法的检查和岛屿部分的构思。
美国东北大学的校长约瑟夫奥恩在他写的防范机器人，
人工智能时代的高等教育这本书中提到，
防止工作被机器所取代，
就要在职业中不断的更新自己的技能。
与其害怕，
不如去寻找方法，
让AI帮你完成工作，
并且把使用AI的经验转化为你自己的职场技能。
方法2，
掌握人工智能所没有的技能。
在很多商业领域。
人工智能已经或即将取代人类的工作了，
比如现在各种电商软件中的客服，
自动驾驶技术取代司机也是很多公司的商业愿景。
不过也有观点认为人工智能无法替代所有行业，
甚至有人开玩笑的说，
因为人工智能没法坐牢，
所以他们无法取代会计师的工作，
去承担财务造假的直接后果。
其实有很多工作和技能是无法被人工智能替代的。
在一篇2018年的文章中，
李开复列出了AI存在的一些弱点，
比如说他无法管理复杂的战略规划，
没办法与人共情等等。
像是教育、
心理学、
医疗、
管理等工作都是在人工智能的挑战下比较安全的行业。
即使我们没有办法改行，
那么，
增强一点创意能力、
管理能力和与人深度交流的能力，
或许也可以在面对AI时多一分底气。
方法3，
抓住人工智能所能带来的新机会人工智能在取代人类现有的一部分工作的同时。
也创造了新的工作机会。
纽约时报的报道显示，
现在美国工人的效率是70年前的5倍，
然而工人的失业率并没有显著的增加，
这不是仅仅存在于体力劳动者的现象。
根据世界经济论坛的数据预测，
到了2025年，
也就是3年之后，
人工智能将创造9700万个新的工作岗位。
人们不必在繁琐而又不断重复的任务性工作中耗费时间，
可以将更多的精力投入到更复杂、
更有价值的项目中去。
聊到这儿，
也想问问你，
你是怎么看待人工智能的发展呢？
你认为AI会取代你的工作吗？
欢迎你在评论区和我们聊一聊。
今天又是周五啦，
我们马上来回复2022年的最后一颗咖啡豆。
这周我们收到了听众mecy的投稿，
在逛商场的时候，
他发现羽绒服的价格普遍都超越了他的预期。
那么为什么羽绒服越来越贵了呢？
这是从什么时候开始的呢？
首先，
羽绒服的确是越来越贵了。
根据全国商业信息中心的数据，
从2014年到2020年，
羽绒服的平均单价已经从400多涨到了快700块钱，
大型防寒服的成交价突破了1000块，
2000元以上的占比接近七成。
在一些商场内我们也不难见到5000元甚至是上万的售价。
我们先来看两个品牌，
首先是2018年进入中国，
此后风波不断，
而且最近营收增速正在放缓的加拿大鹅，
3000起跳，
动辄过万的大额着实改变了许多人对这类商品定价的认识，
也再一次让国内的羽绒服品牌认识到了高端化、
品牌化这条路的可能性。
这也推动了他们用均价。
上涨替代了销量提升国内羽绒服的头把交椅波司登从2017年开始逐步转型，
关注1000~5000元的中高端羽绒服市场。
根据东风证券的研报，
从2018年开始的四年里，
波司登羽绒服吊牌均价涨了将近80%，
这也让它的毛利率稳步提高，
一度来到了历史最高水平。
那么，
羽绒服具体贵在哪些部分呢？
首先，
成本确实提高了。
根据央视财经的信息，
仅在2021年，
一件羽绒服的综合成本同比提高了近50%。
其中，
羽绒的价格是最关键的因素。
在羽绒新国标出台之后，
鹅绒、
鸭绒都更贵了，
常见的国标90白鸭绒的价格今年同比增长了44%。
此外，
新国标还明确羽绒服标注绒子含量取代含绒量，
同时对绒丝和羽丝含量有了限制，
这也让厂商在原材料涨价的基础上还要增加购买。
除此之外，
羽绒服品牌花在广告营销上的钱。
更是大幅增加。
如果说以前的消费者觉得羽绒服是比较臃肿那种大众服饰，
那么现在的羽绒服想要成为的是时尚、
有设计感，
可以满足从滑雪到办公室不同场合的需求。
除了在营销上发力，
一些品牌也增加了研发成本，
打出了防晒、
自加热、
无季节等等卖点，
或者请奢侈品品牌的设计师来坐镇。
相较日本、
欧美等发达国家这种30%~70%的羽绒服普及率，
在人多、
冬季寒冷、
地区广阔的中国，
羽绒服目前的普及率还只有10%不到，
还有很大的增长空间。
不过如何把握量和价格的平衡，
做到真正有终端、
高端差别的多元经营，
不至于打击到大家的消费意愿，
还是需要品牌在不断提价的时候谨慎考虑的。
这就是我们给Macy的回复，
也希望明年会有更多的咖啡豆能够砸向我们，
具体的投稿方式呢，
也可以在shownotes中看到。
好了，
这就是我们今天的生动早咖啡，
我们就下周一一早再见。
了，
拜拜，
这就是今天为你准备的生动早咖啡，
希望能给你带来一整天的能量。
如果你喜欢我们的节目，
欢迎您分享给更多的朋友，
这会对我们非常有帮助。
同时你也可以在公众号和微博搜索生动活泼声是声音的声，
这样就可以了解更多与我们节目相关的信息了。
生动早咖啡期待与你下次再见。