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ChatGPT的出现让全世界感到惊讶，因为这标志着人工智能进入了中级水平，标志着新一轮产业革命的开始。当然，也给就业、商业模式带来了新的挑战。
随着ChatGPT的出现，我国涌现出一批公司投身大数据模型，但是能有几家成功目前很难判断。原因有几方面，首先是搞大数据模型对算例的要求太高了，没有足够的高端芯片支持是做不到的，由此带来的巨额资金投入不是一般公司所能够承受的。其次，产业集中度远超现在的互联网平台，无论是阿里还是腾讯，亦或是字节跳动，未来能否独立存在都是个问题。至于谁能留下，决定权在用户，是用户对大数据模型的使用决定了淘汰赛的结果，比拼的是谁更符合用户的心智、使用的满足度和使用习惯。第三，中级AI系统的诞生，将让一批人失业，同时创造出一些新的就业机会，对由此而产生的影响，国家层面要有预案。
未来的汽车什么样？
在刚刚结束的上海国际汽车展上，几乎所有媒体都在欢呼中国汽车领先世界。其实，这只是在低等人工智能领域的领先，没有看到的是中等人工智能将给汽车带来的变化。
最直观地说，未来汽车上可能不再需要那么多的屏了，也用不着看高清地图了。你只要对着车说一句要去哪，车辆自动规划好路线，而且会根据你的驾驶习惯选择道路，选择驾驶模式。如今，屏上有各种应用小程序都将被归并如大数据模型，因为每个小程序背后都是一个数据库，在大数据模型面前都是“小数据”，都是整合的对象。
就汽车制造而言，大数据模型能够给出精算结果，比如厂家针对某竞争车型要出一款新车，你只需要输入相关要求，系统就会给你提供一个完整的产业链、供应链的解决方案，让你在保证质量的情况下获得最经济制造方案。甚至在一条生产线上能够轻松完成定制化生产，满足每个人的个性化需求。因为这个大数据不仅涵盖了整车生产线，而且覆盖到所有供应商的每台设备（包括设备的产能、质量水准、设备完好情况、工艺符合度、模具和卡具等工装器具的完好度等），AI系统依据庞大的基础数据，可以给主机厂的老总提供一套完整的工艺流程，当然也可以根据市场需求及时作出相应的调整。
至于前期的市场调研、决策分析，以及后期的传播策略等等，那就更是轻而易举了。但是，公关行业还是需要的，因为这个行业解决的是人与人的沟通问题。
就业的新问题
现在的Auto-GPT已经可以代替人做很多工作了，无论是出个方案、写个程序、写论文、做个海报、跟人对话聊天……这意味着一批人将从此失业。
未来还需要多少“码农”？基础工作都被ChatGPT做了，留下的是少数高级程序开发人员。由于大数据模型的迭代速度太快，以至于很多人还没反应过来，工作就被新一代人工智能系统取代了。
当然，也因为大数据模型中的基础数据需要不断更新，因此也产生了一个新的行业，就是数据库服务人员，他们的主要任务就是更新和校准基础数据。比如，今天银河L7上市了，你检索的时候，系统会告诉你，这是一台最现代化的汽车，因为它有……配置。但是，用不了一年银河L7就不是最先进的车型了，因为有了新产品。那么，这个时候基础数据可能就需要调整和更新。或者说，有些基础工作还是需要人来做的。再比如说，一些新词汇的出现，都需要人将词汇和词解录入数据库。另外，初期系统抓取的数据并不是100%的正确，系统也会回答错误，这个问题一方面系统可以通过不断学习自动修复，另一方面则需要人去主动干预。
就中国的现实而言，算力未必输给美国，但是我们基础数据是个弱点，没有精准的数据，再先进的系统也是枉然——垃圾进垃圾出。对汽车行业也是一样，在人工智能系统的开发方面也将大量使用大数据模型，也将出现岗位增减和调整的问题，而且会影响到研发模式的改变，变得更加高效。
值得重视的一点是，ChatGPT（大数据模型）的迭代速度非常快，也就是说从中级人工智能迭代到高级人工智能的速度或许比我们想象的更快，给传统制造业带来的影响将是深刻的，甚至可能是脱胎换骨的，给人类社会带来的影响和冲击会比中级人工智能更加明显。
