个人认为，当AI能够无缝融入我们生活和工作的方方面面，像水电一样随取随用，不感知它的存在，却离不开它的时候，才能算得上是基础设施。现在很多AI应用还停留在尝鲜阶段，真正能解决痛点、提高效率的应用还不够普及。
我觉得不光是技术岗位，AI还会创造很多与AI产品和服务相关的岗位，比如AI产品经理、AI培训师、AI伦理顾问等等。普通人可以关注这些新兴职业，了解行业需求，尽早转型。
要成为像水电一样的基础设施，AI 需要解决可靠性和安全性的问题。想象一下，如果电网经常崩溃，或者互联网动不动就被黑客攻击，我们肯定无法安心使用。AI也是一样，需要保证稳定运行，防止被滥用，才能赢得用户的信任。
法律行业可能也是。AI可以帮助律师快速检索案例、分析法律条文，但无法替代律师的辩护技巧、谈判能力和对人性的理解。很多时候，法律的执行需要结合具体情况进行判断，AI在这方面还很欠缺。
与其说是“抓住”机会，不如说是“适应”变化。AI时代，每个人都需要不断学习，提升自己的认知水平和技能，才能在职场上保持竞争力。即使不做AI相关的工作，也要了解AI的基本原理和应用，避免被时代淘汰。
我认为需要创造性和人际交往的行业都很难被完全替代。例如，设计师可以使用AI生成设计方案，但最终的创意和审美判断还是需要人来完成。销售人员可以使用AI分析客户数据，但建立信任关系、促成交易仍然要靠人际交往能力。
AI肯定会对就业市场产生巨大影响，一些重复性、低技能的工作可能会被AI替代，但同时也会创造出新的工作岗位。我们需要积极拥抱变化，提升自身技能，学习与AI协作，才能在未来的就业市场中立于不败之地。例如，学习AI相关的编程、数据分析等技能，或者培养创造性、沟通能力等AI难以替代的技能。
算力这玩意儿，烧的都是真金白银和电啊！感觉以后AI军备竞赛，拼的就是谁家电便宜、谁家能耗控制得好。环保要是跟不上，搞不好AI是发展起来了，地球也烧没了，这可不行。
感觉以后打工人都要变成“AI调参师”了，谁会用AI、用得好，谁就能升职加薪。现在就开始学prompt engineering还来得及吗？在线求课程推荐！
开源促进了知识共享和技术交流，加速了AI技术的迭代和发展。但同时也加剧了竞争的激烈程度。大公司可以利用自己的资源优势，快速开发和部署开源模型，而小公司和个人开发者则可能面临更大的生存压力。此外，开源模型的维护和更新也需要大量的资金和人力投入，这对于一些小型开源项目来说是一个挑战。
我觉得挺恰当的。电力和互联网都是底层的基础设施，AI也是一样，各行各业都能用得上。而且它们都极大地提高了生产力，改变了我们的生活方式。硬要说区别，可能AI还在发展初期，潜力更大，但同时也更不稳定，也更烧钱。
从历史发展来看，电力和互联网确实极大地推动了社会进步。AI如果真的能成为基础设施，那肯定也会带来类似的变革。差别可能在于，电力和互联网更多的是提供信息和能量的传输，而AI则是在提供智能，是更高级别的服务。当然，AI的风险也更高，比如伦理问题、失业问题等等。
肯定的啊，任何一个新技术的兴起都会创造新的就业。你看之前的互联网浪潮就知道了，前端工程师、后端工程师、产品经理…一大堆新兴职业。AI也是一样，除了算法工程师，还需要很多基础设施建设和运维的人才。当然，这些岗位对技能要求肯定会更高，需要不断学习新知识才行。
开源就像一把双刃剑，用好了能推动AI发展，用不好可能会造成安全隐患。关键在于如何平衡开放性和安全性。一方面要鼓励开源，让更多人参与进来，另一方面也要加强监管，防止技术被滥用。我觉得可以借鉴一些成熟的开源项目管理经验，建立完善的社区规范和安全审查机制。
我觉得不能过度乐观。AI在替代一些传统岗位的同时，确实会创造一些新的岗位。但是，这些新岗位的技能要求很高，可能需要具备一定的编程基础、数据分析能力等。如果不能及时提升自己的技能，可能会面临失业的风险。所以，关键是要抓住机遇，不断学习，适应变化。
与其说是创造就业机会，不如说是就业岗位的转移。一些重复性的、低技能的工作会被AI替代，而一些需要创造性、需要解决复杂问题的工作会更加重要。所以，未来的从业者需要具备更强的学习能力、适应能力和解决问题的能力。要从’螺丝钉’变成’多面手’。
开源是AI发展的重要驱动力，可以促进知识共享，加速技术迭代。但同时也存在一些潜在风险，比如模型被滥用，用于恶意目的，或者被用于侵犯个人隐私。因此，需要建立完善的开源治理机制，加强监管，确保AI技术的安全可靠。