我主要从事宣传片和纪录片的拍摄工作。在工作中，我们已经或多或少的涉足人工智能领域，特别是DeepSeek等当前热点技术。我认为DeepSeek与ChatGPT等人工智能技术在大方向上是一致的，只是应用方向有所不同。DeepSeek的成功并不在于其进行了多么大的创新，而在于它打破了技术应用的成本壁垒，使得更多人能够轻松地使用这一技术。

这一点可以类比于360杀毒软件的出现，它打破了金山毒霸等付费杀毒软件的市场格局，降低了用户的使用成本。同样地，DeepSeek等技术也使得更多人和开发团队能够轻松地使用人工智能技术，从而推动其在医疗、信息、气象等各个领域的广泛应用。

另外，我认为DeepSeek等技术的最大意义在于降低了人们使用人工智能的心理压力，使得更多人能够更轻松地掌握和应用这一技术。随着技术的不断发展，我相信未来会有更多的领域和人群受益于人工智能技术。

在信息安全方面，很多人可能没有意识到其重要性。特别是政府类数据，由于信息安全等因素，并不会轻易公开或放到某些平台上。随着新的人工智能架构的出现，我们有了更多的自主权和控制权。我们可以在自己的服务器上运行数据，只需购买国外的显卡等硬件，而数据系统、内容等则完全在自己的掌控之中。不仅提高了信息的安全性，还使得数据的处理和使用变得更加便捷。对于普通用户和中小企业来说，这无疑是一个革命性的发展。

以我个人为例，在AI文案创作方面，我也有一些个人体会。去年我们为携程拍摄了一系列广告片，每个景点都需要有独特的介绍。在创作文案时，我们发现随着景点数量的增加，要写出既有特色又吸引人的文案变得越来越困难。于是我们尝试使用AI来辅助创作。开始AI前几篇的创作还是相当不错的，能满足我们的基本要求。随着创作的深入，我们发现AI的创作能力似乎有所穷尽。无论我们如何变换提问方式，AI的回答总是那几样，缺乏新的创意和体验。大概是AI整体数据抓取的内容有限，无法再创造出新的内容。所以我认为在AI应用体系中，数据处理虽然重要，但真正能达到人脑创造性水平的东西还需要后续的发展。这只是AI应用的刚刚开始，未来还有很大的发展空间。

AI语音识别、语言处理等技术，已经融入到我们的日常生活中，让我们的工作任务变得更加便捷。例如，AI可以帮助我们快速地将语音转化为文字，或者将复杂的数据整理成Excel表格。

对于个人用户而言，AI更多地被视为一种工具，用于提高生活和工作效率。是一个便利的工作工具，它并没有在根本上改变我们的生活方式。

对于企业来说，企业可以通过自主部署AI系统来降低运营成本。与以往需要高昂成本引入新技术不同，现在即使是一些规模较小的企业也有机会尝试和应用AI。AI在大数据处理和分析方面具有显著优势，这使得企业能够基于更全面的数据做出更明智的决策。在癌症预测、基因排序重组等领域，AI的应用有望带来革命性的变化。通过处理和分析大量的人体数据，AI可以帮助科学家发现新的治疗方法和药物。这种创新不仅有望提高医疗水平，还可能带来整个行业的变革。

从长远来看，AI技术有可能逐步替代某些人类工作，特别是在重复性高、数据密集型的任务中。这种替代并非一蹴而就，需要时间和技术的不断成熟。在三五年之内，AI技术产生革命性替代的可能性并不大。尽管AI在某些领域取得了显著进展，如语音识别、图像生成等，但在涉及复杂情感、创造性思维和决策的领域，AI仍难以完全替代人类。

尽管AI技术不断发展，但人类的创造性仍然是难以替代的。在影视制作中，摄像、导演等角色的创造性思维和决策是AI难以复制的。人类的表情、动作和语言等复杂行为，需要瞬间的判断和反应，这是AI目前难以实现的。

AI技术更多地被视为一种工具，用于提高效率和便捷性。它可以帮助人类完成一些繁琐、重复性的工作，从而释放出更多的时间和精力用于创造性思考和创新。AI本身并不具备创造性，它只能根据预设的算法和数据进行操作。

在未来人类与AI的协作将成为常态。人类将利用AI技术的优势来提高工作效率和质量，同时保持自身的创造性和决策能力。这种协作模式将有助于推动各个领域的创新和发展。

郑州的一家大数据公司通过采集高校学生的学习数据，包括学科成绩、阅读习惯、论文等，利用大数据技术进行量化评估。这种评估方式能够更准确地反映学生的学习能力和兴趣，为优化学习过程提供依据。基于大数据的评估结果，公司能够向学生推荐更适合他们的学习资源，帮助他们更有效地学习。同时，通过减少不必要的学习内容，学生可以更专注于自己擅长的领域，提升学习效率。

公司还与企业对接，通过大数据模型对学生进行全面评估，为企业提供精准的人才推荐。这种方式能够打破传统简历筛选的局限性，让更合适的人才更快地被企业发现，同时也解决了学生就业难的问题。

通过大数据匹配，学生无需再花费大量时间投递简历和等待面试机会，企业也能更快地找到合适的人才。这种高效的就业匹配方式对学生和企业都是双赢的。

有一些公司已经开始尝试将AI技术应用于中医领域，但由于中医与AI的接触意识较低，以及中医行业的保守性导致进展相对缓慢。中医大夫的经验和数据主要存在于他们的脑海中，缺乏数据上传和共享的意识。此外，中医传统中存在一些传授上的讲究，这也限制了数据的共享。这些因素共同构成了中医领域数据共享的一大障碍。

大医院的中医大夫由于临床经验丰富，接触到的病例多，因此具有数据上的优势。而地方医院的中医大夫由于病例较少，数据量不足，难以形成有效的AI模型。

中医的诊断过程包括把脉、观察面相等多个方面，这些都需要病人到现场进行。这使得AI技术在中医领域的应用面临一些独特的挑战。例如，需要高清相机抓取病人的舌头形状、面部表情等信息，以及传输脉搏跳动的数据等。

相比中医，西医在数据化方面更为方便，因为西医的诊断和治疗过程可以更容易地量化。这使得AI技术在西医领域的应用相对更快一些。

尽管面临诸多挑战，但AI技术与中医的结合仍然具有巨大的潜力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI有望在中医领域发挥更大的作用。当然这需要大家提高与AI技术的接触意识，加强数据的共享和上传，以及克服中医特色带来的挑战。