今天参加了法老主讲的ChatGPT&RPA主题活动，通过今天的分享，又获得了不少新的启发。趁现在能够记住，及时整理今天的学习收获和复盘。

对于我自己来说，只要每次出去，能够有一点新的启发，新的方向点，就是有价值的。今天同样参加了线下活动，或观看了线上直播的朋友，也欢迎大家在评分区进行补充，一起交流探讨。

一、一些觉得有价值的PPT

生产效率决定利润：

• 如何创造更高利润：个别劳动实践 < 社会必要劳动时间
  • 我的理解是：当行业平均处理问题的时间需要1个小时，你能缩短到10分钟，这部分节省的时间就提高了生产效率。

AI知识模型：

• 有了AI这个强大的工具后，可以进行数据的整理分析、决策。人类需要聚焦在如何提问，如何基于当下资源信息，发现未来发展所需解决的问题，并提出对应的解决方案。

未来一定是品牌化、精细化运营的时代。

二、GPT赋能跨境和RPA的介绍

为什么GPT可以赋能跨境？

什么是RPA？

• RPA是机器人流程自动化，利用软件来自动执行重复性、规律性的任务流程。
• 比如以上流程图，中间框起来的部分，基本上都是重复、有规律的，这部分流程化做好，就可以让机器人自动化执行。

RPA在不同领域的应用：

• RPA可以在运营、客服、财务、物流等不同板块使用。
• 建议还没有用过影刀RPA的朋友，可以注册一个免费账号，测试一个应用，看RPA实际如何运行。
  

从2022年第一次接触RPA这个词，到后面发现，应用的很不错的朋友，在AI群里面分享的时候，已经提到可以一个人操作4台电脑进行工作，约等于，在相关工作流程设置好以后，知道那些重复规律性的工作是可以让人来操作的时候，电脑自己本身也可以实现自动化办公了。不过在实现这个场景之前，公司本身各个环节的SOP是常重要的。

三、现场演示与探索GPT的新发现

现场演示环节：

• 法老演示了自己训练的一些机器人。我还以为是之前使用的POE.COM。
• 今天演示的是ChatGPT里面的探索GPT功能，真的很神奇。GPT每天我都有在用，但探索GPT这个功能，在今天听完课后才发现。

探索GPT的应用：

• 点开探索GPT，发现相当于上线了很多官方的好用应用小程序。在我的理解中，现在这些应用直接上线到官方了。
• 随手测试了一个Canva的功能，发现AI能快速实现符合基础要求的图片。

总结：

• 看了法老的界面，有产品开发Leo、人力资源总监等几十种不同角色的训练机器人，连今天活动的主持人，都是使用训练后的AI。
• 最重要的是使用先进工具，为自己带来先进生产力。

四、回顾技术发展与AI的未来

智能手机的普及：

• iPhone2007年发布第一代，但在iPhone4时，全屏幕智能手机才开始深入人心。
• ChatGPT在2022年11月30日发布，到目前为止，还没发展2年，但已经进化到不用账号登录也可以使用，探索GPT有很多基于场景的功能。

AI的发展建议：

• 如果还没有ChatGPT账号，强烈建议注册一个GPT账号，并在日常工作中使用。AI会像智能手机一样，成为非常常见、必备的工具。

ChatGPT是在2022年11月30日发布的。也就是到目前为止，都还没发展2年，出于AI的非常早期的时间，去年注册国内的各种AI模型，都还需要排队验证，包括ChatGPT还需要各种接码平台，海外手机号，现在短短一年的时间，已经进化到了不用账号登录也可以，然后探索GPT可以有那么多基于场景的功能了。

所以我觉得有缘看到这篇文章的朋友，如果你还没有一个ChatGPT的账号，强烈建议你一定要注册一个GPT账号，想办法在自己的日常工作中进行使用，AI一定会和智能手机一样，成为一个非常常见，必备的工具。

二、  也特意去外网看了一下关于AGI的相关信息，使用GPT翻译总结了下观点

AGI是什么？

 人工通用智能（AGI）是指我们开发出能够成功完成任何人类能够完成的智力任务的机器智能。它不仅具备执行特定任务的能力，还拥有像人类一样的灵活性、推理和学习能力，可以在多个领域中导航。与当前专注于特定任务的“狭窄AI”不同，AGI系统能够将一个领域的洞察力转移到完全不同的领域。

AGI在书籍、电影、音乐和艺术中的表现 尽管实现AGI所需的核心技术突破尚未实现，但这一概念几十年来在文学、电影、艺术和音乐中得到了探索。早期的主要作品包括艾萨克·阿西莫夫的《机器人/基地》系列和1968年的电影《2001：太空漫游》。1980-90年代的《终结者》和《黑客帝国》系列则描绘了AGI作为潜在威胁的情景。近期的电影如《她》和《机械姬》则探讨了更为细腻的视角。

AGI何时实现？顶尖AI研究者的预测 尽管AGI概念自20世纪50年代AI研究奠基以来一直存在，许多研究者现在认为这一技术突破将在未来几十年内实现，甚至可能更早。然而，顶尖专家的预测时间跨度很大：

● AI Impacts调查显示，2788位AI研究者认为到2047年我们有50%的机会开发出在各学科中超越人类的系统。

● Open Philanthropy Project估计，到2036年有19%的机会实现变革性的人工智能，2060年则有65%的机会。

● Anthropic的AI模型Grace预测，到2040年实现AGI的可能性为42%，到2060年为67%。

● Metaculus预测社区认为，到2040年实现AGI的机会为22%，到2060年为48%。

此外，知名人物的预测包括：

● Geoffrey Hinton：最初估计30-50年后AI将超越人类智能，现改为5-20年。

● Shane Legg（DeepMind）：预测到2028年有50%的机会开发出AGI。

● Dario Amodei（Anthropic）：预计到2025-2026年将实现“人类级”AI。

● Sam Altman（OpenAI）：认为在未来4-5年内，即2027-2028年可实现AGI。

● Demis Hassabis（DeepMind）：预计在未来几年内或大约2033年实现AGI。

● Ray Kurzweil：预测2029年前后或更早实现AGI。

● Jensen Huang（NVIDIA）：认为AGI将在5年内实现。

● Elon Musk：在2019年表示AGI的时间不可预测，可能是5年或500年；在2020年预测到2025年实现AGI。

● Alan D. Thompson：声称AGI将在2026年6月前实现。

● David Shapiro：预计AGI将在2024年10月实现。

● Andrew Ng（Coursera）：认为AGI仍需要几十年时间，可能在2060年或更晚。

● Toby Walsh（新南威尔士大学）：预测AGI可能在2050-2080年之间实现。

● Rodney Brooks（MIT）：认为AGI由于建模复杂性还需要几个世纪。

● Gary Marcus：估计到2050年实现AGI的机会不到10%。

● Jürgen Schmidhuber（IDSIA）：预测AGI将在2025-2050年间实现；2018年表示高级AI的“奇点”将在2048年左右实现。

● Nick Bostrom：认为到2050年有25%的概率出现足够大的机器智能以构成存在风险。

● Max Tegmark（MIT）：估计到2050年有50%的机会实现人类水平的机器智能，2070年有90%的机会。

● Eliezer Yudkowsky：认为到2030年实现变革性AI的机会为10%，到2060年为50%。

● Vincent C. Müller：认为由于心灵哲学问题，2050年前实现AGI不太可能。

● Ben Goertzel：2018年表示“我们离人类水平的AI不到十年。”，并开玩笑地预测在2026年他60岁生日时实现AGI。

实现AGI的关键挑战 尽管AGI可能带来巨大好处，但实现这一新纪元的计算智能面临着巨大的科学和哲学挑战：

● 掌握人类认知的全部范围

● 建立理论框架

● 沟通与落地

● 道德对齐

● 跨学科整合

● 计算限制

这些挑战表明，创建AGI不仅仅是工程问题，还需要广泛的哲学思考。

三、  目前团队使用AI最大的挑战

作为老板，或者管理者，如果日常工作中，如果能够加入到AI，肯定可以提供工作效率。

但是专注做执行环节的人来说，因为有了AI以后，其实工作时间并不会缩短。所以一个团队要能够和AI智能工具进行融合，那么还需要想办法培养团队使用工具的能力，以及拆解团队核心工作SOP，做好每个人的分工协作，保障运转。

我们再来看下AI给的一些回答

目前团队使用AI工具面临的最大挑战包括以下几个方面：

1. 技能和培训不足

挑战：团队成员可能缺乏使用AI工具的技能和知识，导致无法充分利用这些工具的潜力。应对策略：提供系统的培训和持续的学习机会，使团队成员能够掌握AI工具的使用方法，了解其功能和应用场景。

2. 适应与融合

挑战：将AI工具融入现有的工作流程和系统可能会遇到阻力，尤其是团队成员对新技术的接受度不同。应对策略：逐步引入AI工具，确保有充足的时间和资源用于过渡期的调整。制定明确的融合计划，并确保管理层和关键用户的积极参与和支持。

3. 工作内容与角色的重新定义

挑战：AI工具可能会改变团队成员的职责和工作内容，导致不确定性和焦虑。应对策略：重新定义和明确各角色的职责，确保每个人了解自己的新任务和AI工具如何辅助他们的工作。通过沟通和透明度来缓解焦虑和抵触情绪。

4. 数据质量与隐私

挑战：AI工具的效果高度依赖于数据的质量，而数据隐私和安全也是一个重要问题。应对策略：建立良好的数据管理实践，确保数据的准确性、完整性和安全性。制定和遵守数据隐私政策，保护敏感信息。

5. 文化和心态的转变

挑战：团队成员可能对AI工具持怀疑态度，认为它们是威胁而不是辅助工具。应对策略：培养开放的学习文化，鼓励团队成员尝试和探索新技术。通过实际案例展示AI工具带来的好处，增强团队对这些工具的信心和信任。

6. 持续改进与反馈机制

挑战：AI工具和技术在不断发展，需要持续改进和适应。应对策略：建立反馈机制，定期收集和分析团队成员对AI工具的使用体验和建议，及时进行调整和优化。

通过应对这些挑战，团队可以更有效地使用AI工具，提高整体工作效率和创新能力。

由于时间关系，今天的整理就先到这里。

6月22日，即将举行Sunny跨境10年计划的第二期小聚，我会分享的主题是关于AI的应用，以及最近在研究获得的一些VC方面的资讯。为什么每月要开始组织一次线下沙龙？

1. 我希望和过去多年认识的朋友，每个月能够主动创造一次能够见面的机会
2. 通过费曼学习法，为自己搭建一个能够帮助自己更快成长的舞台，提高自己的表达能力，演说能力。研究如何将自己的实战经验整理成方法论
3. 通过分享，认识一群积极向上，热爱学习，同样有长远规划的朋友。
   如果你对6.22的小聚有兴趣，欢迎私信我，获得活动报名方式。

未来10年的方向：

一定是想办法将80%的精力，投入到20%影响自己的事情上面，从2023年到2025年，我觉得这三年的时间，就是为自己的未来10年打基础的时间，这个时候，建立链接，搭建体系，做自己最擅长的板块，自己不擅长的板块，找到比自己优秀，有想法，有执行力的人，去落地，去实现。

能够通过这样的行动，吸引一群人，一起成长，一起实现自己的想法，能够将脑海中的想法，落地成为现实，这本身就是一件快乐的事情！

关于如何构架未来10年的体系板块，通过自己每天的持续思考，吸引有计划在跨境电商一待就是至少10年的人， 我相信，通过大家的集思广益，更容易搭建起来。

对于未来10年能够相聚，一起携手的朋友，我相信一定都是会在某一个细分领域，有自己坚持的人，那么将大家聚在一起，一定能够碰撞出不一样的火花