今年是人工智能的大年。 去年年底，Open AI发布了 颠覆性的聊天机器人程序ChatGPT。 今年3月， 新版本ChatGPT 4.0发布， 它可以智慧地回应所有任务，
今年是人工智能的大年。
设计师直接用它出图。
还有建筑行业的AI，
可以一键生成大师风格的效果图……
何斌博士，一级注册结构师 ，AI建筑设计使用者
从事建筑结构设计20多年，主要做城市更新和豪宅。
博士毕业后，来到西北做教育，所以我平时会关注很多新科技，尤其对学生未来工作的影响。
今年是AI的大年，市面上突然出现很多建筑行业的AI设计软件，比如房地产开发的画图AI，结构的计算AI，还有单体建筑画图的AI。其实这些技术研发是几年前就开始了，借助ChatGPT的热点才引起更多人讨论。
以前我们接到一个别墅改造的案例后，会在网上给客户找大量的意向图，很生动具体。但核心问题是，图里房子毕竟不是业主的房子。所以传统办法就是我们做模型，出效果图。
做模型的周期长，一个图就要画两三天。而且 速度慢，人工画图一次只能画一个，不可能批量做十个、八个让对方选。 因此成本高，几天人工少说也要几千块钱出去了。
模袋云是一个建筑行业的AI画图软件，做别墅设计用得比较多。两三年前他们就开始研发了，一直在做内测，AI模块上周才正式开始公开外界使用。
在这个小程序里，设计师把建筑的简单图形导入后，不到一分钟就能出一张效果，而且还能选择风格。
里面有几个大师的风格可以选择，比如安藤忠雄，贝聿铭，扎哈·哈迪德，柯布西耶 ，而且还可以生成多张图供你选择。
相比Midjourney，Stable Diffusion等国外制图网站，这个小程序的训练库针对性强，基本都跟建筑、室内和景观有关，背后的研发团队也比较了解建筑行业的痛点。
但就是因为新，所以也确实需要更长时间的训练，需要更多的数据和资源把它“喂”出来。但进步也很快，可能过一个星期或者一个月，使用体验又是完全不一样了。
培养一个建筑学生很不容易的，不光要学习艺术方面的设计，还有理科的结构，还要学建筑史这样的社会学科，还要掌握大师们的风格，所以说建筑师很难培养。
以前我们本科教学都是用教材，在书里面学比如贝聿铭的风格，看他很多案例，提取他的风格的元素，再去模仿他做创作，周期很长，但现在有了AI，你可以很快导出他风格的设计图片。
整个建筑行业都不是太景气，我们土木工程方面也需要去做拓展和突破。
所以针对土木这样更看重实践的行业，我们希望学生要平衡专业的知识学习和技术应用，把重心放在方案的创意和输出上。
这时候AI就帮了大忙，它可以做执行工作，学生再用它的成果来输出创意就方便多了。
但说到底，AI现在更多是个工具人，在它能不能取代设计师的问题，我的结论是取代不了。
设计的核心是创意，所以我认为至少未来的5-10年里，设计师都无法被AI替代。
建筑需要是从一句话、一个想法、一张图片中激发创作灵感，我们学生需要更加努力地去学习，掌握建筑的核心本质内容，而不是AI替代他们去学习。
土木工程现在正面临着50年一遇的大挑战。上次改革要追溯到80年代，很多研究人员出国之后，看到了很多国外的结构计算软件，引入了中国，然后进行二次研发，推出了一系列结构计算的编程软件。
现在AI的出现算是第二次革命，它现在能把建筑图纸输进去就能出一个结构图，这是革命性的。
很多东西我们都还在探索的阶段，没有融入到真实的教育工作中，我觉得可能真正的爆发点，还有几个月或更长时间，到那时候整个行业就会认识到这种冲击的猛烈。
但我们要如何处理这个变革？我还在思考，我相信很多人也还在思考。
Midjourney确实是快，它让我的工作变简单了，但同时会增加我的工作量，也会让我一个人承担原本一个团队才能做的事情。
我的工作就是在接到项目之后，出一个视觉方案，里面包括脚本，这个一般是插画师手绘的黑白线稿，以及氛围图，就是在网上找视觉参考图，这部分也是最费时间的。
有一天我在抖音上刷到了Midjourney，我当时很兴奋，马上就在第二个的项目里试用了一下，有点颠覆我的想象。
之前的线稿和氛围图现在可以用Midjourney一个软件搞定，节省了前期制作成本，又提升了效率。
对于客户，他们可以在拍摄前期就看到一个具体的影像参考，包括人，景，物，光，色，和构图，甚至说就是最后想要拍出的理想画面。
Midjourney的工作方式对我来说也很友好，我用自己语言描述给它我想要的画面，它就会开始高效地为我工作，结果大部分是令人满意的。
而且不是傻瓜式的，Midjourney的参数设置非常具体。
比如前阵子我做的香薰广告的案例，故事发生在大山脚下的一个房间里，女主角是个漂亮的女孩子，我就会输入：一位美丽的女孩坐在窗边，旁边的茶几上摆着我们的香薰产品，早上的气氛，柔和的光，窗外远方是群山，写实风格，ue5引擎，8k分辨率，- - ar 16:9, - - v5，然后点击生成。
不到一分钟内，它就会按照你的叙述生成4张画面，我可以在里面选一张我觉得最接近的，然后再让它生成4张，直到得到我最满意的那张为止。
如果想要个帅哥，网络上建议输入韩国男生，这可能和kpop的文化有关。
整个行业对于Midjourney的出现都是很兴奋的状态，但对未来也有焦虑，尤其是插画师朋友，听说已经有些插画师的工作被Midjourney等AI工具代替了。
我担心AI的这种高效，不但不会减轻中国年轻人的工作压力，反而会助长资本的贪婪性，不断压榨年轻人的劳动力。原本3天交的项目，因为AI，未来可能会被要求1天里交付。
但在生活上，ChatGPT确实是方便的，几乎替代了我用搜索引擎搜东西的习惯，也可以快速地帮你理解一些难懂的东西。
比如我对哲学一直挺感兴趣的，但哲学领域的一些名词和概念，经常越查越迷糊，就算读懂了我也理解不了。ChatGPT出来之后，我就直接问它：用简单易懂的语言帮我解释帮我概括，叔本华和黑格尔为什么总吵架。
ChatGPT直接回我，因为两个人一个比较悲观，一个比较乐观，两人性格和理念不同，然后再慢慢去了解，就发现叔本华的思想也能读懂了，黑格尔的书也不那么晦涩了，还明白了原来尼采和黑格尔也是一脉相承的这种关系，如果是用普通搜索引擎的话我可能要花很久才能搞明白。
我现在在大学当老师，我教的这门课叫《文化创意与策划》。
最开始关注到ChatGPT是因为一个学生，有一天上课我让学生们讨论一个创意产业的案例，他一直低着头，我问他在干什么，他竟然在用AI软件查我问的问题，然后还推荐给我说可能对我的工作有帮助。
后来我又遇到第二个学生也在用ChatGPT，主要是在做副业赚些生活费，工作主要是做PPT。
有了ChatGPT，他就把客户的要求输入进去，输出的内容调整一下就能直接用了，每个PPT能赚个100-200元，每个月做十几个就能赚出一个苹果手表了，简直是躺着赚钱。
其实上学的时候我也做过一段时间副业，工作之后就停了，但我对副业还是很感兴趣的，我就更想研究这个东西了。
我开始会担心AI给出的东西会不会太傻瓜啊，结果确实比我想象中好很多。他后来教我注册和使用，我发现真的可以帮助我备课，大概提高了我30%-40%的备课效率。
比如我让它帮我设计一个《文化创意与策划》的课程，主题是西安城市文化IP，它直接对西安这个中国的非一线城市进行分析，给到西安的建筑、城市资源、风土人情等内容的回答，我觉得很厉害。
我习惯用它生成的内容查漏补缺。比如我们学校跟当地会展集团有合作，让我们老师提意见，有些项目条例都是很标准化的文件，有时候我没耐心一条条看完，我就会输进去看它给我什么答案。
有时候它确实会给出我没考虑到的意见，我就会补充进去，很有帮助。
3. ChatGPT很擅长内容整合，以前搜索引擎需要来回搜索的内容，现在能直接吐出来给到我们。
比如我们老师需要写的课题，之前需要搜索很多参考资料、论文等等，现在都省去搜索的时间了。
我有时候会担心我输入的课题都太聚焦太本土化了，它可能会给到一些比较老的数据，但实际上我问过它关于西安特色小镇这种已经非常聚焦、非常细分的课题，它的数据也都是比较新的。
我也是最近一两个月才开始用，偶尔问问它我感兴趣的话题，我印象比较深刻的是关于主流社会认为女性应该要结婚，它怎么看。
我也曾经用过别的AI聊天机器人，会有劝导女性去结婚的意味，但ChatGPT给我的回复比较客观，它表达了是否结婚是女性自己的决定，也会列出一些结婚的利弊，是一个开放式的回答。
AI肯定是有自己的优势在，但教育行业是注重过程的行业，结果甚至没那么重要，尤其我们现在使用设计情景的方式教学（PBL教学法），老师在其中主要是引导作用，就更难被替代了，
但是随着AI的发展还是会有所担心，未来教师和学生之间的互动和教育方式或许会有所转变。 如果不能提升教师相关能力，还是面临着“被优化”的可能。
我研究生学的是自然语言处理，现在在大厂做算法工程师，负责的是网页的落地页广告和电商的变现收入，说白了就是你在刷短视频的时候，给你推荐更感兴趣的广告，然后尽量让观众下单变现。
现在很火的ChatGPT，本质是一种语言模型，简单理解就是个转换器，你随便给它喂一个东西，它都能给你吐出一堆东西。比如你给它一段文本，它通过编码-编码的方式输出另一段文本。可以是问答、续写、复述、机翻等关系。
我研究生阶段，就在开发GPT，只要你投入大量的人力和数据去训这个模型，只要训的数据足够广泛，效果就足够好。
其实2020年的GPT-3也很厉害，但还没有披上聊天机器人的外衣，也没有问答的形式，所以我们只用它来解决行业内的一些专业技术问题。
这次ChatGPT能让普通人注册和使用，很牛逼，属于是破圈了。
现在我基本上每天必问ChatGPT。最常用的就是问它我不会或者记不住的语法和算法。
前段时间我要用到一个叫做bosun的语法，说实话我没学过这个语法，也不会写，问了组里的人也没人回我，我就把我的问题发给ChatGPT了：“请你用bosun语法帮我写一下。”
它最开始给我返回的答案是错的，我就又输入：“你写错了。”它就回复我，它会按照我的需求重新修改一下，然后给到我一段满意的正确的代码。
当我确定我在搜索软件里一定能搜到的问题，我会直接问ChatGPT，相当于给它派个活儿帮我查一下，然后它把查到的结果汇总给我，比如让它给我写一段C++代码的单元测试。
但如果是我觉得我主动去检索都查不到的问题，那它可能会胡说八道，那种我也不太会问它。
ChatGPT
操作首页，在下方对话框输入你的问题
其实使用ChatGPT的重点是你怎么描述你的问题，它需要你把问题分解到非常细，便于它理解，实际上我认为能把问题分解到这个层面，你就已经具备解答这个问题的能力了。
ChatGPT是可以完成很多简单的、重复性的代码工作，但在公司里做事，我的工作是拿到代码，把它嵌入到项目里，拿着实际问题去，跟产品啊、运营啊等部门的人“对齐”，然后再由我来设计算法去解决“需求”，再然后，剩下的工作才可能用到ChatGPT。像项目的业务背景和逻辑分析等是它无法完成的工作。
比如我最近在装修，买家具家电的型号啊，木踢脚线和铝合金踢脚线的利弊呀，主要想看它有没有比我更厉害的回答。
国外有个新闻是说ChatGPT参加谷歌的面试，还通过了，这是因为面试的本质就是一个提问，一个回答，这个场景就跟做题一样，是很适合ChatGPT的场景。
说白了ChatGPT现在只能接受文本，而且只有被动输入，它不会主动问你问题，这是很大的问题，所以它百分之百不可能替代公司员工，只能替代一些重复劳动，去增加人效，这是毋庸置疑的。
如果未来它可以接入一些语音识别的能力，包括一些动态感知，我觉得未来还是很可期的。
