好奇 这一轮AI的竞赛 生产力到底提高在什么地方

[biggestballs]

Alphafold 在蛋白质结构上的突破 都已经得拉斯克奖了

知道什么是拉斯克奖吧。

这波ai在研发上带来的突破非常大， 生物 材料科学都是非常多人在做ai的应用

COVID期间我参与过能源部的AlphaFold相关项目，这里面用的AI（用AI来预测蛋白质分子结构和药物研发）跟这个帖子里所讲的GenAI不是一回事，同属AI/ML大类但用到的AI模型和数据不同

[biggestballs]

写材料，写code，确实提高效率。至于提高生产力，还真不好说。
暂用写报告泛指工作任务。比如网友提到的，有效缩短写报告时间。可能结果是：
1. 缩短每日工作时间。那会导致降薪吗？if not，这个工具对资本家（企业或学校）有什么意义
2. 工作时间固定，写了更多报告。 企业（学校）报告总数给定，就要裁员了。

所以，这波大模型感觉更像self checkout kiosk，没有提高服务质量，也没有给企业带来更多营收。只是简单的替代了一些收银员。

简单回答1和2，员工可以不用浪费时间写会议报告/看会议录像而省下时间去做其他工作，可以不用浪费时间跟踪debug整个过程而从summary中了解核心要点，生产力确实提高了，你要相信员工的活是做不完的，AI能在各处作总结、帮一把，确实能节省时间把精力放在更重要的活（一定需要人来做最终决策）上

[justChat]

所以呢，到底是降薪，还是裁员？
还是既不裁，也不降。现状大多是这个情况。

简单回答1和2，员工可以不用浪费时间写会议报告/看会议录像而省下时间去做其他工作，可以不用浪费时间跟踪debug整个过程而从summary中了解核心要点，生产力确实提高了，你要相信员工的活是做不完的，AI能在各处作总结、帮一把，确实能节省时间把精力放在更重要的活（一定需要人来做最终决策）上

[justChat]

花姐这波炒的是大模型，别管有没有用，一定要大，至少一万个gpu起步，因为主要目的是炒芯片。

alphafold这种几百gpu的AI, 花姐不感兴趣，即使有直接商业价值。

Alphafold 在蛋白质结构上的突破 都已经得拉斯克奖了

知道什么是拉斯克奖吧。

这波ai在研发上带来的突破非常大， 生物 材料科学都是非常多人在做ai的应用

[biggestballs]

所以呢，到底是降薪，还是裁员？
还是既不裁，也不降。现状大多是这个情况。

据我了解的情况，没有降薪，裁员也不是因为GenAI提高了生产力而造成的，就是裁掉一些不赚钱的部门

[blinkingdoll]

只有底层工程师才感觉不出来，越往上爬文字功夫占时间越多。
譬如，理工教授基本一半以上功力都在写作功夫上，让他们拼实验，博士生都拼不过。

发论文写报告是质的提升，节约了大量时间，不用再花时间逐字逐句polish好多个版本出来。
写个初稿，gpt改一遍，自己再修一遍，就可以了。涉及到翻译就更加了。

哪怕你是公司中高层理工科，那些文字工作（譬如各种报告）也要占掉你大量实实在在的时间，越往上爬越是。
政府、法律那些就更别说了。

能为各行业中高层节约大量文字时间，这不少chatgpt巨量提升生产力么？
------
我现在写grant，论文，行业报告，行业标准，以及合作协议，等等，基本离不开chatgpt。

你把"往上爬的中高层"写报告甩锅或要钱叫做生产力, 你对生产力看来是有什么误解.

[laomei9]

无他，看不懂说明你智商低

[blinkingdoll]

简单回答1和2，员工可以不用浪费时间写会议报告/看会议录像而省下时间去做其他工作，可以不用浪费时间跟踪debug整个过程而从summary中了解核心要点，生产力确实提高了，你要相信员工的活是做不完的，AI能在各处作总结、帮一把，确实能节省时间把精力放在更重要的活（一定需要人来做最终决策）上

AI总结的summary中间错的漏的多的数不过来. 这能代替debug整个过程吗

[一剑定清风]

除了生成一看就知道是chatGPT写的文章邮件外

美国当然意义不是很大，工业都空心化了。中国的工业机器人可是大发展

[biggestballs]

AI总结的summary中间错的漏的多的数不过来. 这能代替debug整个过程吗

不能，但GenAI写的总结报告至少还是可以一用的，好过你一层一层爬楼自己去总结，debug的具体决策还是要人来主导的

[wolf_north_1234]

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诺奖风向标：2023拉斯克奖揭晓
科技日报 2023年09月26日 07:00
　　当地时间9月21日，被喻为“诺奖风向标”的2023拉斯克奖正式揭晓。

　　拉斯克奖是美国医学界最具声望的生物医学奖项，此次，基础医学研究奖授予了谷歌“深度思维”公司的科学家戴密斯·哈萨比斯和约翰·乔普；临床医学研究奖则授予了麻省理工学院的詹姆斯·G·藤本、埃里克·A·斯旺森以及俄勒冈健康与科学大学凯西眼科研究所的黄大卫；医学科学特殊成就奖颁发给了荷兰癌症研究所的皮特·博斯特。

　　“阿尔法折叠”照亮蛋白质研究未来

　　基础医学研究奖表彰了两位“阿尔法折叠之父”。“阿尔法折叠”作为一种人工智能（AI）系统，解决了长期以来预测蛋白质三维结构的难题。可以说，它“照亮”了科学界已知的几乎所有蛋白质的三维结构，迅速增进了人们对基本生物过程的理解，并促进药物设计的发展。

　　为更好预测和破解蛋白质三维结构，科学界有一个“蛋白质结构预测关键评估挑战赛”（CASP）竞赛，每两年举行一次。2018年，首次参赛的“阿尔法折叠”即摘得了竞赛最高奖项；经过改进，“深度思维”团队在原算法基础上构建出了“阿尔法折叠2”，在2020年的竞赛中，其表现更为出色，比第二名的成绩高出25分。它还攻克了生物学领域的一项重大难题：预测蛋白质如何从线性氨基酸链卷曲成3D形状以执行任务，解决了困扰研究人员近50年的科学难题。

　　拉斯克奖的官方评语中写道：哈萨比斯、乔普和他们的团队充分发挥想象力和聪明才智，完成了一项困扰科学家半个世纪的任务。这一胜利开启了研究和操纵蛋白质的新纪元。它已经催化了实质性的进展，随着各个领域的工作者想方设法挖掘其潜力，它的影响和范围有望爆炸式增长。

诅咒AI.

逼得我的心中女神，颜教授，被迫离开她的电镜照相，又回中国投入与饶毅教授的行业

新药研发。

以前赶不上女神的收入。

现在是更不用想了。

生活太残酷了。