一、那些已經在影響時尚業的AI工具
各位使用過的AI產品包括哪些？
1.數字人
在我進一步和大家介紹數字人幫我解決了什麼問題之前，我先了解了一下社群里大家是否做過短視頻以及做短視頻的一般耗時。
芸友蕭竣嘯有做過一段以說為主的短視頻5分鐘的，內容主要是介紹自己的創作思路，花費了2個小時。
芸友Susan之前做過一些拍穿搭、錄工作日常花絮以及穿搭講解的小視頻，耗時不一，但總體也要幾個小時。有的套路摸熟了，比如穿搭的內容，就會相對快一點，從拍攝到剪輯基本可以在半小時完成。但如果是帶配音的短視頻製作時間就比較長，一般都是1-2個小時起步。
說說我個人情況。在沒有數字人之前，我需要提前準備大綱並且不喜歡背稿。但是有了數字人，我幾乎可以隨時出視頻。我只需要將文本輸入到系統後台，系統就可以自動生成視頻。這樣，我就可以節省很多時間，而且不需要化妝或背誦台詞。當然，視頻後期還是需要剪輯一下。在剪輯耗時上沒有變化，但是前期製作的確快了很多，所以我現在做視頻比以前勤快多了。
我的數字人視頻大家看這篇文章開頭的視頻，就是數字人做的。不過現在我正在做數字人升級。等做好了再與大家分享！
AI工具很高效，但也給很多人帶來了焦慮。大家擔心技術的進步可能會讓很多人面臨失業。這種可能性是存在的。還是以我自己舉例，原來我4個助手工作量，現在2個人就可以完成。而且事實上確實不少公司已經開始因為AI裁員了。這個並不是現在才開始的，比如會計崗位，十多年前就開始因為數智化而減少人工。
2.虛擬織布機
在最近的CHIC展會，我們也了解到了青甲科技的虛擬織布機技術。其工作原理就是在虛擬空間搭建一個織布機（按照實際的機械原理），然後輸入面料織造參數，最後再輸入圖案參數。我們計劃5月的時候社群里組織活動去他們那裡參觀。
3.AI模特兒
另外可以幫助我們提高效率的AI工具包括虛擬時尚模特，它們主要被運用於畫冊拍攝。其耗費的時間與成本大約是真人的30%。這樣的技術用到淘寶服裝店模特樣衣圖片，會省去很多成本。現在淘寶上已經有人在用，只不過大家不一定能看得出來。
4.ChatGPT和Midjourney
有多少人使用過ChatGPT和MidJourney產品？如果沒有使用過，我強烈建議大家試試。這些產品確實能夠大大提高我們的工作效率。具體而言，它們可以用於以下方面：
（1）文案撰寫：當然需要提供一些基本條件，比如撰寫的主題、目的、文字風格、字數等等。有點像給AI下達一個命題作文。
（2）文字編輯：大多數人的語文能力並不十分出色，但是藉助AI可以讓你的語言組織能力更強。
（3）靈感啟發：需要創意或者靈感時，可以向AI提問，策劃方案、商業計劃書等。
個人生活方面，它還可以用於制定旅遊攻略（需要提供設置條件）、規劃理財方案等等。目前，ChatGPT的最大幫助在於文字處理功能。但到了4.0版本，其功能更加豐富，可以幫助我們快速生成圖片和視頻。
MidJourney也非常強大。比如，我的新書即將出版，需要為它設計一個封面。我就請MidJourney提供與職場相關的書籍封面案例。很快，它便提供了一些候選方案，然後我們可以從中選取一張，再進行進一步的修改。
需要澄清的是，AI已經逐步滲透到我們的生活和工作中。人機合作已經是現實。如果你還不知道AI能夠做什麼，或者不了解AI將如何影響我們的工作，那麼你應該密切關注這個領域，以免有一天發現自己被機器替代了，卻已經太遲了。
二、AI背後的工作原理
大家對於AI感興趣的，可以收藏以下這個清單。裡面主要是AI做視頻和圖片的工具，非常值得學習，用這些素材甚至可以實現一個人做一部電影。
disco difussion
colab
OpenAI
google drive
artstation
labsopinai
midjourney
artbreeder
deep facelab
virtual super model shudu
character creator
codemiko motion capture suit
faceup
faceware
metahuman creator blu
vroid studio
vtubing model（人人可做二次元）
blender
sketchfab
quixel bridge 90days education
unreal engine
discordmidjourney
mixamo.com
blender market
mixed.com
sketchfab.com
綠幕素材：
https://www.pexels.com/video/cute-puppy-sitting-on-a-stool-4838318/
https://ezgif.com/video-to-jpg
大家如何總結AI對各位工作的影響？
芸友蕭竣嘯認為，如果能夠熟練運用這些工具，一方面可以快速地為學生提供多個方案，使他們更好地學習。這樣就不必花費大量時間一個一個地輔導學生，尤其是在比賽高峰期。另一方面，自己也可以快速地呈現自己的想法，包括文字、圖形和視頻等，然後選擇最接近自己想法的一個去完善。因為插畫師以前提供方案主要以手繪為主，每幅畫都要畫好幾個方案，這是非常耗時的。有了AI在向甲方提供初步方案時，可以恰恰是AI對教育的影響，即可以更高效地因材施教。因此，AI對教育總體上是積極的，但同時也會減少老師的數量。
芸友Blair認為，AI的到來讓社會分工趨向更個體化，一個人就可以成為一個團隊，趨向於原子化的社會。
芸友Susan則認為，在簡單易操作的層面，比如信息處理、信息搜索、答疑和文字、圖片和視頻輸出等維度，可以節省日常工作時間。在更複雜的領域，比如老師那種數字人和虛擬織布等，以及我們目前可能還沒有接觸過的專業領域，AI也會有影響。
簡單來講，AI其實是在模仿人的行為、思維和情感。當然，這三者是一個漸進的過程，其中情感是最難模仿的。
行為方面，以我們服裝業為例，比如設計師和買手在每個季節開始前都要搜圖，以尋找靈感、流行趨勢和爆款。那麼，搜圖這個動作，AI的速度可高效得多。它可以從眾多網站中快速爬取相關數據。搜圖後，就可以進行分類匯總，將同一品類的放在一起，再比較它們的共性，如色彩、印花圖案和廓形等，AI就開始執行「讀圖」任務（類似於人眼看圖），對它們進行分門別類。我這裡提供一些簡單的解釋，以方便大家理解，但要寫出這段代碼還是需要付出很多努力的。
同時，AI的圖像識別技術也經歷了很長的發展過程。人類能夠一眼識別出顏色、面料和細節，但對於機器學習來說，最開始並不容易。尤其是服裝面料，它比硬物更難辨識。主要原因是面料柔軟，有褶皺，當出現褶皺時，機器有時候辨識不清楚這是線條、光影還是褶皺，這些都需要機器進行深度學習。這個學習過程主要依賴於人類開始給產品打標籤。當打了足夠多的標籤之後，比如當黃色出現時總是標記為黃色，機器就會知道碰到這樣的顏色就是黃色了。
至於思維方面，主要是通過模仿人類思維來實現的。當然，人類的思維本身就很複雜，因此模仿人的思維也並不容易，但也不是毫無頭緒可循。比如，邏輯推理中的演繹法與歸納法就是最基本的例子。這也是機器組織語言的一個基本依據。我曾經看過ChatGPT寫的文案，說實話寫得比大多數人好，最起碼邏輯通順。很多人現在的語言組織能力已經忽略了所謂的條理性和邏輯性，導致說出來的話往往讓人感覺前言不搭後語，或者答非所問。
機器學習中最難的是情感方面，但是大家也不要掉以輕心，認為機器絕對不可能有情感。當今網絡神經和心理學的發展，實際上機器已經能夠模擬人類一定的情感。大家可以網搜一個叫「索菲亞機器人」的視頻，就會注意她已經帶有一定的人類表情了。
說到底，AI就是在不斷地模仿人類行為。但AI的學習與算法能力是普通人無法企及的。它的學習速度非常快，而且會越來越快。相反，人隨着年齡的成長學習速度則逐漸減緩。例如，大多數人在大學畢業後就不再繼續學習，或者因為家庭和工作原因，學習時間變得更短。人類學習需要大量的時間成本，而且人學習了還可能忘記。相比人類用10年時間從1年級讀到10年級，經過訓練成為AI的機器可能只需要短暫的時間（我猜大概幾個月，如果算力更強，可能只需要幾天）。
然而，AI的普及需要一定時間。它對服務器、計算機及算力的要求很高，也需要機器能夠承載超級大量的數據。打個比喻，群里有人打遊戲嗎？如果你打遊戲就知道，如果你想打遊戲，用一般的電腦就打得很費勁，會經常卡機，所以必須用硬件條件更高的機器，一個道理。但隨着技術的成熟，我覺得AI的硬件成本會降低到三萬以下是非常可能的。就像手機一樣，它最終會變得非常普及。
三、AI不能做什麼？
經過以上討論，大家能否總結一下：你認為 AI 能夠做什麼？不能做什麼？這也決定了我們作為普通人應該如何發展我們的專長。
芸友蕭竣嘯認為，AI 能夠幫助人類節省前期搜集資料和需要重複的繁瑣工作，但不能代替創意與思維，它只是一個工具。
芸友Susan則認為，作為普通人，我們可以利用一些現有的 AI 軟件來高效地完成信息處理、搜索、文字、圖片、視頻等的輸出。然而，一些過於複雜、成本高、不可數字化、標準化、標籤化、流程化的事情仍然需要人來完成。
對於企業而言，在相應的專業領域中，一些工作流程或者工種可以通過定製化的 AI 開發來實現智能化，但確實也要考慮投入和產出比率，這需要一條長期戰略的發展。
AI 能夠做什麼，在前面我們已經列舉了。基本而言，與我們工作相關的，人要做的搜索、文字、視覺、圖片、圖像、基本編程處理它都能做。此外，它還可以幫助我們糾錯，比如你輸入文字讓它幫你重新整理編輯，都可以。但是要真正發揮 AI 的優勢，仍然需要具備條件：
1.學會提問是更加重要的。
因為 AI 主要是用來回答問題的。如果你不會提問，那麼 AI 就無法給出你所需要的答案。提問也是一個考驗智商的過程，因為通過問題可以看出提問者的知識儲備、思路是否清晰以及自己究竟需要什麼答案。ChatGPT 之所以受歡迎，是因為它是輕量級的投入，所以個體創業者會越來越多。
這類案例在我們生活中比比皆是。雖然從教學上來說，我們常常說「沒有愚蠢的問題，所有的問題都是好問題」，但這是為了鼓勵還在學習中的同學大膽提問，不要因為擔心自己問錯或者問出愚蠢的問題而放棄提問的機會。但如果是在職場上，還保持以下提問，則就屬於不太成熟了。
比如，白紙黑字寫的很清楚，閱讀者自己不閱讀，或者懶得閱讀，還要再問一遍。再比如，明明自己動手查一下就知道了，非要占用他人時間來問。舉個例子，我在網上遇到有人問我，某某學校學費多少錢？或者招生條件是什麼？這些問題其實在學校官網就可以查到。
從職場角度來看，如果仍然不假思索地提問，就顯得不太成熟了。還有許多人提問不夠明確，甚至可能自己也不清楚自己要問什麼。對AI提問也是一樣。如果你的問題不夠清晰，AI的回答就會模糊，甚至AI可能無法理解你的意思。因此，我們需要學會提出準確、明確的問題。
2.AI只能給選擇或者答案，但答案是否正確需要人的判斷力。
我認為判斷力是當今人們普遍缺乏卻更為重要的能力。當前的問題不是信息不夠，而是信息過剩甚至冗餘，因此判斷力變得尤為重要。我明顯感受到，身邊的年輕人在被網絡媒體誤導，將局部現象擴大為普遍現象，甚至將歪理視為真理。比如，一些人相信「努力是沒有用的」和「老闆都是剝削者」，這是不符合事實的。雖然存在不公平的現象，但絕大多數人都是通過自己的努力來賺錢。而且，並非所有老闆都是剝削者，有些企業甚至為員工着想。因此，我們需要更好地運用我們的判斷力來辨別真假信息。AI提供的答案是綜合了網絡上的信息，這些信息的真實性也有所不同，因此判斷力變得更加重要。如果將偽知識誤認為真理，那麼很容易走入歧途。因此，我一直強調要多閱讀經典作品，以提高我們的判斷力。
3.AI本身無法創造從未經歷過的事情。
AI本身無法創造從未經歷過的事情，但人類可以。因此，我認為世界需要更多的科學家和研究者。這些人致力於研究地球、宇宙和社會中未解之謎。例如，AI本身無法解決社會貧富差異的問題，因此需要人類通過複雜的研究來解決。但是，AI可以協助人類在研究過程中提高效率。
舉個例子，如果你的公司面臨銷售困境，詢問AI可能會得到一些泛泛而談的解決方案，如用戶調查、競品調研和問題發現等。這些解決方案並沒有太大價值，因為AI並不真正了解你的公司情況。實際上，你的公司的具體問題大概率需要你自己解決，因為只有你自己了解公司的情況，而AI並不了解。
但是，AI可以提供靈感和啟示。例如，你可以問它其他類似的服裝公司是如何解決類似問題的，這樣的提問對你的幫助更大。因此，雖然AI本身不能創造從未經歷的事情，但它可以作為人類的有力工具來幫助我們解決問題。
四、如何駕馭機器，而不是被機器駕馭？
1.價值觀
首先，為什麼我會先談「價值觀」？你又是如何理解「價值觀」的？我認為我們現在處於一個價值觀嚴重缺失的時代。什麼是「價值觀」？「信仰」、「道德」、「文化」都屬於價值觀的範疇。以一個簡單的例子為例，如果要為我們這個社會的總體「契約」精神打分，你會打幾分（滿分10分）？為什麼？
再比如，在你所關注的商業公司中，「只要能賺錢，怎麼做都可以！」和「我們只做真正對顧客、員工、社會都有利益的產品（服務）」這兩種思路中，哪一種更常見？價值觀的意義在於，你是否只考慮個人私利，或者願意考慮周圍人的利益？例如，一項技術發明，如果只會讓富人更富有，窮人更加貧窮，那麼它真的算是一項偉大的發明嗎？這一點也適用於人工智能，無論是其發明和應用。
目前，商業界已經出現了更高版本，即「向善」的企業。大家都可以想象出這個詞的含義。具體形式包括：社會企業、企業的ESG（環境、社會、治理）、企業社會責任感等等。其最終目的都是一致的，商業不應只考慮財務利潤，還應考慮社會價值。
目前，全球普遍存在的社會問題就是貧富差距過大。這個問題實際上對富人和窮人都沒有任何好處。畢竟，我們都是在同一個地球上生活，如果每個人都只考慮自己，最終的結果只會是彼此毀滅。
2.練好基本功
我認為，當談到人工智能時，最值得我們關注的是學生群體。由於人工智能可以為他們解答幾乎所有的考題，因此他們學習的目的是什麼？如果這些學生只依賴人工智能解題，那麼他們的大腦又能做什麼？這意味着他們的基本功還沒有練好，但機器已經超越了他們。如果一個人的基本功不好，那麼他還能做比機器更出色的事情嗎？
因此，對於大多數職場人士來說，人工智能的利大於弊。但是，對於學生來說，人工智能可能會導致弊端大於好處，因為它可能最終會培養出學生懶惰的習慣。
3.藉助AI的學習力
人工智能可以幫助我們更高效地學習，這一點我自己也在利用人工智能來提高自己的學習效率。我鼓勵大家也可以嘗試。
4.提高自己的辨識力與創新力
在前面，我提到了辨識力。在這裡，我不再贅述。至於創新力，其實我也提到過，那就是去研究那些值得研究但尚未得到解決的問題。
[文字整理：張懷楷*文字編輯：陳暢*美術編輯：李寧/冷芸時尚圈/時尚專場]
