还记得2020年吗？我们中的许多人都认为这将成为我们工作方式的重要一环。我认为这将是永远改变生产力的一年。在很多方面都是如此；它迫使我们大扫除尘土飞扬的阁楼，让我们相信是什么让人们更有效率。数十年的办公室朝九晚六文化被吹到窗外！这一年向我们展示了人类精神的韧性以及我们完成任务的能力。那一年的重大发现是，如果我们全神贯注，生产力几乎不会改变。
这就是 2023 年悄悄降临在我们身上的方式。如果您不往窗外看，您可能看不到闪电……2023 年是您听到轰隆声的时候。那时雷声会太大而无法忽视。
2023 年因我们在生产力前沿见证的大量炫耀而非凡。
我通常从使用数据作为解决方案原材料的领导者和专业人士的角度来写数据科学和人工智能。但从其他人的角度来看，其中许多解决方案看起来只是稍微更流畅或更高效的应用程序。数学老派会随便取笑所有贪婪资金的新手，他们觉得有必要告诉每个人他们的解决方案是“人工智能驱动的”，而实际上这并不重要。它比传统解决方案好x % 吗？伟大的。这几乎是任何人都需要知道的。
它们不是 AI 工具，它们是生产力革命中的概念证明。
但随着 2023 年接近尾声，每个数据都有点不专业做需要知道. 在你的社交媒体提要中，有很多“人工智能工具”如雨后春笋般冒出来。如果您因为不是“AI 人”或对技术不感兴趣而忽略它们，那么您就错过了大局。它们不仅仅是人工智能工具。它们是生产力革命中的概念证明。
所以，如果你一直忽略了所有这些人工智能的东西，让我们赶上你。
第一阶段——研究人工智能
AI 研究人员发明了通用算法 和方法供其他人使用。他们来这里不是为了使用您的特定数据来解决您的特定问题，而是在理论上使解决方案成为可能。2015 年之前，几乎所有人工智能课程都专注于研究人工智能。经过多年的学习（不只是一门课程！），一路升到研究生学位的学生学会了如何挑战极限，解决可能用 AI 解决的各种问题，无论实际可行与否在商业环境中使用这些解决方案。
第二阶段——应用人工智能
一旦 AI 研究人员创建了可以——在理论上！——用于解决业务问题，是应用AI工程师上场的时候了。应用人工智能涉及将重点转移到使用研究发明来大规模自动化业务中的某些东西。当我 2014 年开始在谷歌工作时，我还没有看到一门课程专门专注于应用 AI 并故意将研究 AI 留给 AI 研究人员......所以我制作了第一个综合课程，与机器学习交朋友。
应用人工智能革命是关于采用新的编程方法，补充传统软件工程以自动化更广泛的任务。但从局外人的角度来看，并没有太大的不同。尽管它被拼写出来时并不吸引人，但让科技界的每个人都感到兴奋的是，程序员现在可以更有效地处理更广泛的任务。
程序员现在可以更有效地处理范围更广的任务。
如果你擅长应用人工智能工程，你也可以在你的个人生活中实现各种自动化，让你自己成为一个令人难以置信的个人生产力喷气揹包。这与传统软件工程师讲述的故事完全相同，讲述了他们通过到处应用一些代码来改善自己生活的所有方式。
第三阶段——生产力人工智能
然后 2023 席卷了现场。研究人工智能和应用人工智能的进展都达到了沸点。所有这些强大的功能最终都可以用于构建各种消费者应用程序，包括那些因其对用户的感觉而独树一帜的应用程序：个人生产力。
如果你不从事技术/数据工作，那么你没有必要特别记住这里涉及任何人工智能。过分关注“人工智能”一词可能会把你带到科幻小说中寻求指导，并将你的期望定得如此之高以至于置身于外太空。相反，忘掉“人工智能”这个词，只关注“生产力”这一块。可以这样想：
到 2023 年，这项技术已经足够好，可以通过向消费者提供个人生产力工具来获利，这些工具比传统软件工程师的蒙古包所能建造的任何东西都要好。
论文很简单，而且根本不是特定于 AI 的：你希望自己可以做某事，但你做不到。也许你没有天赋、技能或时间。你可以花钱聘请可以为您做这件事的人——如果您负担得起他们的服务。不？好吧，也许您有编码技能可以自己实现自动化？不？太糟糕了，你只需要坐下来……
…除非一家公司能够以您会觉得满意的价格向您提供。利率越低，注册的人就越多。
繁荣！相对于 2023 年的起点，他们可以为您提供比以往更多的任务。
生产力革命酝酿的时间比 2023 年要长得多。
明确地说，这场革命酝酿的时间比 2023 年要长得多。这是一个个人生产力的例子。这个启示可能会让 112,000 多位关注我写作的人感到不安（抱歉！），但我并不是那么擅长写作。幸运的是，我是一个出色的演讲者。这就是为什么我所有的初稿都是口述的，而不是书面的。否则，我会立即被可怕的空白页面斩首。
我的博客生产力如此之高正是因为我不写作。我把我所有的初稿都放在一个录音应用程序中，然后才对它们进行润色。自然地，我没有时间自己转录所有这些口头草稿，所以我使用语音到文本的 AI 工具。我做那件事的时间比我写博客的时间长得多（希望这不会太令人震惊）。我首先自己编写了我的第一个个人语音转录工具，但看到消费者选项很快就会出现让我松了一口气，所以我改用了一个应用程序。这些天我经常使用Gboard上的语音输入功能来写作。
过去，您有机会提高自己的工作效率……但前提是您精通代码和数据。
这引出了我的主要观点：在过去，您有机会提高自己的工作效率……但前提是您精通代码。然后你就会成为秘密阴谋集团的一员，他们可以为自己自动化事情。今天，越来越多的公司正在加紧为您做这件事。和那是大革命。
但这仍然是一道闪电，因为 2023 年是华丽的阶段：看！看看我们能做什么！
2023 年因我们在生产力前沿见证的大量炫耀而非凡。这场革命甚至不再发生在 GitHub 上——AI 驱动的生产力的人人友好界面已经登陆！
这里的最终目标是生产力。
其中最引人注目的是 OpenAI 的DALL·E 2和ChatGPT，它们大胆地为数百万用户提供了分别使用图形艺术助手和写作助手的机会。最近让社交媒体眼花缭乱的其他宠儿是Midjourney（我曾为这篇文章制作插图）和Lensa（下面的自拍示例）。等等，生产力工具？但这些 AI 艺术应用不是吗？看过去的花饰，你会看到它。构建块是相同的，但技术获得的关注在另一个层面上。
当然，谷歌每年都在稳步改进我们的生产力工具，它让我一直感到惊讶的是，人们学会将它们视为理所当然的速度如此之快。为了重新校准我自己的惊奇感，我幻想着向 1950 年代的人解释几乎所有的创新。例如，谷歌翻译允许您进行多种语言的实时语音对话，无需翻译。半个世纪前，如果我暗示它会成为日常生活的一部分，人们会嘲笑我。但今天，这是最自然的事情。我们已经习惯了它，以至于很容易忘记它在很大程度上是一种人工智能生产力工具。相对于 ChatGPT，它的 AIness 非常安静。
AI 驱动的生产力的人人友好界面已经登陆！
虽然许多作家将 2023 年最引人注目的人工智能应用剖析为艺术和创造力的革命，但我怀疑人工智能艺术是达到不同目的的一种手段。如果这里的结局实际上是一场个人生产力革命，那么这些部分是合适的：技术不仅有大量可以回收的构建块，而且艺术是引起人们注意的完美方式（迷人的自拍是一种极好的方式确保你所有的朋友也知道这件事）。如果有可能构建一个工具来帮助没有太多才能的人撰写和说明他们自己的博客文章，那么想象一下还有什么可能（也许在支付订阅费之后）。在不久的将来，我们很可能会看到它盛开。