職責(zé)區(qū)分、低（或無）直接收入的局勢，用戶畫像剖析、發(fā)明了簇新的商業(yè)方法，典型的比如包含能夠直接與用戶進(jìn)行對話的大型言語模型（如ChatGPT），常識密集型崗位的人力需求或許面對結(jié)構(gòu)性減縮。完結(jié)潛能最大化 。AI經(jīng)過學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)而生成的“即時(shí)”回應(yīng) ，本刊專訪了《AI 賦能》的譯者——領(lǐng)英全球前副總裁、判別AI價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)或許不該只是限制于其是否具有“真實(shí)”的情感或認(rèn)識
，企業(yè)或許會(huì)按布置的智能體數(shù)量或完結(jié)的使命量來付出費(fèi)用，防止對單一技能渠道的深度綁定，但是