在人类创新史上，很少有发明能与印刷机的变革性相提并论。正如印刷机在文艺复兴时期实现了知识获取的民主化并促进了思想的传播一样，生成式人工智能也预示着现代范式的类似转变。
"规模化的人类 "概括了这一深刻变化，知识专业人员利用生成式人工智能的能力高效地制作定制内容，增强人类的产出，类似于 15 世纪从手稿到印刷术的转变。
这不是单纯的技术进步，而是对人类产出的战略性放大，反映了 15 世纪从劳动密集型手稿写作到简化印刷的转变。正如印刷机彻底改变了信息的可扩展性和可获取性一样，生成式人工智能有望重新定义现代企业的生产力指标和创新基准。
与印刷术扩大思想传播的方式类似，生成式人工智能扩大了人类的潜力，使知识的创造和传播空前激增。
我们正站在另一个历史性的起点上，肩负着负责任地利用 "规模化人类 "的重任，就像社会曾经驾驭古腾堡发明的影响一样。
在生成式人工智能中使用的 "规模化人类 "一词，是指这些人工智能系统能够模仿人类的能力，如书写文字或生成图像，但其规模和速度远远超过人类所能达到的水平。
生成式人工智能模型在大量数据的基础上进行训练，学会生成与其训练数据相似的新内容。一旦模型得到训练，它就能以远高于人类的速度和数量产生输出。这使得以前需要人类理解力或创造力才能完成的任务实现了自动化。
例如，根据新闻文章训练的人工智能生成模型可以在几秒钟内生成特定主题的新文章，一分钟内生成的文章数量可能相当于人类作家一周的工作量。这就是 "规模化人类 "中提到的 "规模"。
不过，值得注意的是，虽然生成式人工智能可以模仿人类的某些能力，但它并不能像人类那样真正理解所生成的内容。它只是根据从训练数据中学到的模式生成输出。
规模化人类 "一词强调了这项技术的变革潜力。通过将需要类似人类能力的任务自动化，生成式人工智能可以从根本上改变许多行业和工作角色。然而，这也提出了有关这些技术的社会影响的重要问题，包括潜在的工作岗位转移和使用人工智能生成内容的伦理考虑。
- 扩展专业知识： 生成式人工智能有可能使人类以前所未有的方式扩展自己的专业知识。这项技术可以分析和学习专业人士（如律师、医生、工程师和研究人员）所做的工作，然后提供见解、建议，甚至生成符合其专业知识的新内容。这样，一个专业人员的专业知识就可以用来帮助成百上千的客户或案件，远远超出该专业人员的个人能力。
- 决策协助： 人工智能模型可以吸收大量信息，对其进行分析，并在几秒钟内提出见解。它们可以协助专业人员完成繁重的数据分析工作，只提供最相关、最有洞察力的信息。这将有助于做出更快、更明智的决策，有效地让专业人员以前所未有的规模开展工作。
- 持续学习和改进： 与人类不同，人工智能系统可以昼夜不停地工作而不会感到疲劳，并不断从新的数据中学习和改进。随着人工智能与更多的场景和挑战互动，它将不断发展，成为知识工作者更有效的工具。
- 大规模个性化 个性化需要了解个人需求、背景和偏好。生成式人工智能可以在从客户服务到医疗保健的各个领域，提供仅靠人类无法实现的大规模个性化体验或解决方案。
- 规模化创意 人工智能可以生成大量解决方案或想法，帮助激发人类的创造力。例如，设计师可以利用人工智能根据某些参数生成多种设计概念，从而大大加快创造过程。
- 减轻认知负担 通过处理日常任务，人工智能可以为专业人员腾出精神资源，让他们专注于需要人类判断力、同理心和创造力的高阶任务。这是为了增强人类的智力，而不是取而代之。
然而，当我们憧憬这一未来时，必须注意潜在的挑战，如人工智能的道德使用、数据隐私以及人工智能系统的透明度和可解释性。工作岗位将发生变化，教育系统也需要做出调整，让劳动力为人工智能增强的未来做好准备。
规模化的人类 "这一概念概括了人工智能潜力的乐观愿景，在这一愿景中，人类的智慧得到了放大，创造力得到了提升，专业知识得到了广泛传播。它描绘了这样一幅未来图景：在人工智能的帮助下，人类的运作规模和效率将远远超过我们今天所看到的。
