自从ChatGPT爆火以来，我每天打开新闻资讯、朋友圈目之所及的信息少不了AI。
“10种最容易被AI替代的职业，里面有你吗？”
“第一批因AI失业的人已经出现”
“孩子该怎么培养，未来才不会被取代？”
AI会带来“危机”么？图片用Midjourney生成。
这些标题渲染的恐慌情绪，不断在加重。忧心忡忡的我，急忙搜索有哪些AI工具得赶紧学上。
我先是用上了比较没有使用门槛的文本问答和AI作画。但实际情况是，除了故作深沉地向AI发问“人生的意义是什么”，以及恶趣味地“调戏”几番后，我就没再和AI说话了。
给AI敲几个字就能出图确实惊艳，这些作画模型就像个预制菜，我随便炒一炒就像模像样，但出了几次图也就不新鲜了。即便网上已经有大把大把的作画prompt关键词大全，我也不想动了。
我也试图钻研高阶玩法，但发现根本追不动。现在的AI，天天都像在“工业革命”：这个GPT能和网络实时互联了，那个GPT能看图了……我才刚用上，媒体开始说：“以上AI过时了！AI现在全自动化了，你给个任务，它自己会拆解、决策、观察，干不好绝不停。”
AI进化，是以日为单位的。换句话说，我被社会抛弃，也是以日为单位的。
但也有乐观的声音，说人和AI会共生。那AI于我，到底会是一个什么样的角色？拿它帮我打打工？
听说钉钉已经接入了“千问”大模型，我会在一天的工作流里完整跑一趟，试想在不同场景里使用钉钉最新展示的AI能力，看看这些能力是否真能覆盖到打工人们会高频使用的真实需求上。
10:00写文档：文生文、文图生图都在行
我是互联网运营，和普通打工人一样，需要写文档，做PPT，搜集数据做成汇报，当然，也少不了开会做笔记，以及在群聊里刷屏沟通。
这天的文档内容主要围绕公司新出的几件夏装，做一些文案策划，最好能有好几种变着花样的说法。
辅助文案策划，我在空白的文档处按下鼠标，出现提示“输入‘/’插入”，点下后的第一个联想项就是“向智能助手提问”，“给一件xxx的裙子写5条宣传文案，亮点是xxx”，AI马上就开始码字。如果你觉得生成文案过短/过长，也能让AI即刻扩写/精简。
当我在文档里试着在宣传文案的基础上生成一些裙子的商品插图，没想到AI给我生成了好几张观感不错的示例图。
12:00到饭点了：画个表格就能原地做个应用？
在钉钉对话输入框里打出“/”，就会联想出推荐指令——图片生成应用，我就那么画了一个简陋的订餐登记表草图，包括订餐人、联系方式、餐点选择等要素，接着用手机一拍，AI自己就把订餐小应用做好了，我全程没打一行代码。
我当即预览了一下应用，发现还少了“取餐时间”这个项，我又打了一条“/”，然后直接对被唤醒的AI说了句：增加“取餐时间”一项，应用就算改好了，最后我点下了“一键启用并安装到群”，一个“酷应用”卡片就弹到群里。
如果是外出聚餐，直接在“智能助手”那里输入“发起一个群投票：1粤菜；2川菜；3麦门”，投票应用也是即建即用。
14:00会前准备：不想做总结了，我把资料喂给AI，让它答疑
关于商品的宣传和销售，我在云盘里有好几个文档，如果每个都浏览、比对再总结的话，很费精力时间。
现在，我可以在“智能助手”那里直接输入“帮我在群里创建一个‘夏装策划和销售’答疑机器人”，AI提示我可以喂给它本地文档，让它自行学习。
学习完毕后，这个机器人就会存在于群聊里，要提问的话，@它就行了，我问了某件商品的产品亮点和销售情况，它都能作答。
让我吃惊的是，当我问起“某件商品销售量在整体里算什么水平”时，AI给我返回了一张饼状图……这种定量和定性的统计分析结果，AI也能呈现，而且答案后面还会缀上具体的文档来源，方便我回溯。
16:00开会迟到：AI已经把我到之前的会议内容整好了
我16:30才接入视频会议，手足无措的我发现右侧有单独一栏是“智能纪要”，提示输入“/”，就能获取智能摘要。我一点，前面半个小时的会议内容圈分人分点总结出来了。
相信我，除非是非听不可的会，不然不会有人会去听会议录屏回放的！
会后，AI还能一键生成会议纪要，包括会议摘要、议程回顾、重点内容、待办事项等。这下，我也不用在会上费心记录了。
18:00群聊里那么多条未读，得重头读起吗？
我中途被拉进一个新项目，在进项目群之前已经有数不清的对话，我真得一条条地看吗？
我发现，在群聊里打出“/”，就能自动生产聊天记录摘要，内容大概是“王总让某某同事准备销售汇报，小林和小马周四中午参加线下布展”。
这就相当于机器把人们的对话总结成了一篇第三人称叙事文，让你迅速理解上下文。最方便的是，比如AI捕捉到了时间、地点和待办任务，它就会自动生成待办提醒。
对我来说，AI是什么？
这么一天下来，钉钉上的AI给我的感觉，像是一位更为具体可感的助手，遇到什么需要总结的素材，@它出来就能得到解答，直接用人话（区别于代码）沟通，就能让它生成文本、图像、低代码应用。
它几乎无所不在。
另外，这个AI还可以根据用户需求定制，比如构建一个学习具体云文档的答疑机器人，它是一种“专用”机器人；但同时，它的AI能力却是那么“通用”，能实现以上我提到的那些效果。
需要指出的是，千问大模型这次跑在生产力平台上，那些经过了特定知识库的机器人会一直存在，相比目前其他问答AI，它更像是有记忆的机器人。它不会消失，随问随答。
并且，如果你再给它新的知识库，机器人也会自动学习，会自动新增、更新回答内容。
这个AI目前也有缺点，当你问它“北京今天的天气如何”时，它会告诉你它只是一个AI语言模型，并不能获取实时信息。
这是大多数语言模型的通病，钉钉“背后”的是阿里云的千问大模型，它也无法规避这些“通病”。
你可能还会发现，你希望钉钉里的AI办的事，跟你调戏过的各种“聊天大模型”不太一样，你希望它来为你打工，而非仅仅陪你聊天。
不过，帮人类打好工之前它也得先学习打工相关的知识和技能，从“职场新人”到“老手”，和人类一样，都需要时间。现阶段的它，既不全能，也不完美，不过好在它学得比大多数人类都快。
4月11日，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在云峰会上表示，阿里巴巴所有产品将接入千问大模型，进行全面改造。他认为，面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新做一遍。在生产力之外的场景接入大模型，会是什么体验，我很期待。
最近，人们开始密集讨论当AI越来越智能，人类是否会陷入困境。背景是AI工具每天都在更迭和进化。近期，Auto-GPT、Baby AGI等基于GPT-4开发的工具刷屏了。这些工具当接收到人们给出的需长期规划的多步骤任务时，他们会自动拆解任务，自己通过多轮对话来琢磨、验证、决策，这个过程完全不需要人类插手。
有人打过一个形象比喻，ChatGPT就像是你雇的一个外包员工，它对全局任务不够了解，只能“你让我怎么干就怎么干”。这时，客户只能把复杂任务拆解成一个个具体的工作步骤，掰开了揉碎了后，再交给ChatGPT完成。
但Auto-GPT就更像是个服从OKR的员工了，你给它一个目标，它自己就会写规划、尝试落地、快速迭代、交付结果。分解任务和调动资源的活儿，都是它干。
不少人慌了，觉得人类能干的活更少了。
目前在我看来，跑在生产力平台上的AI就像是一位copilot，和人类一起协作的副驾驶，能在我高频使用的真实需求上帮上忙。
这位帮手确实减少甚至取消了我的一部分工作步骤，但发起指令和具体执行，依然需要人类。在使用中，我并没有觉得AI有过大的压迫感，它不是能完全取代人的pilot，在生产力场景，它仍是一个智能助手。